تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي، وبمَ يختلف عن روبوت المحادثة والأتمتة؟

وكيل الذكاء الاصطناعي (AI agent) برنامج يستخدم نموذجاً لغوياً كبيراً (LLM) محرّكاً لاتخاذ القرار، ويُزوَّد بمجموعة من الأدوات. لا تُملى على الوكيل كل خطوة على حدة، بل يُعطى هدفاً. يضع الوكيل خطة لبلوغ هذا الهدف، ويقرر أي أداة يستخدم وبأي ترتيب، ويحدّث خطته بناءً على نتيجة كل خطوة، ثم يرفع تقريراً بما فعله عند انتهاء العمل. ويصف مصطلح الذكاء الاصطناعي الوكيلي (agentic AI)، الذي يتردد كثيراً في الآونة الأخيرة، طريقة العمل هذه تحديداً.

ثلاث سمات تميّز الوكيل عن روبوت المحادثة وعن الأتمتة التقليدية: يعمل انطلاقاً من هدف، ويستخدم الأدوات (يبحث في نظام، ويقرأ السجلات، وينشئ المسودات)، ويخطط خطوة بخطوة. يلخّص الجدول التالي الفرق:

لهذا التمييز أهمية عملية: فبناء وكيل لمهمة قواعدها واضحة يعني تكلفة ومخاطر لا داعي لها. في مثل هذه المهام تقدّم أتمتة الذكاء الاصطناعي حلاً أبسط وأكثر قابلية للتوقع. وإذا كان الهدف الأساسي هو الرد على أسئلة العملاء، فإن صفحة روبوت المحادثة بالذكاء الاصطناعي نقطة انطلاق أنسب. أما الوكيل فيصبح منطقياً حين لا يكفي أيٌّ من الخيارين وتتغير الخطوات من حالة إلى أخرى.

في أي الأعمال يفيد وكيل الذكاء الاصطناعي؟

يحقق الوكلاء أكبر قيمة في الأعمال التي يفتح فيها الموظف عدة أنظمة، ويجمع المعلومات ويقارنها، ثم يُعدّ مخرجاً في النهاية. ومن أكثر حالات الاستخدام التي نصادفها:

• البحث عن العملاء المحتملين وتأهيلهم المبدئي: يُثري الطلبات الواردة أو قائمة الشركات المستهدفة بمصادر عامة وسجلات نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، ويرتّبها حسب الأولوية وفق معاييركم، ويترك لفريق المبيعات ملخصاً معلّلاً.
• التقارير وجمع البيانات: يسحب البيانات من منصات الإعلانات وأدوات التحليلات والجداول، ويُعدّ المقارنات بين الفترات، ويشير إلى التغيرات غير المعتادة، ويترك التفسير لشخص مختص.
• معالجة طلبات الدعم: يصنّف الطلب الوارد، ويقرأ بيانات الطلبية أو الحساب من النظام المعني، ويُعدّ مقترح الحل ومسودة الرد، ويحيل الحالات الخارجة عن صلاحياته إلى فريق الدعم لديكم.
• إعداد المستندات في العمليات الداخلية: يحوّل مستندات مثل العروض وملخصات العقود ومحاضر الاجتماعات والمواصفات الفنية إلى مسودات اعتماداً على قوالب معتمدة ومعرفة المؤسسة.
• أعمال المراجعة والتدقيق: يكتشف السجلات الناقصة أو غير المتسقة في كتالوج المنتجات أو قائمة الأسعار أو مخزون المحتوى، ويُعدّ قائمة بالتصحيحات.

القاسم المشترك بين هذه الأعمال أن نتيجتها قابلة للمراجعة من قِبل شخص، وأن خطأ الوكيل فيها لا يُحدث ضرراً لا يمكن تداركه. ولهذا نوصي بأن يبدأ أول مشروع للوكلاء بعملية تستوفي هذين الشرطين.

