أنماط سير العمل الذكية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025

أنماط سير العمل الذكية لوكلاء الذكاء الاصطناعي: نحو أتمتة ذكية ومتطورة

تُعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي في مفترق طرق حاسم. لم يعد مجرد استدعاء نموذج لغوي كافياً لتقديم حلول جاهزة للإنتاج. في عام 2025، تعتمد الأتمتة الذكية على سير عمل ذكية ومنسقة، وهي بلورات تنسيق معيارية تُحوّل استدعاءات الذكاء الاصطناعي المنعزلة إلى أنظمة من الوكلاء المستقلين، والمتكيفين، والمحسّنين ذاتياً. إليك كيف يمكن لتسعة أنماط من سير العمل أن تُطلق العنان للجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتطوير، والمتينين.

لماذا تفشل أنماط سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي التقليدية؟

تعتمد معظم عمليات تنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي الفاشلة على “التفكير بخطوة واحدة”، حيث يُتوقع من استدعاء نموذج واحد حلّ مشاكل معقدة ومتعددة الأجزاء. تنجح وكلاء الذكاء الاصطناعي عندما يتم تنظيم ذكائها عبر سير عمل متعددة الخطوات، ومتوازية، وموجهة، ومحسّنة ذاتياً. ووفقاً لشركة Gartner، بحلول عام 2028، سيعتمد ما لا يقل عن 33% من برامج المؤسسات على الذكاء الاصطناعي الوكيل، لكن التغلب على معدل الفشل الذي يبلغ 85% يتطلب هذه النماذج الجديدة.

تسعة أنماط من سير العمل الذكية لعام 2025

الذكاء التسلسلي:

1. سلسلة المطالبات (Prompt Chaining): يتم تقسيم المهام إلى أهداف فرعية خطوة بخطوة، حيث يصبح مُخرج نموذج اللغة الكبير (LLM) في كل خطوة مدخل الخطوة التالية. هذا النمط مثالي لوكلاء دعم العملاء المعقدين، والمساعدين، وأنابيب العمل التي تتطلب الحفاظ على السياق طوال المحادثات متعددة الأدوار.
2. التخطيط والتنفيذ (Plan and Execute): تخطط وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لسير العمل متعددة الخطوات، وتنفذ كل مرحلة بالتسلسل، وتراجع النتائج، وتعدل حسب الحاجة. هذه الحلقة التكيفية “التخطيط-القيام-التحقق-التصرف” ضرورية لأتمتة العمليات التجارية وتنسيق البيانات، مما يوفر المرونة ضد حالات الفشل، ويقدم تحكماً دقيقاً في التقدم.

المعالجة المتوازية:

3. التوازي (Parallelization): تقسيم مهمة كبيرة إلى مهام فرعية مستقلة للتنفيذ المتزامن بواسطة وكلاء أو نماذج لغوية كبيرة متعددة. يُشتهر هذا النمط بمراجعة التعليمات البرمجية، وتقييم المرشحين، واختبار A/B، وبناء الضوابط، حيث يقلل بشكل كبير من وقت الحلّ ويُحسّن دقة الإجماع.
4. منسق – عامل (Orchestrator–Worker): يقوم وكيل “منسق” مركزي بتقسيم المهام، وتعيين العمل إلى “عمال” متخصصين، ثم توليف النتائج. يدعم هذا النمط توليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ووكلاء الترميز، والبحث متعدد الوسائط المتطور من خلال الاستفادة من التخصص.

التوجيه الذكي:

5. التوجيه (Routing): تقرر تصنيف المدخلات أي وكيل متخصص يجب أن يتعامل مع كل جزء من سير العمل، مما يحقق فصل الاهتمامات وتعيين المهام الديناميكية. هذا هو العمود الفقري لدعم العملاء متعدد المجالات وأنظمة المناقشة، حيث يسمح التوجيه بخبرة قابلة للتطوير.
6. مقيم – مُحسّن (Evaluator–Optimizer): تتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي في حلقة مستمرة: يقوم أحدهما بتوليد الحلول، والآخر يقيم ويقترح تحسينات. هذا يسمح بمراقبة البيانات في الوقت الفعلي، والترميز التكراري، والتصميم القائم على التغذية الراجعة – تحسين الجودة مع كل دورة.

