هندسة الذكاء الاصطناعي الوكيلة: الأنواع، المكونات، وأفضل الممارسات

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكالي؟

بنية الذكاء الاصطناعي الوكيلة هي تصميم نظام يحول نماذج اللغة الكبيرة السلبية (LLMs) إلى وكلاء مستقلين موجهين نحو الأهداف قادرين على التفكير والتخطيط واتخاذ الإجراءات مع الحد الأدنى من التدخل البشري. على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي، الذي يقدم عادةً استجابة واحدة، تنظم بنية الوكالة حلقة تغذية راجعة مستمرة تسمح للذكاء الاصطناعي بالتكيف وتنفيذ مهام معقدة متعددة الخطوات.

تتكون بنية ذكاء اصطناعي وظيفية من عدة وحدات تحاكي عملية معرفية:

• وحدة الإدراك: النظام الحسي للوكيل الذي يجمع ويقوم بتفسير البيانات من البيئة. يستخدم تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر وواجهات برمجة التطبيقات لمعالجة أنواع البيانات المختلفة، من قواعد البيانات المنظمة إلى بيانات المستشعرات غير المنظمة.
• وحدة الإدراك (محرك التفكير): "دماغ" الوكيل، المسؤول عن تفسير المعلومات، وتحديد الأهداف، وتوليد الخطط. عادةً ما يعمل نموذج اللغة الكبير (LLM) كجوهر الوكيل، حيث يوفر القدرة على التفكير لتحليل المهام المعقدة إلى مهام فرعية قابلة للإدارة.
• أنظمة الذاكرة: عنصر حاسم للحفاظ على السياق عبر التفاعلات. الذاكرة قصيرة المدى تتتبع المحادثة وسياق المهمة الحالية، والذاكرة طويلة المدى تعمل كقاعدة معرفية، وغالبًا ما تستخدم مخازن المتجهات ورسوم المعرفة لاسترجاع المعلومات ذات الصلة.
• وحدة العمل (التنفيذ): تنفذ الخطة من خلال اتخاذ خطوات ملموسة، والتي قد تتضمن استدعاء أدوات خارجية مثل واجهات برمجة التطبيقات، كتابة الشيفرة، أو التحكم في الأجهزة الفيزيائية.
• طبقة التنسيق: تنسق التواصل بين جميع الوحدات، خاصة في الأنظمة المعقدة متعددة الوكلاء. تدير منطق سير العمل، وتعالج تفويض المهام، وتضمن التعاون السلس.
• حلقة التغذية الراجعة (التعلم): تسمح للوكيل بتقييم نتائج أفعاله والتعلم من النجاحات والإخفاقات، مما يؤدي إلى تحسين نماذجه الداخلية واستراتيجياته مع مرور الوقت.

المكونات الأساسية لهندسة الذكاء الاصطناعي الوكالي

وحدة الإدراك

تعمل وحدة الإدراك كواجهة نظام الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي. تجمع البيانات الحسية الخام من مصادر إدخال متنوعة، مثل الكاميرات والميكروفونات وأجهزة الاستشعار، وتقوم بمعالجة تلك البيانات إلى تمثيلات قابلة للاستخدام. يتضمن ذلك ثلاث خطوات رئيسية:

• تكامل المستشعرات: يتم جمع البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر متعددة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي ببناء رؤية متعددة الأبعاد لبيئته.
• معالجة البيانات: يتم تنظيف المدخلات الأولية وتصفيتها وتطبيعها لإزالة الضوضاء وعدم التناسق.
• استخراج الميزات: يتم التعرف على الميزات ذات الصلة، مثل الأشياء في المشهد، الأوامر المنطوقة، أو الظروف البيئية، واستخراجها لمزيد من التحليل.

تتيح هذه الوحدة للذكاء الاصطناعي "الرؤية" و"السمع" مع الوعي بالسياق. إن الإدراك الدقيق ضروري لوظائف الوحدات التالية بشكل موثوق، حيث يعتمد كل من التفكير والعمل على تفسير صحيح للبيئة.

