مع تزايد الاعتماد المؤسسي على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت أنظمة الوكلاء (AI agents) متعددة المهام حقيقة حاضرة وليست مجرد احتمال. تستخدم معظم المؤسسات بالفعل تطبيقًا واحدًا على الأقل للذكاء الاصطناعي، بينما بدأ بعضها بتجربة أنظمة متعددة للوكلاء ضمن سير عمل موحد.
لكن إدارة هذا التوسع المتزايد، وخاصة مع السعي لبناء قابلية التشغيل البيني بين الوكلاء، قد تصبح مهمة معقدة. وهنا تظهر الحاجة إلى طبقة تنسيق (Orchestration Layer) فعالة توجه تفاعل الوكلاء مع بعضهم البعض ومع الأنظمة المختلفة.
سباق أدوات التنسيق: من LangChain إلى AutoGen وSwarm
تزايد الطلب على أدوات تنسيق الذكاء الاصطناعي أدّى إلى نشوء سوق ناشئة تتنافس فيها شركات مثل:
-
LangChain
-
LlamaIndex
-
Crew AI
-
AutoGen من Microsoft
-
Swarm من OpenAI
هذه الأطر تختلف من حيث بنيتها، فبعضها يستخدم التنسيق المعتمد على البرومبت (prompt-based)، وأخرى تعتمد على وكلاء موجهين بالمهام، أو تستخدم استرجاع المعرفة (retrieval) والفهرسة، أو تقدم تنسيقًا شاملاً من طرف إلى طرف (end-to-end).
ما الذي تبحث عنه المؤسسات؟
عند اختيار إطار التنسيق المناسب، تبحث المؤسسات غالبًا عن:
-
أدوات إدارة البرومبت (prompt management)
-
أدوات التكامل مع الأنظمة الحالية
-
إدارة الحالة (state management)
-
أدوات المراقبة والتحليل (monitoring)
وفقًا لمنصة Orq، هذه هي الركائز الأربع الأساسية لأي نظام إدارة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
أفضل خمس ممارسات لاختيار إطار تنسيق فعّال
يشير خبراء من شركات مثل Teneo وOrq إلى مجموعة من الإرشادات التي يجب اتباعها:
-
تحديد الأهداف التجارية بوضوح:
ما الذي تريد المؤسسة أن يحققه وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ ما المشكلات التي يجب أن يحلوها؟ -
اختيار النماذج والأدوات المناسبة (LLMs & Tools):
يجب أن تتماشى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والأدوات المستخدمة مع أهداف المؤسسة. -
تحديد متطلبات طبقة التنسيق:
على سبيل المثال: التكامل، تصميم سير العمل، المراقبة، قابلية التوسع، الأمان، والامتثال. -
فهم الأنظمة الحالية وكيفية دمجها:
لا يمكن بناء طبقة تنسيق فعالة دون معرفة المنظومة الرقمية الحالية داخل المؤسسة. -
فهم خط تدفق البيانات (Data Pipeline):
من الضروري تتبع كيفية تدفق البيانات بين الوكلاء والأنظمة المختلفة لتقييم الأداء وتحسينه.
شاهد ايضا:-
- البابا ليو الرابع عشر يحذر من الذكاء الاصطناعي: تهديد لكرامة الإنسان والعدالة والعمل
- Borderless: منصة استثمارية تربط الأفارقة في المهجر بفرص استثمار موثوقة في الوطن
- نيبراسكا تواجه تحديات الطاقة المتجددة: التوازن بين السعة والتكلفة والانبعاثات
تحكم كامل: رؤية LangChain حول تنسيق الذكاء الاصطناعي
في منشور حديث، صرحت شركة LangChain بما يلي:
“عند استخدام أي إطار عمل، يجب أن تمتلك المؤسسة تحكمًا كاملًا في ما يتم تمريره إلى النموذج اللغوي الكبير (LLM)، بالإضافة إلى التحكم في تسلسل الخطوات ومرحلة إنشاء السياق.”
تقدم LangChain إطارًا منخفض المستوى يُدعى LangGraph يمنح المطورين مرونة كاملة دون وجود تعليمات أو هياكل معرفية مخفية.
أهمية الدمج مع الأنظمة القديمة
نظرًا لأن معظم المؤسسات تخطط لدمج الوكلاء داخل سير عمل موجود، من الضروري اختيار منصة تنسجم بسلاسة مع الأدوات القديمة وقواعد البيانات وخدمات الأطراف الأخرى.
كذلك، فإن معرفة خصائص خط البيانات تساعد على قياس أداء الوكلاء وتحديد نقاط التحسين.
خاتمة: من البرومبت إلى الإنتاجية
بالرغم من تعدد الخيارات في سوق تنسيق الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات النجاح من خلال اتباع نهج مدروس قائم على الأهداف التجارية، وفهم بنيتها التقنية، وتحديد ما هو مهم بالنسبة لها تحديدًا.
يُعتبر التنسيق المحكم بين الوكلاء هو الخطوة الحاسمة نحو تحقيق نظام ذكاء اصطناعي مؤسسي مترابط وفعّال.
المصدر :- VentureBeat – How to Build a Robust AI Orchestration Layer
