از «دانستن» تا «انجام دادن»: تحول بنیادین با هوش مصنوعی کنش‌گرا

ظهور هوش مصنوعی کنش‌گرا (Agentic AI) نشان‌دهنده بنیادی‌ترین تغییر در معماری سیستم‌های محاسباتی از زمان ابداع اینترنت است. این فناوری، فراتر از مدل‌های زبانی ساده که تنها به تولید متن می‌پردازند، به سمت خلق موجودیت‌هایی حرکت کرده است که قادر به درک محیط، برنامه‌ریزی راهبردی، استفاده از ابزارهای خارجی و اجرای مستقل وظایف پیچیده با کمترین نظارت انسانی هستند. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به عنوان موتورهای پردازشی عمل می‌کنند، هوش مصنوعی کنش‌گرا با افزودن لایه‌های استدلال (Reasoning)، حافظه (Memory) و عاملیت (Agency)، شکاف میان «دانستن» و «انجام دادن» را پر کرده است.

هوش مصنوعی کنش‌گرا به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که برای دستیابی به اهداف مشخص، به‌صورت خودمختار عمل می‌کنند. برخلاف مدل‌های سنتی که ماهیتی واکنشی (Reactive) دارند و تنها در پاسخ به یک پرامپت مستقیم عمل می‌کنند، سیستم‌های کنش‌گرا فعال (Proactive) هستند. تفاوت بنیادین در این است که اگر یک مدل زبانی معمولی را به یک پژوهشگر در کتابخانه تشبیه کنیم که تنها به سوالات پاسخ می‌دهد، هوش مصنوعی کنش‌گرا همان پژوهشگر است که اجازه خروج از کتابخانه، برقراری تماس تلفنی، انجام آزمایش و پیگیری یک پروژه تحقیقاتی کامل را در طول چندین روز یا هفته دارد.

این روزها شما با هوش مصنوعی مولد (Generative AI) آشنا شده‌اید و می‌دانید که چقدر در تولید محتوا، ایده یا پاسخ‌های متنی عالی است. اما در واقع، استفاده از مدل‌های فعلی بیشتر شبیه داشتن یک دستیار متنی بسیار هوشمند و گفت‌وگوکننده است؛ یعنی منتظر دستور شما می‌ماند و خروجی می‌دهد. نیازهای روز دنیا فراتر از یک گفت‌وگوی واحد (Single-Turn Chat) است؛ ما نیاز به سیستمی داریم که به‌طور مستقل عمل کند.

اینجاست که مفهوم Agentic AI پا به میدان گذاشته است. در حقیقت، Agentic AI یک “عامل” است؛ کسی که نه تنها پاسخ می‌دهد، بلکه برنامه‌ریزی می‌کند، ابزارها را به کار می‌گیرد، در طول مسیر اشتباهاتش را تصحیح می‌کند، و تمام مراحل لازم برای رسیدن به یک هدف پیچیده (مثلاً رزرو پرواز و مقایسه هتل) را بدون اینکه شما در هر گام مداخله کنید، به طور خودکار پیش می‌برد و کار را کامل می‌کند.»

هسته اصلی هوش مصنوعی کنش‌گرا بر پایه یک چرخه تکرارپذیر بنا شده است که به آن چرخه ادراک-برنامه‌ریزی-عمل (Perceive-Plan-Act) گفته می‌شود. این چرخه به شرح زیر عمل می‌کند:

۱. ادراک (Perception): سیستم از طریق منابع داده، APIها و حافظه، بافتار محیطی را درک می‌کند.

۲. برنامه‌ریزی (Planning): هدف سطح بالا به وظایف کوچک‌تر و قابل اجرا تجزیه می‌شود. در این مرحله، سیستم از استدلال چندگانه برای تعیین مسیر بهینه استفاده می‌کند.

۳. عمل (Action): سیستم با استفاده از ابزارها، فراخوانی APIها یا تولید خروجی در سیستم‌های پایین‌دستی، اقدام به اجرای مراحل می‌کند.

۴. خوداصلاحی (Self-Correction): پس از هر عمل، بازخورد محیطی دریافت شده و در صورت لزوم، برنامه تغییر می‌کند. این قابلیت که به آن بازتاب (Reflection) نیز می‌گویند، وجه تمایز اصلی ایجنت‌های پیشرفته است.