وحدة معرفية (محرك الاستدلال)

الوحدة المعرفية هي المكان الذي تحدث فيه عملية اتخاذ القرار والتفكير. تقوم بتفسير المدخلات من وحدة الإدراك في ضوء الأهداف الحالية للذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه العملية:

• تمثيل الهدف: يجب على الذكاء الاصطناعي أن يفهم ويشفّر داخليًا ما يحاول تحقيقه، سواء كان ذلك التنقل في مساحة، أو تحسين سير العمل، أو حل مشكلة محددة من قبل المستخدم.
• اتخاذ القرار: بالنظر إلى البيانات المتاحة والأهداف، يقوم النظام بتقييم المسارات الممكنة للعمل ويختار الأكثر فعالية.
• حل المشكلات والتفكير المنطقي: يطبق المنطق، والقواعد، أو الأنماط المتعلمة للتنقل في السيناريوهات المعقدة، والتعامل مع المواقف غير المتوقعة، أو حل النزاعات.

تعمل هذه الوحدة كجوهر استراتيجي للذكاء الاصطناعي. إنها تتيح استجابات مرنة وحساسة للسياق بدلاً من ردود فعل محددة مسبقاً.

ذاكرة قصيرة المدى

توفر الذاكرة قصيرة المدى تخزينًا مؤقتًا للسياق والحالة أثناء تنفيذ المهام. إنها تسمح للعميل بالحفاظ على الاستمرارية عبر خطوات متعددة من التفكير والعمل دون فقدان التركيز على الأهداف الفورية. تشمل الوظائف الرئيسية ما يلي:

• الاحتفاظ بالسياق: يحافظ على تاريخ المحادثة، وتقدم المهام، والنتائج الوسيطة خلال التفاعلات الجارية.
• تتبع حالة العمل: يحتفظ بالمتغيرات، القيود، أو البيانات المؤقتة اللازمة للتفكير خطوة بخطوة.
• التخطيط التكيفي: يتم تحديثه بسرعة عند وصول مدخلات جديدة، مما يسمح للوكيل بتعديل خطته الحالية دون الكتابة فوق المعرفة طويلة الأمد.

ذاكرة طويلة المدى

تخزن الذاكرة طويلة الأمد البيانات التاريخية، بما في ذلك الأفعال المنفذة سابقًا، والنتائج، والملاحظات البيئية. وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بـ:

• الاحتفاظ بالسلوك المكتسب: يمكن استرجاع الاستراتيجيات الناجحة والتصحيحات في المواقف المستقبلية.
• تمكين التعلم المستمر: مع مرور الوقت، يقوم الذكاء الاصطناعي بتجميع مجموعة غنية من التجارب التي تحسن من قدراته في التنبؤ واتخاذ القرارات.
• دعم التعميم: يمكن تطبيق الأفكار المستفادة في سياق مهمة واحدة على أخرى.

تعتبر طبقة الذاكرة المستمرة هذه ضرورية لأي وكيل يُتوقع منه العمل لفترات طويلة أو عبر جلسات متعددة.

وحدة العمل (التنفيذ)

وحدة العمل مسؤولة عن تحويل الخطط والقرارات إلى نتائج ملموسة في العالم الحقيقي. تقوم بأداء الوظائف التالية:

• أتمتة المهام: تنفذ المهام القابلة للتكرار أو الروتينية بناءً على سياسات محددة مسبقًا أو قرارات ديناميكية.
• التحكم في الأجهزة والأنظمة: يتفاعل مع المحركات الفيزيائية (مثل، أذرع الروبوت، الطائرات بدون طيار) أو الأنظمة البرمجية لتنفيذ الإجراءات.
• مراقبة التنفيذ: تتبع تقدم المهام في الوقت الحقيقي وتفعيل خطوات تصحيحية إذا انحرف النظام عن هدفه.

تضمن هذه الوحدة أن الأهداف العليا التي يحددها النظام المعرفي يتم تحويلها إلى عمليات قابلة للتنفيذ.

