تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) هو عملية تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين المتعددين داخل نظام موحَّد لتحقيق الأهداف المشتركة بكفاءة.
بدلاً من الاعتماد على حل واحد للذكاء الاصطناعي متعدد الأغراض، يعتمد تنسيق الوكلاء الذكاء الاصطناعي على شبكة من الوكلاء، كل منهم مصمم لمهام معينة، ويتعاونون معًا بهدف أتمتة سير العمل المعقد.
لفهم تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كامل، يتعين أولا فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي أنفسهم. يتضمن ذلك فهم الاختلافات بين نوعين رئيسيين من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي ينشئ محتوى أصليا بناء على موجِّه المستخدم، و الذكاء الاصطناعي الفاعل، الذي يتخذ القرارات ويعمل بشكل مستقل على تحقيق أهداف معقدة بأقل قدر من الإشراف.
يتواجد مساعدو الذكاء الاصطناعي ضمن سلسلة متصلة، بدءًا من روبوتات المحادثة التي تستند إلى قواعد، مرورًا بمساعدين افتراضيين أكثر تقدمًا ومساعدين يعملون بالذكاء الاصطناعي التوليدي و النماذج اللغوية الكبيرة بإمكانهم التعامل مع مهام تتألف من خطوة واحدة. في قمة هذا التطور نجد وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذين يعملون بشكل مستقل. يقوم هؤلاء الوكلاء باتخاذ قرارات، وتصميم عمليات سير عمل ويستخدمون عمليات استدعاء للمهام من أجل الاتصال بأدوات خارجية، مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، ومصادر البيانات، وعمليات البحث على الويب، وحتى وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين لسد الفجوات في معرفتهم. هذه هو المقصود بالذكاء الاصطناعي الفاعل.
وكلاء الذكاء الاصطناعي متخصّصون، ما يعني أن كلًّا منهم تم تحسينه لأداء وظيفة معينة. يختص بعض الوكلاء بمهام الأعمال والتعامل المباشر مع العملاء مثل الفواتير، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، والجدولة، وصناعة القرارات، في حين يتعامل آخرون مع مهام تقنية مثل معالجة اللغة الطبيعية واسترجاع البيانات والأتمتة. يعتمد هؤلاء الوكلاء في الغالب على نماذج LLM المتقدمة مثل ChatGPT-4o من OpenAI أو Gemini من Google، وذلك بفضل قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تمكِّنها من إنتاج ردود شبيهة بالبشر والتعامل مع المهام المعقدة بشكل مستقل.
تنشأ الأنظمة متعددة الوكلاء (MAS) عندما يتعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، سواء بشكل منظم أو لا مركزي، لحل المهام المعقدة بشكل أكثر كفاءة من الوكيل الفردي.
في الواقع، تعمل تنسيقات وكيل الذكاء الاصطناعي مثل السيمفونية الرقمية. كل وكيل يؤدي دورًا مميزًا، ويُدار النظام بواسطة منظم، سواء كان وكيل الذكاء الاصطناعي أو إطار العمل، الذي ينسق تفاعلاتها. يساعد المنسق في مزامنة هذه العوامل المتخصصة، ما يضمن تنشيط العامل المناسب في الوقت المناسب لكل مهمة. يعد هذا التنسيق أساسًا في التعامل مع سير العمل المتعدد الأبعاد، حيث يساهم في تحسين كفاءة العمليات وضمان سلاستها.
على سبيل المثال، وفي إطار أتمتة خدمة العملاء، قد يحدد وكيل التنسيق (النظام المسؤول عن إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي) ما إذا كان يجب تعيين وكيل فوترة أو وكيل دعم فني، ما يساهم في ضمان تقديم مساعدة سلسة وملائمة للعملاء. في أنظمة MAS، يمكن للوكلاء التنسيق بشكل مستقل وديناميكي، حيث يتواصلون معًا لحل القضايا بشكل تعاوني (راجع "أنواع تنسيق الذكاء الاصطناعي" أدناه)
تتمثل فوائد تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي في الصناعات ذات الاحتياجات المعقدة والديناميكية، مثل عمليات التواصل والبنوك والرعاية الصحية في تحسين الكفاءة والمرونة. من خلال نشر وكلاء متخصصين مدربين على مجموعة البيانات المستهدفة وسير العمل، يمكن للشركات تعزيز الكفاءة التشغيلية وتحسين عملية صناعة القرار وتوفير نتائج دقيقة وفعّالة تتناسب مع السياق لكل من الموظفين والعملاء.
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
مع تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، أصبح من الواضح أن الاعتماد على نموذج واحد أو وكيل واحد للتعامل مع المهام المعقدة ليس كافيًا. هذا يعود إلى عدة أسباب: الأنظمة المستقلة عادةً ما تفتقر إلى التعاون الفعّال بسبب تقسيمها عبر سحابة متعددة وتطبيقات مختلفة، ما يسبب عزلة العمليات ويؤثر على الكفاءة. يساهم تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي في سد هذه الفجوات، حيث يتيح للعديد من الوكلاء العمل معًا بكفاءة، ما يضمن تنفيذ المهام المتقدمة بسلاسة.
في التطبيقات الكبيرة مثل الرعاية الصحية، والمالية، وخدمة العملاء، يتطلب الأمر غالبًا تعاون العديد من الوكلاء للتعامل مع جوانب متعددة من المهمة. على سبيل المثال، في قطاع الرعاية الصحية، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التنسيق بين أدوات التشخيص وأنظمة إدارة المرضى وسير العمل من أجل تبسيط العمليات وتحسين دقة العلاج. في غياب التنسيق، قد تعمل هذه العوامل بشكل منفصل، ما يتسبب في عدم الكفاءة أو التكرار أو وجود ثغرات في التنفيذ.
من خلال إدارة التفاعلات بين الأنظمة متعددة الوكلاء، يساعد التنسيق على ضمان مساهمة كل وكيل بفعالية في تحقيق هدف مشترك، فهو يحسِّن سير العمل ويقلل الأخطاء ويعزز قابلية التشغيل البيني، ما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتخصيص الموارد وتحديد أولويات المهام والاستجابة للظروف المتغيرة في الوقت الفعلي. وتُعد هذه القدرة ذات قيمة في المجالات التي تتطلب تحسينًا مستمرًا مثل سلسلة التوريد والمساعد الرقمي.
مع استمرار تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ضرورة لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناتهم.
تتوافر عدة أنواع من تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تجمع أنظمة العالم الحقيقي بين أنماط تنسيق متعددة لتحقيق نتائج أكثر فعالية.
التنسيق المركزي: يعمل وكيل تنسيق واحد للذكاء الاصطناعي بمثابة "العقل المدبر" للنظام، حيث يقوم بتوجيه جميع الوكلاء الآخرين وتعيين المهام واتخاذ القرارات النهائية. ويساعد هذا النهج المنظم على ضمان الاتساق والتحكم وسير العمل المتوقع.
التنسيق اللامركزي: يبتعد هذا النموذج عن الكيان الواحد المسيطر، ما يُتيح للأنظمة متعددة الوكلاء (MAS) العمل من خلال التواصل المباشر والتعاون. يتخذ الوكلاء قرارات مستقلة أو يتوصلون إلى إجماع جماعي. وهذا الأمر يجعل النظام أكثر قابلية للتوسع وأكثر مرونة، حيث لا يؤدي فشل عنصر واحد إلى تعطيله بالكامل.
التنسيق الهرمي: في هذا النموذج، يتم ترتيب وكلاء الذكاء الاصطناعي في طبقات، مشابهةً لهياكل القيادة المتدرجة. يُشرف وكلاء التنسيق في المستويات العليا على الوكلاء في المستويات الأدنى، ما يحقق توازنًا بين التحكم الاستراتيجي والتنفيذ الموجَّه للمهام. يتيح ذلك سير عمل أكثر تنظيمًا، مع الحفاظ في الوقت نفسه على قدرة الوكلاء المتخصصين على العمل بقدر من الاستقلالية. إذا أصبحت البنية الهرمية صارمة أكثر من اللازم، فقد تتأثر القدرة على التكيُّف سلبًا.
التنسيق المتحد: يركِّز هذا النهج على التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين أو المؤسسات المنفصلة، ما يسمح لها بالعمل مع بعضها دون مشاركة البيانات مشاركةً كاملة أو تخليها عن تحكمها في أنظمتها الخاصة. يُعَد هذا مفيدًا بشكل خاص في الحالات التي تمنع فيها مسائل الخصوصية أو الأمان أو القيود التنظيمية تبادل البيانات بحرية، كما في مجالات الرعاية الصحية أو الخدمات المصرفية أو التعاون بين الشركات.
يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على إدارة وأتمتة عناصر الذكاء الاصطناعي المختلفة - مثل التعلم الآلي، وخطوط أنابيب البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات - لضمان تكاملها وعملها بشكل فعال داخل النظام. يهدف إلى تحسين الأداء، وأتمتة المهام المتكررة، ودعم قابلية التوسع والأداء على مستوى النظام.
تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي هو جزءًا من تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، وهم كيانات برمجية قادرة على اتخاذ قرارات مستقلة واتخاذ الإجراءات اللازمة. يساهم في تعزيز التعاون بين الوكلاء وتوزيع المهام، ما يساهم في تحسين هيكلة سير العمل.
