خبراء الصناعة يجتمعون معًا، التفكير والابتكار في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي

null

如今，اقتصاد الوكلاء لم يعد مفهومًا خياليًا، بل إن ما يجلبه ليس مجرد قفزة في الكفاءة، بل أيضًا إعادة بناء أنماط تنظيم الاقتصاد وإعادة توزيعه. وبشكل خاص، أدى ازدهار مشروع OpenClaw مفتوح المصدر عالميًا إلى دفع نماذج اللغة الكبيرة للخروج من المختبر إلى تطبيقات واسعة النطاق، ما جعل جميع الأطراف تتسابق للانضمام إلى معركة بوابات الوكيل.

فما هي نماذج اللغة الكبيرة التي ينبغي اختيارها فعلًا؟ هل يمكن لموارد الرمز أن تكون كافية لدعم الاستخدام طويل الأمد؟ ألا يتسبب عدم اللحاق بموضة OpenClaw (جراد البحر) في إقصائك من قبل العصر؟ في خضم هذا التحول السريع المتسارع في عالم الذكاء الاصطناعي، كيف يتصرف الفرد وكيف يحقق اختراقًا؟

وبحمل هذه التساؤلات، في 3 أبريل، نظمت كل من Xujiahui Tech Innovation في شنغهاي، وجمعية شنغهاي للتوافق اللامركزي للتقنيات الموزعة، وPANews، وشركة مانكون للمحاماة، فعالية بعنوان: "توقف عن القلق من 'جراد البحر'".

في مداخلة بعنوان "احتضان موجة الذكاء الاصطناعي غير القابلة للتنبؤ"، صرّح كبير مهندسي معماريات شجرة Conflux Li Chenxing بأن الاتجاه الحتمي في المرحلة التقنية الحالية هو منح مزيد من الاستقلالية للذكاء الاصطناعي، بدلًا من تقييده بشكل مفرط اعتمادًا على خبرات البشر المحدودة. إن مشكلة "الافتقار إلى التفكير" التي يظهرها الذكاء الاصطناعي حاليًا تعود جوهريًا إلى أنه في البيئات المعقدة لا يستطيع الالتقاط بثبات والاحتفاظ بشكل مستمر بقيود السياق الحاسمة. ومن منظور البنية التقنية، يعتمد الذكاء الاصطناعي أساسًا على ذاكرة المعلمات وذاكرة السياق والذاكرة الخارجية، لكن لا تزال هذه الآليات تعاني من صعوبات في التحديث، وقيود على النافذة، ونقص في كفاءة الاستدعاء. لذلك، ينبغي في المستقبل التركيز على تعزيز قدرة استدعاء الذاكرة الخارجية، واستكشاف آليات التعلم المستمر وإعادة استخدام الخبرة، وترسيخ الذاكرة القائمة على الخبرة تدريجيًا عبر ممارسات في المجالات المتخصصة، لتحسين اكتمال وموثوقية قرارات الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات معقدة حقيقية.

وأضاف أيضًا أن التقدم الأساسي للذكاء الاصطناعي حاليًا يتمثل في تعزيز قدرات التحليل الذاتي والتأمل الذاتي، وفي المستقبل ومع تحسن قدرات الذاكرة، من المتوقع كسر عنق الزجاجة الرئيسي، وإحداث تأثير عميق في مختلف القطاعات. على سبيل المثال، في الوقت الراهن، ظلّت الإمكانات في أنظمة الهوية الرقمية والدفع الرقمي محكومة بمتطلبات التطوير وعقبات المستخدم؛ لكن من المتوقع أن يطلق الذكاء الاصطناعي قيمتها عبر خفض تكاليف التطوير واستبدال عملية تعلم المستخدم بوكلاء. وبشكل عام، لا ينبغي اعتبار الذكاء الاصطناعي تهديدًا للوظائف، بل أداة محورية تدفع تحسين الإنتاجية وولادة فرص جديدة؛ وينبغي للفرد وللصناعة الحفاظ على عقلية منفتحة، والقيام باستكشاف نشط لمسارات دمج الذكاء الاصطناعي.