متى لا يكون وكيل الذكاء الاصطناعي هو الخيار الصحيح؟

الوكلاء أدوات قوية، لكنهم لا يناسبون كل عمل. فالنموذج اللغوي يعمل بطريقة احتمالية؛ قد لا يعطي الإجابة نفسها تماماً للمدخل نفسه في كل مرة، وقد يخطئ وهو واثق من نفسه. لذلك نوصي في الحالات التالية إما بعدم استخدام الوكيل أصلاً، وإما باستخدامه في دور يقتصر على إعداد المقترحات:

• العمليات التي لا يمكن التراجع عنها، مثل الدفع والاسترداد وحذف السجلات واعتماد العقود.
• الأعمال التي تتطلب حساباً دقيقاً، مثل الأسعار والضرائب والمخزون والمستخلصات؛ فهذه تُنفَّذ بالبرمجة التقليدية.
• القرارات النهائية القانونية أو الطبية أو المالية؛ إذ يقتصر دور الوكيل على المراجعة الأولية وإعداد المسودة.
• العمليات التي تكون بياناتها متفرقة أو ناقصة أو متضاربة؛ فلا بد من تنظيم البيانات أولاً.
• الأعمال النادرة التي ينجزها الموظف في وقت قصير؛ إذ يفوق جهد التطوير والمراقبة الفائدة المرجوّة.

إذا لم تكونوا متأكدين من العملية المناسبة للوكيل، فمن الأفضل البدء بخدمة استشارات الذكاء الاصطناعي: نراجع عملياتكم معاً، ونقارن بين خيارات الوكيل والأتمتة والبرمجيات التقليدية جنباً إلى جنب.

الأدوات والصلاحيات: كيف يُطبَّق مبدأ الحد الأدنى من الصلاحيات؟

ما يستطيع الوكيل فعله تحدده الأدوات التي تمنحونه إياها. والأداة وظيفة محددة التعريف والحدود، تبحث في نظام أو تقرأ سجلاً أو تنشئ مسودة أو تحدّث حقلاً. وأهم قرار في تصميم الوكيل هو: أي أداة يمكن الوصول إليها وبأي صلاحية. وهنا نطبّق مبدأ الحد الأدنى من الصلاحيات: يعمل الوكيل بأضيق صلاحية تتطلبها مهمته، ولا يُمنح صلاحية الكتابة حيث تكفي القراءة.

يُنشأ للوكيل حساب خدمة مستقل، ولا تُستخدم الحسابات الشخصية ولا مفاتيح الإدارة واسعة الصلاحيات. ويُسجَّل كل استدعاء لأداة مع مدخلاته ونتيجته. ولربط الأدوات بأنظمتكم تتوفر خيارات منها التكامل المباشر عبر واجهة البرمجة (API) أو معايير الربط المفتوحة مثل Model Context Protocol (MCP)؛ ونختار معاً بحسب بنيتكم التحتية الحالية ومتطلبات الأمان لديكم وسهولة الصيانة.

في أي النقاط تتدخل الموافقة البشرية؟

الوكيل المصمَّم جيداً لا يحاول إنجاز كل شيء بنفسه، بل يعرف متى يتوقف ويسأل شخصاً. ونقاط الموافقة ليست طبقة أمان تُضاف لاحقاً، بل تُصمَّم منذ البداية جزءاً من مسار العمل. ومن نقاط الموافقة المعتادة:

• كل محتوى يخرج من المؤسسة: الرسائل والمستندات الموجهة إلى العملاء أو الموردين أو الجمهور.
• العمليات التي تغيّر السجلات: ولا سيما التحديثات التي تؤثر في سجلات عدة في وقت واحد.
• الغموض: حين تكون المعلومات المتاحة متضاربة أو غير كافية، يطرح الوكيل سؤالاً بدلاً من التخمين.
• تجاوز الحدود: حين تتطلب المهمة خطوات أو وقتاً أو ميزانية أكثر من المتوقع، يُوقَف العمل ويُبلَّغ عنه.