يذهب التنسيق متعدد الوكلاء إلى أبعد من ذلك، حيث يدير العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا على حل المشاكل المعقدة. يقوم التنسيق بإدارة التواصل، توزيع الأدوار، وحل النزاعات لضمان عمل الوكلاء بشكل منسجم.
تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي هو عملية منظمة تهدف إلى ضمان التعاون السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي. يهدف ذلك إلى إدارة الوكلاء المتخصصين بكفاءة، ما يتيح لهم إتمام المهام، ومشاركة تدفق البيانات، وتحسين سير العمل بشكل مستقل.
يتم تصميم وتهيئة وتنفيذ الخطوات الأولى بواسطة البشر، مثل مهندسي الذكاء الاصطناعي والمطورين وخبراء الأعمال. بعد إعداد وكيل المنسق، يقوم بإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، وتوزيع المهام، وتنظيم سير العمل، وتعزيز التعاون في الوقت الفعلي.
تتضمن العملية بشكل عام خطوات رئيسية التالية:
قبل تنفيذ التنسيق، تقوم المؤسسات بتقييم النظام البنائي الحالي للذكاء الاصطناعي وتحديد العمليات التي يمكن تحسينها من خلال التنسيق بين الوكلاء. يحدد فريق التنسيق أهدافًا واضحة، ويضع نطاق التكامل، ويختار تقنيات الذكاء الاصطناعي الأنسب.
يختار مهندسو ومطوِّرو الذكاء الاصطناعي وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين في مهام معينة، مثل تحليل البيانات، أو الأتمتة، أو صناعة القرار. يستخدم هؤلاء الوكلاء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي لتحسين وظائفهم.
يعمل مهندسو الأنظمة على دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي المختارين في إطار تنسيق موحد، مع تصميم سير العمل الذي يسهم في تواصل سلس بين الوكلاء. يتضمن هذا ما يلي:
عند اكتمال العملية، يتولى الوكيل المنسق تنفيذ المهام بشكل فوري وفعّال.
يحدد المنظم بشكل ديناميكي الوكلاء الأنسب استنادًا إلى البيانات الفورية، مع موازنة أحمال التشغيل وتطبيق القواعد المُحددة مسبقًا.
تقوم منصة المنسق بإدارة تسلسل المهام وتنفيذها، ما يساهم في ضمان التنسيق السلس بين الوكلاء. وهذا يشمل:
لتجنب العمل الزائد وضمان الدقة، يتبادل وكلاء الذكاء الاصطناعي البيانات بشكل مستمر ويحافظون على قاعدة معرفية موحدة. يوافي المنسق الوكلاء بالتحديثات السياقية في الوقت الفعلي.
يقوم المنسق بمراقبة أداء الوكيل، ويكشف الثغرات، مع إمكانية تعديل سير العمل بشكل ذاتي. يحتاج الإشراف البشري عادةً لتحسين الاستراتيجية أو إعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو تعديل قواعد التنسيق لتحقيق تحسينات مستدامة.
يوفر تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا الرئيسية عبر مختلف الصناعات، ما يجعله نهجًا قيمًا للشركات التي تسعى لتحسين عملياتها وتفاعلاتها مع العملاء..
تعزيز الكفاءة: يساهم تنسيق الوكلاء المتخصصين المتعددين في تبسيط سير العمل وتقليل التكرار وتحسين الأداء التشغيلي العام للشركات.
المرونة والقدرة على التكيف: يتيح تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إمكانية تكييف العمليات بسرعة مع تغيُّر ظروف السوق.
تجارب محسنة: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المنظّمين تعزيز الكفاءة التشغيلية وتقديم دعم أكثر دقة وتخصيصاً، ما يؤدي إلى تجارب أكثر إرضاءً للعملاء والموظفين.
زيادة الموثوقية وتحمّل الأخطاء: يمكن لوكلاء آخرين التخفيف من فشل أحد الوكلاء، ما يعزز موثوقية النظام ويساعد في ضمان استمرار تقديم الخدمة.
تدفقات عمل ذاتية التحسين: بخلاف أنماط التكامل التقليدية، يسمح تنسيق الوكلاء بإنشاء تدفقات عمل قادرة على التكيف بشكل مستقل مع البيانات الجديدة والمتطلبات المتغيرة، ما يؤدي إلى تحسينها تدريجياً.
قابلية التوسع: يتيح تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسات إمكانية التعامل مع الطلب المتزايد دون المساس بالأداء أو الدقة.
