المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي: وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون يغزوون العالم الرقمي – وكلاء الذكاء الاصطناعي مقابل نماذج الذكاء الاصطناعي

🌟 أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي (AI) في السنوات الأخيرة إلى تقدم مثير للإعجاب في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة وإنشاء المحتوى. لكن مستقبل الذكاء الاصطناعي يذهب إلى ما هو أبعد من النماذج المعزولة المدربة على مهام محددة. نحن في بداية حقبة جديدة تكون فيها الأنظمة الذكية قادرة على التفكير والتصرف والتفاعل مع بيئتها بشكل مستقل: عصر عملاء الذكاء الاصطناعي.

🧑‍🍳🏗️ الشيف كناية عن البنى المعرفية

تخيل طاهٍ ذو خبرة في مطبخ مطعم مزدحم. هدفه هو إعداد أطباق رائعة للضيوف. تتضمن هذه العملية سلسلة معقدة من التخطيط والتنفيذ والتكيف. يقوم بتسجيل المعلومات - طلبات الضيوف، والمكونات المتوفرة في المخزن والثلاجة. ثم يفكر بعد ذلك في الأطباق التي يمكنه تحضيرها باستخدام الموارد المتاحة ومعرفته. وأخيرًا يبدأ في العمل، حيث يقوم بتقطيع الخضار وتتبيل الأطباق وقلي اللحوم. يقوم بإجراء التعديلات طوال العملية، حيث يقوم بتعديل خططه عندما تنخفض المكونات أو يتلقى تعليقات من الضيوف. نتائج أفعاله السابقة تبلغ قراراته المستقبلية. تصف هذه الدورة من تناول المعلومات والتخطيط والتنفيذ والتكيف بنية معرفية فريدة يطبقها الشيف لتحقيق هدفه.

🛠️🤔 كيف يفكر عملاء الذكاء الاصطناعي ويتصرفون

تمامًا مثل هذا الشيف، يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي استخدام البنى المعرفية لتحقيق أهدافهم. يقومون بمعالجة المعلومات بشكل متكرر، واتخاذ قرارات مستنيرة، وتحسين خطواتهم التالية بناءً على النتائج السابقة. وفي قلب هذه البنى المعرفية توجد طبقة مسؤولة عن إدارة الذاكرة والحالة والتفكير والتخطيط. ويستخدم تقنيات التحفيز المتقدمة والأطر ذات الصلة لتوجيه التفكير والتخطيط، مما يمكّن الوكيل من التفاعل بشكل أكثر فعالية مع بيئته وإكمال المهام المعقدة.

مناسب ل:

• مستند Google التقني (PDF) باللغة الإنجليزية: "الوكلاء" – هيكل ووظائف وكلاء الذكاء الاصطناعي

📊⚙️ الاختلافات بين نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية ووكلاء الذكاء الاصطناعي

يعد التمييز بين نماذج الذكاء الاصطناعي البسيطة وهذه العوامل المتقدمة أمرًا بالغ الأهمية. تقتصر النماذج التقليدية على المعرفة الواردة في بيانات التدريب الخاصة بها. يقومون بإجراء استنتاجات أو تنبؤات فردية بناءً على استفسار المستخدم الفوري. وما لم يتم تنفيذها بشكل صريح، فإنها لا تحتفظ بسجل الجلسة أو السياق المستمر، مثل سجل الدردشة. كما أنهم يفتقرون أيضًا إلى القدرة على التفاعل بشكل أصلي مع الأنظمة الخارجية أو تنفيذ عمليات منطقية معقدة. على الرغم من أنه يمكن للمستخدمين توجيه النماذج لعمل تنبؤات أكثر تعقيدًا من خلال المطالبات الذكية واستخدام أطر التفكير (مثل سلسلة الأفكار أو ReAct)، إلا أن البنية المعرفية الفعلية ليست راسخة بطبيعتها في النموذج.

