ما هم وكلاء AI؟
عامل في الذكاء الاصطناعي و التعلُّم الآلي يمثل كياناً مستقلاً قادراً على إدراك بيئته والتصرف فيها لتحقيق أهداف محددة. يجسد هذا المفهوم الأساسي جوهر الأنظمة الذكية التي يمكنها العمل بشكل مستقل واتخاذ القرارات والتفاعل مع محيطها. في حين أن أطر العمل الحديثة مثل OpenAI Gym و RLlib تجرد العديد من تفاصيل التنفيذ، فإن فهم الوكلاء أمر بالغ الأهمية لأنهم يشكلون أساس الأنظمة المستقلة. على سبيل المثال، في النظام الروبوتي، يقوم الوكيل بمعالجة بيانات المستشعرات باستمرار، ويتخذ القرارات بناءً على برمجته، وينفذ الإجراءات لتحقيق أهدافه، مما يخلق دورة كاملة من الإدراك والعمل.
إن أي نظام فعال يستفيد من الذكاء الاصطناعي سيتطلب دائمًا منح درجة معينة من الوصول إلى العالم الحقيقي من أجل نماذج اللغات الكبيرة. على سبيل المثال، إتاحة الفرصة لاستدعاء أداة بحث للحصول على معلومات خارجية أو العمل على برامج محددة لتحقيق مهمة ما. بعبارة أخرى، يجب أن تتمتع النماذج اللغوية الكبيرة بالوكالة. تعمل البرامج الوكيلة كبوابة للعالم الخارجي للنماذج اللغوية الكبيرة.
وكلاء AI همالبرامج التي تتحكم فيها مخرجات LLM في سير العمل.
وكيل AI هو كيان مستقل يدرك ويتصرف في بيئته من خلال تدفقات العمل التي يتحكم فيها LLM لتحقيق أهداف محددة، ومن الأمثلة على ذلك المساعدين الافتراضيين (سيري وأليكسا) وروبوتات التداول وأنظمة التشغيل الآلي للمنزل. ويستخدم وكلاء AI وحدات الإدراك، واتخاذ القرارات التي تعمل بتقنية LLM، وأطر تنفيذ الإجراءات للتكيف والاستجابة للبيئات المتغيرة أثناء السعي لتحقيق الأهداف.
AI سير العملهي عملية استخدامAI-تقنيات ومنتجات مدعومة بتقنيات ومنتجات لتبسيط المهام والأنشطة داخل المؤسسة.
سيقوم أي نظام يستخدم نماذج لغوية كبيرة (LLMs) بدمج مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة في التعليمات البرمجية. ويعكس تأثير مدخلات النماذج اللغوية الكبيرة على سير عمل الشيفرة البرمجية درجة الفاعلية التي تمتلكها النماذج اللغوية الكبيرة في النظام. وتجدر الإشارة إلى أنه وفقاً لهذا التعريف، فإن "الوكيل" ليس مفهوماً ثنائياً منفصلاً إما 0 أو 1. بدلاً من ذلك، تتطور "الوكالة" على طول طيف مستمر حيث يتم منح سلطة أكبر أو أقل للآلية في سير عمل المرء.
| مستوى الوكالة | الوصف | ما يسمى بـ | مثال على النمط |
|---|---|---|---|
| ☆☆☆ | ليس لمخرجات LLM أي تأثير على تدفق البرنامج | معالج بسيط | معالجة_المخرجات(llm_response) |
| ★☆☆ | تحدد مخرجات LLM تدفق التحكم الأساسي | جهاز التوجيه | إذا كان llm_decision(): المسار_a() وإلا: المسار_b() |
| ★★☆ | تحدد مخرجات LLM تنفيذ الدالة | استدعاء الأداة | تشغيل_وظيفة(llm_chosen_tool, llm_chosen_args) |
| ★★★ | مخرجات LLM تتحكم في التكرار واستمرار البرنامج | عامل متعدد الخطوات | بينما llm_should_should_continue(): تنفيذ_الخطوة_التالية() |
| ★★★ | يمكن أن يبدأ سير عمل وكيلي واحد سير عمل وكيلي آخر | متعدد الوكلاء | إذا كان llm_trigger(): تنفيذ_الوكيل() |
وكلاء AI همالبرامج التي تتحكم فيها مخرجات LLM في سير العمل.
فهم الوكيل
يوضح تنفيذ الوكيل التفاعل المعقد بين الإدراك وصنع القرار وتنفيذ الإجراءات. يشتمل كل وكيل على ثلاثة مكونات رئيسية: نظام إدراك يعالج المدخلات البيئية، وآلية اتخاذ القرار التي تحدد الاستجابات المناسبة، ونظام عمل ينفذ السلوكيات المختارة. على سبيل المثال، في مركبة ذاتية القيادة، يعالج الوكيل بيانات المستشعرات لفهم البيئة المحيطة به، ويستخدم خوارزميات القرار لتخطيط مساره، ويتحكم في المشغلات للتنقل بأمان.
