لم يعد الذكاء الاصطناعي يقتصر على الإجابة عن أسئلة المستخدمين أو إنشاء المحتوى. فاليوم، تتوقع الشركات أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من استرجاع البيانات من أنظمة CRM، ومتابعة حالة المشاريع، ومعالجة طلبات العملاء، والتواصل مع تطبيقات الأعمال، وحتى تشغيل سير العمل (Workflows) بشكل تلقائي. ولكي يصبح نموذج الذكاء الاصطناعي جزءًا حقيقيًا من عمليات المؤسسة، يجب أن يكون قادرًا على الاتصال بواجهات API وقواعد البيانات والأنظمة المؤسسية بطريقة آمنة ومنظمة.
وهنا يأتي دور OpenAI Function Calling. فمن خلال Function Calling يستطيع المطورون تعريف الأدوات (Tools) والوظائف (Functions) التي يُسمح للنموذج باستخدامها. بعد ذلك يقوم النموذج بتحليل طلب المستخدم المكتوب باللغة الطبيعية، ويحدد الأداة المناسبة، ثم يُنشئ المعلمات (Parameters) اللازمة لتنفيذها. وبهذه الطريقة، يمكن لتحويل طلبات مثل "تحقق من آخر طلب للعميل" أو "اعرض المهام المتأخرة لهذا الأسبوع" أو "اعرض الفرص المفتوحة في نظام CRM" إلى خطوات فعلية ضمن سير عمل متصل بالأنظمة الحقيقية.
في هذا الدليل سنتعرف على OpenAI، وكيف يعمل OpenAI Function Calling، وبنيته التقنية، وعلاقته بـ Structured Outputs، بالإضافة إلى أهم حالات الاستخدام داخل المؤسسات.
OpenAI هي شركة متخصصة في أبحاث وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى منتجاتها الموجهة للمستخدمين مثل ChatGPT، توفر الشركة واجهات API وأدوات للمطورين تمكّن المؤسسات من دمج قدرات الذكاء الاصطناعي داخل تطبيقاتها وأنظمتها الخاصة.
يمكن استخدام نماذج OpenAI في معالجة اللغة الطبيعية، وإنشاء المحتوى، وتحليل النصوص، وكتابة الأكواد البرمجية، واستخراج المعلومات، وفهم الصور، والعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى. إلا أن القيمة الحقيقية لهذه النماذج بالنسبة للمؤسسات تكمن في قدرتها على الاندماج مع الأنظمة الحالية بدلاً من استخدامها كواجهة دردشة مستقلة فقط.
فعلى سبيل المثال، يمكن للشركات استخدام OpenAI API لبناء مساعد ذكي لخدمة العملاء، أو تمكين الموظفين من البحث داخل الوثائق الداخلية باستخدام اللغة الطبيعية، أو إنشاء واجهة ذكية تسمح لفرق المبيعات بالتفاعل مع بيانات نظام CRM بطريقة حوارية.
كما يمكن دمج النماذج مع واجهات API وقواعد البيانات والأنظمة المؤسسية المختلفة لبناء حلول ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا.
وهنا تظهر أهمية OpenAI Function Calling. ففهم طلب المستخدم شيء، وتنفيذ إجراء حقيقي داخل نظام المؤسسة شيء آخر. فعلى سبيل المثال، يستطيع النموذج فهم عبارة:
"تحقق من حالة طلبي."
لكنه لا يستطيع معرفة أحدث حالة للطلب ما لم يتمكن من الوصول إلى نظام إدارة الطلبات الخاص بالشركة.
يوفر Function Calling آلية آمنة ومنظمة لربط النموذج بهذه الأنظمة الخارجية. حيث يختار النموذج الأداة المناسبة من بين الأدوات التي حددها المطور، ثم يُنشئ المعلمات المطلوبة، بينما يتم تنفيذ استدعاء الوظيفة أو واجهة API فعليًا بواسطة الـ Backend الخاص بالتطبيق.
ولهذا السبب، لا يكفي عند تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسات اختيار النموذج المناسب فقط، بل يجب أيضًا تصميم التكاملات مع API، وإدارة البيانات، وآليات الأمان، والصلاحيات، وسير العمل بشكل صحيح.
تساعد Omtera المؤسسات على دمج حلول OpenAI مع بنيتها التقنية الحالية، وتطوير معماريات ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتوسع، تتوافق مع احتياجات الأعمال.
