أحد أكثر التطورات إثارة في مجال النماذج اللغوية الكبرى (LLMs) هو مفهوم الوكلاء، المعروفين أيضًا باسم المساعدين. وهم إصدارات متخصصة من النماذج اللغوية الكبرى (LLMs) يُجرى توجيهها مسبقًا وضبطها بدقة لدعم أدوار محددة. فيما يلي سنستكشف كيفية استخدام مثل هؤلاء الوكلاء لدعم الأدوار في مجال تطوير البرمجيات.
وكيل الذكاء الاصطناعي هو في الأساس مساعد افتراضي مزود بإمكانات الذكاء الاصطناعي. هؤلاء الوكلاء مصممون لفهم اللغة الطبيعية ومعالجتها، ما يُمكّنهم من التفاعل مع البشر بطريقة طبيعية وبديهية. ما يميز وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء هو تخصصهم. فعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي عامة الأغراض، يتدرب وكلاء الذكاء الاصطناعي على مهام محددة ذات صلة بدور معين.
على سبيل المثال، سيتدرب وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بمالكي المنتجات على المساعدة في مهام مثل تحليل الأسواق، وتحديد أولويات المزايا، وإنشاء دراسات الجدوى. أما وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بالمطورين فسيكون مجهزًا لأتمتة عملية إنشاء التعليمات البرمجية، وتحسين التعليمات البرمجية الحالية، والمساعدة على تحديد الأخطاء.
ويرجع الفضل في هذا التخصص إلى التوجيه المسبق والضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبرى على البيانات ذات الصلة بالدور المراد دعمه. وقد يشمل ذلك تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات تعليمات برمجية لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بالمطورين أو على مجموعة بيانات أبحاث السوق ومزايا المنتجات لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بمالكي المنتجات.
يُحدث وكلاء الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا في طريقة عمل فرق تطوير البرمجيات. فمن خلال توفير المساعدة القائمة على الأدوار، يمكنهم زيادة الإنتاجية وتقليل احتمالية حدوث الأخطاء والسماح لأعضاء الفريق بالتركيز على مهام أكثر تعقيدًا وإبداعًا. ومع استمرار تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء، فإنهم يعدون بمستقبل يكون فيه كل عضو في فريق تطوير البرمجيات لديه مساعد ذكاء اصطناعي مخصص، ما يجعل عملية التطوير أكثر كفاءة وفعالية.
يمكن إنتاج وكلاء مخصصين للأدوار وفائقي الإمكانات جدًا من خلال الجمع بين تقنيات التوليد المعزز للاسترجاع وتقنيات البحث على الإنترنت/التعليمات البرمجية/المدونات، بالإضافة إلى تقنيات الضبط الدقيق والتوجيهات الديناميكية.
- التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG)
- المحادثة بمساعدة وكيل برمجي
- البحث التوليدي
- الذكاء الاصطناعي الوكيل
- تلخيص الوثائق
- تحديث وتوليد التعليمات البرمجية
- توليد تعليمات برمجية لـ Ansible
- توليد تعليمات برمجية لـ Z
- تطوير البرامج المعزَّزة بالذكاء الاصطناعي باستخدام الوكيل البرمجي
دمج مساعدي الذكاء الاصطناعي في عملية تطوير البرمجيات يمكن أن يكون له تأثير تحويلي. فمن خلال تعزيز كل دور في الفريق بمساعد ذكاء اصطناعي، يمكننا تعزيز الكفاءة وتقليل احتمالية حدوث أخطاء، وتفريغ المواهب البشرية للتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا وإبداعًا.
ومع ذلك، ينبغي أن نتذكر أن مساعدي الذكاء الاصطناعي هم أدوات مصممة لدعم مهندسي البرمجيات، لا لتحل محلهم، وأن هناك قيودًا تقيد تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الوقت الحالي، تواجه النماذج اللغوية الكبرى صعوبة في استكشاف الأخطاء المعقدة، وتصحيح الأخطاء، والدمج في قواعد التعليمات البرمجية الموجودة، وتفتقر إلى المعلومات الخاصة بالصناعات أو المجالات / الشركات، أو بيانات التدريب المحدثة لإنشاء تعليمات برمجية مثالية. كما أنها تفتقر إلى الاستقلالية - وتحتاج إلى توجيهات لإنشاء أي نوع من المخرجات.
