دليل الاستخدام

شرح كامل لكل جزء من لوحة التحكم. جديد هنا؟ الجولة الترحيبية (زر "؟" في أعلى يمين أي صفحة) تغطي النسخة المختصرة - هذه الصفحة تحتوي على التفاصيل الكاملة.

Replay the product tour

New here, or want a refresher? Nine illustrated steps walk you through every part of the console, in about two minutes.

Platform Help & Docs

The full reference — getting started, agents, workflows, knowledge, tools & MCP, channels, plans, security, and troubleshooting — with jump-links into every screen.

Open the docs

Industry workflow recipes

Real, buildable automations for advertising, call centers, UPI payments, retail, healthcare and more — mapped to VegaDūta's workflow nodes.

Browse recipes

Agentic AI, in plain terms

A chatbot answers a question and stops. An agent is different: it plans a path to a goal, uses tools to get real work done, takes multiple steps on its own, works across channels like chat, email, and voice, and asks a human when a decision truly matters. The shorthand: a chatbot talks, an agent does.

It plans, then acts

An agent breaks a goal into steps, decides what to do next, and works across your channels — where a chatbot just replies to the last message.

It uses real tools

Agents call APIs, search your documents, run code, and update systems — taking multiple steps to finish a job rather than only producing text.

It asks when it matters

Good agents know their limits: they pause for a human to approve high-stakes actions, so you stay in control of what actually happens.

Why it matters now

The industry is shifting from AI that talks to AI that does. Instead of a clever autocomplete, you get a teammate that can carry a task from start to finish — drafting, checking, calling systems, and following up. Major analysts, including Gartner and Deloitte, expect enterprises to adopt AI agents rapidly through 2026. The practical upshot for you is simpler: agents multiply what one person can get done.

Why it's worth learning

Directing AI is becoming the next core literacy — the way spreadsheets, the web, and mobile each became baseline skills in their turn. The workforce is being reshaped by the people who learn to direct agents, not replaced by them. Students and professionals who actually build with agents gain a compounding edge: every workflow you hand off well makes the next one easier to hand off too.

How VegaDūta helps you learn

The fastest way to understand agents is to build one. On VegaDūta you can stand up a real, working agent for free in an afternoon, ground it in your own documents so it answers from what you know, and use code intelligence to learn directly from real codebases. From there you add the parts that make an agent trustworthy — guardrails that keep it in bounds and evaluation that measures whether it is actually doing the job well. It is hands-on the whole way: you learn agentic AI by shipping one.

البدء (افعل هذا أولاً)

لا تحتاج إلى مفتاح API للبدء: النموذج المستضاف مُضمَّن بالفعل، ويعمل وكلاء الفئة المجانية على المجمع المشترك للمنصة تلقائيًا. إذا كانت خطتك تسمح باستخدام مزودك الخاص، فاذهب إلى Connect → Providers، واختر Anthropic أو OpenAI أو أي مزود آخر مدعوم، وألصق مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم ذلك المزود. يتم التحقق من صحة المفتاح عبر استدعاء حقيقي (غير مدفوع) قبل حفظه، ويتم تشفيره أثناء التخزين - وبمجرد أن يظهر ACTIVE، يستخدمه وكلاؤك بدلاً من المجمع المستضاف.

بعد ذلك، الترتيب الطبيعي للبناء هو: إنشاء عميل (بناء ← العملاء)، تجربته بشكل خاص في ساحة التجربة (اختبار ← ساحة التجربة)، ثم إما ربطه بـ مسار عمل للأتمتة متعددة الخطوات، أو توصيله مباشرة بقناة (WhatsApp، Telegram، بريد إلكتروني) حتى يتمكن الأشخاص الحقيقيون من التحدث إليه.

زر "اسأل الذكاء الاصطناعي"

أي حقل يطلب موجه نظام أو وصفًا - مثل موجه نظام العميل، أو وصف مجموعة المعرفة، والمزيد مع مرور الوقت - يحتوي على زر ✨ اسأل الذكاء الاصطناعي صغير بجوار تسميته. انقر عليه، وصف ما تريد في جملة (مثلاً "عميل دعم يعالج عمليات استرداد الأموال وحالة الطلبات")، وسيقوم بصياغة النص باستخدام أي مزود LLM قمت بتفعيله بالفعل. لا يتم تطبيق أي شيء تلقائيًا - أنت دائمًا تراجع الاقتراح وتنقر على استخدم هذا بنفسك، أو إعادة الإنشاء لمحاولة أخرى.

العملاء

العميل هو شخصية ذكاء اصطناعي واحدة: موجه نظام، ومزود/نموذج LLM، واختياريًا قاعدة معرفة ومجموعة مقيدة من الأدوات. ابدأ من قالب (فرز الدعم، مساعد بحث، إلخ) لملء موجه نظام معقول مسبقًا، أو ابدأ من الصفر واستخدم "اسأل الذكاء الاصطناعي" لصياغة واحد.

الوصول إلى الأدوات والوصول إلى المعرفة كلاهما قوائم سماح: اتركهما فارغين لـ "غير مقيد" (يمكن للعميل استخدام أي شيء متاح حاليًا لمستأجرك)، أو حدد عناصر معينة لتقييد العميل بها فقط. هذا مهم لأي شيء يواجه العملاء - فأنت عمومًا لا تريد أن يتمكن روبوت دعم عام من الوصول إلى كل أداة داخلية.