في المقابل، يمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي نطاقًا واسعًا من المعرفة، والذي يتم تحقيقه من خلال الاتصال بالأنظمة الخارجية عبر ما يسمى بـ "الأدوات". يقومون بإدارة سجل الجلسة لتمكين الاستدلالات والتنبؤات متعددة المستويات بناءً على طلبات المستخدم وقراراته في طبقة التنسيق. يتم تعريف "الحركة" أو التفاعل على أنها تبادل بين النظام المتفاعل والوكيل. يعد تكامل الأدوات جزءًا لا يتجزأ من بنية الوكيل ويستفيد من البنى المعرفية الأصلية التي تستخدم أطر التفكير أو أطر عمل الوكيل المعدة مسبقًا.

🛠️🌐 الأدوات: الجسر إلى العالم الحقيقي

تعتبر هذه الأدوات أساسية لكيفية تفاعل الوكلاء مع العالم الخارجي. في حين أن نماذج اللغة التقليدية ممتازة في معالجة المعلومات، إلا أنها تفتقر إلى القدرة على إدراك العالم الحقيقي أو التأثير عليه بشكل مباشر. وهذا يحد من فائدتها في المواقف التي تتطلب التفاعل مع الأنظمة أو البيانات الخارجية. يمكنك القول أن جودة نموذج اللغة تكون جيدة بقدر ما تعلمته من بيانات التدريب الخاصة به. بغض النظر عن كمية البيانات التي يتم إدخالها في النموذج، فإنه يفتقر إلى القدرة الأساسية على التفاعل مع العالم الخارجي. تعمل الأدوات على سد هذه الفجوة وتمكين التفاعلات السياقية في الوقت الفعلي مع الأنظمة الخارجية.

🛠️📡 الامتدادات: جسور موحدة لواجهات برمجة التطبيقات

هناك أنواع مختلفة من الأدوات المتاحة لعملاء الذكاء الاصطناعي. توفر الإضافات جسرًا قياسيًا بين واجهة برمجة التطبيقات (API) والوكيل، مما يسمح لواجهات برمجة التطبيقات (APIs) بالعمل بسلاسة بغض النظر عن تنفيذها الأساسي. تخيل تطوير وكيل لمساعدة المستخدمين في حجز الرحلات الجوية. تريد استخدام Google Flights API، لكنك غير متأكد من كيفية قيام الوكيل بتقديم الطلبات إلى نقطة نهاية API هذه. يتمثل أحد الأساليب في تنفيذ تعليمات برمجية مخصصة تقوم بتحليل طلب المستخدم واستدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API). ومع ذلك، فإن هذا عرضة للخطأ ويصعب قياسه. الحل الأكثر قوة هو استخدام الامتداد. يستخدم الملحق أمثلة لتعليم الوكيل كيفية استخدام نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API) وما هي الوسائط أو المعلمات المطلوبة لإجراء مكالمة ناجحة. يمكن للوكيل بعد ذلك أن يقرر في وقت التشغيل أي الامتداد هو الأنسب لحل استعلام المستخدم.

💻📑 الميزات: مهام منظمة وإمكانية إعادة الاستخدام

تتشابه الوظائف من حيث المفهوم مع الوظائف في تطوير البرمجيات. إنها وحدات تعليمات برمجية قائمة بذاتها تؤدي مهمة محددة ويمكن إعادة استخدامها عند الضرورة. في سياق الوكلاء، يمكن للنموذج الاختيار من بين مجموعة من الوظائف المعروفة وتحديد متى يتم استدعاء أي وظيفة وبأي وسائط. ومع ذلك، على عكس الامتدادات، لا يقوم النموذج بإجراء استدعاء مباشر لواجهة برمجة التطبيقات (API) عند استخدام الوظائف. يتم التنفيذ من جانب العميل، مما يمنح المطورين مزيدًا من التحكم في تدفق البيانات في التطبيق. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عندما يجب أن تتم استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) خارج تدفق بنية الوكيل المباشر، أو أن قيود الأمان أو المصادقة تمنع الاستدعاءات المباشرة، أو أن قيود الوقت أو القيود التشغيلية تجعل التنفيذ في الوقت الفعلي مستحيلاً. تعد الوظائف أيضًا رائعة لتنسيق مخرجات النموذج بتنسيق منظم (مثل JSON)، مما يسهل على الأنظمة الأخرى معالجته بشكل أكبر.