طبقة التنسيق

تنسق طبقة التنسيق تدفق البيانات والتحكم بين جميع الوحدات الأخرى. على الرغم من أنها لم تُسمَّ بشكل منفصل في المصدر، إلا أن دورها مُستنتج من كيفية إدارة النظام للاعتمادات والتوقيت. تشمل المسؤوليات الرئيسية ما يلي:

• تنسيق الوحدة: يضمن أن الإدراك يتغذى إلى المعرفة، وأن الذاكرة يتم تحديثها بنتائج الأفعال، وأن نظام التعلم لديه وصول إلى كل من المدخلات والنتائج.
• تحديد الأولويات والجدولة: يدير العمليات المتزامنة، ويحدد أي المهام يجب أن تأخذ الأولوية أو تعمل بالتوازي.
• معالجة الأخطاء: توجيه الإشارات والتعليقات إلى الوحدات المناسبة عندما تحدث ظروف غير متوقعة.

تعمل طبقة التنسيق كجهة تنفيذية، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من العمل كنظام متكامل وقابل للتكيف.

حلقة التغذية الراجعة (التعلم)

تسمح حلقة التغذية الراجعة للنظام بالتعلم من التجربة وتحسين سلوكه مع مرور الوقت. وهي تدعم عدة عمليات تعلم:

• التعلم المعزز: يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع بيئته ويتلقى ملاحظات على شكل مكافآت أو عقوبات. هذا يوجه السلوك المستقبلي نحو نتائج أكثر نجاحًا.
• تحليل تاريخي: يقوم النظام بمراجعة أفعاله وقراراته السابقة لتحديد الأنماط التي أدت إلى النجاح أو الفشل.
• التحسين المستمر: تقوم الخوارزميات بضبط النماذج الداخلية والمعلمات لتحسين الأداء مع كل تكرار.

تعتبر هذه القدرة على تحسين الذات مركزية لفعالية الذكاء الاصطناعي الفاعل على المدى الطويل.

أنواع الهياكل المعمارية للذكاء الاصطناعي الوكالي

هياكل الوكيل الواحد

تتمحور بنية الوكيل الواحد حول كيان مستقل واحد يدرك بيئته، ويتخذ القرارات، وينفذ الأفعال لتحقيق هدف.

مع وجود وكيل واحد فقط، يصبح النظام أسهل في التصميم والاختبار والصيانة، ويتطلب موارد أقل مقارنةً بالأنظمة متعددة الوكلاء. كما أن تصحيح الأخطاء والمراقبة يكونان أكثر توقعًا، حيث لا تحتاج إدارة أي تواصل بين الوكلاء. يوفر هذا التصميم أيضًا تنفيذًا أسرع.

ومع ذلك، فإن النموذج لا يتوسع بشكل جيد. يصبح وكيل واحد عنق زجاجة عندما يواجه مهام كبيرة أو معقدة. كما أنه يفتقر إلى المرونة، ويكافح مع سير العمل متعدد الخطوات أو المشكلات التي تتطلب التعاون عبر المجالات.

تعتبر الهياكل المعمارية ذات الوكيل الواحد الأكثر ملاءمة للمهام المحتواة والمحددة، وغالبًا ما تُستخدم في برامج الدردشة أو محركات التوصية حيث تكون الاستقلالية والكفاءة أكثر أهمية من القدرة على التكيف.

الهياكل متعددة الوكلاء

تتضمن الهياكل متعددة الوكلاء عدة وكلاء متخصصين يعملون معًا لحل مشكلات معقدة. يمكن تخصيص كل وكيل لقدرة معينة، مثل معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو الاسترجاع من مصادر البيانات الخارجية، بينما يتعاون مع الآخرين لتحقيق هدف أوسع.

هذه الأنظمة مرنة للغاية. يمكن للوكلاء تعديل أدوارهم ديناميكيًا مع تطور المهام، مما يسمح للهندسة المعمارية بالاستجابة للبيئات المتغيرة. يتيح التعاون المعالجة المتوازية، حيث يتعامل وكلاء مختلفون مع مهام فرعية منفصلة في نفس الوقت.