مالكو منتجات مدعومون بالذكاء الاصطناعي
يضطلع مالكو المنتجات بدور أساسي في فريق تطوير البرمجيات، حيث يوجهون رؤية المنتج وخارطة طريقه. ويمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي دعمهم من خلال تقديم معارف قائمة على البيانات للمساعدة على صناعة القرار. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات استخدام العملاء لتحديد المزايا الشائعة أو المفقودة في السوق.
قد يساعد ذلك مالكي المنتجات على تحديد أولويات المزايا في قائمة متطلبات المنتج. كما يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على إنشاء دراسات جدوى، وإجراء تحليلات السوق، والتنبؤ بالاتجاهات.
يمكن أن يوفر مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بمالكي المنتجات دعمًا متعدد الأوجه، ما يعزز الدور بعدة طرق:
يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بمالكي المنتجات أن يساعد على إنشاء دراسات جدوى فائقة. يمكنه أن يساعد على جمع البيانات ذات الصلة وتحليلها، وتحديد عروض القيمة الرئيسية، وصياغة وثيقة دراسة الجدوى. كما يمكن للذكاء الاصطناعي توفير قوالب لهيكلة دراسات الجدوى، مع ضمان تغطية الجوانب الأساسية مثل تحليل السوق، وتحليل التكلفة والفائدة، والتقييم، والمواءمة الإستراتيجية
يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي دعم مالكي المنتجات في عملية توليد الأفكار. ومن خلال تحليل اتجاهات السوق، وتعليقات العملاء، وتحليل المنافسين، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أفكار مزايا جديدة أو تحسينات للمنتجات. كما يمكنه أن يسهل جلسات تبادل الأفكار من خلال تقديم توجيهات وتحفيز التفكير الإبداعي.
يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي المساعدة على إدارة قائمة متطلبات المنتج بكفاءة. ويمكن للذكاء الاصطناعي إعطاء الأولوية للمزايا بناءً على عوامل مثل قيمة العمل، وطلب العملاء، وجهود التطوير. كما يمكنه أتمتة إنشاء قصص المستخدمين ومعايير القبول، ما يوفر لمالكي المنتجات وقتًا ثمينًا.
يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي المساعدة على التواصل مع الأطراف المعنية. ويمكنهم المساعدة على إعداد تحديثات الحالة وصياغة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء شرائح العروض التقديمية. كما يمكنهم تحليل ملاحظات الأطراف المعنية وتقديم معارف لمالكي المنتجات.
بإمكان مساعدي الذكاء الاصطناعي إجراء تحليل شامل للسوق. يمكنهم جمع بيانات عن اتجاهات السوق ومنتجات المنافسين واحتياجات العملاء. ويمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك تحليل هذه البيانات لتقديم معارف وتوصيات لمالكي المنتجات.
يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي دعم إدارة المخاطر من خلال تحديد المخاطر المحتملة واقتراح إستراتيجيات التخفيف منها. ويمكنهم مراقبة مدى تقدم المشروع وتحديد الانحرافات عن الخطة، ما يسمح لمالكي المنتجات باتخاذ الإجراءات التصحيحية في الوقت المناسب.
مثال على كيفية توجيه مساعد مالكي المنتجات مسبقًا لإعداد دراسة جدوى
أنت AI-Pam - وهو مدير منتجات مدعوم بالذكاء الاصطناعي مخصص للمجال س. سوف تأخذ جميع متطلبات العملاء كإدخال، وتقدم ملخصًا تنفيذيًا، وتقدر قيمة العمل، وتحدد أي تبعيات ومخاطر محتملة.
وستُضمن متطلبات خاصة بالمجال س، وبالشركة ص..