🧠📚 مشكلة المعرفة الساكنة والحل من خلال مخازن البيانات

تعالج مخازن البيانات القيود المفروضة على المعرفة الثابتة بنماذج اللغة. فكر في نموذج اللغة باعتباره مكتبة ضخمة من الكتب التي تحتوي على بيانات التدريب الخاصة به. وعلى النقيض من المكتبة الحقيقية، التي تضيف مجلدات جديدة باستمرار، تظل هذه المعرفة ثابتة.

تسمح مخازن البيانات للوكلاء بالوصول إلى معلومات أكثر ديناميكية وفي الوقت المناسب. يمكن للمطورين توفير بيانات إضافية بتنسيقها الأصلي، مما يقلل من عمليات تحويل البيانات التي تستغرق وقتًا طويلاً، أو إعادة تدريب النماذج، أو الضبط الدقيق. يقوم مخزن البيانات بتحويل المستندات الواردة إلى تضمينات متجهة يمكن للوكيل استخدامها لاستخراج المعلومات التي يحتاجها.

من الأمثلة النموذجية لاستخدام مخازن البيانات هو إنشاء الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث يمكن للوكيل الوصول إلى مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات بما في ذلك محتوى موقع الويب والبيانات المنظمة (ملفات PDF ومستندات Word وملفات CSV وجداول البيانات) والبيانات غير المنظمة (HTML، بدف، تكست). تتضمن العملية إنشاء تضمينات لطلب المستخدم، ومقارنة هذه التضمينات بمحتوى قاعدة بيانات المتجهات، واسترداد المحتوى ذي الصلة، وتمريره إلى الوكيل لصياغة استجابة أو إجراء.

🎯🛠️ استخدام الأدوات وأساليب التعلم للوكلاء

وتعتمد جودة استجابات الوكيل بشكل مباشر على قدرته على فهم هذه المهام المختلفة وتنفيذها، بما في ذلك اختيار الأدوات المناسبة واستخدامها بفعالية. من أجل تحسين قدرة النموذج على اختيار الأدوات المناسبة، توجد أساليب تعليمية مستهدفة مختلفة:

1. التعلم في السياق

يوفر نموذجًا عامًا يتضمن مطالبة وأدوات وأمثلة قليلة في وقت الاستدلال، مما يسمح له بالتعلم سريعًا كيف ومتى يتم استخدام هذه الأدوات لمهمة محددة. يعد إطار عمل ReAct مثالاً على هذا النهج.

2. التعلم في السياق القائم على الاسترجاع

يذهب خطوة أخرى إلى الأمام ويملأ نموذج المطالبة ديناميكيًا بالمعلومات والأدوات والأمثلة ذات الصلة الأكثر صلة والتي تم استردادها من وحدة التخزين الخارجية.

3. التعلم القائم على الضبط الدقيق

يتضمن تدريب نموذج باستخدام مجموعة بيانات أكبر من أمثلة محددة قبل الاستدلال. يساعد هذا النموذج على فهم متى وكيف يتم تطبيق أدوات معينة حتى قبل أن يتلقى طلبات المستخدم.

إن الجمع بين أساليب التعلم هذه يتيح حلولاً قوية وقابلة للتكيف.

🤖🔧 تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي والحلول مفتوحة المصدر

يمكن تبسيط التنفيذ العملي لوكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير باستخدام مكتبات مثل LangChain وLangGraph. تسمح هذه المكتبات مفتوحة المصدر للمطورين بإنشاء وكلاء معقدين من خلال تسلسل "تسلسل" للمنطق والاستدلال واستدعاءات الأدوات.

على سبيل المثال، باستخدام SerpAPI (لبحث Google) وواجهة برمجة التطبيقات لأماكن Google، يمكن للوكيل الاستجابة لاستعلام المستخدم متعدد الخطوات من خلال العثور أولاً على معلومات حول حدث معين ثم العثور على عنوان المكان المرتبط.