التحدي الرئيسي هو التنسيق. بروتوكولات الاتصال، والتزامن، وآليات التفاوض تضيف تعقيدًا وقد تبطئ من اتخاذ القرار إذا لم تتم إدارتها بشكل جيد.

تعتبر الأنظمة متعددة الوكلاء مناسبة تمامًا للمجالات التي تتطلب التعاون عبر مجموعة متنوعة من المهارات، مثل أبحاث السوق، تحسين سير العمل، أو منصات التحليل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

هرمي (عمودي)

تُنظم العمارة الرأسية، أو الهيكلية، الوكلاء تحت قيادة قائد يقوم بتنسيق المهام الفرعية ويجمع القرارات. يقوم الوكلاء التابعون بأداء أدوار محددة ويقدمون تقارير، مما يمكّن من سير عمل منظم.

هذا النموذج يتفوق في السيناريوهات التي تتطلب تنفيذًا متسلسلًا ومساءلة واضحة. يضمن القائد أن تتماشى المهام الفرعية مع الأهداف العامة ويوفر نقطة تنسيق واحدة.

العيب هو الاعتماد على القائد. إذا أصبح مثقلاً أو فشل، فإن النظام بأكمله يتعطل. هذه المركزية يمكن أن تخلق أيضًا اختناقات تقلل من الكفاءة.

تُستخدم الهياكل الرأسية بشكل شائع في أتمتة سير العمل وسلاسل الموافقة ومهام توليد الوثائق حيث يكون الإشراف المنظم مفيدًا.

لامركزي (أفقي)

في بنية أفقية، يعمل جميع الوكلاء كأقران في نظام تعاوني لامركزي. بدلاً من الإبلاغ إلى قائد مركزي، يتشارك الوكلاء الموارد، ويتبادلون الأفكار، ويتخذون قرارات مدفوعة جماعياً.

هذا الإعداد يدعم حل المشكلات الديناميكي والتنفيذ المتوازي، مما يسمح بتقدم مهام متعددة في وقت واحد. إن تنوع وجهات النظر يعزز الابتكار والقدرة على التكيف في المشكلات المعقدة أو متعددة التخصصات.

التجارة تعني تكاليف التنسيق. بدون هيكل هرمي واضح، يمكن أن يكون اتخاذ القرار أبطأ، وقد تؤدي سوء الإدارة إلى عدم الكفاءة.

تعتبر الأنظمة الأفقية فعالة بشكل خاص في العصف الذهني، التصميم التعاوني، أو معالجة المشكلات التي تتطلب رؤى من مجالات متعددة.

الهياكل الهجينة

تجمع الهياكل الهجينة بين النماذج الهرمية والأفقية. القيادة ديناميكية، تتغير بناءً على متطلبات المهام، بينما تتيح التعاون المفتوح بين الأقران.

يقدم هذا التصميم مرونة، حيث يوفر هيكلية القائد عند الحاجة، بينما يحتفظ بمرونة العمل الجماعي الموزع. يتكيف بشكل جيد مع المهام التي تتضمن كل من العمليات المنظمة والاستكشاف الإبداعي.

تعقيد موازنة الأدوار القيادية مع التعاون بين الأقران هو تحدٍ رئيسي. تتطلب الأنظمة الهجينة آليات قوية لإدارة الموارد وحل النزاعات.

هذه الهياكل هي الأنسب للتخطيط الاستراتيجي، ومشاريع الفرق الديناميكية، والعمليات التي تتناوب بين سير العمل الصارم وحل المشكلات المفتوح.

أفضل الممارسات لتصميم هندسة الذكاء الاصطناعي الوكيلة

إليك بعض الخطوات المهمة التي يجب أخذها بعين الاعتبار عند إنشاء بنية ذكاء اصطناعي قادرة على اتخاذ القرارات.

1. ابدأ بأهداف واضحة، ونطاقات، وحدود.