يُعد OpenAI Function Calling آلية تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بإنشاء استدعاءات (Calls) منظمة إلى الوظائف أو الأدوات التي يحددها المطور عند الحاجة إليها. وبعبارة أبسط، يساعد Function Calling النموذج على إدراك أن طلب المستخدم يتطلب تنفيذ إجراء معين، وليس مجرد إنشاء نص، ثم يقوم بإنتاج المعلمات اللازمة لتنفيذ الوظيفة المناسبة.
وأهم نقطة يجب فهمها هي:
النموذج لا يقوم عادةً بتنفيذ الوظيفة بنفسه.
بل يقوم بإنشاء Tool Call يحدد الوظيفة التي يجب استخدامها والمعلمات التي ينبغي تمريرها إليها. يستقبل التطبيق هذا الاستدعاء، ثم ينفذ الكود أو يستدعي واجهة API المناسبة، وبعد ذلك يعيد النتيجة إلى النموذج، الذي يستخدم البيانات الفعلية لإنشاء الرد النهائي للمستخدم.
يسمح هذا الأسلوب بتحويل نماذج اللغة الكبيرة من مجرد روبوتات محادثة إلى مكونات أساسية ضمن عمليات الأعمال.
فعلى سبيل المثال، إذا طلب المستخدم:
"تحقق من حالة الطقس في أنقرة غدًا."
فبدلاً من تخمين الطقس استنادًا إلى بيانات التدريب، يستطيع التطبيق استدعاء واجهة API خاصة بالأرصاد الجوية. ويعمل Function Calling هنا كطبقة تربط بين فهم النموذج لنية المستخدم وبين تحديد الوظيفة المناسبة والمعلمات المطلوبة.
وبالمثل، قد يطلب مدير مبيعات:
"اعثر على سجل شركة ABC في نظام CRM واعرض الفرص المفتوحة."
في هذه الحالة، يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي استدعاء وظيفة متصلة بنظام CRM الخاص بالشركة. ويتفاعل المستخدم بلغة طبيعية، بينما يتم تنفيذ سير عمل منظم وآمن في الخلفية.
يُعد أحد أكبر التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) أن نموذج اللغة، بمفرده، لا يستطيع الوصول إلى البيانات المحدثة أو البيانات الخاصة بالمؤسسة. فقد يتمكن النموذج من إنشاء إجابات ممتازة، لكنه لا يعرف تلقائيًا أحدث بيانات العملاء في نظام CRM أو مستويات المخزون في نظام ERP أو آخر تحديثات المشاريع داخل أدوات إدارة المشاريع.
يعالج Function Calling هذه المشكلة من خلال تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع الأنظمة الخارجية بطريقة آمنة ومنظمة.
تستطيع التطبيقات التي تعتمد على Function Calling الوصول إلى البيانات المباشرة أو المحدثة باستمرار، طالما تم إعداد التكاملات اللازمة.
على سبيل المثال، قد يسأل أحد العملاء في منصة تجارة إلكترونية:
"ما هي حالة طلبي رقم 10245؟"
بدلاً من إنشاء إجابة تخمينية، يستطيع النموذج تحديد أن وظيفة مثل get_order_status يجب استدعاؤها. بعد ذلك يقوم التطبيق بالاتصال بنظام إدارة الطلبات، ويسترجع أحدث البيانات، ثم يعيد النتيجة إلى النموذج.
ويُعد هذا النهج ذا أهمية خاصة في مجالات خدمة العملاء، والمبيعات، والعمليات، ودعم تقنية المعلومات.
من أبرز مزايا Function Calling قدرته على تحويل الأوامر المكتوبة باللغة الطبيعية إلى عمليات أعمال منظمة.
فعلى سبيل المثال، قد يطلب المستخدم:
"حدد اجتماعًا مع فريق المنتجات غدًا الساعة الثانية ظهرًا."
يمكن للنظام تحويل هذا الطلب إلى معلمات مناسبة لوظيفة خاصة بالتقويم:
.svg)
{ "title": "اجتماع فريق المنتجات", "date": "2026-07-18", "time": "14:00"}بعد تنفيذ عمليات التحقق والصلاحيات المطلوبة، يستطيع التطبيق إنشاء الاجتماع داخل نظام التقويم الخاص بالمؤسسة.