ينبغي أن تكون شاشة الموافقة بسيطة: يعرض الوكيل بنظرة واحدة ما يريد فعله ولماذا والمصادر التي يستند إليها، فيوافق الشخص أو يصحّح أو يرفض. وتُسجَّل هذه القرارات أيضاً، وتُستخدم لتحديد المهام التي سيحتاج فيها الوكيل إلى موافقات أقل. ولا يُضيَّق نطاق الموافقة إلا بعد أن تُظهر السجلات اتساق أداء الوكيل في تلك المهمة، وبقرار منكم.

كيف يُختبر وكيل الذكاء الاصطناعي ويُراقَب؟

لا يمكن اختبار الوكلاء باختبارات الوحدات وحدها كما في البرمجيات التقليدية، لأن المهمة الواحدة قد تُحلّ بطرق مختلفة. لذلك نُجري التقييم بسيناريوهات مبنية على أمثلة عمل حقيقية:

1. 1.تُعدّ من الأمثلة الحقيقية في العملية مجموعة سيناريوهات تضم حالات سهلة ومعتادة وصعبة، وتُكتب النتيجة المتوقعة لكل سيناريو.
2. 2.تُضاف سيناريوهات تتضمن عمداً معلومات ناقصة وسجلات متضاربة ومحتوى خبيثاً.
3. 3.يُشغَّل الوكيل على المجموعة كاملة في كل إصدار، وتُقيَّم النتائج بفحوص آلية وبمراجعة بشرية معاً.
4. 4.يصبح كل سيناريو يفشل جزءاً دائماً من المجموعة؛ وبذلك يُتابَع ألا يتعطل الإصلاح في الإصدارات اللاحقة.

بعد الإطلاق تُسجَّل خطوات كل مهمة والأدوات المستخدمة وقرارات الموافقة والتكلفة. وتعرض لوحة المراقبة معاً المهام المنجزة، ونسبة المهام التي احتاجت إلى تدخل بشري، وأنواع الأخطاء، والوقت والتكلفة لكل مهمة، والوقت الذي وفّره الوكيل لفريقكم. ونبني طبقة القياس هذه بالنهج نفسه الذي نتبعه في أعمال تحسين معدل التحويل والتحليلات؛ فيُقيَّم أثر الوكيل في العمل بالسجلات لا بالتقديرات.

أمان وكلاء الذكاء الاصطناعي: حقن التعليمات والمحتوى الخارجي

يقرأ الوكلاء محتوى قادماً من الخارج: رسائل البريد الإلكتروني وصفحات الويب والمستندات المرفوعة وطلبات الدعم. ومحاولة توجيه الوكيل بتعليمات مخفية داخل هذا المحتوى تُسمّى حقن التعليمات (prompt injection). فقد تطلب جملة مدسوسة في بريد إلكتروني من الوكيل أن يتجاهل تعليماته السابقة ويرسل السجلات إلى الخارج. ولا يمكن اليوم إزالة هذا الخطر تماماً، لذلك نبني الأمان على البنية المعمارية لا على حسن سلوك النموذج:

• يُعامَل المحتوى الخارجي دائماً على أنه بيانات لا تعليمات؛ ولا يحدد مهمة الوكيل إلا تعليمات النظام التي تضعونها أنتم.
• لا يُمنح الوكيل الذي يقرأ محتوى غير موثوق أدواتٍ تغيّر السجلات أو ترسل البيانات إلى الخارج.
• تمر استدعاءات الأدوات الحساسة بموافقة بشرية بصرف النظر عن المحتوى.
• تُخفى البيانات الشخصية عند الحاجة، ولا يرى الوكيل إلا البيانات التي تتطلبها مهمته.
• السيناريوهات التي تتضمن محتوى خبيثاً جزء دائم من مجموعة الاختبار.