🌐⚙️ إنتاج ومنصات لعملاء الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لتطوير تطبيقات الإنتاج، توفر الأنظمة الأساسية مثل Vertex AI من Google بيئة مُدارة بالكامل توفر جميع العناصر الأساسية لإنشاء الوكيل. باستخدام واجهة اللغة الطبيعية، يمكن للمطورين تحديد العناصر المهمة لعملائهم بسرعة، بما في ذلك الأهداف وتعليمات المهام والأدوات والأمثلة.

توفر المنصة أيضًا أدوات تطوير للاختبار والتقييم وقياس الأداء وتصحيح الأخطاء وتحسين الجودة الشاملة للوكلاء المطورين. يتيح ذلك للمطورين التركيز على بناء وتحسين وكلائهم بينما يتم التعامل مع تعقيد البنية التحتية والنشر والصيانة بواسطة النظام الأساسي.

🌌🚀 مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي: تسلسل الوكلاء والتعلم التكراري

يحمل مستقبل عملاء الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة. مع تطور الأدوات وتحسن مهارات التفكير، سيتمكن الوكلاء من حل المشكلات المعقدة بشكل متزايد. إن النهج الاستراتيجي، **"تسلسل الوكلاء"**، الذي يجمع بين الوكلاء المتخصصين - كل خبير في مجال أو مهمة معينة - سوف يستمر في النمو من حيث الأهمية وسيمكن من تحقيق نتائج رائعة في مختلف الصناعات ومجالات المشاكل.

من المهم التأكيد على أن تطوير بنيات الوكيل المعقدة يتطلب نهجًا تكراريًا. يعد التجريب والتحسين أمرًا أساسيًا لإيجاد حلول لمتطلبات العمل المحددة والاحتياجات التنظيمية.

على الرغم من عدم وجود وكيلين متطابقين بسبب الطبيعة التوليدية للنماذج الأساسية، فمن خلال الاستفادة من نقاط القوة في هذه المكونات الأساسية، يمكننا إنشاء تطبيقات قوية تعمل على توسيع قدرات نماذج اللغة وإضافة قيمة حقيقية. لقد بدأت للتو رحلة الذكاء الاصطناعي من النماذج السلبية إلى العناصر الذكية النشطة، ويبدو أن الاحتمالات لا حدود لها.

من المحلية إلى العالمية: الشركات الصغيرة والمتوسطة تغزو السوق العالمية باستراتيجيات ذكية - الصورة: Xpert.Digital

في الوقت الذي يحدد فيه التواجد الرقمي للشركة مدى نجاحها، يتمثل التحدي في كيفية جعل هذا التواجد حقيقيًا وفرديًا وبعيد المدى. تقدم Xpert.Digital حلاً مبتكرًا يضع نفسه كنقطة تقاطع بين مركز الصناعة والمدونة وسفير العلامة التجارية. فهو يجمع بين مزايا قنوات الاتصال والمبيعات في منصة واحدة ويتيح النشر بـ 18 لغة مختلفة. إن التعاون مع البوابات الشريكة وإمكانية نشر المقالات على أخبار Google وقائمة التوزيع الصحفي التي تضم حوالي 8000 صحفي وقارئ تزيد من مدى وصول المحتوى ورؤيته. ويمثل هذا عاملاً أساسيًا في المبيعات والتسويق الخارجي (SMmarketing).

المزيد عنها هنا:

• أصلي. بشكل فردي. عالمي: استراتيجية Xpert.Digital لشركتك

⚙️ شهد تطور الذكاء الاصطناعي (AI) ديناميكيات ملحوظة في السنوات الأخيرة. وعلى وجه الخصوص، فقد أتاح مفهوم "الوكلاء" مستوى جديداً من التفاعل وحل المشكلات. الوكلاء هم أكثر من مجرد عارضين؛ إنها أنظمة مستقلة تسعى إلى تحقيق الأهداف من خلال التفاعل مع العالم ومعالجة المعلومات واتخاذ القرارات. وفيما يلي، يتم تحليل مفهوم الوكلاء واستكماله بأساليب مبتكرة لزيادة الأداء.