شاخص	هوش مصنوعی مولد (Generative AI)	هوش مصنوعی کنش‌گرا (Agentic AI)
عملکرد اصلی	تولید محتوا در پاسخ به پرامپت	مدیریت جریان‌های کاری چندمرحله‌ای برای رسیدن به هدف
مدل تعامل	واکنشی (Reactive)	فعال (Proactive)
استفاده از ابزار	محدود یا بدون دسترسی مستقیم	فراخوانی مستقل APIها، پایگاه‌های داده و نرم‌افزارها
حافظه	کوتاه مدت (محدود به پنجره کانتکست)	بلندمدت و پایدار (ذخیره تجربیات و نتایج قبلی)
ریسک	ریسک اطلاعاتی (توهم، سوگیری)	ریسک عملیاتی (اقدامات نادرست در سیستم‌های زنده)

سیر تکامل تاریخی: از رویاهای منطقی تا واقعیت‌های خودمختار

مسیر تکامل هوش مصنوعی کنش‌گرا یک سفر ۷۵ ساله است که از تئوری‌های انتزاعی ریاضی آغاز شده و به سیستم‌های هوشمند امروزی رسیده است. این تکامل را می‌توان در چندین اپوک (Epoch) یا دوره کلیدی دسته‌بندی کرد.

دوران ریشه‌های فلسفی و منطق نمادین (۱۹۴۰-۱۹۷۰)

در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ با طرح پرسش «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟»، سنگ‌بنای ارزیابی هوش ماشینی را بنا نهاد. کنفرانس دارتموث در سال ۱۹۵۶ رسماً رشته هوش مصنوعی را متولد کرد. در این دوران، پیشگامان معتقد بودند که هوش را می‌توان از طریق منطق صریح و نمادها کدگذاری کرد. اولین بات محاوره‌ای جهان، ELIZA، در سال ۱۹۶۶ پتانسیل اولیه‌ی پردازش زبان طبیعی را نشان داد، اگرچه فاقد هرگونه قدرت استدلال واقعی بود.

ظهور سیستم‌های خبره و زمستان‌های هوش مصنوعی (۱۹۷۰-۱۹۹۰)

دهه ۱۹۷۰ شاهد ظهور سیستم‌های خبره بود؛ ایجنت‌هایی که برای دامنه‌های بسیار خاص طراحی شده بودند. سیستم‌هایی مانند MYCIN برای تشخیص بیماری‌های عفونی و DENDRAL برای تحلیل ساختار مولکولی، نشان دادند که ماشین‌ها می‌توانند در وظایف تحلیلی تخصصی، رفتاری شبیه به عامل‌های هوشمند داشته باشند. با این حال، شکنندگی این سیستم‌ها در برابر مسائل خارج از قوانین تعریف شده، منجر به کاهش بودجه و دورانی موسوم به «زمستان هوش مصنوعی» شد.

انقلاب یادگیری ماشینی و وب (۱۹۹۰-۲۰۱۰)

با گسترش اینترنت در دهه ۱۹۹۰، ایجنت‌های نرم‌افزاری برای خزش در وب (Web Crawling) و سیستم‌های توصیه گر (Recommendation Systems) فراگیر شدند. کتاب مرجع استوارت راسل و پیتر نورویگ در سال ۱۹۹۵، هوش مصنوعی را بر اساس مفهوم «عامل» تعریف کرد و این ایده را در گفتمان آکادمیک تثبیت نمود. در این دوره، گذار از قوانین سفت‌وسخت به سمت مدل‌های آماری و یادگیری از داده‌های بزرگ آغاز شد.

عصر یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی (۲۰۱۰-۲۰۲۳)

ظهور شبکه‌های عصبی عمیق در سال ۲۰۱۲ (AlexNet) و معرفی معماری ترنسفورمر در سال ۲۰۱۷، توانایی ایجنت‌ها در درک محیط را متحول کرد. دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa اولین مواجهه عمومی با ایجنت‌های ساده بودند. نقطه عطف واقعی در نوامبر ۲۰۲۲ با عرضه ChatGPT رخ داد که هوش مصنوعی را از یک API تخصصی به یک همکار محاوره‌ای تبدیل کرد.

