ما المقصود بالهندسة القائمة على الوكلاء؟

تركّز الهندسة الوكيلية على البرمجة الوكيلية بوصفها أداة، لا بوصفها القوة الدافعة التي تتولى بناء قاعدة الكود البرمجي بالكامل من البداية إلى النهاية. ويستند هذا المصطلح إلى مصطلح  "البرمجة الحدسية" (vibe coding)، الذي صاغه Andrej Karpathy، أحد مؤسسي OpenAI، عام 2025. وتصف البرمجة الحدسية ممارسةً غير مقيّدة تقوم على توجيه أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الكود البرمجي، بدلًا من كتابته يدويًا.

ولكن مع بداية عام 2026، باتت صناعة البرمجيات بحاجة إلى مصطلحات تعبّر بدقة أكبر عن ممارسات التطوير الاحترافية. ومن هنا صاغ Karpathy مصطلحًا جديدًا هو: “الهندسة الوكيلية” (Agentic Engineering). وفي هذا المقال، نستعرض معنى الهندسة الوكيلية وأوجه اختلافها عن البرمجة الحدسية.

ومع النمو السريع للذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في بناء البرمجيات جزءًا أساسيًا من سير عمل تطوير البرمجيات القياسي. وفي استطلاع Stack Overflow للمطوّرين لعام 2025، تبيّن أن 84% من المشاركين يستخدمون البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو يعتزمون استخدامها، ضمن عملية التطوير لديهم.

ومع ذلك، أظهر الاستطلاع أيضًا أن عدد المطورين الذين لا يثقون في دقة هذه الأدوات يفوق عدد الواثقين بها؛ إذ عبَّر 46% عن تشككهم في نتائجها، مقابل 33% فقط أبدوا ثقتهم بها.

أما نسبة من يثقون بدرجة كبيرة في التعليمات البرمجية التي يولِّدها الذكاء الاصطناعي فلم تتجاوز 3%. وكان المطورون الأكثر خبرة هم الأكثر حذرًا، حيث سجلوا أدنى نسبة للثقة العالية (2.6%) وأعلى نسبة لانعدام الثقة بدرجة كبيرة (20%).¹ ويعكس ذلك قناعة واسعة بأن الإشراف البشري يظل عنصرًا أساسيًا، خاصةً في المهام التي تنطوي على مسؤوليات كبيرة.

في الواقع، يعتمد المطورون على الذكاء الاصطناعي في المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا، لكنها منخفضة المخاطر عند مراجعتها من قِبل مطور ذي خبرة. وتشمل هذه المهام إعادة هيكلة التعليمات البرمجية، وإنشاء التعليمات البرمجية الأولية والاختبارات، وإجراء مراجعات برمجية بسيطة، وإعداد الوثائق، وإنشاء هياكل أولية لواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وغيرها من المهام منخفضة المخاطر.

وباختصار، تُتيح البرمجة بالشعور العام للمطورين أتمتة عمليات التطوير وإنشاء النماذج الأولية بسرعة باستخدام بضعة أوامر مكتوبة بلغة طبيعية تستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أو الأنظمة القائمة على الوكلاء.

كلمة "vibe" تحمل طابعًا غير رسمي وارتجالي، وقد كان هذا مناسبًا في المراحل الأولى من استكشاف البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لكنه لم يَعُد يعكس واقع المطورين اليوم في ظل تزايد حذرهم تجاه وكلاء البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي.

ومن دون الخبرة المناسبة في استخدام نماذج اللغة الكبيرة لأغراض هندسة البرمجيات، يمكن أن تنتج البرمجة الحدسية ما يُعرف باسم “AI slop” (مخرجات رديئة من الذكاء الاصطناعي)؛ أي كودًا برمجيًا غير مفيد، أو يتسبب في كسر الكود القائم. وغالبًا ما يزيد هذا الكود المعطوب من الدين التقني لدى الفرق الهندسية، إذ تقضي جزءًا كبيرًا من وقتها في فهمه، وتصحيح أخطائه (debugging)، وإعادة هيكلته (refactoring).

وفي المقابل، يقدّم Karpathy على منصة X تفصيلًا مختلفًا لمصطلح “الهندسة الوكيلية”، على النحو التالي:

• "الوكلاء": تتولى مجموعة من الوكلاء تنسيق عملية كتابة التعليمات البرمجية، بينما يشرف المطور البشري على النتائج ويتحقق من صحتها. وخلال تنفيذ النظام متعدد الوكلاء للمهام الفرعية المختلفة، يظل الإنسان جزءًا من العملية لاتخاذ القرار والمراجعة.
• "الهندسة": يتطلب استخدام مهام سير العمل القائمة على الوكلاء لإنتاج تعليمات برمجية ذات جودة عالية مستوىً من الخبرة يضمن عدم التأثير سلبًا في جودة البرمجيات، وهي مهارة يمكن تطويرها وتحسينها مع الوقت.

هل تريد معرفة كيف تغيّر الهندسة الوكيلية دور مهندسي البرمجيات؟ شاهد «Agentic Engineering vs. Software Engineering: Beyond Vibe Coding» لتستكشف كيف تختلف الهندسة الوكيلية عن تطوير البرمجيات التقليدي، وكيف يمكن للمطوّرين العمل جنبًا إلى جنب مع وكلاء الذكاء الاصطناعي.

وتعمل الهندسة الوكيلية من خلال الجمع بين الخبرة الهندسية البشرية ووكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ مهام محددة في تطوير البرمجيات. فبدلًا من مطالبة نظام ذكاء اصطناعي بتوليد تطبيق كامل من موجّه واحد فقط، يحدّد المطوّرون الأهداف، ويقسّمون العمل المعقّد إلى مهام يمكن إدارتها، ويزوّدون الوكلاء بالسياق والأدوات اللازمة، ثم يراجعون العمل الناتج ويتحققون منه.