وقال مهندس معماريات منتج Tencent Cloud Workbuddy Feng Heqing إن قدرات نماذج اللغة الكبيرة تتحسن بشكل ملحوظ، ما جعل الذكاء الاصطناعي ينتقل من دعم بدائي يقتصر على إكمال الكود إلى قدرته على إنجاز مهام معقدة بشكل مستقل؛ وتتمثل القدرات الأساسية للوكلاء المخصصة في دعم المهام على مستوى العملية بالكامل، والتعاون بين أدوار متعددة، ونظام ذاكرة متعدد الطبقات، وتفكيك ذكي للمهام بناءً على السياق. كما يمكن تحقيق تبادل البيانات بين المهام والمعالجة المتوازية عبر تنسيق عدة وكلاء، وفي جانب الأمان يتم اعتماد التخزين المحلي للبيانات وآلية تأكيد البشر يدويًا على العمليات الرئيسية لضمان أمان البيانات. وعلى مستوى التطبيق، يغطي WorkBuddy سيناريوهات مكتبية نموذجية مثل فرز السير الذاتية، والتوليد التلقائي لـ PPT، وتحليل البيانات وتجميع التقارير الأسبوعية، ويمكن عبر قدرات التكامل على مستوى المؤسسات ربطه بأنظمة مثل QWeChat، لتحقيق إدارة مهام موحدة. وتعتمد بنية التكنولوجيا على تطوير كامل المكدس ذاتيًا، وعزل بيئة التنفيذ، والتحكم بصلاحيات على مستوى المؤسسة، مع دعم النشر محليًا وعلى السحابة. ومن ناحية نموذج الأعمال، يمكن استهداف المستخدمين في مجالات تطوير المؤسسات ومناصب المكتب الرقمية عالية التكرار. وبشكل عام، يهدف WorkBuddy إلى تحسين إنتاجية الشركات من خلال قدرات الوكلاء المخصصة والتنسيق متعدد المهام، وتعزيز قدرته على التكيف والإنجاز في سيناريوهات الشركات المعقدة عبر التحسين المستمر لقدرات تفكيك المهام وتوسيع النظام البيئي.

وأشار كل من Biteye ومؤسس XHunt Teddy إلى أن تجربتهما تمحورت حول ممارسات الموظف الرقمي وتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة ومشكلة التكلفة، إضافةً إلى المخاطر الأمنية عند الإعداد التقني وتحسين أساليب التعاون. ومن ناحية ممارسات الموظف الرقمي، ولتقليل هلوسة النموذج ومعدل أخطاء الكود، يلزم إدخال وكيل من مستوى أعلى على شكل مراجعة يراجع ثانيًا الكود الذي ينتجه وكيل من مستوى أدنى، لتشكيل عملية مراجعة للكود إلزامية؛ وبسبب وجود بعض الأخطاء (bugs) في كتابة الكود بواسطة الوكلاء حاليًا، يمكن تقليل الأخطاء عبر توحيد مسار التطوير، وتعزيز تصميم عبارات التوجيه (prompts)، وإضافة آليات تحقق على عدة جولات. وفي سيناريوهات التشغيل، يلزم التركيز على التحكم في وتيرة نشر المشاركات، وبقدر الإمكان الاعتماد على جدولة موحدة عبر واجهات برمجة التطبيقات الخلفية لضمان الاستقرار. وفي بيئات التعاون المعقدة بين الفرق، عادةً ما يكون Discord أكثر ملاءمة من Telegram للتنسيق بين الوكلاء وتوزيع المهام، كما يجب الانتباه بشكل خاص إلى استهلاك Token في جانب إدارة الموارد. إضافة إلى ذلك، لا تزال أنظمة الوكلاء بحاجة إلى أن يستثمر البشر وقتًا في التدريب والضبط وتصحيح السلوك.

وفي جانب تثبيت ونشر OpenClaw، اقترح Teddy إمكانية تشغيله على كمبيوتر خامد أو Mac Mini، مع امتلاك صلاحيات تحكم ذاتية أعلى، وكون الكود العام (code) مفتوح المصدر بالكامل، والتركيز على حماية الخصوصية، وإتاحة التكامل مع نظام بيئي دولي، لكن عتبة التثبيت والإعداد لديه مرتفعة نسبيًا. أثناء الاستخدام، يجب الانتباه بشكل خاص إلى مخاطر تعديل إعدادات النموذج والقنوات، وتجنب حدوث أعطال في النظام بسبب إعدادات غير مناسبة؛ وعند ظهور مشاكل يمكن الاستعانة بأدوات مثل Grok وGemini للمساعدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها. وفي جانب الأمان، يلزم التصدي لمخاطر هجمات عبارات التوجيه وحقن skill خبيث. ومن ناحية الموارد والتكاليف، يلزم أيضًا الانتباه إلى التحكم في استهلاك Token لتجنب ارتفاع تكلفة التشغيل بشكل مفرط.

في المداخلة، شارك الشريك المحامي Zhao Xuan من شركة ManKun للمحاماة ثلاث قضايا قانونية كبرى وحلولًا يحتاج إليها رواد الأعمال في عصر الذكاء الاصطناعي. أولها الغلاف التنظيمي، أي "العزل الزائف" الذي تخلقه شركة الشخص الواحد (OPC): إذ يبدو كيانه منفصلًا، لكنه في الحقيقة لا يمكنه عزل المسؤولية والمخاطر بشكل حقيقي؛ ويلزم إنشاء عزل فعلي مادي وقانوني، بما في ذلك إدخال شريك في الهيكل، واستخدام بطاقة ائتمان مخصصة للشؤون العامة (对公信用卡) وإدراج إخلاء مسؤولية AI وحدود تعويض في العقد. وثانيها مشكلة ملكية الأصول الجوهرية: إذ لا تعني الجهود المبذولة الملكية؛ بل يلزم إثبات سلطة السيطرة الذاتية، وتسجيل كامل عملية الإبداع وتوثيقها. وثالثها المخاطر النظامية لـ"سحب القابس" الناجمة عن سيادة المنصة، بما في ذلك بنود مثل شرط السماوي (upside/الشرط السماوي) والتقييد التقني؛ يتطلب فصل البيانات الأساسية عن خدمات الطرف الثالث، والتخطيط المسبق لبدائل، وإدخال تقنيات لامركزية.

في طاولة مستديرة بعنوان "من الحماس إلى اليقظة: الاحتياج الحقيقي للذكاء الاصطناعي والمزاعم في نظر VC"، قدّم عدة مستثمرين مشاركات حول مرحلة تطور الذكاء الاصطناعي وحدود تطبيقه ومنطق الاستثمار، وغيرها.

رأى جيو شي من شركة Waterdrop Capital، الشريك المؤسس، أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة التطور المبكرة؛ وللوصول فعلًا إلى مرحلة نضج تجربة المستخدم، وأن يُنظر إليه على نطاق واسع على أنه "له معنى"، ما زالت هناك حاجة إلى وقت أطول. وأشار إلى أن وتيرة التطور في تقنيات الذكاء الاصطناعي سريعة للغاية، وأن الاعتماد على الريادة التقنية وحدها لا يكفي لبناء خندق دفاعي طويل الأمد؛ لذلك يجب أن يركز الاستثمار أكثر على قدرات الطبقة الأساسية التي تمتلك عدم قابلية الاستبدال، مثل موارد الحوسبة. وعلى مستوى التطبيق، ضرب مثالًا: أدوات مثل "جراد البحر" ليست ودودة لمستخدمي البرمجة العاديين، لكن مستقبلًا قد تكون أكثر ملاءمة لتغليفها كتطبيقات في سيناريوهات عمودية مثل "الطبيب المنزلي" الذي يقدم نصائح احترافية عبر بيانات صحية آنية. كما يرى أن الذكاء الاصطناعي في جانب المؤسسات قد يستبدل أدوات إنتاج المعلومات مثل تقارير البحوث، لكنه لا يمكنه استبدال الدور النهائي لاتخاذ القرار؛ لذا يظل كأداة مساعدة لاتخاذ القرار.

وقال Tang Yi من Enlight Capital، الشريك المؤسس، إنه في الوقت الحالي من الصعب تكوين فرص غير متوافَق عليها بشكل واضح في مجال استثمار الذكاء الاصطناعي، وقد تستمر السرعة العالية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة في "محو" ميزة شركات التطبيقات على مستوى طبقة التطبيقات. وهو أكثر ترجيحًا لاتجاه الجمع بين Web3 والذكاء الاصطناعي، إذ يرى أن كلًا منهما يمثل قوة إنتاجية متقدمة في مجاله. وبخصوص أدوات مفتوحة المصدر مثل OpenClaw، يرى أنها تمنح نماذج اللغة الكبيرة "اليدين" و"القدمين"، وتعزز قدرتها على الاتصال بالأنظمة الخارجية وتطبيقات التواصل الاجتماعي، لكنها في الوقت نفسه تجلب مخاطر أمنية وبيانات أعلى؛ ولذلك يلزم تكوين معقد، ولا تناسب المستخدمين العاديين. وفي الوقت الراهن، يرى أن المسار الأكثر مثالية هو عبر التغليف تحسين سهولة الاستخدام الشاملة وتجربة المستخدم.

ومن منظور المستخدم والمنتج، قال Yinghao من First Rule Ventures إن الفرص على مستوى تطبيقات القطاعات في أعماق السوق، والإبداع بالذكاء الاصطناعي، ومزاوجة البرمجيات والأجهزة (soft/hardware) تعد اتجاهات تطبيق مهمة، كما يقيّم إمكانات المشاريع عبر سلوك المستخدم وبيانات التفاعل. وأوضح أنه حتى لو لم يجرب بنفسه جميع المنتجات الناشئة للذكاء الاصطناعي، فهذا لا يعني أنه سيفوّت الاتجاهات الرئيسية؛ لأن قدرات التقنية غالبًا ما تتم نمذجتها سريعًا بشكل وحدات ويتم دمجها في منظومات المنتجات القائمة.

وبالمقارنة مع التركيز على منتج واحد، فهو يهتم أكثر بثلاث نقاط لتغيرات هيكلية طويلة الأمد: أولًا، هل تتشكل تفاعلات الذكاء الاصطناعي كحامل جديد للذاكرة، بحيث تُترسّخ معرفة المستخدم وعمله في نظام ما؟ ثانيًا، هل تتمتع هذه الذاكرة بقدرة على الانتقال عبر المنتجات، أم سيتم ربطها تدريجيًا داخل منتج واحد، بما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف الانتقال وقفل التجربة؟ ثالثًا، هل ستظهر مداخل فائقة جديدة تصبح المحور الأساسي لتفاعل الذكاء الاصطناعي وتوزيع حركة المرور؟

وأشار Zhao Xuan من شركة ManKun للمحاماة إلى أنه في استخدام منتجات الذكاء الاصطناعي، يستخدم المزيد من الأدوات لمعالجة البيانات والاسترجاع والتحليل، ويتوقع أن تظهر منتجات أكثر تكاملًا يمكنها دمج هذه القدرات. كما أكد أن الأهم في بدء شركة للذكاء الاصطناعي هو تجنب فشل كبير مفرد مرة واحدة؛ ويقترح أن تولي الشركات اهتمامًا مبكرًا للتصميمات القانونية الرئيسية مثل امتثال البيانات، وبنود التحكيم، وبنود إعفاء المسؤولية، من أجل تحقيق عزل للمخاطر وحماية المسؤولية قدر الإمكان عند ظهور مخاطر غير قابلة للتحكم، وبالتالي تجنب انهيار الشركة ككل بسبب مخاطر نقطة واحدة. إضافة إلى ذلك، يتطلع أيضًا إلى أنه في المستقبل سيصبح الوكيل (Agent) هو الفاعل الرئيسي للتنفيذ الاقتصادي، المسؤول عن الحصول على البيانات، وشراء المعلومات، وتنفيذ الاستراتيجيات وحتى المعاملات عبر الأنظمة، بما يشكل أنشطة اقتصادية ودفع بين الآلة والآلة ونظام دفع.

