Δημιουργία Τοπικών Πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης με το Foundry Local και το Qwen

Δεξιότητα συνοδού για το Μάθημα 17 – Δημιουργία Τοπικών Πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Χρησιμοποιήστε το για να βοηθήσετε έναν μαθητευόμενο να δημιουργήσει έναν πράκτορα που λογικεύεται, καλεί εργαλεία και αναζητά
την τεκμηρίωση εξ ολοκλήρου στον δικό του υπολογιστή — χωρίς υπολογισμούς στο σύννεφο. Βασίστε κάθε
σύσταση στο περιεχόμενο του μαθήματος και στο εκτελέσιμο σημειωματάριο.

Ενεργοποιήσεις

Ενεργοποιήστε αυτή τη δεξιότητα όταν ένας μαθητευόμενος θέλει να:

• Εκτελέσει έναν πράκτορα αποκλειστικά στη συσκευή για λόγους απορρήτου, κόστους ή εκτός σύνδεσης.
• Παρέχει ένα μοντέλο τοπικά με Foundry Local και να συνδεθεί μέσω του endpoint συμβατού με OpenAI.
• Χρησιμοποιήσει ένα μοντέλο Qwen με κλήση συναρτήσεων για αξιόπιστες κλήσεις τοπικών εργαλείων.
• Προσθέσει τοπικό RAG (Chroma) ή έναν τοπικό MCP server.
• Σχεδιάσει μια υβριδική στρατηγική δρομολόγησης τοπικά/στο σύννεφο.

Βασικό νοητικό μοντέλο

Ένα SLM θυσιάζει την ευρύτητα για ιδιωτικότητα, κόστη και λειτουργία εκτός σύνδεσης. Η επιτυχημένη
στρατηγική: ας αναλαμβάνει το SLM τον συντονισμό και ας κάνουν τα εργαλεία την βαριά δουλειά. Το
μοντέλο δεν χρειάζεται να γνωρίζει όλη τη βάση κώδικα — πρέπει να ξέρει πότε να καλεί
read_file και search_docs. Αυτό αξιοποιεί τη δύναμη ενός SLM (περιορισμένες αποφάσεις
όπως η επιλογή εργαλείου) και αποφεύγει την αδυναμία του (ευρεία γνώση, πολύπλοκη πολυ-βηματική
λογική).

Γιατί αυτά τα συγκεκριμένα κομμάτια

• Το Foundry Local προσφέρει ένα συμβατό με OpenAI HTTP endpoint, ώστε ο κώδικας πράκτορα σύννεφου να μεταφέρεται απλώς αλλάζοντας το base_url (και χρησιμοποιώντας τοπικό placeholder API key). Επίσης επιλέγει αυτόματα την καλύτερη έκδοση (CPU/GPU/NPU) για το μηχάνημα.
• Τα μοντέλα Qwen εκπαιδεύονται για κλήση συναρτήσεων και παράγουν συνεπείς και σωστά διαμορφωμένες κλήσεις εργαλείων — αυτό μετατρέπει ένα τοπικό μοντέλο συνομιλίας σε τοπικό πράκτορα.
• Το Chroma τρέχει στην ίδια διεργασία και αποθηκεύει τους διανύσματα στο δίσκο, οπότε ολόκληρος ο αγωγός RAG (embed → αποθήκευση → ανάκτηση → λογική) παραμένει τοπικός.
• Το MCP είναι μέσο μεταφοράς, όχι υπηρεσία στο σύννεφο: ένας MCP server μπορεί να τρέχει τοπικά μέσω stdio.

Βασικά βήματα εγκατάστασης

foundry model run qwen2.5-7b-instruct
foundry service status

from foundry_local import FoundryLocalManager
from openai import OpenAI

manager = FoundryLocalManager("qwen2.5-7b-instruct")
client = OpenAI(base_url=manager.endpoint, api_key=manager.api_key)  # τοπική θέση κράτησης

Περίπου 8 GB RAM είναι ένα ρεαλιστικό ελάχιστο· βοηθάει η GPU/NPU αλλά δεν είναι απαραίτητη.

Κύρια μοτίβα προς αναπαραγωγή

Κατευθύνετε τον μαθητευόμενο στο σημειωματάριο
`17-local-agent-foundry-local.ipynb`:

• Απομονωμένα εργαλεία: κάθε εργαλείο αρχείου επιλύει μονοπάτια και απορρίπτει οτιδήποτε εκτός μιας μοναδικής ριζικής διαδρομής έργου — ακόμη και τοπικά, ένα εργαλείο τρέχει με τα δικαιώματα του χρήστη.
• Βρόχος κλήσης εργαλείων: καταχωρεί εργαλεία με το schema εργαλείων OpenAI, εκτελεί τα αιτούμενα εργαλεία τοπικά, επιστρέφει τα αποτελέσματα, επαναλαμβάνει μέχρι την τελική απάντηση.
• Τοπικό RAG: καταχωρεί έγγραφα σε μια συλλογή Chroma· search_docs επιστρέφει τα κορυφαία κομμάτια.
• Τοπικό MCP: συνδέεται σε τοπικό server μέσω stdio; περιορίζει το εύρος σε φάκελο έργου και επικυρώνει τις εξόδους του.

Υβριδική δρομολόγηση (τοπικό ως ένα από τα μοντέλα)

Κατάσταση	Πού τρέχει
Ευαίσθητα δεδομένα / εκτός σύνδεσης	Τοπικό SLM
Απλή, περιορισμένη εργασία	Τοπικό SLM (φθηνό, γρήγορο)
Πολύπλοκη πολυ-βηματική λογική σε μη ευαίσθητα δεδομένα	Μοντέλο σύννεφου
Διακοπή υπηρεσίας στο σύννεφο	Τοπικό SLM (ομαλή υποβάθμιση)

Αυτό αντικατοπτρίζει την ιδέα δρομολόγησης μοντέλων από το Μάθημα 16, με τον σταθμό εργασίας ως μία
από τις διαδρομές. Προτιμήστε σχέδια που επιστρέφουν τοπικά ώστε ο πράκτορας να υποβαθμίζεται σε
ποιότητα αντί να αποτυγχάνει πλήρως.

Φράγματα ασφαλείας για τον βοηθό

• Κρατήστε κάθε λειτουργία αρχείου/εργαλείου περιορισμένη σε απομονωμένο φάκελο έργου.
• Μην στέλνετε κώδικα ή δεδομένα στο σύννεφο όταν ο μαθητευόμενος δηλώνει ως στόχο την ιδιωτικότητα/λειτουργία εκτός σύνδεσης — κρατήστε όλο τον αγωγό τοπικό.
• Θέστε ρεαλιστικές προσδοκίες για την ποιότητα του SLM· βασιστείτε σε εργαλεία και RAG παρά στη μνημονευμένη γνώση του μοντέλου.
• Σημειώστε ότι το Μάθημα 17 δεν έχει endpoint Foundry Responses, οπότε η δράση δοκιμής καπνού σύννεφου δεν ισχύει — επικυρώστε εκτελώντας το σημειωματάριο τοπικά.

---

Αποποίηση ευθυνών:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία μετάφρασης με τεχνητή νοημοσύνη Co-op Translator. Ενώ επιδιώκουμε την ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή λανθασμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.