🚀 ما هو الوكيل؟

يمكن تعريف الوكيل على أنه تطبيق برمجي يحاول تحقيق هدف من خلال الملاحظة والتفاعل مع بيئته. على عكس النماذج التقليدية التي تستجيب للطلبات ببساطة، يستطيع الوكلاء التصرف بشكل استباقي ومستقل ليقرروا كيفية تحقيق هدفهم.

✨المكونات الأساسية للوكيل

• النموذج: العنصر المركزي للوكيل هو نموذج اللغة، الذي يعمل بمثابة صانع القرار. يمكن أن يكون هذا النموذج عامًا بطبيعته أو مصممًا خصيصًا لحالات استخدام محددة.
• الأدوات: تعمل الأدوات على توسيع قدرات النموذج من خلال توفير الوصول إلى مصادر أو وظائف البيانات الخارجية. ومن الأمثلة على ذلك عمليات تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) أو قواعد البيانات.
• طبقة التنسيق: تتحكم هذه الطبقة في كيفية قيام الوكيل بجمع المعلومات ومعالجتها وتنفيذ الإجراءات. فهو يشكل "دماغ" العميل، الذي يدمج المنطق والذاكرة وصنع القرار.

🧠 الوكلاء مقابل النماذج

يكمن الاختلاف الأساسي بين الوكلاء والنماذج البسيطة في الطريقة التي يتعاملون بها مع المعلومات:

• النماذج: تقتصر على الإجابات المبنية على الاستدلال وتستخدم بيانات التدريب فقط.
• الوكلاء: استفد من الأدوات للحصول على معلومات في الوقت الفعلي وأداء المهام المتقدمة مثل التفاعلات متعددة المنعطفات.

🔧 وظائف موسعة من خلال الأدوات

🌐 ملحقات

الإضافات هي واجهات بين واجهات برمجة التطبيقات والوكلاء. إنها تسمح للوكيل بإجراء مكالمات API دون الحاجة إلى تعليمات برمجية مخصصة معقدة.

⚙️ المميزات

على عكس الامتدادات، يتم تنفيذ الوظائف من جانب العميل. توفر هذه للمطورين التحكم في تدفق البيانات وتمكين تنفيذ منطق محدد.

📊 قواعد البيانات

من خلال دمج قواعد بيانات المتجهات، يمكن للوكلاء الوصول ديناميكيًا إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة لتقديم إجابات أكثر دقة وسياقية.

📈 زيادة الأداء من خلال التعلم المستهدف

لزيادة كفاءة الوكلاء، هناك طرق تعليمية مختلفة:

1. التعلم في السياق: يمكّن النماذج من تعلم الأدوات والأمثلة وتطبيقها مباشرةً أثناء وقت الاستدلال.
2. التعلم في السياق القائم على الاسترجاع: يجمع بين استرجاع البيانات الديناميكية والنموذج للوصول إلى المعلومات السياقية.
3. الضبط الدقيق: تم تحسين النموذج لمهام محددة من خلال إضافات البيانات المستهدفة.

🔮 الإمكانات المستقبلية للوكلاء

إن تطوير العوامل يتجاوز التطبيقات السابقة بكثير. في المستقبل، يمكن للوكلاء أن يغيروا قواعد اللعبة في المجالات التالية:

• الرعاية الصحية: يمكن للوكلاء تقديم تشخيصات وخطط علاجية مخصصة.
• التعليم: يمكن تحقيق منصات التعلم الديناميكية من خلال وكلاء يستجيبون لاحتياجات كل طالب.
• الاقتصاد: يمكن إحداث ثورة في العمليات الآلية وصنع القرار في الشركات من خلال استخدام الوكلاء.

🏁 يمثل الوكلاء تقدمًا ثوريًا في الذكاء الاصطناعي

يمثل الوكلاء تقدمًا ثوريًا في الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين النماذج والأدوات والمنطق وقدرات اتخاذ القرار. فالإمكانيات التي توفرها لا حدود لها تقريبًا، وستستمر أهميتها في النمو في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات والأتمتة.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus