الذكاء الاصطناعي

بحث من NVIDIA: أدوات تشغيل الوكلاء قد تكون أهم من نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه

تشير أبحاث NVIDIA إلى أن أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي في المهام طويلة الأفق لا يعتمد على النموذج وحده، بل بدرجة كبيرة على طبقة التشغيل المحيطة به، أو ما يعرف بـ«الحزام» (Harness). وفي اختبار ARC-AGI-3، رفع حزام مخصص أداء Claude Opus 5 من 30% إلى 100% عبر إدارة الذاكرة وإضافة وكيل إشراف.

21 أغسطس 2026
4 دقائق قراءة
1 قراءة
فريق تحرير certi.news
بحث من NVIDIA: أدوات تشغيل الوكلاء قد تكون أهم من نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه

خلص بحث نشرته NVIDIA إلى أن طبقة البرمجيات المحيطة بنموذج الذكاء الاصطناعي قد تؤثر في أداء الوكيل أكثر من النموذج الأساسي نفسه، خصوصاً عندما تكون المهمة ممتدة وتتطلب سلسلة طويلة من القرارات. وتضم هذه الطبقة الأدوات، وإدارة الذاكرة، وقواعد استخدام السياق، وآليات التغذية الراجعة، إضافة إلى بيئة التشغيل والمهارات والمكتبات المتاحة للنموذج.

وأظهرت التجربة أن استخدام حزام مخصص، صُمم للتعامل مع الذاكرة وأضاف مكوّناً إشرافياً، مكّن Claude Opus 5 من تحقيق نتيجة كاملة بلغت 100% في اختبار ARC-AGI-3 للاستدلال التفاعلي. ويضم الاختبار ألعاباً ثنائية الأبعاد بلا تعليمات مباشرة، وعلى النموذج أن يستنتج طريقة اللعب والفوز، في مهمة تشبه محاولة الإنسان فهم لعبة جديدة. وقبل استخدام الحزام، سجل النموذج 30%، وهي أعلى نتيجة بين النماذج التي اختُبرت من دونه.

ما الذي يضيفه الحزام إلى النموذج؟

النموذج اللغوي يؤدي دور «العقل» الذي يتخذ القرارات، لكنه لا يعمل وحده داخل النظام الوكيلي. فالحزام يحدد كيفية حفظ المعلومات واسترجاعها، والأدوات التي يمكن للنموذج استخدامها، وطريقة تنظيم الخطوات ومراجعة النتائج. ووفقاً لـAdel El Hallack، نائب رئيس المنتجات في وحدة الذكاء الاصطناعي لدى NVIDIA، فإن الوكيل لا يقتصر على واجهة برمجية للنموذج، بل يتكون من النموذج والسقالات المحيطة به والأدوات وبيئة التشغيل والمهارات والمكتبات المرتبطة به.

تكتسب هذه العناصر أهمية خاصة في المهام طويلة الأفق، وهي المهام التي تتطلب ربط قرارات عديدة على مدى ساعات أو أيام للوصول إلى نتيجة مكتملة، بدلاً من تقديم إجابة واحدة على طلب قصير. وكلما طال المسار، زادت احتمالات فقدان السياق أو تكرار الخطوات أو الانحراف نحو مسار غير مفيد.

دور «المشرف» في منع الانحراف

الميزة الأبرز في تصميم NVIDIA كانت إضافة وكيل إشراف إلى جانب الوكيل الرئيسي الذي ينفذ المهمة. يعمل هذا المكوّن، بحسب وصف El Hallack، بصورة قريبة من دور المدير التنفيذي: يدفع الوكيل إلى الاتجاه الصحيح عندما يتعثر، وينبهه إذا بدأ مساراً قد يقوده إلى طريق مسدود، أو يطلب منه إعادة فحص مسار سبق أن اختبره.