وبذلك يصبح بإمكان المستخدمين تشغيل سير العمل (Workflows) باستخدام اللغة الطبيعية بدلاً من التنقل بين واجهات البرامج المختلفة.
تعتمد آلية Function Calling على دورة اتصال منظمة بين نموذج الذكاء الاصطناعي والتطبيق والأنظمة الخارجية.
في البداية، يقوم المطور بتحديد الوظائف أو الأدوات التي يُسمح للنموذج باستخدامها.
على سبيل المثال، قد يتضمن تطبيق خاص بالطقس الوظيفة التالية:
{ "name": "get_weather", "description": "استرجاع معلومات الطقس لمدينة محددة.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string", "description": "اسم المدينة المطلوب معرفة حالة الطقس فيها." } }, "required": ["city"] }}يوضح هذا التعريف للنموذج وظيفة الأداة والمعلمات المطلوبة لتنفيذها.
قد يكتب المستخدم:
"كيف هو الطقس في أنقرة؟"
يقوم النموذج بتحليل الطلب ويحدد أن وظيفة get_weather هي الأنسب لتنفيذه.
بدلاً من إنشاء توقعات للطقس بنفسه، يقوم النموذج بإرجاع Tool Call منظم إلى التطبيق.
على سبيل المثال:
{ "name": "get_weather", "arguments": { "city": "Ankara" }}في هذه المرحلة، لا يقوم النموذج بالحصول على معلومات الطقس بنفسه.
بل يحدد فقط الأداة المناسبة والمعلمات المطلوبة لتنفيذها.
يتلقى التطبيق الـ Tool Call ويقوم بتنفيذ الوظيفة المناسبة.
وقد تقوم هذه الوظيفة بإرسال طلب إلى واجهة Weather API والحصول على النتيجة التالية:
{ "city": "Ankara", "temperature": "29°C", "condition": "Sunny"}بعد تنفيذ الوظيفة، تُرسل النتيجة مرة أخرى إلى النموذج.
وبذلك يستطيع النموذج إنشاء إجابة تعتمد على بيانات حقيقية، مثل:
"الطقس في أنقرة مشمس حاليًا ودرجة الحرارة 29 درجة مئوية."
يجمع هذا الأسلوب بين قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة الطبيعية وبين قدرة الأنظمة الخارجية على تنفيذ العمليات والوصول إلى البيانات الفعلية.
عادةً ما يتبع تدفق العمل في Function Calling التسلسل التالي:
المستخدم → نموذج OpenAI → Tool Call → التطبيق / Backend → واجهة API أو نظام المؤسسة → نتيجة Tool → نموذج OpenAI → استجابة المستخدم
في هذه البنية يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي كـ طبقة لاتخاذ القرار وفهم الطلبات، بينما يتم تنفيذ جميع العمليات الفعلية داخل أنظمة الـ Backend الخاصة بالتطبيق.
ويُعد هذا الفصل مهمًا جدًا من الناحية الأمنية.
فالعمليات الحساسة مثل تنفيذ المدفوعات، أو حذف السجلات، أو تعديل بيانات العملاء، أو إرسال رسائل البريد الإلكتروني يجب أن تمر دائمًا بآليات تحقق إضافية، وصلاحيات، وموافقة المستخدم قبل تنفيذها.
من أهم الجوانب عند استخدام Function Calling التأكد من أن المعلمات (Arguments) التي ينشئها النموذج تتوافق مع البنية التي يتوقعها التطبيق.
تركز ميزة Structured Outputs من OpenAI على إنتاج مخرجات تتوافق مع JSON Schema الذي يحدده المطور. وعند استخدام المخططات الصارمة (Strict Schema)، يمكن أن تتوافق المعلمات التي يولدها Function Calling بشكل أكبر مع البنية المطلوبة.
على سبيل المثال، لنفترض أن إحدى الوظائف لا تقبل سوى البيانات التالية:
{ "customer_id": "12345", "action": "get_open_invoices"}يساعد الالتزام بالمخطط (Schema) على تقليل الأخطاء الناتجة عن الحقول غير المتوقعة أو أنواع البيانات غير الصحيحة.
ومع ذلك، يجب على المطورين الاستمرار في التحقق من جميع البيانات داخل التطبيق. فالمعلمات التي ينشئها النموذج — وخاصة تلك المتعلقة بالمعاملات المالية أو تعديل البيانات أو العمليات الحساسة — يجب أن تخضع دائمًا للتحقق الأمني وقواعد العمل قبل تنفيذها.