عصر هوش مصنوعی کنش‌گرا (۲۰۲۴-۲۰۲۶)

از سال ۲۰۲۴، تمرکز صنعت از «بات‌های محاوره‌ای بدون حالت» به سمت «سیستم‌های خودمختار با حالت» تغییر یافته است. ایجنت‌های مدرن اکنون قادر به اجرای جریان‌های کاری چندین ساعته، مدیریت زیرساخت‌های ابری و حل باگ‌های پیچیده نرم‌افزاری هستند. گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۶، بیش از ۴۰ درصد از اپلیکیشن‌های سازمانی از ایجنت‌های هوشمند استفاده خواهند کرد.

معماری فنی و اجزای سازنده سیستم‌های کنش‌گرا

یک سیستم هوش مصنوعی کنش‌گرا تنها یک مدل زبانی نیست، بلکه مجموعه‌ای از نرم‌افزارهای جانبی (Scaffolding) است که به دور مدل زبانی پیچیده شده‌اند تا به آن قدرت عمل ببخشند.

۱. مغز (مدل‌های زبانی و استدلال)

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4، Claude 3.5 و Gemini به عنوان موتور استدلال عمل می‌کنند. این مدل‌ها وظیفه درک زبان طبیعی، تجزیه اهداف به زیر-وظایف و تصمیم‌گیری در مورد اقدامات بعدی را بر عهده دارند. در سال ۲۰۲۶، مدل‌هایی مانند GPT-5.5 با قابلیت‌های بهبود یافته در استدلال سیستمی، کارایی این بخش را به شدت افزایش داده‌اند.

۲. لایه حافظه و مدیریت وضعیت

حافظه در ایجنت‌ها به دو نوع تقسیم می‌شود:

• حافظه کوتاه‌مدت: مدیریت کانتکست فعلی و تاریخچه مکالمات اخیر.
• حافظه بلندمدت: استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و سیستم‌های بازیابی اطلاعات (RAG) برای ذخیره دایمی تجربیات، ترجیحات کاربر و دانش سازمانی. این حافظه به ایجنت اجازه می‌دهد تا در طول زمان «تجربه» کسب کرده و عملکرد خود را بهبود بخشد.

۳. رابط ابزارها و فراخوانی توابع

این لایه به ایجنت اجازه می‌دهد تا با جهان خارج تعامل داشته باشد. از طریق رابط‌هایی مانند فراخوانی توابع (Function Calling)، ایجنت می‌تواند کدهایی را به زبان پایتون اجرا کند، در وب جستجو کند، به ایمیل‌ها پاسخ دهد یا تراکنش‌های مالی را در درگاه‌های بانکی ثبت کند.

۴. لایه ارکستراسیون و مدیریت هدف

این بخش وظیفه نظارت بر پیشرفت کل فرآیند را بر عهده دارد. ارکستراسیون شامل مدیریت منابع، ردیابی وضعیت وظایف، مدیریت شکست (Failure Handling) و اطمینان از همسویی اقدامات ایجنت با ارزش‌ها و اهداف انسانی است.

مدل‌های زبانی کوچک (SLM): موتور محرک ایجنت‌های تخصصی ۲۰۲۶

یکی از روندهای غالب در سال ۲۰۲۶، عبور از مدل‌های عظیم چندصد میلیاردی به سمت مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models) برای وظایف کنش‌گرا است. تحقیقات نشان می‌دهد که مدل‌های کوچک (مانند Phi-3 یا مدل‌های ۷ میلیارد پارامتری) در بسیاری از موارد برای ایجنت‌های تخصصی بهتر عمل می‌کنند.

مزایای SLM در اکوسیستم ایجنتی

• تأخیر بسیار پایین: در جریان‌های کاری که نیاز به ده‌ها تصمیم پیاپی دارند، سرعت پاسخ‌دهی زیر ثانیه مدل‌های کوچک (زیر ۲۰۰ میلی‌ثانیه) بسیار حیاتی‌تر از قدرت پردازش سنگین مدل‌های بزرگ است.
• هزینه عملیاتی: هزینه اجرای یک مدل SLM حدود ۱۰ تا ۳۰ برابر کمتر از مدل‌های غول‌آسا است، که این امر استفاده از ایجنت‌ها را در مقیاس وسیع اقتصادی می‌کند.
• حاکمیت داده و امنیت: مدل‌های کوچک را می‌توان به‌صورت محلی (On-device) روی گوشی‌های هوشمند یا سرورهای داخلی سازمان اجرا کرد. این کار مانع از خروج داده‌های حساس سازمانی به ابرهای عمومی می‌شود و با استانداردهای سخت‌گیرانه صنایع مالی و سلامت سازگار است.
• تخصص‌گرایی: یک مدل کوچک که به خوبی روی داده‌های یک صنعت خاص (مثلاً حقوقی یا فنی) فین‌تنیون شده باشد، می‌تواند در وظایف فراخوانی API و استخراج داده، از مدل‌های عمومی بزرگ پیشی بگیرد