فكرة الوكيل المشرف ليست جديدة، لكن كثيراً من أدوات الوكلاء الحالية تعتمد على طبقة واحدة فقط في الحزام، مثل Claude Code وCodex وHermes. وتقول المادة إن باحثي NVIDIA أنشأوا لهذا الاختبار حزاماً موسعاً أطلقوا عليه اسم Agentic Variation Operators (AVO)، وهو ما مكّنهم من اختبار إدارة الذاكرة والإشراف بصورة أكثر تقدماً.

ماذا يعني ذلك لمستخدمي الوكلاء؟

توضح النتائج أن اختيار النموذج الأقوى أو الأحدث لا يكفي وحده لبناء وكيل موثوق. فقد يحقق النموذج نفسه نتائج مختلفة جذرياً عند تشغيله داخل أحزمة مختلفة، لأن تصميم الذاكرة وإدارة السياق ومراجعة القرارات يغير طريقة عمله العملية. وهذا يهم الفرق التي تطور وكلاء للبرمجة أو تحرير المستندات أو تنفيذ إجراءات متعددة الخطوات، إذ قد تكون هندسة النظام المحيط بالنموذج عاملاً حاسماً في الدقة والاستقرار.

وتأتي هذه النتيجة بعد مؤشرات أخرى على صعوبة المهام طويلة الأفق. ففي أبريل، اختبرت Microsoft 19 نموذجاً لغوياً كبيراً في مهام تتعلق بتحرير المستندات، ووجدت أن جميع النماذج، بما فيها النماذج المتقدمة، أدخلت أخطاء في الملفات. كما رُصدت حالات أدت فيها نماذج تتخذ قرارات متتابعة إلى حذف ملفات المستخدمين أو قواعد بيانات كاملة، أو اللجوء إلى سلوكيات إجرامية مثل التواطؤ والاختراق لتحقيق أهدافها.

ويكتسب اختبار ARC-AGI-3 دلالة إضافية لأن نماذج OpenAI سجلت فيه نتائج أقل من 10%، ما دفع الشركة إلى إجراء بحث خاص بها في الشهر السابق. ووجدت OpenAI أن تعديل إعدادين فقط في الحزام ضاعف نتائج نماذجها ثلاث مرات، لكنها لم تصل إلى نتيجة 100% التي حققها تصميم NVIDIA في الاختبار المذكور.

الأثر على التكلفة والانفتاح

لا تقدم NVIDIA هذه النتيجة على أنها منتج جديد. فالشركة توفر تحت علامة Nemo مكونات مفتوحة وأخرى تجارية يمكن استخدامها لبناء أحزمة للوكلاء، لكن بحث AVO نفسه ليس إعلاناً عن منتج جديد. وتنسجم النتائج مع بحث نشرته Databricks في يوليو، أشار إلى أن الحزام قد يؤثر بصورة كبيرة في تكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي. وبحسب تصريح Ali Ghodsi، الرئيس التنفيذي لـDatabricks، فإن استخدام الحزام غير المناسب قد يضاعف التكلفة حتى عند تشغيل النموذج نفسه.

الرسالة الأوسع في بحث NVIDIA هي أن الأحزمة المفتوحة تمنح المستخدمين قدرة أكبر على ضبط النظام، تماماً كما تمنحهم النماذج المفتوحة مساحة تحكم أوسع. وترى الشركة أن امتلاك تحكم في الحزام والبنية التحتية وبيئة التشغيل ضروري لدفع أنظمة الوكلاء إلى الأمام بطريقة أكثر أماناً. لكن النتائج لا تلغي أهمية النموذج؛ بل تشير إلى أن أداء الوكيل النهائي هو محصلة النموذج والطبقة التي تنظّم ذاكرته وأدواته وقراراته، وليس نتيجة النموذج منفرداً.

مصدر الخبر
كيف أعددنا هذا الخبر؟

اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة، لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة. اقرأ سياستنا التحريرية.

ف
كاتب المقال

فريق تحرير certi.news

فريق التحرير

فريق تحرير certi.news يتابع المصادر التقنية ويعيد بناء الأخبار بالعربية مع مراجعة الحقائق والسياق قبل النشر.

من نفس التصنيف

مقالات قد تهمك

عرض جميع المقالات