سير عمل AI متعدد الخطوات

الأتمتة البسيطة تستخدم خطوة AI واحدة. لكن مشاكل العمل الحقيقية غالباً تتطلب خطوات AI متعددة تعمل معاً، كل واحدة تبني على مخرجات السابقة.

متى لا تكفي خطوة AI واحدة

السيناريو	لماذا خطوات متعددة؟
توطين المحتوى	ترجمة ← تكييف المراجع الثقافية ← تنسيق للمنصة
معالجة العملاء	استخراج المعلومات ← تسجيل العميل ← توليد الرد ← تحديد التوجيه
تحليل المستندات	تلخيص ← استخراج الكيانات ← تصنيف ← توليد بنود العمل
ملاحظات العملاء	كشف اللغة ← ترجمة ← تحليل المشاعر ← تصنيف ← اقتراح رد

ربط خطوات AI: نمط الأنابيب

WORKFLOW: معالج ملاحظات العملاء
──────────────────────────────────────
TRIGGER: استلام رد استبيان جديد
    ↓
AI STEP 1: كشف اللغة
  المدخل: نص الملاحظات الخام
  المخرج: رمز اللغة (en، ar، es، fr...)
    ↓
CONDITIONAL: إذا اللغة ≠ الإنجليزية
    ↓
AI STEP 2: الترجمة
  المدخل: النص الأصلي + لغة المصدر
  المخرج: ترجمة إنجليزية
    ↓
AI STEP 3: تحليل المشاعر
  المدخل: النص الإنجليزي (أصلي أو مترجم)
  المخرج: المشاعر (إيجابي/محايد/سلبي)، الدرجة (1-10)
    ↓
AI STEP 4: تصنيف الفئة
  المدخل: نص الملاحظات
  المخرج: الفئة (منتج/خدمة/تسعير/دعم)
    ↓
AI STEP 5: توليد الرد
  المدخل: الملاحظات الأصلية + المشاعر + الفئة
  المخرج: رد مقترح باللغة الأصلية
    ↓
ACTION: إنشاء تذكرة مع جميع البيانات المُثراة

تقنيات الربط الرئيسية

1. تمرير المتغيرات

مخرجات كل خطوة AI تصبح متاحة للخطوات اللاحقة:

مخرج الخطوة 1 ← {{step1.sentiment}}
الخطوة 2 يمكنها استخدام ← "بناءً على مشاعر {{step1.sentiment}}..."
الخطوة 3 يمكنها استخدام ← كل من {{step1.sentiment}} و {{step2.category}}

2. التفرع الشرطي

توجيه سير العمل بناءً على قرارات AI:

WORKFLOW: موجه البريد الذكي
────────────────────────────
TRIGGER: استلام بريد جديد
    ↓
AI STEP: تحليل وتصنيف
  المخرجات:
    - النوع: دعم/مبيعات/فوترة/سبام
    - الإلحاح: عالي/متوسط/منخفض
    - اللغة: اللغة المكتشفة
    ↓
PATH A: إذا النوع = "سبام"
  ← نقل لمجلد السبام
  ← END
    ↓
PATH B: إذا النوع = "دعم" AND الإلحاح = "عالي"
  ← إنشاء تذكرة عاجلة
  ← إرسال تنبيه Slack للمناوب
  ← إقرار تلقائي للعميل
    ↓
PATH C: إذا النوع = "مبيعات"
  ← إضافة لـ CRM
  ← تعيين لممثل مبيعات بناءً على اللغة
  ← جدولة مهمة متابعة
    ↓
PATH D: الافتراضي
  ← إنشاء تذكرة قياسية
  ← توجيه للطابور المناسب

3. نمط التجميع

جمع تحليلات AI متعددة، ثم دمج:

WORKFLOW: موجز محتوى شامل
─────────────────────────────────────
TRIGGER: إرسال نموذج طلب محتوى جديد
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  خطوات AI متوازية (تعمل في وقت واحد)        │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ AI STEP A: بحث الكلمات المفتاحية            │
│   ← أعلى 10 كلمات مستهدفة                  │
│                                             │
│ AI STEP B: تحليل المنافسين                  │
│   ← ملخص أفضل 3 مقالات منافسة              │
│                                             │
│ AI STEP C: رؤى الجمهور                      │
│   ← نقاط الألم والأسئلة                     │
└─────────────────────────────────────────────┘
    ↓
AI STEP: تجميع وإنشاء الموجز
  المدخل: نتائج A + B + C
  المخرج: موجز محتوى شامل
    ↓
ACTION: إنشاء مستند في Google Docs

تصميم البرومبت لسير عمل متعدد الخطوات

اجعل كل خطوة مركزة

❌ سيء: برومبت ضخم واحد
"حلل هذا البريد. اكتشف اللغة، ترجم إذا لزم،
حدد المشاعر، صنف الموضوع، استخرج أي منتجات مذكورة،
حدد نية العميل، واكتب رد."