سیستم‌های چندعامله (MAS): قدرت همکاری جمعی

در سال ۲۰۲۶، پیشرفته‌ترین پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا به جای یک ایجنت واحد، از سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems) استفاده می‌کنند. در این ساختار، چندین ایجنت با تخصص‌های متفاوت (مانند محقق، نویسنده، منتقد و برنامه‌نویس) با یکدیگر همکاری می‌کنند تا یک پروژه بزرگ را به سرانجام برسانند.

الگوهای همکاری در MAS

• توالی خطی: وظایف به‌صورت زنجیره‌ای از یک ایجنت به ایجنت بعدی منتقل می‌شود.
• ساختار سلسله‌مراتبی: یک ایجنت «مدیر» وظایف را بین ایجنت‌های زیرمجموعه توزیع کرده و نتایج را یکپارچه می‌کند.
• الگوی مناظره (Multi-agent Debate): ایجنت‌ها در مورد یک پاسخ با یکدیگر بحث می‌کنند تا به دقیق‌ترین نتیجه برسند. تحقیقات ArXiv نشان می‌دهد که این روش اگرچه دقت پاسخ نهایی را افزایش می‌دهد، اما ممکن است استدلال‌های پشت پاسخ را تضعیف کرده یا منجر به انتشار خطا در سیستم‌های بسته شود.

هوش مصنوعی کنش‌گرا در سال ۲۰۲۶ دیگر یک ابزار آزمایشی نیست، بلکه به «سیستم‌عامل جدید کسب‌وکارهای مدرن» تبدیل شده است. گذار از مدل‌های زبانی بزرگ به سمت ناوگان‌های تخصصی از مدل‌های زبانی کوچک (SLM)، دموکراتیزه شدن توسعه از طریق چارچوب‌های بازمتن و ظهور مدل‌های درآمدی مبتنی بر نتیجه، فضایی بی‌نظیر برای نوآوری خلق کرده است.

ابزارها و کاربردهای عملی Agentic AI روی کامپیوتر شخصی

اگر در بخش قبلی با مفهوم Agentic AI آشنا شده‌اید، اکنون زمان آن است که این مفهوم را به‌صورت عملی روی سیستم شخصی خود پیاده‌سازی کنید. برخلاف تصور رایج، برای ساخت یک agent نیازی به زیرساخت سازمانی یا منابع گسترده نیست. مجموعه‌ای از ابزارهای رایگان و متن‌باز وجود دارند که به‌خوبی روی یک رایانه شخصی اجرا می‌شوند و امکان ساخت سیستم‌های قدرتمند را فراهم می‌کنند.

در این مطلب، ابتدا ابزارهای اصلی معرفی می‌شوند و سپس نمونه‌هایی از کاربردهای عملی که می‌توان با این ابزارها ساخت، بررسی خواهد شد.

هسته اصلی: فریم‌ورک‌های ساخت Agent

برای توسعه یک agent، وجود فریم‌ورکی که منطق تصمیم‌گیری، ارتباط با مدل و مدیریت ابزارها را بر عهده بگیرد ضروری است.

LangChain یکی از مهم‌ترین گزینه‌ها در این حوزه است. این فریم‌ورک به‌عنوان یک استاندارد رایج شناخته می‌شود و انعطاف‌پذیری بالایی در اتصال به مدل‌های مختلف، به‌ویژه مدل‌های محلی، دارد.

در سناریوهای پیچیده‌تر، LangGraph امکان طراحی جریان‌های کاری چندمرحله‌ای و مدیریت state را فراهم می‌کند و برای agentهایی که نیاز به حافظه و تصمیم‌گیری مرحله‌ای دارند مناسب است.

برای سیستم‌های چندعاملی، AutoGen انتخاب قابل توجهی است. این ابزار امکان تعامل میان چند agent با نقش‌های متفاوت را فراهم می‌کند.