يمكن استخدام Function Calling في مختلف الأقسام داخل المؤسسات لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متصلة بعمليات الأعمال.
يمكن لمساعد ذكي مخصص لخدمة العملاء أن يتصل بعدة وظائف لتنفيذ عمليات مثل:
على سبيل المثال، قد يقول أحد العملاء:
"لم يصل طلبي منذ ثلاثة أيام، هل يمكنك التحقق من حالته؟"
إذا لم يذكر العميل رقم الطلب، يستطيع المساعد الذكي أن يطلب هذه المعلومة أولًا، ثم يستدعي الوظيفة المناسبة.
يساهم هذا الأسلوب في تقديم تجربة دعم أكثر سلاسة، مع ضمان أن تكون الإجابات مبنية على بيانات حقيقية بدلاً من افتراضات النموذج.
يمكن لـ Function Calling أن يحسن بشكل كبير طريقة تفاعل فرق المبيعات مع أنظمة CRM.
فعلى سبيل المثال، قد يطلب مدير المبيعات:
"اعرض الفرص ذات القيمة العالية المتوقع إغلاقها هذا الشهر."
يقوم المساعد الذكي بتحديد وظيفة CRM المناسبة، وتنفيذ الاستعلام عبر الـ Backend، ثم يعرض النتائج بلغة طبيعية.
وبذلك يمكن لفرق المبيعات الوصول إلى المعلومات المهمة بسرعة دون الحاجة إلى التنقل بين العديد من لوحات التحكم.
يمكن لمديري المشاريع استخدام Function Calling للتفاعل مع منصات إدارة المشاريع باستخدام اللغة الطبيعية.
ومن أمثلة ذلك:
على سبيل المثال:
"اعرض جميع المهام التي تجاوزت موعد التسليم هذا الأسبوع."
يمكن تحويل هذا الطلب إلى استعلام منظم يتم تنفيذه على منصة إدارة المشاريع، ليحصل المستخدم على المعلومات المطلوبة فورًا.
يمكن لفرق التسويق أيضًا الاستفادة من Function Calling من خلال ربط المساعد الذكي بمنصات التحليلات (Analytics) وأدوات Marketing Automation وأنظمة التقارير.
فعلى سبيل المثال، قد يطلب أحد المستخدمين:
"اعرض أفضل ثلاث حملات من حيث معدل التحويل خلال آخر 30 يومًا."
يقوم المساعد الذكي باستدعاء وظيفة التحليلات المناسبة، ثم يعرض بيانات أداء الحملات في الوقت الفعلي.
وبذلك يمكن إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي مركزي قادر على الاستعلام عن البيانات الموجودة في عدة منصات تسويقية باستخدام اللغة الطبيعية.
غالبًا ما يُستخدم مصطلحا Function Calling وAI Agents معًا، إلا أنهما لا يشيران إلى المفهوم نفسه.
يمثل Function Calling الآلية التي تسمح للنموذج بتحديد الأداة أو الوظيفة المناسبة لتنفيذ مهمة معينة.
أما AI Agent فهو نظام أكثر شمولًا، يستطيع التخطيط لعدة خطوات متتالية، واستخدام أدوات متعددة، واتخاذ قرارات بناءً على نتائج الخطوات السابقة.
على سبيل المثال، إذا طلب المستخدم:
"نظّم اجتماعًا مع أحد العملاء في إسطنبول الأسبوع القادم."
فقد يقوم AI Agent متقدم بتنفيذ الخطوات التالية:
خلال هذا السيناريو قد يستخدم الـ Agent عدة وظائف وأدوات مختلفة.
وبالتالي، يُعد Function Calling أحد المكونات الأساسية التي تعتمد عليها أنظمة Agentic AI.
إن نجاح تطبيقات Function Calling لا يقتصر على تعريف الوظائف للنموذج فقط.
ينبغي أن تكون أسماء الوظائف ووصفها واضحة وتعبر بدقة عن الغرض منها.
بدلاً من استخدام اسم عام مثل:
process_data
يفضل استخدام اسم أكثر تحديدًا، مثل:
get_customer_order_status
كلما كانت أسماء الوظائف أكثر وضوحًا، زادت قدرة النموذج على اختيار الأداة المناسبة.
