🚀 هوش مصنوعی‌ای بساز که Context رو واقعا درک کنه؛ با استفاده از Semantic Blueprintها، Multi-Agent Orchestration، Memory، RAG Pipelineها و Safeguardها، Context Engine خودت رو طراحی و پیاده‌سازی کن.

✨ ویژگی‌های کلیدی

🧩 Semantic Blueprintهایی طراحی میکنی که به AI درک ساختاریافته، هدف‌محور و Context-Aware میدن

🤝 ورک‌فلوهای Multi-Agent رو با MCP Orchestrate میکنی تا Reasoning منعطف و غنی از Context داشته باشی

🔍 یک Context Engine شفاف یا Glass-Box با RAG دقیق، Trust و Safeguardهای قابل‌اعتماد مهندسی میکنی

📘 توضیح کتاب

🤖 Generative AI قدرتمنده، اما خیلی وقت‌ها غیرقابل‌پیش‌بینی رفتار میکنه. این کتاب نشون میده چطور با عبور از Promptهای ساده و نگاه معماری به AI، این غیرقابل‌پیش‌بینی بودن رو به Reliability تبدیل کنی. هسته اصلی کتاب Context Engine است؛ یک سیستم Multi-Agent شفاف که یاد میگیری اون رو طراحی کنی و در سناریوهای واقعی به کار بگیری.

🧠 این کتاب توسط یکی از متخصص‌های باتجربه AI و نویسنده چندین کتاب پیشرفته این حوزه نوشته شده و تو رو در یک مسیر عملی از مبانی Context Design تا ساخت یک Context Engine کاملا عملیاتی همراهی میکنه.

🗺️ به‌جای تکیه روی Promptهای شکننده‌ای که فقط دستورهای ساده میدن، کار رو با Semantic Blueprintهایی شروع میکنی که Goalها و Roleها رو با دقت مشخص میکنن. بعد Agentهای تخصصی رو با استفاده از Model Context Protocol یا MCP Orchestrate میکنی.

💾 با تکامل Engine، Memory و Retrieval دقیق همراه با Citation رو اضافه میکنی، Safeguardهایی برای مقابله با Data Poisoning و Prompt Injection پیاده‌سازی میکنی و Moderation رو به کار میگیری تا خروجی‌ها با Policyها هماهنگ باقی بمونن.

🛡️ بعد معماری رو مقاوم‌تر میکنی و میبینی همین Context Engine چطور میتونه بین Domainهای مختلف جابه‌جا بشه؛ از Legal Compliance گرفته تا Strategic Marketing، بدون اینکه به یک حوزه خاص وابسته باشه.

🎯 تا پایان کتاب، مهارت لازم رو داری تا یک معماری Adaptable و Verifiable بسازی که بتونی اون رو در Domainهای مختلف دوباره استفاده کنی و با اطمینان دیپلوی کنی.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

🧠 Memory Modelهایی طراحی میکنی که Context کوتاه‌مدت و Cross-Session رو حفظ میکنن

🗺️ Semantic Blueprint میسازی و Multi-Agent Orchestration رو با MCP هدایت میکنی

📚 RAG Pipelineهای High-Fidelity همراه با Citationهای قابل‌اعتبارسنجی پیاده‌سازی میکنی

🛡️ Safeguardهایی در برابر Prompt Injection و Data Poisoning اعمال میکنی

⚖️ Moderation و کنترل مبتنی بر Policy رو در ورک‌فلوهای AI پیاده‌سازی میکنی

🔄 Context Engine رو برای حوزه‌هایی مثل Legal، Marketing و Domainهای دیگه دوباره استفاده میکنی

🚀 یک Context Engine مقیاس‌پذیر و Observable رو در محیط پروداکشن دیپلوی میکنی

👤 این کتاب برای چه کسانیه؟

💻 این کتاب برای AI Engineerها، Software Developerها، System Architectها و Data Scientistهاییه که میخوان از Prompting موردی و پراکنده فراتر برن و سیستم‌های AI ساختاریافته، شفاف و Context-Aware طراحی کنن.

🧠 ML Engineerها و Solution Architectهایی که با مبانی LLMها آشنا هستن و میخوان Agentها رو Orchestrate کنن، Memory و Retrieval رو یکپارچه کنن و Safeguardهای قابل‌اعتماد بسازن هم از این کتاب استفاده زیادی میبرن.