در سطحی ساده‌تر، CrewAI با ارائه ساختاری مبتنی بر نقش، پیاده‌سازی سیستم‌های چندعاملی را ساده‌تر می‌کند.

ابزارهای بصری و کم‌کدنویسی (Low Code)

برای کاهش پیچیدگی توسعه، ابزارهای گرافیکی نیز در دسترس هستند.

Flowise امکان طراحی agent را بدون نیاز به کدنویسی گسترده فراهم می‌کند و برای شروع سریع مناسب است.

Dify علاوه بر ساخت agent، امکاناتی برای مدیریت و توسعه یک اپلیکیشن کامل ارائه می‌دهد.

همچنین n8n برای اتصال agent به سرویس‌ها و اجرای اتوماسیون‌های عملی بسیار کاربردی است.

اجرای مدل‌های زبانی به‌صورت محلی

در قلب هر سیستم agentic یک مدل زبانی قرار دارد. برای اجرای این مدل‌ها به‌صورت محلی، Ollama یکی از بهترین گزینه‌ها محسوب می‌شود. این ابزار امکان اجرای مدل‌های متن‌باز را روی سیستم شخصی فراهم می‌کند و وابستگی به سرویس‌های خارجی را کاهش می‌دهد.

در کنار آن، Docker به مدیریت محیط اجرا و ساده‌سازی فرآیند نصب کمک می‌کند و بسیاری از پروژه‌ها را به‌صورت آماده قابل اجرا می‌سازد.

Agentهای آماده و قابل اجرا

برخی ابزارها به‌صورت agentهای آماده ارائه شده‌اند و می‌توان آن‌ها را مستقیماً اجرا کرد.

AutoGPT برای اجرای وظایف چندمرحله‌ای کاربرد دارد و بیشتر برای آزمایش و یادگیری استفاده می‌شود.

OpenDevin یک agent تخصصی در حوزه برنامه‌نویسی است.

Cline امکان تعامل مستقیم با محیط توسعه و اجرای دستورات را فراهم می‌کند.

OpenClaw نیز به‌عنوان یک agent محلی برای انجام وظایف واقعی روی سیستم شناخته می‌شود.

ابزارها و کاربردهای عملی Agentic AI روی کامپیوتر شخصی

اگر در بخش قبلی با مفهوم Agentic AI آشنا شده‌اید، اکنون زمان آن است که این مفهوم را به‌صورت عملی روی سیستم شخصی خود پیاده‌سازی کنید. برخلاف تصور رایج، برای ساخت یک agent نیازی به زیرساخت سازمانی یا منابع گسترده نیست. مجموعه‌ای از ابزارهای رایگان و متن‌باز وجود دارند که به‌خوبی روی یک رایانه شخصی اجرا می‌شوند و امکان ساخت سیستم‌های قدرتمند را فراهم می‌کنند.

در این مطلب، ابتدا ابزارهای اصلی معرفی می‌شوند و سپس نمونه‌هایی از کاربردهای عملی که می‌توان با این ابزارها ساخت، بررسی خواهد شد.

هسته اصلی: فریم‌ورک‌های ساخت Agent

برای توسعه یک agent، وجود فریم‌ورکی که منطق تصمیم‌گیری، ارتباط با مدل و مدیریت ابزارها را بر عهده بگیرد ضروری است.

LangChain یکی از مهم‌ترین گزینه‌ها در این حوزه است. این فریم‌ورک به‌عنوان یک استاندارد رایج شناخته می‌شود و انعطاف‌پذیری بالایی در اتصال به مدل‌های مختلف، به‌ویژه مدل‌های محلی، دارد.

در سناریوهای پیچیده‌تر، LangGraph امکان طراحی جریان‌های کاری چندمرحله‌ای و مدیریت state را فراهم می‌کند و برای agentهایی که نیاز به حافظه و تصمیم‌گیری مرحله‌ای دارند مناسب است.

برای سیستم‌های چندعاملی، AutoGen انتخاب قابل توجهی است. این ابزار امکان تعامل میان چند agent با نقش‌های متفاوت را فراهم می‌کند.

در سطحی ساده‌تر، CrewAI با ارائه ساختاری مبتنی بر نقش، پیاده‌سازی سیستم‌های چندعاملی را ساده‌تر می‌کند.