قاعدة المعرفة

قم بتحميل ملفات .md، PDF، Word، صور (OCR)، أو صوت/فيديو (منسّخة) وسيتم تجزئتها وتضمينها في مخزن متجهي قابل للبحث. المجموعات هي مجلدات يمكنك تداخلها وتحديد نطاق العملاء لها - على سبيل المثال، مجموعة "سياسة الإرجاع" التي يمكن لعملاء معينين فقط البحث فيها، مقابل مجموعة "الأسئلة الشائعة العامة" التي يمكن لكل عميل استخدامها.

لا يبحث العميل في قاعدة معارفه إلا إذا تم تحديد "إرفاق قاعدة المعرفة" عند إنشائه (أو تفعيله لاحقًا من صفحة العملاء)، وفقط ضمن المجموعات التي تسمح بها قائمة السماح بالوصول إلى المعرفة الخاصة به.

مسارات العمل

اللوحة المرئية للأتمتة متعددة الخطوات: اسحب العُقد (مشغل، عميل، بحث في المعرفة، شرط، مخرج، تحكم بالجهاز، والمزيد) وقم بتوصيلها. كل عقدة تستدعي الخدمة الحقيقية وراءها - تشغيل مسار العمل يستدعي عميلك بالفعل، ويبحث في قاعدة معارفك بالفعل، ويرسل رسالة WhatsApp بالفعل.

يمكن أن تبدأ مسارات العمل بثلاث طرق: يدويًا (زر "تشغيل")، أو وفق جدول زمني (تعبير cron، مثلاً "كل صباح الساعة 8 صباحًا")، أو عبر رابط ويب (webhook) يمكنك استدعاؤه من أي نظام خارجي. يتم تسجيل كل تشغيل خطوة بخطوة تحت علامة تبويب "التشغيلات" الخاصة بمسار العمل، بما في ذلك كل استدعاء أداة فردي قامت به عقدة العميل على طول الطريق.

أدوات MCP

سوق لخوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) والأدوات المدمجة التي يمكن للعميل استدعاؤها في منتصف المحادثة (بحث الويب، قاعدة بيانات، نظام الملفات، نصوصك المخصصة...). قم بتمكين الأدوات التي تريدها، ثم حدد نطاق العملاء الذين يمكنهم استخدامها من محرر الوصول إلى الأدوات لكل عميل. يؤدي تعطيل خادم هنا إلى إزالته فورًا من جميع الأدوات المتاحة لكل عميل، حتى تلك التي كانت محددة مسبقًا.

القنوات - WhatsApp، Telegram، البريد الإلكتروني

تحت الإدارة ← القنوات: قم بتوصيل WhatsApp إما عبر Twilio (إعداد سريع لبيئة الاختبار، رسوم صغيرة لكل رسالة) أو مباشرة عبر منصة WhatsApp Business الخاصة بـ Meta (بدون رسوم وسيط، إعداد أكثر - تطبيق Meta الخاص بك، ورمز مستخدم النظام، وسر التطبيق). إذا تم تكوين كليهما، يتم استخدام اتصال Meta المباشر تلقائيًا.

في المرة الأولى التي يرسل فيها رقم هاتف جديد رسالة، يظهر تحت اقترانات المرسلين المعلقة ويحتاج إلى الموافقة قبل أن يجري عملاؤك محادثة مباشرة معه - هذا يمنع أي غريب يراسل رقمك من الدخول في محادثة ذكاء اصطناعي غير مراقبة بشكل افتراضي.

الأجهزة (حزمة تطوير البرامج للجوال)

اقرن هاتفًا (Android أو iOS) بمستأجرك من صفحة الأجهزة، ويمكن لعقدة التحكم بالجهاز في مسار العمل النقر أو الكتابة أو فتح التطبيقات أو أخذ لقطة شاشة عليه. يدعم Android الأتمتة الكاملة عبر خدمة إمكانية الوصول الخاصة به؛ بينما يقتصر iOS بسبب بيئة Apple المعزولة على فتح التطبيقات فقط - راجع ملف CONSTRAINTS.md الخاص بحزمة تطوير البرامج للجوال للحصول على تفصيل كامل وصريح لما يمكن وما لا يمكن لكل منصة القيام به.

الإدارة - المستخدمون، الموافقات، التدقيق

المستخدمون: ادعُ زملاء الفريق وعيّن الأدوار (يمكن لمسؤول المستأجر فقط تغيير الأدوار أو بيانات الاعتماد). الموافقات هو صندوق وارد التدخل البشري - أي إجراء تحدده سياسة الحماية الخاصة بك على أنه يحتاج إلى موافقة (على سبيل المثال، عميل على وشك إرسال رسالة WhatsApp) ينتظر هنا حتى تتم الموافقة عليه أو رفضه. سجل التدقيق هو سجل كامل وإلحاقي فقط لكل إجراء مهم يتم اتخاذه في مستأجرك، بواسطة شخص أو عميل.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

"No active providers yet" when creating an agent - you should not see this on a new account: every new account runs on the platform's hosted pool for its first 3 months, and the Free plan does after that. It appears once you are on a paid plan using your own provider - activate one under Connect → Providers.

زر "اسأل الذكاء الاصطناعي" يعطي خطأ - نفس السبب المذكور أعلاه. يحدث هذا الخطأ فقط عندما لا يكون حسابك متصلاً بالمجمع المستضاف ولا يملك مزودًا نشطًا خاصًا به.

مرسل WhatsApp/Telegram معلق لا يتلقى ردًا أبدًا - تحقق من الإدارة ← القنوات بحثًا عن اقتران ينتظر موافقتك.

أداة لا تظهر للعميل - تأكد من تمكينها تحت أدوات MCP، وأن قائمة الوصول إلى الأدوات الخاصة بالعميل إما تتضمنها أو تُركت فارغة (غير مقيدة).

© 2026 Cloudspace Learning and Development Pvt Ltd. All rights reserved.