يبدأ تصميم الذكاء الاصطناعي الفعال بتحديد واضح لأهدافه، ونطاق عمله، والقيود التي تحدد السلوك المقبول. يجب على المطورين تحديد ما يجب أن يحققه النظام، وحدوده، وقيوده قبل الشروع في التنفيذ. توجه الأهداف الواضحة الخيارات المعمارية، بما في ذلك البيانات التي يجب جمعها، واستراتيجيات التفكير التي يجب استخدامها، وكيفية قياس النجاح. تضمن القيود السلامة، والامتثال، والتشغيل الأخلاقي.

تساعد تحديد النطاقات والقيود الواضحة في منع التعقيد الزائد والتوسع غير المرغوب فيه. كما تمكّن من التواصل الشفاف بين أصحاب المصلحة، وتساعد في الامتثال للوائح، وتشكل هياكل المكافآت وآليات الطوارئ للذكاء الاصطناعي. هذه الانضباطات ضرورية مع انتقال الأنظمة الوكيلة إلى مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والمركبات الذاتية القيادة.

2. التفكير الزوجي مع التصرف

يجب على الذكاء الاصطناعي الفعال أن يربط بشكل وثيق بين التفكير (التخطيط واتخاذ القرار) والتنفيذ (تنفيذ تلك القرارات). قد تولد وحدات التفكير المعزولة خططًا مثالية، ولكن بدون تنفيذ سلس، تصبح هذه الخطط غالبًا غير عملية. التغذية الراجعة بين النية المدروسة والآثار الواقعية أمر حاسم؛ حيث يضمن القدرة على التكيف والتصحيح خلال الظروف غير المتوقعة. يجب على المطورين إعطاء الأولوية للهياكل التي تتفاعل فيها عملية التفكير والعمل بشكل مستمر، مما يتيح التعديلات السريعة.

يدعم هذا الربط أيضًا وعيًا سياقيًا أغنى وتكيفًا حساسًا للسياق. على سبيل المثال، بينما ينفذ الوكيل مهمة متعددة الخطوات، يمكن أن تُعلم المدخلات الإدراكية والنتائج الوسيطة التخطيط الجاري، مما يسمح بإعادة التخطيط الفوري إذا انحرفت الأهداف أو ظهرت عقبات.

3. صمم الذاكرة بشكل متعمد

يجب أن يكون تصميم الذاكرة عملية مدروسة في هندسة الذكاء الاصطناعي الفاعل. يحتاج المطورون إلى تحديد المعلومات التي يجب على كل وكيل تذكرها، وكيفية هيكلة هذه الذاكرة، وآليات الاسترجاع والنسيان. إن إدارة الذاكرة بشكل صحيح أمر أساسي للاحتفاظ بالسياق، والتعلم المستمر، والتخصيص الفعال. وغالبًا ما يتضمن ذلك فصل الذاكرة العاملة للسياق الفوري عن الذاكرة طويلة الأمد للمعرفة والخبرة المتراكمة.

تدعم أنظمة الذاكرة المصممة بشكل جيد مهامًا مثل المحادثة، واتخاذ القرارات المتسلسلة، ونقل المعرفة عبر الجلسات أو البيئات. كما أنها تمكّن من تصحيح الأخطاء والتفكير التأملي، حيث يمكن للوكالات مراجعة أو التعلم من النتائج السابقة.

4. اختبار باستخدام كل من البيانات الاصطناعية والبيانات الواقعية

يتطلب الاختبار الشامل للذكاء الاصطناعي الوكالي بيانات صناعية وبيانات من العالم الحقيقي. تتيح البيانات الصناعية إجراء تجارب منضبطة، وتغطية منهجية للحالات النادرة، والتحقق من مسارات التفكير أو العمل المحددة. يسرع هذا النهج من عملية التطوير ويحدد نقاط الضعف الأساسية في وحدات الإدراك أو المنطق أو التحكم قبل أن يقدم النشر في العالم الحقيقي تعقيدات لا يمكن السيطرة عليها.

ومع ذلك، يجب أن يمتد التحقق من الصحة أيضًا إلى البيانات الحقيقية الضوضائية وغير القابلة للتنبؤ، مما يعرض الوكيل للغموض، وانحراف البيانات، والشذوذات التشغيلية. يكشف الاختبار في العالم الحقيقي عن المتانة، والتحيز، والتفاعلات غير المتوقعة عبر الهيكل. إن تحقيق توازن بين هذه المصادر يضمن أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي الوكالي مصممًا بدقة وموثوقًا عمليًا.