في الوكلاء الذين يعالجون بيانات شخصية، نوضح قبل الإعداد مسار البيانات ومدة الاحتفاظ بها والعقد المبرم مع مزوّد النموذج وشروط نقل البيانات عبر الحدود وفق أنظمة حماية البيانات مثل KVKK وGDPR. وللاطلاع على التفاصيل التقنية لاختيار النموذج والاستضافة وخصوصية البيانات، راجعوا صفحة تكامل الذكاء الاصطناعي وحلول LLM.

كيف تُضبط تكلفة الوكيل؟

تزداد تكلفة الوكيل بازدياد عدد استدعاءات النموذج وطولها في كل مهمة. فالوكيل الذي يخطط ويراجع نتيجته بنفسه يجري استدعاءات أكثر من روبوت يجيب عن سؤال واحد. ولضبط التكلفة منذ البداية نعتمد الأساليب التالية:

• حدّ لعدد الخطوات والوقت والميزانية في كل مهمة؛ وعند بلوغه يتوقف الوكيل ويُبلغ.
• نماذج أصغر وأوفر للمهام الفرعية البسيطة، ونماذج أقوى للاستدلال الصعب.
• تخزين مؤقت للمعلومات المتكررة، وتعليمات قصيرة لا تحمل سياقاً غير ضروري.
• عرض تكلفة كل مهمة في لوحة المراقبة إلى جانب الوقت الذي تم توفيره.

من خيارات النماذج المتاحة الشركات التي تقدّم نماذج مغلقة مثل OpenAI وAnthropic وGoogle، والنماذج المفتوحة التي تعمل على بنيتكم التحتية الخاصة. ونبني البنية المعمارية بحيث يكون النموذج جزءاً قابلاً للاستبدال؛ فإذا ظهر خيار أنسب، فلا حاجة إلى إعادة كتابة الوكيل من الصفر.

وكيل واحد أم نظام متعدد الوكلاء؟

في الأنظمة متعددة الوكلاء تُوزَّع المهام على أدوار منفصلة، كوكلاء يبحثون وآخرين يكتبون وغيرهم يراجعون. قد ينظّم هذا الهيكل الأعمال المعقدة، لكن كل وكيل إضافي يزيد التكلفة وزمن الاستجابة وصعوبة تتبّع الأخطاء. كما أن المعلومات المتبادلة بين الوكلاء تفتح مساحة جديدة للأخطاء والمخاطر الأمنية.

لذلك نوصي في معظم المشاريع بالبدء بوكيل واحد يعمل بأدوات محددة جيداً. وإذا كانت المهمة تتطلب فعلاً تخصصات مستقلة بعضها عن بعض، أو كانت مراجعة وكيل لعمل وكيل آخر ترفع الجودة على نحو قابل للقياس، ننتقل إلى هيكل متعدد الوكلاء بعد المقارنة بين الخيارين باختبارات السيناريوهات. ويُتخذ القرار بناءً على نتائج التقييم، لا على جاذبية البنية المعمارية.

لماذا UNIT İstanbul لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

UNIT İstanbul وكالة مقرها إسطنبول، تعمل منذ عام 2009 في التسويق القائم على الأداء وأعمال النمو، وتنفّذ مشاريع البرمجيات والذكاء الاصطناعي بالفريق نفسه تحت علامة Unit Software. وبحكم جذورنا التسويقية نبدأ كل مشروع وكيل بالسؤال نفسه: أي عمل سيسرّعه هذا الوكيل، وكيف سنقيس ذلك؟ ولا نكتفي ببرمجة الوكيل، بل نسلّم معه أدواته وصلاحياته ونقاط الموافقة ومجموعة الاختبار ولوحة المراقبة.

نستخدم في عملنا اليومي أصلاً أنظمة إدارة علاقات العملاء والإعلانات والتحليلات والتجارة الإلكترونية التي يرتبط بها الوكيل، ما يسهّل تصميم العملية بلغة فريقكم نفسها. إذا كانت لديكم عملية قد تناسب وكيلاً، فراسلونا عبر صفحة التواصل للحصول على تقييم أولي مجاني، لنحدد معاً ما إذا كان الوكيل مناسباً أم أن حلاً أبسط يكفي.