Building Complex Multi-Agent Systems Using Pattern Prompting

🤖 یاد بگیر چطور با استفاده از Patternها و Abstractionهای اثبات‌شده، اپلیکیشن‌های GenAI بسازی و بدون وابستگی به Tool یا Framework خاص، با اطمینان روی هر اکوسیستمی کار کنی.

📌 ویژگی‌های کلیدی

🧠 مفاهیم Abstraction و Patternهای Enterprise پشت سیستم‌های مدرن GenAI رو یاد بگیر

🛠️ معماری‌های Agentic امن و مقیاس‌پذیر رو با ابزارهای آشنای مهندسی نرم‌افزار طراحی کن

🔄 Workflowهای Multi-Agent و Configurationهای مبتنی بر RabbitMQ برای GenAI تولید کن

🧪 با استفاده از Prompt اختصاصی Topologos، هر سیستم Agentic رو سریع بساز و تست کن

📘 توضیحات کتاب

⚙️ این کتاب بهت یاد میده چطور به‌جای وابسته شدن به Frameworkهایی که مدام تغییر میکنن، اپلیکیشن‌های GenAI رو با استفاده از Patternهای مهندسی نرم‌افزار توسعه بدی. هدف کتاب اینه که مهندس‌ها بتونن سیستم‌های Agentic امن و مقیاس‌پذیر بسازن؛ اون هم با ابزارهایی که از قبل میشناسن و با راهنمایی معماری‌ای که کاملاً Engineer-to-Engineer نوشته شده.

🧩 داخل کتاب، مفاهیمی مثل Agentic Workflow، Embedding و Vector Database به Patternهای Enterprise مثل Component، Adapter و Microarchitecture وصل میشن. همچنین Patternهای معروف GoF و Patternهای معماری Enterprise برای توضیح رفتار Agentها و طراحی سیستم استفاده میشن تا به‌جای حفظ کردن Toolها، واقعاً معماری رو درک کنی.

📡 کتاب همینطور نشون میده چطور میتونی Patternهای Multi-Agent و ساختارهای GenAI رو به Configurationهای RabbitMQ تبدیل کنی تا Orchestration و Communication در مقیاس بالا انجام بشه.

🌍 با استفاده از مثال‌های Language-Agnostic و تکنولوژی‌های رایج Messaging، Orchestration و Data، سیستم‌های Production-Ready میسازی که بدون پیچیدگی اضافه، با Infrastructure فعلی سازمان Integrate میشن.

🧪 علاوه بر این، با استفاده از Prompt اختصاصی Topologos میتونی خیلی سریع سیستم‌های Multi-Agent قابل Deploy بسازی، تغییر بدی و تست کنی؛ در حالی که Robustness و Maintainability سیستم هم بهتر میشه.

🚀 تا پایان این کتاب، میتونی سیستم‌های GenAI قابل اعتماد طراحی کنی، تصمیم‌های معماری درست بگیری و همزمان با تغییر Toolها و Frameworkها، با اطمینان خودت رو Adapt کنی.

📚 چیزهایی که یاد میگیری

🔐 اپلیکیشن‌های GenAI امن، پایدار و مقیاس‌پذیر بسازی

🧱 Patternهای Enterprise رو برای طراحی سیستم‌های GenAI قابل اعتماد استفاده کنی

🧠 مفاهیم اصلی پشت LLMها که برای توسعه اپلیکیشن لازمن رو درک کنی

⚙️ رویکردهای مهندسی عملی برای طراحی معماری Agentic استفاده کنی

📡 Configurationهای RabbitMQ برای سیستم‌های Multi-Agent مبتنی بر GenAI تولید کنی

🧪 سیستم‌های Multi-Agent مقاوم و قابل تست رو با Prompt اختصاصی Topologos توسعه بدی

👨‍💻 این کتاب برای چه کسانیه؟

🛠️ این کتاب برای Software Engineerها، Architectها و Technical Leadهای باتجربه نوشته شده که میخوان GenAI رو وارد ToolBox خودشون کنن، بدون اینکه اصول مهندسی نرم‌افزاری‌ای که نرم‌افزار خوب رو تعریف میکنه کنار بذارن.

📘 کتاب فرض میکنه با برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار آشنایی پایه داری، اما نیازی نیست قبلاً تجربه‌ای در AI، Machine Learning، RabbitMQ یا Airbyte داشته باشی. تمام مفاهیم و ابزارهای لازم داخل خود کتاب معرفی میشن.

📑 فهرست مطالب

1. مقدمه: Patternها، Abstractionها و دنیای GenAI
2. Embeddingها: زبان هوش مصنوعی
3. ساخت با GenAI: پارامترها، Tuning و فازهای پروژه
4. ساخت اولین اپلیکیشن RAG
5. شروع پروژه مهاجرت داده
6. Ingest کردن داده با Airbyte و Pinecone
7. نکات و Best Practiceها
8. کدنویسی مبتنی بر Pattern: استفاده از Patternها به‌عنوان زبان طراحی برای سیستم‌های GenAI مبتنی بر RabbitMQ
9. پیاده‌سازی Pattern مدل ReAct روی RabbitMQ
10. آینده و محدودیت‌های LLMها

ضمیمه A: مرجع Patternها: Patternهای GoF، Enterprise Integration، Reliability و Microarchitectureهای GenAI

ضمیمه B: راهنمای کاربری Topologos

✍️ درباره نویسنده

👨‍💻 تیم اوبراین CTO و Founder دو شرکت فعال در حوزه AI، بلاکچین و تکنولوژی‌های Decentralized هست. رهبری اون باعث شکل‌گیری نوآوری‌هایی در حوزه‌هایی مثل مدیریت اسناد مبتنی بر AI، تجارت بدون کاغذ بین‌المللی و Digital Identity شده.