5. اختر أطر عمل عملية، واعرف حدودها.

اختيار إطار عمل عملي للتطوير والنشر أمر ضروري لبناء ذكاء اصطناعي قابل للصيانة والتوسع. يجب على المطورين تقييم الأطر بناءً على القابلية للتجزئة، ودعم النظام البيئي، وسهولة التكامل، والقدرة على تلبية القيود التشغيلية (مثل زمن الاستجابة، واستخدام الموارد، والأمان). يمكن أن تسرع المكتبات مفتوحة المصدر ومنصات الوكلاء المعروفة من عملية التطوير وتوحيد أفضل الممارسات، ولكن يجب فهم وتلبية قيودها، مثل نقص الدعم للوحدات المخصصة أو تحديات التوسع.

إن التعرف على حدود الأطر يسمح للفرق بتعزيز الأدوات الحالية بإضافات مستهدفة أو حلول مخصصة. يمكن أن يعيق الاعتماد المفرط على المكتبات غير المناسبة الابتكار ويعرض الأنظمة للديون التقنية أو المخاطر الأمنية. من خلال اختيار الأطر بحكمة والتخطيط لقيودها، يمكن للفرق بناء هياكل ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتوسع ومناسبة للاحتياجات المتطورة.

تعرف على المزيد في دليلنا المفصل حول أطر الذكاء الاصطناعي الوكيلة (سيصدر قريبًا)

دمج الذكاء الاصطناعي الفعال في بنية الأمان الخاصة بك مع Exabeam

تقدم Exabeam Nova بنية ذكاء اصطناعي وكيل في قلب منصة SOC. تم بناؤها على تصميم متعدد الوكلاء حيث تتولى الوكلاء المتخصصون مهام الإدراك، والتفكير، والذاكرة، والتنفيذ لعمليات الأمن. من خلال تطبيق هذه البنية، تحول Exabeam Nova SOC إلى نظام تكيفي يمكنه الكشف عن التهديدات والتحقيق فيها والاستجابة لها بشكل أكثر فعالية من الأساليب المعتمدة على القواعد.

تشمل الميزات الرئيسية:

• تنسيق مدمج في مركز العمليات الأمنية: Exabeam Nova تنسق عمليات الكشف والتحقيق والاستجابة داخل منصة SOC، مما يضمن أن كل خطوة مؤتمتة ومتوافقة مع إشراف المحلل.
• محرك الاستدلال السلوكي: يستخدم الذاكرة طويلة الأمد للمستخدم وبيانات الكيانات لاكتشاف الشذوذ، بينما تدعم الذاكرة قصيرة الأمد التحقيقات الحية، من خلال ربط الأحداث أثناء تطورها.
• وحدات العمل التكيفية: تنفذ كتيبات التشغيل، وتعزل الأصول المعرضة للخطر، أو توصي بخطوات الاستجابة، مسترشدة بتغطية إطار MITRE للهجوم والتكتيكات والتقنيات المشتركة (ATT&CK) والرؤى السياقية في الوقت الفعلي.
• المقارنة المدفوعة بالنتائج: تساعد المؤسسات على قياس نضج الكشف والاستجابة لديها مقارنةً بنظرائها في صناعات مشابهة، مما يكشف عن نقاط القوة والثغرات التي تؤثر على استراتيجية مركز العمليات الأمنية.
• حلقة التعلم الشفافة: تتضمن كل توصية وإجراء سياقًا منطقيًا، مما يسمح للمحللين بالتحقق من الصحة، وتقديم الملاحظات، وتحسين دقة النموذج مع مرور الوقت.

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي الفعال في منصة مركز العمليات الأمنية (SOC) الخاصة بها، تمكّن Exabeam Nova فرق الأمن من تحقيق أوقات استجابة أسرع، وتقليل تعب المحللين، وتطوير الدفاعات بشكل مستمر بما يتماشى مع معايير الصناعة وأطر التهديد.