تسلط تطبيقات العالم الحقيقي الضوء على تنوع وتعقيدات الوكلاء. ففي مجال الروبوتات، تستخدم الروبوتات الصناعية هياكل الوكلاء لأداء مهام التصنيع المعقدة بشكل مستقل. في أنظمة البرمجيات، يقوم وكلاء التداول بتحليل بيانات السوق وتنفيذ المعاملات، بينما يقوم المساعدون الافتراضيون بمعالجة مدخلات اللغة الطبيعية لتقديم المساعدة للمستخدم.
يواجه التنفيذ العملي العديد من التحديات. على سبيل المثال، في الأنظمة متعددة الوكلاء، يتطلب التنسيق بين الوكلاء بروتوكولات اتصال متطورة وأطر عمل متطورة لصنع القرار. وبالمثل، فإن ضمان السلامة والموثوقية في الوكلاء الفيزيائيين يتطلب معالجة قوية للأخطاء وآليات آمنة من الفشل.
عززت التطورات الحديثة من قدرات الوكيل:
في أنظمة إنترنت الأشياء: يقوم الوكلاء بإدارة الأجهزة المنزلية الذكية، وتنسيق أنظمة متعددة لتحقيق الأداء الأمثل.
في الأتمتة الصناعية: تتحكم العوامل المتقدمة في عمليات التصنيع المعقدة، وتتكيف مع الظروف المتغيرة في الوقت الفعلي.
في اللعبة AI: تخلق البنى المتطورة للوكلاء خصومًا افتراضيين أكثر واقعية وتحديًا.
تستمر كفاءة أنظمة الوكلاء في التطور مع التطورات التكنولوجية الجديدة. العمق التعلُّم المعزز أحدثت ثورة في كيفية تعلّم الوكلاء من التجربة، في حين عززت تقنيات الاستشعار المحسّنة وقدرات المعالجة أنظمة الإدراك. وقد أوجدت البنى الهجينة التي تجمع بين مناهج AI المتعددة وكلاء أكثر تنوعًا وقدرة.
كيف يعمل عامل AI
يُظهر وكلاء الذكاء الاصطناعي كفاءة استثنائية في تحسين وتبسيط العمليات المعقدة من خلال تنفيذهم لأطر تشغيلية منظمة بدقة ومصممة بشكل منهجي. تستفيد هذه الأنظمة المتطورة من المنهجيات الحسابية المتقدمة والخوارزميات التي تمت معايرتها بعناية لإنشاء بنى إجرائية قوية تقدم باستمرار نتائج عالية الجودة يمكن الاعتماد عليها. من خلال الحفاظ على الالتزام الصارم بالبروتوكولات المحددة مسبقًا مع دمج آليات الاستجابة التكيفية في الوقت نفسه، تضمن أطر عمل AI هذه اتساقًا وموثوقية ملحوظين في أدائها عبر مجموعة واسعة من التطبيقات وحالات الاستخدام والسيناريوهات التشغيلية، بغض النظر عن التعقيد الأساسي أو التباين في متطلبات المهام.
تحديد الأهداف
خلال المرحلة الأولية، يعالج وكيل AI بدقة ويجري تحليلاً شاملاً للتوجيهات المقدمة من المستخدمين، ويفحص بعناية كل متطلب ومعلم لصياغة نهج استراتيجي متطور يتماشى تمامًا مع النتائج المرجوة وأهداف المشروع. ومن خلال هذه العملية التحليلية المفصّلة، يطور الوكيل فهمًا دقيقًا لكل من المتطلبات الصريحة والاحتياجات الضمنية، مما يضمن مراعاة جميع جوانب المهمة وأخذها في الاعتبار بشكل صحيح في مرحلة التخطيط. ومن ثم، وبالاستفادة من هذا الفهم العميق، يقوم بتطوير خطة مفصلة على نطاق واسع وقابلة للتنفيذ بشكل عملي ومصممة خصيصًا لتقديم نتائج مفيدة وفعالة وقابلة للقياس الكمي لا تلبي توقعات أصحاب المصلحة ومتطلبات المشروع فحسب، بل تتجاوزها في كثير من الأحيان. ثم يستخدم النظام بعد ذلك نهجًا منهجيًا لتقسيم الأهداف الأساسية إلى مكونات منفصلة ومحددة بوضوح وقابلة للإدارة بسهولة، كل منها قابل للتنفيذ الفوري ويساهم مباشرةً في تحقيق الهدف العام. يتم بعد ذلك ترتيب هذه المكونات بعناية في تسلسل مُحسّن تم تصميمه خصيصًا لزيادة الكفاءة التشغيلية وفعالية المهام إلى أقصى حد ممكن، مما يضمن سلاسة الطريق الممكنة لإنجاز المشروع بنجاح.