⚙️ تیم بیشتر از ۲۰ سال تجربه به‌عنوان CTO، Architect و Developer داره. پروژه‌های اون در شرکت MiraScribe راهکارهای پیشرفته Automation اسناد رو ارائه دادن و تحت مدیریت اون، شرکت FuixLabs در حوزه‌های No-Code Development، مدیریت زنجیره تأمین و اپلیکیشن‌های Fintech عملکرد موفقی داشته.

🌐 قبل از فعالیت‌های کارآفرینانه خودش، تیم به‌عنوان Senior Engineer در Google فعالیت میکرد و روی Language Transpilation و سیستم‌های شبکه توزیع‌شده کار میکرد. همچنین مدتی در Hewlett-Packard روی طراحی Frameworkهای Networking فعالیت داشت و در Cerner Corporation سیستم‌های مانیتورینگ بیماران حساس و مورد تأیید FDA طراحی کرده بود.

🚀 علاوه بر موفقیت‌های کارآفرینانه، تیم با شرکت‌هایی مثل Augur هم همکاری مشاوره‌ای داشته و روی بهبود سیستم‌های Automated Market-Making و Smart Contract کار کرده. اون همچنین Founder پلتفرم Ferdon بوده؛ یک پلتفرم No-Code برای Smart Contractهای بلاکچینی که از مرحله MVP تا جذب سرمایه Venture Capital توسط خودش هدایت شده.

Learn how to build GenAI applications using proven patterns and abstractions to work confidently across tools and frameworks

Key Features

• Learn core abstractions and enterprise patterns behind modern GenAI systems
• Build secure, scalable agentic architectures using familiar engineering tools
• Generate multi-agent workflows and RabbitMQ-based GenAI configurations
• Use our Topologos prompt to easily build and test any agentic system

Book Description

Learn how to build GenAI applications using proven software engineering patterns instead of rapidly changing frameworks. This book helps engineers build secure, scalable agentic systems with familiar tools and practical, engineer-to-engineer architectural guidance.

You will connect GenAI concepts such as agentic workflows, embeddings, and vector databases to enterprise patterns, including components, adapters, and microarchitectures. Established GoF and enterprise design patterns help explain agentic behavior and system design, enabling you to reason about architecture rather than memorize tools. The book also shows you how to generate multi-agent and GenAI patterns as RabbitMQ configurations for scalable orchestration and communication.

Using language-agnostic examples and widely used messaging, orchestration, and data technologies, you will build production-ready systems that integrate with existing infrastructure without unnecessary complexity. You will also use our Topologos prompt to build, modify, and test deploy-ready multi-agent systems quickly while improving robustness and maintainability.

By the end of this book, you will be able to design reliable GenAI systems, make informed architectural decisions, and adapt confidently as tools and frameworks evolve.

What you will learn

• Build GenAI applications that are secure, reliable, and scalable
• Apply enterprise patterns to architect reliable GenAI systems
• Understand the core concepts behind LLMs needed for application development
• Use practical engineering approaches for agentic architecture design
• Generate RabbitMQ configurations for multi-agent GenAI systems
• Build and test robust multi-agent systems using our Topologos prompt

Who this book is for

This book is written for experienced software engineers, architects, and technical leads who want to add GenAI to their toolbox without abandoning the engineering principles that define good software.

It assumes familiarity with basic programming and software development, but does not require prior experience with AI, machine learning, RabbitMQ, or Airbyte. All necessary concepts and tools are introduced in contexts.

Table of Contents

1. Introduction: Patterns, Abstractions, and the GenAI Landscape
2. Embeddings: The Language of AI
3. Building with GenAI: Parameters, Tuning, and Project Phases
4. Building Your First RAG App
5. Starting Your Data Migration Project
6. Ingesting Data Using Airbyte and Pinecone
7. Tips and Best Practices
8. Pattern-Guided Coding: Using Patterns as the Design Vocabulary for GenAI Systems Built on RabbitMQ
9. Implementing the ReAct Pattern Over RabbitMQ
10. The Future and Limitations of LLMs
11. Appendix A: Pattern Reference: GoF, Enterprise Integration, Reliability, and GenAI Microarchitecture Patterns
12. Appendix B: Topologos User Manual

About the Author

Tim O’Brien is CTO and Founder at two companies at the forefront of AI, blockchain, and decentralized technologies. His leadership has driven innovations across industries such as AI-powered document management, paperless cross-border trade, and digital identity. Tim has over 20 years of experience as a CTO, Architect, and Developer. His work with MiraScribe delivered advanced document automation solutions, while under his leadership, FuixLabs has excelled in no-code development, supply chain management, and fintech applications. Prior to his entrepreneurial ventures, Tim served as a Senior Engineer at Google, where he worked on language transpilation and distributed network systems. He also spent time at Hewlett-Packard, designing networking frameworks, and Cerner Corporation, where he created mission-critical, FDA-approved patient monitoring systems. Beyond his entrepreneurial success, Tim has consulted with firms like Augur, improving automated market-making and smart contract systems. He also founded Ferdon, a no-code platform for blockchain smart contracts, where he led the company from MVP development to securing venture funding.