يجب أن يتضمن كل Parameter:
فالتعريف غير الواضح للمعلمات يزيد من احتمالية إنشاء Tool Calls غير صحيحة.
يجب عدم تنفيذ العمليات ذات التأثير الكبير بشكل مباشر.
على سبيل المثال:
"أرسل هذه الحملة البريدية إلى آخر 100 عميل."
بدلاً من تنفيذ العملية مباشرة، ينبغي أن يقوم التطبيق بإعداد الإجراء أولًا ثم يطلب موافقة المستخدم قبل التنفيذ.
كون المستخدم يستطيع طلب إجراء معين باللغة الطبيعية لا يعني أنه يملك صلاحية تنفيذه.
لذلك يجب دائمًا تنفيذ المصادقة (Authentication)، وإدارة الصلاحيات (Authorization)، والتحكم في الوصول (Access Control) داخل الـ Backend.
قد تتوقف واجهات API الخارجية عن العمل، أو تُرجع بيانات ناقصة، أو تواجه أعطالًا مؤقتة.
ولهذا السبب، ينبغي أن تتضمن التطبيقات الاحترافية:
إن التحقق من النتائج داخل التطبيق لا يقل أهمية عن جودة استجابة نموذج الذكاء الاصطناعي.
تكمن أكبر قيمة لـ Function Calling في تحويل أنظمة الذكاء الاصطناعي من مجرد أدوات للإجابة عن الأسئلة إلى واجهات ذكية متصلة مباشرة بعمليات الأعمال.
فيمكن للمديرين التنفيذيين الاستعلام عن بيانات الشركة باستخدام اللغة الطبيعية.
ويمكن لمديري المشاريع الوصول إلى آخر مستجدات المشاريع فورًا.
كما تستطيع فرق التسويق تحليل أداء الحملات بسهولة.
ويمكن لفرق المبيعات الوصول إلى بيانات CRM بطريقة حوارية.
أما فرق تقنية المعلومات، فيمكنها إنشاء واجهة ذكاء اصطناعي موحدة تربط بين العديد من الأنظمة المؤسسية المختلفة.
ولكن لتحقيق هذه الفوائد، لا يكفي الاعتماد على نموذج ذكاء اصطناعي فقط.
بل يجب على المؤسسات تحديد:
تساعد Omtera المؤسسات على دمج حلول OpenAI مع بيئاتها التقنية الحالية. سواء تعلق الأمر بـ Function Calling أو تكاملات API أو حلول AI Agents، فإن نجاح استراتيجية الذكاء الاصطناعي يبدأ باختيار حالات الاستخدام المناسبة، وتصميم بنية آمنة، وإنشاء عمليات قابلة للتوسع.
يُعد OpenAI Function Calling خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي ترغب في دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمتها الحالية، بدلاً من استخدامه كمساعد محادثة فقط.
يمكن لمديري المشاريع الاستعلام عن بيانات المشاريع باستخدام اللغة الطبيعية.
ويمكن لفرق التسويق ربط الذكاء الاصطناعي بمنصات الحملات التسويقية وأدوات التحليلات.
كما يمكن لفرق المبيعات الوصول إلى بيانات CRM بسرعة أكبر دون الحاجة إلى التنقل بين لوحات التحكم المختلفة.
أما فرق تقنية المعلومات، فيمكنها إنشاء واجهات ذكية تتيح التفاعل مع العديد من تطبيقات الأعمال من خلال محادثة واحدة.
وبالنسبة للمديرين التنفيذيين وصناع القرار، يوفر Function Calling فرصة لتحويل استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج عملية قابلة للقياس.
فالهدف لا يقتصر على استخدام الذكاء الاصطناعي، بل يتمثل في بناء نظام قادر على الوصول إلى البيانات الصحيحة، في الوقت المناسب، وبالصلاحيات المناسبة.
يُعد OpenAI Function Calling من التقنيات الأساسية التي تسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بالانتقال من مجرد إنشاء النصوص إلى تنفيذ عمليات حقيقية داخل المؤسسة. فمن خلال ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بواجهات API وقواعد البيانات وتطبيقات الأعمال، يصبح من الممكن إنشاء مساعدين أذكياء قادرين على المشاركة الفعلية في سير العمل.
وعند تطبيقه بالشكل الصحيح، لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على اقتراح الإجراءات المناسبة، بل يصبح قادرًا على تحديد الأدوات المطلوبة والمساهمة في تشغيل عمليات الأعمال بصورة عملية.