الأنظمة المحسّنة ذاتياً:

7. التأمل (Reflection): تراجع وكلاء الذكاء الاصطناعي أدائها ذاتياً بعد كل تشغيل، وتتعلم من الأخطاء، والردود، والمتطلبات المتغيرة. يُرتقي التأمل بالوكلاء من أداء ثابت إلى متعلمين ديناميكيين، وهو أمر ضروري للأتمتة طويلة الأجل في البيئات القائمة على البيانات، مثل بناء التطبيقات أو الامتثال للوائح.
8. Rewoo: امتدادات لـ ReACT تسمح للوكلاء بالتخطيط، واستبدال الاستراتيجيات، وضغط منطق سير العمل – مما يقلل من المبالغة في الحساب ويساعد في الضبط الدقيق، خاصة في مجالات البحث العميق وأسئلة وأجوبة متعددة الخطوات.
9. سير العمل المستقل (Autonomous Workflow): تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي باستمرار في حلقات، مستفيدة من ردود فعل الأدوات والإشارات البيئية لتحسين ذاتي دائم. هذا هو جوهر التقييمات المستقلة وأنظمة الحماية الديناميكية، مما يسمح للوكلاء بالعمل بشكل موثوق مع الحد الأدنى من التدخل.

كيف تُحدث هذه الأنماط ثورة في وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

• الذكاء المُنسّق: توحد هذه الأنماط استدعاءات النموذج المنعزلة في أنظمة وكلاء ذكية وواعية بالسياق، كل منها مُحسّن لهياكل مشكلة مختلفة (تسلسلي، متوازي، موجه، ومحسّن ذاتياً).
• حلّ المشكلات المعقدة: تتناول سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعاونة المشاكل التي لا تستطيع وكلاء نماذج اللغة الكبيرة الفردية معالجتها، وتقسيم التعقيد وغزوه من أجل نتائج تجارية موثوقة.
• التحسين المستمر: من خلال التعلم من التغذية الراجعة والأخطاء في كل خطوة، تتطور سير العمل الوكيلية – مما يوفر مساراً إلى ذكاء مستقل ومتكيف حقاً.
• التطوير والمرونة: يمكن تخصيص الوكلاء، وإضافتها، أو تبديلها، مما ينتج عنه خطوط أنابيب معيارية تتطور من الأتمتة البسيطة إلى التنسيقات على مستوى المؤسسة.

التأثير في العالم الحقيقي وأفضل ممارسات التنفيذ

• التصميم من أجل المعيارية: بناء وكلاء ككيانات قابلة للتكوين ومتخصصة. تدير أنماط التنسيق التوقيت، وتدفق البيانات، والاعتماديات.
• الاستفادة من تكامل الأدوات: يعتمد النجاح على التفاعل السلس بين الوكلاء والأنظمة الخارجية (واجهات برمجة التطبيقات، السحابة، أتمتة العمليات الروبوتية)، مما يسمح بالتكيف الديناميكي مع المتطلبات المتغيرة.
• التركيز على حلقات التغذية الراجعة: تحافظ سير عمل التأمل والمقيم – المُحسّن على تحسين الوكلاء، مما يعزز الدقة والموثوقية في بيئات ديناميكية مثل الرعاية الصحية، والتمويل، وخدمة العملاء.

الخاتمة

لم تعد سير العمل الوكيلية مفهوماً مستقبلياً – إنها حجر الزاوية في فرق الذكاء الاصطناعي الرائدة اليوم. من خلال إتقان هذه الأنماط التسعة، يمكن للمطورين والمهندسين المعماريين إطلاق العنان لأنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير، وقوية، ومتكيفة تزدهر في الإنتاج في العالم الحقيقي. يُمثل التحول من التنفيذ بخطوة واحدة إلى الذكاء المُنسّق فجر الأتمتة على مستوى المؤسسة، مما يجعل التفكير الوكيل مهارة مطلوبة لعصر الذكاء الاصطناعي المستقل.

المصدر: MarkTechPost