وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالون: تحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة
تُعدّ تكلفة استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع موضوعًا ساخنًا في عالم الذكاء الاصطناعي. وقد قدمت دراسة حديثة من فريق OPPO AI Agent أرقامًا وحلولًا ملموسة لهذه المعضلة. ففي حين تُعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً قادرة على معالجة مهام ضخمة ومتعددة الخطوات باستخدام قوة الاستنتاج من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 و Claude، إلا أن التكلفة المرتفعة لتشغيل هذه الأنظمة تُعيق نشرها على نطاق واسع من قبل الشركات وحتى الباحثين. لهذا السبب، ظهر إطار عمل “الوكلاء الفعالون” (Efficient Agents)، وهو وصفة جديدة لأنظمة الوكلاء تحافظ على الأداء تقريبًا مع خفض التكلفة بشكل كبير.
المشكلة الحقيقية: ارتفاع تكلفة وكلاء الذكاء الاصطناعي
لماذا لم يستحوذ مساعدك الذكي المفضل على كل جوانب سير عملك بعد؟ الجواب ليس فقط في التقنية، بل في التكلفة أيضًا. بعض أنظمة الوكلاء المتطورة تتطلب مئات من مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) لكل مهمة. اضرب ذلك في آلاف المستخدمين، وستبدو “القابليّة للتوسّع” وكأنها حلم بعيد المنال. وقد توقع فريق OPPO هذه المشكلة، وقام بتحليل منهجي لأماكن ارتفاع تكلفة الوكلاء، والأهم من ذلك، مقدار التعقيد المطلوب لحل المهام اليومية.
مقاييس كفاءة وكلاء الذكاء الاصطناعي: مقياس “تكلفة النجاح”
تُقدم هذه الدراسة مقياسًا واضحًا: “تكلفة النجاح” (cost-of-pass). تُمثل هذه التكلفة الإجمالية لإنتاج إجابة صحيحة لمشكلة ما، مع الأخذ في الاعتبار تكلفة الرموز (كل كلمة داخل وخارج النموذج) ومدى كفاءة النموذج في الحصول على الإجابات الصحيحة من المحاولة الأولى. والخلاصة: تتصدر النماذج عالية الأداء مثل Claude 3.7 Sonnet قوائم التصنيف من حيث الدقة، لكن تكلفة نجاحها أعلى بثلاث إلى أربع مرات من GPT-4.1. أما بالنسبة للمهام البسيطة، فإن النماذج الأصغر مثل Qwen3-30B-A3B تقدم أداءً أقل قليلاً، لكن تكلفتها زهيدة جدًا بالمقارنة.
التجارب الرئيسية: ما الذي يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مكلفين؟
اختيار نموذج العمود الفقري
- Claude 3.7 Sonnet: يحقق دقة 61.82% في معيار صعب، لكن تكلفته 3.54 دولارًا لكل مهمة ناجحة.
- GPT-4.1: دقته أقل قليلاً (53.33%)، لكن تكلفته 0.98 دولار فقط.
- Qwen3: يُقلل التكلفة إلى 0.13 دولار للمهام الأساسية.
التخطيط والتوسع
ليس من الضروري أن يعني “مزيد من التخطيط” “نتائج أفضل”. فالكثير من الخطوات يعني تكلفة أعلى، دون تحسين كبير في معدل النجاح. كما أن تقنيات التوسع التي تسمح للوكيل بتجربة المزيد من الخيارات (Best-of-N) تستهلك الكثير من الحوسبة مقابل زيادات طفيفة في الدقة.
كيفية استخدام الوكلاء للأدوات
يمكن للوكلاء استخدام المتصفحات، ومحركات البحث، وأدوات أخرى للحصول على معلومات جديدة. تساعد مصادر البحث الإضافية حتى نقطة معينة، لكن الحركات المعقدة مثل page-up/page-down تزيد التكلفة دون عائد كبير. أفضل طريقة هي الحفاظ على استخدام الأدوات بسيطًا وواسع النطاق.
ذاكرة الوكيل
بشكل مفاجئ، قدم أبسط إعداد للذاكرة – مجرد تتبع الإجراءات والملاحظات – أفضل توازن بين التكلفة المنخفضة والفعالية العالية. أدت وحدات الذاكرة الإضافية إلى جعل الوكلاء أبطأ وأكثر تكلفة، مع مكاسب ضئيلة.
مخطط “الوكلاء الفعالون”: الوصفة للنجاح
هكذا يعمل نظام “الوكلاء الفعالون”:
- استخدام نموذج ذكي ولكنه ليس باهظ الثمن (مثل GPT-4.1).
- الحد من خطواته لتجنب “الإفراط في التفكير”.
- البحث على نطاق واسع (دمج Google و Wikipedia ومصادر أخرى)، ولكن تجنب الإجراءات المعقدة للمتصفح.
- الحفاظ على الذاكرة بسيطة وخفيفة.
النتيجة؟ يقدم “الوكلاء الفعالون” 96.7% من أداء أفضل المنافسين مفتوحة المصدر (مثل OWL)، ولكن بتكلفة أقل من ثلاثة أرباع التكلفة! وهذا يعني انخفاضًا بنسبة 28.4% في التكلفة، دون التضحية بالنتائج.
أهمية هذه الدراسة
هذه الدراسة بمثابة جرس إنذار: الذكاء الاصطناعي ليس مجرد قوة، بل هو عملية عملية. إذا كنت تقوم ببناء أو نشر وكلاء، فقُم بقياس “تكلفة النجاح” واختر مكوناتك بحكمة. لا تفترض أن الأكبر دائمًا هو الأفضل. في بعض الأحيان، يفوز البسيط. إطار عمل “الوكلاء الفعالون” مفتوح المصدر، لذا يمكنك البدء في تجربة هذه الأفكار الآن. مع انتشار الذكاء الاصطناعي، سيكون التصميم الفعال أمرًا بالغ الأهمية، سواء كنت تقوم بنشر وكلاء في شركة ناشئة أو شركة من أكبر 500 شركة في العالم. الخلاصة: يمكن أن تكون وكلاء الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي ذكية وبأسعار معقولة إذا كنت على استعداد لإعادة التفكير في كيفية بنائها. ورقة “الوكلاء الفعالون” ليست مجرد بحث تقني عميق، بل هي خارطة طريق لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل في كل مكان.
اترك تعليقاً