✅ جيد: خطوات مركزة
الخطوة 1: "ما لغة هذا النص؟ رد برمز اللغة ISO فقط
          (مثل en، ar، es)."

الخطوة 2: "ترجم هذا النص من {{step1.language}} للإنجليزية.
          حافظ على النبرة والمعنى."

الخطوة 3: "قيّم مشاعر هذا النص من 1-10 حيث
          1 سلبي جداً و 10 إيجابي جداً.
          رد بالرقم فقط."

استخدم مخرجات منظمة

اطلب تنسيقات متسقة لأتمتة أسهل:

PROMPT: "حلل ملاحظات العميل هذه ورد بـ JSON:
{
  'sentiment': 'positive' أو 'negative' أو 'neutral',
  'category': واحد من ['product', 'service', 'pricing', 'other'],
  'urgency': 'high' أو 'medium' أو 'low',
  'key_issues': [قائمة النقاط الرئيسية],
  'suggested_action': توصية مختصرة
}"

نموذج: معالج تذاكر الدعم متعدد اللغات

WORKFLOW: معالج تذاكر الدعم العالمي
─────────────────────────────────────────
TRIGGER: استلام بريد دعم جديد
    ↓
AI STEP 1: التحليل الأولي
  Prompt: "حلل بريد الدعم هذا وقدم:
          1. اللغة (رمز ISO)
          2. الإلحاح (عالي/متوسط/منخفض)
          3. التعقيد التقني (بسيط/معتدل/معقد)"
    ↓
CONDITIONAL: إذا اللغة ≠ "en"
  │
  ├── AI STEP 2a: ترجم للإنجليزية
  │     المدخل: البريد الأصلي
  │     المخرج: ترجمة إنجليزية للوكيل
  │
  └── حفظ اللغة الأصلية للرد
    ↓
AI STEP 3: التصنيف العميق
  Prompt: "صنف طلب الدعم هذا:
          - مجال المنتج: [قائمة منتجاتك]
          - نوع المشكلة: خلل/كيفية/طلب-ميزة/فوترة
          - الخبرة المطلوبة: L1/L2/L3"
    ↓
AI STEP 4: توليد مسودة الرد
  Prompt: "اكتب رداً مفيداً لطلب الدعم هذا.
          كن متعاطفاً ومركزاً على الحل.
          تضمين: إقرار، توجيه أولي، الخطوات التالية."
    ↓
CONDITIONAL: إذا اللغة الأصلية ≠ "en"
    ↓
AI STEP 5: ترجم الرد
  المدخل: مسودة الرد الإنجليزية
  المخرج: الرد بلغة العميل
    ↓
ACTION: إنشاء تذكرة مع:
  - الرسالة الأصلية
  - الترجمة الإنجليزية (إذا كانت قابلة للتطبيق)
  - بيانات التصنيف
  - مسودة الرد (بلغة العميل)
  - الأولوية بناءً على الإلحاح + التعقيد

اعتبارات الأداء

العامل	التوصية
السرعة	قم بتوازي خطوات AI المستقلة عند الإمكان
التكلفة	استخدم نماذج أصغر للمهام البسيطة (الترجمة، التصنيف)
الموثوقية	أضف منطق احتياطي إذا فشلت أي خطوة AI
تصحيح الأخطاء	سجل مدخل/مخرج كل خطوة للاستكشاف

اختيار النموذج الفعال من حيث التكلفة

نوع الخطوة           ← النموذج الموصى
────────────────────────────────────────
كشف اللغة           ← GPT-4o mini / Gemini Flash (رخيص، سريع)
الترجمة             ← GPT-4o mini (جودة جيدة، تكلفة منخفضة)
تحليل المشاعر       ← GPT-4o mini (مهمة بسيطة)
التفكير المعقد      ← GPT-4o / Claude Sonnet (عندما تهم الجودة)
الكتابة الإبداعية   ← GPT-4o / Claude Sonnet (الدقة مطلوبة)

المزالق الشائعة

المزلق	الحل
فقدان السياق	مرر السياق ذي الصلة من الخطوات السابقة صراحة
تسلسل الأخطاء	إذا فشلت الخطوة 2، لا تشغل الخطوات 3-5
تنسيقات غير متسقة	حدد هيكل المخرجات في كل برومبت
الإفراط في التسلسل	ليست كل مهمة تحتاج خطوات AI متعددة—أبقه بسيطاً

رؤية أساسية: سير عمل متعدد الخطوات قوي لكن يضيف تعقيداً. ابدأ بأبسط نهج يعمل، ثم أضف خطوات فقط عندما تثبت الحلول ذات الخطوة الواحدة عدم كفايتها.

التالي: تعرف على AI Agents—متى تدع AI يتخذ قرارات مستقلة. :::