هندسة وكلاء الذكاء الاصطناعي: إطار عمل شامل من 7 طبقات

تتجاوز عملية بناء وكيل ذكاء اصطناعي ذكي بكثير مجرد هندسة المطالبات الذكية لنماذج اللغات. لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي حقيقية مستقلة قادرة على التفكير، والتحليل، والعمل، والتعلم، تحتاج إلى هندسة حل متكامل متعدد الطبقات ينسق مكونات مترابطة بإحكام. يمثل إطار العمل ذو الطبقات السبع التالي نموذجًا عقليًا مجرّبًا لأي شخص جاد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، سواء كنت مؤسسًا أو مهندس ذكاء اصطناعي أو قائدًا للمنتجات.

1. طبقة التجربة: واجهة المستخدم

تُشكل طبقة التجربة نقطة التقاء بين البشر والوكيل. تُحدد كيفية تفاعل المستخدمين مع النظام: المحادثة (الدردشة/الويب/التطبيق)، والصوت، والصورة، أو حتى التفاعل متعدد الوسائط. يجب أن تكون هذه الطبقة بديهية، وسهلة الوصول، وقادرة على التقاط نية المستخدم بدقة، مع توفير ردود فعل واضحة.

التحدي الأساسي في التصميم: ترجمة الأهداف البشرية الغامضة إلى أهداف مفهومة للآلة.

مثال: واجهة دردشة روبوت دعم العملاء، أو مساعد صوتي في منزل ذكي.

2. طبقة الاكتشاف: جمع المعلومات والسياق

يحتاج الوكيل إلى تحديد اتجاهه: معرفة ما يجب طرحه، وأين ينبغي البحث، وكيفية جمع المعلومات ذات الصلة. تشمل طبقة الاكتشاف تقنيات مثل البحث على الويب، واسترجاع المستندات، وتعدين البيانات، وجمع السياق، ودمج أجهزة الاستشعار، وتحليل سجل التفاعل.

التحدي الأساسي في التصميم: استرجاع المعلومات بكفاءة، وموثوقية، ووعيًا بالسياق، بحيث تعرض فقط ما هو مهم.

مثال: جلب كتيبات المنتجات، واستخراج قواعد المعرفة، أو تلخيص رسائل البريد الإلكتروني الحديثة.

3. طبقة تكوين الوكيل: الهيكل، والأهداف، والسلوكيات

تُحدد هذه الطبقة ماهية الوكيل وكيف يجب أن يتصرف. يشمل ذلك تحديد أهداف الوكيل، وهندسته النمطية (الوكلاء الفرعيين، والسياسات، والأدوار)، والإجراءات الممكنة، والحدود الأخلاقية، والسلوكيات القابلة للتكوين.

التحدي الأساسي في التصميم: تمكين التخصيص والامتداد مع ضمان الاتساق والتماشي مع أهداف المستخدم والأعمال.

مثال: إعداد وكيل مساعد مبيعات بتكتيكات التفاوض، وصوت العلامة التجارية، وبروتوكولات التصعيد.

4. طبقة التفكير والتخطيط: دماغ الوكيل

في قلب الاستقلالية، تقوم طبقة التفكير والتخطيط بالتعامل مع المنطق، وصنع القرار، والاستدلال، وتسلسل الإجراءات. هنا، يقوم الوكيل بتقييم المعلومات، ووزن البدائل، وتخطيط الخطوات، وتكييف الاستراتيجيات. يمكن لهذه الطبقة الاستفادة من محركات الاستدلال الرمزي، ونماذج اللغات الكبيرة، ومخططات الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية، أو الهجينة.

التحدي الأساسي في التصميم: الانتقال من مطابقة الأنماط إلى الذكاء التكيفي الحقيقي.

مثال: ترتيب استفسارات العملاء حسب الأولوية، وجدولة سير العمل متعدد الخطوات، أو إنشاء سلاسل حجج.

5. طبقة الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات: العمل في العالم

تمكّن هذه الطبقة الوكيل من إجراء إجراءات حقيقية: تنفيذ التعليمات البرمجية، وتشغيل واجهات برمجة التطبيقات، والتحكم في أجهزة إنترنت الأشياء، وإدارة الملفات، أو تشغيل سير عمل خارجي. يجب أن يتفاعل الوكيل بأمان مع الأنظمة الرقمية (وأحيانًا) الفيزيائية، وغالبًا ما يتطلب معالجة أخطاء قوية، وإدارة المصادقة، وإدارة الأذونات.

التحدي الأساسي في التصميم: اتخاذ إجراءات آمنة، وموثوقة، ومرنة مع الأنظمة الخارجية.

مثال: حجز اجتماع في تقويمك، أو تقديم طلب على موقع تجارة إلكترونية، أو تشغيل نصوص تحليل البيانات.

6. طبقة الذاكرة والردود: الاستدعاء السياقي والتعلم

يجب على الوكلاء الذين يتعلمون ويتحسنون بمرور الوقت الحفاظ على الذاكرة: تتبع التفاعلات السابقة، وتخزين السياق، وإدراج ردود فعل المستخدم. تدعم هذه الطبقة كلًا من الاستدعاء السياقي قصير المدى (للمحادثة) والتعلم طويل المدى (تحسين النماذج، أو السياسات، أو قواعد المعرفة).

التحدي الأساسي في التصميم: تمثيل الذاكرة القابل للتطوير ودمج ردود الفعل الفعال.

مثال: تذكر تفضيلات المستخدم، وتعلم مشكلات الدعم الشائعة، أو تحسين الاقتراحات بشكل متكرر.

7. طبقة البنية التحتية: التوسع، والتنسيق، والأمان

تحت مُكدس التطبيق، تضمن البنية التحتية القوية أن يكون الوكيل متاحًا، ومتجاوبًا، وقابلًا للتوسع، وآمنًا. تشمل هذه الطبقة منصات التنسيق، والحوسبة الموزعة، والمراقبة، والانتقال الاحتياطي، ووسائل الحماية المتوافقة.

التحدي الأساسي في التصميم: الموثوقية والمتانة على نطاق واسع.

مثال: إدارة آلاف مثيلات الوكيل المتزامنة مع ضمانات وقت التشغيل وبوابات واجهة برمجة التطبيقات الآمنة.

النقاط الرئيسية

تتطلب الاستقلالية الحقيقية أكثر من مجرد فهم اللغة. قم بدمج جميع الطبقات السبع لوكلاء يمكنهم الإحساس، والتخطيط، والعمل، والتعلم، والتوسع بأمان. اعتمد هذا الإطار لتقييم، وتصميم، وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي من الجيل التالي تحل مشاكل ذات معنى.

المصدر: MarkTechPost