📖 فهرست مطالب

فصل ۱. از Promptها تا Context. ساخت Semantic Blueprint

فصل ۲. ساخت یک سیستم Multi-Agent با MCP

فصل ۳. ساخت سیستم Multi-Agent مبتنی بر Context

فصل ۴. سرهم کردن Context Engine

فصل ۵. مقاوم‌سازی Context Engine

فصل ۶. ساخت Summarizer Agent برای کاهش Context

فصل ۷. RAG با دقت بالا و دفاع. Research Assistant الهام‌گرفته از NASA

فصل ۸. معماری برای دنیای واقعی. Moderation، Latency و AI مبتنی بر Policy

فصل ۹. معماری برای Brand و Agility. Strategic Marketing Engine

فصل ۱۰. Blueprint برای AI آماده پروداکشن

👤 درباره نویسنده

👨‍💻 دنیس راثمن فارغ‌التحصیل Sorbonne University و Paris-Diderot University است و در طراحی یکی از نخستین Embeddingهای ثبت اختراع‌شده word2matrix و Agentهای مکالمه‌ای AI ثبت اختراع‌شده نقش داشته.

🧠 او مسیر حرفه‌ای خودش رو با ساخت یکی از نخستین Chatbotهای Cognitive NLP شروع کرد که به‌عنوان مدرس خودکار زبان برای Moet et Chandon و شرکت‌های دیگه استفاده میشد.

⚙️ دنیس همچنین یک AI Resource Optimizer برای IBM و تولیدکننده‌های پوشاک طراحی کرده و بعد یک راهکار Advanced Planning and Scheduling یا APS توسعه داده که در سطح جهانی مورد استفاده قرار گرفته.

Build AI that thinks in context using semantic blueprints, multi-agent orchestration, memory, RAG pipelines, and safeguards to create your own Context Engine

Key Features

• Design semantic blueprints to give AI structured, goal-driven contextual awareness
• Orchestrate multi-agent workflows with MCP for adaptable, context-rich reasoning
• Engineer a glass-box Context Engine with high-fidelity RAG, trust, and safeguards

Book Description

Generative AI is powerful, yet often unpredictable. This guide shows you how to turn that unpredictability into reliability by thinking beyond prompts and approaching AI like an architect. At its core is the Context Engine, a glass-box, multi-agent system you’ll learn to design and apply across real-world scenarios.

Written by an AI guru and author of various cutting-edge AI books, this book takes you on a hands-on journey from the foundations of context design to building a fully operational Context Engine. Instead of relying on brittle prompts that give only simple instructions, you’ll begin with semantic blueprints that map goals and roles with precision, then orchestrate specialized agents using the Model Context Protocol. As the engine evolves, you’ll integrate memory and high-fidelity retrieval with citations, implement safeguards against data poisoning and prompt injection, and enforce moderation to keep outputs aligned with policy. You’ll also harden the system into a resilient architecture, then see it pivot across domains, from legal compliance to strategic marketing, proving its domain independence.

By the end of this book, you’ll be equipped with the skills to engineer an adaptable, verifiable architecture you can repurpose across domains and deploy with confidence.

What you will learn

• Develop memory models to retain short-term and cross-session context
• Craft semantic blueprints and drive multi-agent orchestration with MCP
• Implement high-fidelity RAG pipelines with verifiable citations
• Apply safeguards against prompt injection and data poisoning
• Enforce moderation and policy-driven control in AI workflows
• Repurpose the Context Engine across legal, marketing, and beyond
• Deploy a scalable, observable Context Engine in production

Who this book is for

This book is for AI engineers, software developers, system architects, and data scientists who want to move beyond ad hoc prompting and learn how to design structured, transparent, and context-aware AI systems. It will also appeal to ML engineers and solutions architects with basic familiarity with LLMs who are eager to understand how to orchestrate agents, integrate memory and retrieval, and enforce safeguards.

Table of Contents

1. From Prompts to Context: Building the Semantic Blueprint
2. Building a Multi-Agent System with MCP
3. Building the Context-Aware Multi-Agent System
4. Assembling the Context Engine
5. Hardening the Context Engine
6. Building the Summarizer Agent for Context Reduction
7. High-Fidelity RAG and Defense: The NASA-Inspired Research Assistant
8. Architecting for Reality: Moderation, Latency, and Policy-Driven AI
9. Architecting for Brand and Agility: The Strategic Marketing Engine
10. The Blueprint for Production-Ready AI

About the Author

Denis Rothman graduated from Sorbonne University and Paris-Diderot University, designing one of the very first word2matrix patented embedding and patented AI conversational agents. He began his career authoring one of the first AI cognitive Natural Language Processing (NLP) chatbots applied as an automated language teacher for Moet et Chandon and other companies. He authored an AI resource optimizer for IBM and apparel producers. He then authored an Advanced Planning and Scheduling (APS) solution used worldwide.