ابزارهای سبک و آزمایشی

برای پروژه‌های ساده‌تر، ابزارهای سبک‌تری نیز وجود دارند.

Smolagents امکان ساخت سریع agentهای سبک را فراهم می‌کند.

Atomic Agents با رویکرد ماژولار، انعطاف‌پذیری بالایی در طراحی اجزای agent ارائه می‌دهد.

کاربردهای عملی که می‌توان با این ابزارها ساخت

پس از انتخاب ابزار مناسب، پرسش اصلی این است که چه چیزی می‌توان ساخت. در ادامه، چند سناریوی عملی که به‌راحتی روی یک سیستم شخصی قابل پیاده‌سازی هستند معرفی می‌شود.

۱. دستیار شخصی آفلاین

ساخت یک دستیار مشابه ChatGPT که به فایل‌ها، یادداشت‌ها و داده‌های شخصی دسترسی دارد. این سیستم می‌تواند برای پاسخ به سؤالات، خلاصه‌سازی و مدیریت اطلاعات استفاده شود.

۲. موتور جستجوی فایل‌های شخصی (RAG)

ایجاد سیستمی که بتواند در میان فایل‌های محلی مانند PDF، اسناد و کد جستجو کرده و پاسخ‌های دقیق ارائه دهد. این کاربرد یکی از عملی‌ترین سناریوها برای استفاده روزمره است.

۳. agent برنامه‌نویس

سیستمی که بتواند کد تولید کند، خطاها را تحلیل کند و حتی تست اجرا کند. ترکیب Ollama با ابزارهایی مانند Cline یا CrewAI در این زمینه بسیار مؤثر است.

۴. agent کنترل سیستم (Computer Use)

طراحی agentی که بتواند با سیستم‌عامل تعامل داشته باشد، برنامه‌ها را اجرا کند یا وظایف تکراری را خودکار کند. این کاربرد در اتوماسیون شخصی بسیار ارزشمند است.

۵. سیستم چندعاملی (Multi-Agent)

ایجاد چند agent با نقش‌های مختلف، مانند پژوهشگر، تحلیل‌گر و اجراکننده که با یکدیگر همکاری می‌کنند. این ساختار برای حل مسائل پیچیده مناسب است.

۶. NPC یا شخصیت هوشمند در بازی

ساخت شخصیت‌هایی که رفتار و حافظه دارند و می‌توانند به‌صورت پویا با کاربر تعامل کنند. این کاربرد در توسعه بازی و شبیه‌سازی بسیار جذاب است.

۷. تحلیل‌گر داده شخصی

سیستمی که فایل‌های داده مانند CSV یا Excel را تحلیل کرده و بینش ارائه دهد. این کاربرد برای تحلیل مالی یا داده‌های شخصی مفید است.

۸. سیستم تولید محتوا

تولید مقاله، ایمیل یا پست‌های متنی بدون نیاز به اتصال به سرویس‌های خارجی. این گزینه برای تولید محتوا به‌صورت آفلاین کاربرد دارد.

۹. معماری ترکیبی (Local + Cloud)

در این رویکرد، وظایف سبک روی سیستم محلی اجرا می‌شوند و وظایف سنگین‌تر به سرویس‌های ابری سپرده می‌شوند. این ترکیب می‌تواند هزینه‌ها را کاهش داده و در عین حال عملکرد را حفظ کند.

ساخت یک سیستم agentic روی کامپیوتر شخصی، با استفاده از ابزارهای متن‌باز و رایگان کاملاً در دسترس است. ترکیبی از یک اجراکننده مدل محلی مانند Ollama، یک فریم‌ورک توسعه مانند LangChain یا CrewAI، و در صورت نیاز ابزارهای تکمیلی، می‌تواند نقطه شروع مناسبی ایجاد کند.

با چنین زیرساختی، می‌توان طیف گسترده‌ای از کاربردها را—from یک دستیار ساده تا سیستم‌های چندعاملی پیچیده—روی یک سیستم شخصی پیاده‌سازی کرد. یک agent تخصصی در حوزه برنامه‌نویسی است.

Cline امکان تعامل مستقیم با محیط توسعه و اجرای دستورات را فراهم می‌کند.

OpenClaw نیز به‌عنوان یک agent محلی برای انجام وظایف واقعی روی سیستم شناخته می‌شود.