وعادةً ما يتضمن سير عمل الهندسة الوكيلية الخطوات التالية:

1. تحديد الهدف والمتطلبات. وفي هذه الخطوة، يحدّد المطوّرون ما ينبغي للبرنامج أو الميزة تحقيقه، إلى جانب المتطلبات التقنية والقيود ومعايير الجودة.

2. تقسيم العمل إلى مهام. وهنا يُقسَّم عمل التطوير المعقّد إلى مهام أصغر ومحددة بوضوح، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تنفيذها، مثل كتابة الكود البرمجي، أو تحديث الوثائق، أو إنشاء الاختبارات، أو اكتشاف الأخطاء البرمجية (bugs).

3. إسناد المهام إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. وفي هذه الخطوة، يختار المطوّرون الوكلاء أو يهيئونهم لمهام محددة، ويمنحونهم إمكانية الوصول إلى الكود البرمجي والوثائق وأدوات التطوير ذات الصلة، إضافةً إلى أي سياق آخر يحتاجون إليه للعمل بفعالية.

4. تنسيق عمل الوكلاء وتوجيههم. حيث يقدّم المطوّرون التعليمات، ويحدّدون الاعتماديات بين المهام، ويقرّرون متى يمكن للوكلاء العمل باستقلالية، ومتى تتطلب مخرجاتهم تدخلًا بشريًا.

5. مراجعة المخرجات والتحقق منها. حيث يقيّم المهندسون البشريون الكود البرمجي الذي أنشأه الوكلاء وغيره من المخرجات، من حيث الصحة، والأمان، والأداء، وقابلية الصيانة، ومدى توافقه مع المتطلبات. ويمكن للاختبارات الآلية وغيرها من أدوات التقييم أن تدعم هذه العملية.

6. التكرار والتنقيح. يمكن للوكلاء تنقيح عملهم بناءً على نتائج الاختبارات، أو ملاحظات المطوّرين، أو تغيّر المتطلبات. ويواصل المطوّرون توجيه العملية إلى أن تلبّي المخرجات المعايير المطلوبة.

7. دمج التغييرات المعتمدة. وبعد مراجعة العمل والتحقق منه، يدمج المطوّرون الكود الناتج في سير عمل تطوير البرمجيات الأوسع، وفي قاعدة الكود الجاهزة للإنتاج.

ويتمثل الفارق الأساسي في أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يتولون جانبًا كبيرًا من التنفيذ، بينما يظل المهندسون مسؤولين عن توجيه العمل، واتخاذ القرارات التقنية عالية المستوى، وضمان جودة النتيجة النهائية. وبهذا تستطيع المؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي فيما يتجاوز توليد الكود البرمجي، مع الحفاظ على التقدير الهندسي والإشراف اللازمَين لتطوير البرمجيات على نحو احترافي.

يمكن للمؤسسات تبنّي الهندسة الوكيلية من خلال إرساء الحوكمة المناسبة، وتزويد المطوّرين بالمهارات اللازمة للعمل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، وإنشاء البنية التحتية التقنية المطلوبة لدعم سير العمل القائم على الوكلاء. ويشمل ذلك تزويد الوكلاء بالسياق التنظيمي ذي الصلة، وتقسيم أعمال التطوير إلى مهام يمكن إدارتها، ووضع عمليات واضحة للإشراف البشري والتحقق من المخرجات.

ويمكن للمؤسسات اتخاذ عدة خطوات لدعم عملية التبنّي.

ومجتمعةً، يمكن لهذه الممارسات أن تساعد المؤسسات على الانتقال من التجريب بأدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى نهج أكثر تنظيمًا للهندسة الوكيلية، حيث يتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي مهام تطوير متزايدة التعقيد تحت إشراف بشري مناسب. 

تُتيح الهندسة القائمة على الوكلاء الانتقال من المنطق البرمجي الحتمي إلى بيئة تعتمد على التقييمات الاحتمالية واتخاذ القرارات بصورة أكثر مرونة. ولذلك، فهي تتطلب تحولًا جوهريًا في طريقة تفكير المؤسسات وآليات عمل فِرق الهندسة.

ومع استمرار تطور مشهد تطوير البرمجيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تتطور المصطلحات المستخدمة أيضًا. ورغم أن الهندسة القائمة على الوكلاء تقدِّم اليوم وصفًا أكثر نضجًا ودقة لكيفية تعاون المطورين مع الأنظمة المستقلة، فإن الممارسات المرتبطة به ستواصل التطور مع ازدياد قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي. وخلال السنوات المقبلة، من المتوقع أن يصبح الوكلاء قادرين على التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا.

في الوقت نفسه، سيتحول دور المطورين تدريجيًا من مجرد كتابة التعليمات البرمجية إلى تصميم هذه الأنظمة والإشراف عليها وتوجيه سلوكها. سواء أكنت مهندسًا للذكاء الاصطناعي أم مطور تطبيقات متكاملة أم عالم بيانات أم في بداية رحلتك مع البرمجة، فإن المبادئ الأساسية المتمثلة في الإشراف البشري وفهم تصميم الأنظمة واتخاذ القرارات التي تتطلب قدرًا عاليًا من التقدير، ستظل حجر الأساس.

إذا لم تكن متأكدًا من نقطة البداية، فابدأ بخطوات صغيرة. استكشِف أحد مهام سير العمل القائمة على الوكلاء، سواء أكان مفتوح المصدر أم بمستوى المؤسسات، وجرِّبه مع فريقك لترى الإمكانات التي يمكن أن يقدمها.