ذكاء المصدر
ولتسهيل إنجاز المهام بنجاح، يستخدم وكيل AI نهجًا متطورًا ومنهجيًا لجمع البيانات ومعالجتها، حيث يجمع بشكل منهجي المعلومات الأساسية من شبكة واسعة من المصادر الموثوقة والموثوقة التي تم التحقق منها. وتتضمن هذه العملية الشاملة طبقات متعددة من التحليل، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، الفحص التفصيلي لسجلات التواصل لاستخراج السياق العاطفي الدقيق، وتحديد أنماط المشاعر الكامنة، والكشف عن رؤى قيمة قد تظل مخفية. يُظهر النظام براعة ملحوظة في قدرات جمع المعلومات، حيث يصل بسلاسة إلى البيانات من مجموعة واسعة من الموارد عبر الإنترنت ويدمجها مع الحفاظ في الوقت نفسه على تدابير صارمة لمراقبة الجودة لضمان سلامة البيانات. علاوة على ذلك، يمكنه المشاركة في بروتوكولات معقدة لتبادل البيانات، وإنشاء قنوات اتصال متطورة مع أنظمة AI التكميلية والاستفادة من التعلُّم الآلي أطر العمل. تُمكِّن هذه التفاعلات المعقدة النظام من توسيع قاعدة معارفه وصقلها باستمرار، ودمج رؤى جديدة والتكيف مع الأنماط الناشئة في الوقت الفعلي، مما يعزز في نهاية المطاف قدرته على اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق أفضل النتائج.
تنفيذ العمليات
بعد الحصول على المعلومات الكافية والتحقق من صحتها من خلال تحليل شامل للبيانات وبروتوكولات التحقق، يقوم الوكيل بتنفيذ كل مكون بشكل منهجي وفقًا لخطة التنفيذ الموضوعة بدقة. وطوال هذه العملية، يحتفظ الوكيل بتوثيق مفصل ودقيق لجميع الأهداف المنجزة، ويتتبع مؤشرات التقدم والإنجازات البارزة أثناء التقدم بشكل منهجي من خلال المهام اللاحقة بالتسلسل المحدد مسبقًا. وخلال مرحلة التنفيذ، يوظف النظام آليات رصد متطورة لإجراء تقييم مستمر ودقيق للأداء، باستخدام أطر تحليلية متقدمة لمعالجة بيانات التغذية الراجعة التفصيلية والمقاييس التشغيلية المعقدة التي تقيس الكفاءة والفعالية على حد سواء. يحافظ النظام على الإشراف اليقظ على جميع العمليات التشغيلية المعلمات وعندما تستلزم الظروف التكيّف، فإنها تبدأ بشكل استباقي إجراءات تكميلية تمت معايرتها بعناية وتنفذ تعديلات استراتيجية على إطار التنفيذ. تضمن قدرات التحسين الديناميكية هذه تحقيق الأهداف بشكل كامل وناجح مع الحفاظ على السلامة التشغيلية طوال العملية بأكملها. صُممت آليات الاستجابة التكيفية للنظام خصيصًا للتعامل مع كل من التحديات المتوقعة والمتغيرات غير المتوقعة التي قد تظهر أثناء تنفيذ المهام، مما يضمن أداءً قويًا في ظل ظروف تشغيلية متنوعة.
مصدر الصورة ：https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة. فالعمل في بيئات معقدة وغير مؤكدة لا يزال صعباً، لا سيما عندما يتعين على الوكلاء اتخاذ قرارات بمعلومات غير مكتملة. بالإضافة إلى ذلك، فإن ضمان السلوك الأخلاقي والحفاظ على الشفافية في عمليات صنع القرار لدى الوكلاء يمثل تحديات مستمرة، خاصة في التطبيقات التي تؤثر على سلامة الإنسان أو رفاهيته.
يشير مستقبل تكنولوجيا الوكلاء إلى المزيد من التفاعلات المستقلة والذكية والطبيعية. تتواصل الأبحاث في مجالات مثل الذكاء العاطفي واتخاذ القرارات الأخلاقية، بينما تركز التطبيقات الصناعية على تعزيز الأتمتة والأنظمة الأكثر ذكاءً. مع تقدم قدرات AI، سيلعب الوكلاء دوراً متزايد الأهمية في سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والتطبيقات في العالم الحقيقي.
" العودة إلى فهرس المصطلحات