مثال على المدخلات: .. مثال على المخرجات: ..
يضمن Scrum Masters سير عمليات الأسلوب الرشيق بسلاسة. يمكن أن يدعم مساعد الذكاء الاصطناعي Scrum Masters في تنظيم الدورات وإدارتها. ويمكنه أتمتة إنشاء قصص المستخدمين، والمساعدة على التخطيط للدورات من خلال التنبؤ بالعقبات المحتملة، وتتبع مدى سرعة الفريق. كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات أداء الفريق لتقديم معارف حول كيفية تحسين الكفاءة والتعاون داخل الفريق.
يمكن أن يؤدي التكامل مع Kanban Boards والأدوات الأخرى إلى تسهيل مهامهم في كثير من الأحيان.
يُعد المطورون الركيزة الأساسية في عملية تطوير البرمجيات. ويمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي أن يساعد المطورين بطرق مختلفة. يمكنه أتمتة إنشاء التعليمات البرمجية وتحسين التعليمات البرمجية الحالية وتطبيق معايير البرمجة.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة على مراجعة التعليمات البرمجية من خلال تحديد الأخطاء أو الثغرات الأمنية. علاوة على ذلك، يمكنه أن يدعم المطورين في اختيار واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات المناسبة لتطبيقاتهم.
تتفوق النماذج اللغوية الكبرى أيضًا في كتابة الوثائق، أو في المساعدة على توثيق التعليمات البرمجية. على سبيل المثال، تأليف أسماء متغيرات مصممة جيدًا وسلاسل نصية توثيقية بلغة Python.
إعادة صياغة التعليمات البرمجية لإنشاء وثائق السلاسل النصية التوثيقية
أعد صياغة التعليمات البرمجية أدناه لتشمل أفضل ممارسات Python، وتوثيق السلاسل النصية التوثيقية، وتحديد الأنواع، مع الالتزام بأفضل الممارسات الحديثة كلها
return a + b
النتائج:
“””
This function adds two numbers and returns the result.
Args:
num1 (int): The first number to add.
num2 (int): The second number to add.
Returns:
int: The sum of num1 and num2.
“””
return num1 + num2
يضمن المختبرون جودة منتجات البرمجيات. ويمكن أن يؤتمت مساعد الذكاء الاصطناعي عملية إنشاء حالات الاختبار بناءً على متطلبات المنتج.
كما يمكن أن يساعد على إجراء اختبارات الانحدار، واختبارات التحميل، واختبارات الأداء. وبفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم من البيانات، يمكن للمساعد أن يتنبأ بمواطن الخلل المحتملة في البرمجيات، ما يتيح إصلاح الأخطاء بشكل استباقي.
يتحمل مهندسو موثوقية الموقع (SREs) مسؤولية موثوقية أنظمة البرمجيات واستقرارها. ويمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي أن يساعد مهندسي موثوقية الموقع على إدارة عمليات النشر وأتمتتها.
كما يمكنه أن يساعد على مراقبة أداء النظام والتنبؤ باحتمالية حدوث أعطال في النظام. بالنسبة إلى مهندسي موثوقية الموقع الذين يستخدمون أدوات البنية التحتية كتعليمات برمجية (IaC) مثل Ansible، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية إنشاء الأدلة وتحسين النصوص البرمجية الحالية.
يمكن للمهندسين، سواء كانوا مهندسي واجهة خلفية أو أمامية أو مهندسي الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات، الاستفادة من مساعد الذكاء الاصطناعي. بالنسبة إلى مهندسي الواجهة الأمامية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على إنشاء تصميمات تفاعلية، وتحسين واجهات المستخدم، وضمان الالتزام بمعايير إمكانية الوصول.
وبالنسبة إلى مهندسي الواجهات الخلفية، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة على تحسين استعلامات قواعد البيانات، وإدارة موارد الخوادم، وضمان الامتثال الأمني. وبالنسبة إلى مهندسي الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم دعم شامل، بدءًا من تحسين التعليمات البرمجية وصولاً إلى إدارة عمليات النشر.