يأتي تنسيق وكيل الذكاء الاصطناعي مع العديد من التحديات، ولكن لكل منها حلول محتملة. عند مواجهة هذه التحديات، يمكن أن يصبح تنسيق وكيل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وقابلية للتوسع ومرونة.
اعتمادية الوكلاء المتعددين: عند نشر أطر العمل متعددة الوكلاء، قد يحدث خلل في النظام. وقد تكون الأنظمة المعتمدة على نفس نماذج الأساس عرضة لنقاط ضعف مشتركة، ما يزيد من خطر حدوث فشل شامل لجميع الوكلاء المعنيين أو يجعلهم أكثر عرضة للهجمات الخارجية. ويبرز ذلك أهمية إدارة البيانات في بناء نماذج الأساس وعمليات التدريب والاختبار الدقيقة.
التنسيق والتواصل: إذا لم يتفاعل الوكلاء بشكل صحيح، فقد ينتهي بهم الأمر إلى العمل ضد بعضهم البعض أو التسبب في تكرار الجهود. ولتجنب ذلك، من الضروري وضع بروتوكولات واضحة وواجهات برمجة تطبيقات موحدة وأنظمة موثوقة لتبادل الرسائل لضمان سير العمل بسلاسة.
قابلية التوسع: مع تزايد عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي، أصبحت إدارة الأداء والنظام بفعالية أكثر صعوبة. قد يواجه نظام التنسيق المصمم بشكل غير جيد صعوبة في التعامل مع أعباء العمل المتزايدة، ما يؤدي إلى تأخير أو فشل النظام. يمكن تفادي ذلك باستخدام نماذج التنسيق اللامركزي أو الهرمي التي تضمن توزيع عملية صناعة القرار، ما يقلل من المخاطر المرتبطة بنقاط الفشل أو الاختناق.
تعقيد صناعة القرار: في البيئات متعددة العوامل، يمكن أن يكون تحديد كيفية تخصيص المهام وتنفيذها معقداً للغاية، فمن دون هيكل واضح، قد يكافح الوكلاء لاتخاذ القرارات، لا سيما في البيئات الديناميكية التي تتغير فيها الظروف بشكل متكرر. يمكن أن يساعد التعلم المعزز وخوارزميات تحديد الأولويات والأدوار المحددة مسبقا في ضمان أن يتمكن الوكلاء من تحديد مهامهم بشكل مستقل مع الحفاظ على الكفاءة.
تحمّل الأخطاء: ماذا يحدث إذا تخلف الوكيل أو المنسق نفسه؟ يعد تحمل الأعطال أمرًا حيويًا ويجب تعزيزه من خلال تصميم آليات لتجاوز الأعطال واستراتيجيات الشفاء الذاتي، ما يتيح للنظام التعافي تلقائيًا دون الحاجة إلى تدخل بشري.
خصوصية البيانات: كثيراً ما يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بمعالجة المعلومات الحساسة ومشاركتها، ما يثير مخاوف بشأن أمن البيانات. للتقليل من هذه المخاطر، يتعين على المؤسسات تبني بروتوكولات تشفير متقدمة، وتطبيق ضوابط وصول صارمة، والاستفادة من تقنيات التعلم الموحد التي تمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التحسين التعاوني دون إفشاء البيانات غير المنسقة.
القدرة على التكيف والتعلم: يجب أن يتكيف وكلاء الذكاء الاصطناعي باستمرار مع المهام والتحديات الجديدة، فقد تصبح الأنظمة التي تتطلب تحديثات يدوية مستمرة غير فعالة ومكلفة في الصيانة. ومن أجل تعزيز القدرة على التكيف، يمكن دمج تقنيات التعلم الآلي، والمراقبة المستمرة، وحلقات التعليقات في عملية التنسيق. تتيح هذه الأساليب لوكلاء الذكاء الاصطناعي إمكانية تحسين سلوكهم مع مرور الوقت، ما يعزز الأداء الفردي وأداء النظام ككل دون الحاجة لتدخل بشري مستمر.
تمكين المطورين من إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي ونشرهم ومراقبتهم باستخدام استوديو IBM watsonx.ai.
حقِّق إنتاجية غير مسبوقة مع مجموعة من أكثر الحلول تكاملًا في القطاع لمساعدة الأعمال على بناء وتخصيص وإدارة وكلاء ومساعدي الذكاء الاصطناعي.
تحقيق وفورات في التكاليف تزيد على 90% باستخدام نماذج Granite الصغيرة والمفتوحة المصممة لتعزيز كفاءة المطوِّرين. تقدِّم هذه النماذج الجاهزة للمؤسسات أداءً استثنائيًا في معايير الأمان، وتتفوق في مجموعة واسعة من المهام المؤسسية من الأمن الإلكتروني إلى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).