ومع ذلك، فإن نجاح مشاريع Function Calling لا يعتمد على نموذج الذكاء الاصطناعي وحده. فتصميم الوظائف، وحوكمة البيانات، والأمان، وإدارة الصلاحيات، والتحقق من المعلمات، ومعالجة الأخطاء، وآليات الموافقة جميعها عناصر أساسية لا غنى عنها.
إن المؤسسات التي تنظر إلى Function Calling باعتباره جزءًا من بنية متكاملة للذكاء الاصطناعي، وليس مجرد ميزة تقنية، ستكون أكثر قدرة على بناء حلول آمنة، وقابلة للتوسع، وقادرة على تحقيق قيمة حقيقية للأعمال.
هل ترغب في دمج OpenAI Function Calling وAI Agents ضمن عمليات شركتك؟ احجز جلسة مع Omtera لوضع خارطة طريق مناسبة لتبني OpenAI داخل مؤسستك.
ما هو OpenAI Function Calling؟
OpenAI Function Calling هو آلية تسمح لنموذج الذكاء الاصطناعي بتحديد الوظيفة أو الأداة التي حددها المطور لتنفيذ طلب المستخدم، ثم إنشاء المعلمات (Parameters) المنظمة اللازمة لتنفيذها.
هل يقوم Function Calling بتنفيذ الوظيفة بنفسه؟
لا.
في العادة لا يقوم النموذج بتنفيذ الوظيفة بنفسه، بل يُنشئ Tool Call يحتوي على اسم الوظيفة والمعلمات المطلوبة. بعد ذلك يتولى الـ Backend الخاص بالتطبيق تنفيذ الوظيفة أو استدعاء واجهة API المناسبة.
فيما يُستخدم Function Calling؟
يمكن استخدام Function Calling في العديد من السيناريوهات، مثل:
ما الفرق بين Function Calling وAPI؟
تمثل API وسيلة تقنية للتواصل بين الأنظمة البرمجية المختلفة.
أما Function Calling فهو الآلية التي تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على تحديد أي وظيفة يجب استدعاؤها استنادًا إلى طلب المستخدم.
وفي أغلب الحالات، تقوم الوظيفة التي يتم اختيارها عبر Function Calling باستدعاء واجهة API للحصول على البيانات أو تنفيذ العملية المطلوبة.
هل Function Calling آمن؟
يعتمد مستوى الأمان على طريقة تصميم التطبيق.
ينبغي دائمًا تنفيذ المصادقة (Authentication)، وإدارة الصلاحيات (Authorization)، والتحقق من المعلمات، وطلبات تأكيد المستخدم، وآليات التحكم في الوصول داخل الـ Backend.
كما يجب إضافة طبقات حماية إضافية عند تنفيذ العمليات الحساسة مثل المدفوعات، أو حذف البيانات، أو إرسال الرسائل إلى العملاء.
هل يمكن تطوير AI Agents باستخدام Function Calling؟
نعم.
يُعد Function Calling أحد المكونات الأساسية التي تعتمد عليها أنظمة AI Agents، حيث يستطيع الـ Agent استخدام عدة وظائف وأدوات مختلفة لتنفيذ سير عمل متعدد الخطوات.
ما الفرق بين Function Calling وStructured Outputs؟
يُستخدم Function Calling لتمكين نموذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع الوظائف والأدوات الخارجية.
أما Structured Outputs فيضمن أن تكون المخرجات التي يولدها النموذج متوافقة مع JSON Schema الذي يحدده المطور.
وغالبًا ما يتم استخدام الميزتين معًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمؤسسات.
كيف يمكن للشركات البدء باستخدام OpenAI Function Calling؟
تبدأ الخطوة الأولى بتحديد عمليات الأعمال والأنظمة التي يجب ربطها بالذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك ينبغي تحديد الوظائف وواجهات API المطلوبة، وتصميم نموذج آمن لإدارة الصلاحيات، ثم تنفيذ مشروع تجريبي قبل التوسع في التطبيق على نطاق أوسع.
تساعد Omtera المؤسسات في تحديد أفضل حالات الاستخدام، وتصميم بنى OpenAI القابلة للتوسع، ودمجها بسلاسة مع بيئاتها التقنية الحالية.
.webp)