في نقاش طاولة مستديرة تحت عنوان "N طرق لفتح الذكاء الاصطناعي: حديث عن فرص المبتكرين"، ناقش عدد من الضيوف التغييرات التي يسببها الذكاء الاصطناعي من زوايا مختلفة. اقترح الرئيس التنفيذي لـ Matrix Intelligence Zeno أن المستخدم يستطيع عبر تعديل برامجه النصية أو إضافاته بنفسه، توحيد ربط عدة أجهزة، وتحقيق مزامنة ذاكرة متعددة الجوانب واتساق الحالة؛ بحيث لا تضيع المعلومات ولا تنقطع المهام. كما يمكنه إضافة آليات مثل التطهير اليومي/المراجعة للحفاظ على استقرار النظام. وبالمقارنة مع استخدام أدوات جاهزة، فإن التخصيص العميق الذي يقوم به المستخدم عبر صلاحيات على مستوى المؤسسات أو قدرات المنصة يكون أكثر كفاءة ومرونة، وأسهل في بناء تدفقات عمل تتوافق مع عادات الفرد. وبالنظر إلى المستقبل، يرى أن الذكاء الاصطناعي سيصبح مدخلًا موحدًا: يحتاج المستخدم فقط إلى التفاعل عبر "مركز ذكاء اصطناعي" واحد لاستدعاء مختلف الأدوات والأنظمة لإنجاز جميع المهام. ومع زيادة الاستخدام، سيواصل الذكاء الاصطناعي تراكم ذاكرة المستخدم وتفضيلاته وتدفقات عمله، مكوّنًا تأثير عجلة مدفوعة بالبيانات والقدرات، ما يجعله يفهم المستخدم أكثر ويصل إلى كفاءة أعلى. وضمن هذا الاتجاه، قد يتمكن الفرد عبر إعداد نظام ذكاء اصطناعي وتكاليف الاشتراك المدفوع، من الحصول على قفزة في الإنتاجية تتجاوز بكثير الإنتاجية التي يعتمد عليها العمل البشري التقليدي، وبالتالي توسيع الفجوة في الكفاءة بين الأشخاص بشكل واضح.

كشف المؤسس المشارك لـ ClawFirm.dev 0xOlivia أن الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم استقرار النظام وتجزؤ قدرات الذاكرة والأتمتة؛ ويحتاج المستخدم إلى مواصلة تركيب مختلف الأدوات والسكربتات كما يفعل عند تجميع قطع ليغو (LEGO). بالنسبة للمستخدمين غير المتقدمين، فإن اعتماد المنصات التجارية الناضجة مباشرةً مع دمج التطبيقات الرسمية وقدرات التطوير والتحسين المستمر غالبًا ما يكون أكثر استقرارًا وكفاءة من الأنظمة المبنية ذاتيًا والمجزأة للغاية. وفي الوقت نفسه، فإن إدخال مكونات مفتوحة المصدر بشكل زائد يمكن أن يعزز قدرات معالجة البيانات وتوليد المحتوى. وأكدت أن القيود الرئيسية للذكاء الاصطناعي لا تكمن حاليًا في قدرات النموذج نفسها، بل في طريقة استخدامه من الناحية الهندسية والتي لم تتطابق بالكامل بعد مع قدرات النموذج؛ لذلك لا يزال هناك مجال كبير للتحسين والتنفيذ الفعلي. ومع استمرار تعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة بسرعة في المستقبل، ستغطي تطبيقات الذكاء الاصطناعي تدريجيًا جميع جوانب العمل والحياة، وستتواصل مع الاندماج في أنماط منتجات مختلفة.

قال Teddy، مؤسس Biteye/XHunt، عند الحديث عن الموظفين الرقميين بالذكاء الاصطناعي: يمكن ربط الذكاء الاصطناعي بالأنظمة الداخلية عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) أو واجهات أتمتة، ليقوم بتنفيذ مهام محددة مثل توليد الكود وتحقيق المتطلبات ومعالجة المحتوى، بينما يركز البشر على تصميم المنتجات وتحديد المتطلبات، وبذلك يُحتفظ بحق اتخاذ القرار الحاسم. إن نمط التعاون هذا يتمتع بقدر أكبر من الاستقرار وقابلية التوسع؛ فهو لا يعزز كفاءة التطوير الإجمالية فحسب، بل يقلل أيضًا بشكل ملحوظ من معدل الأخطاء، ويجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى فريق خارجي يمكن جدولة مهامه وإدارته، بدل أن يكون مجرد أداة واحدة. كما شدد على أن أي عمل تكونه الإجراءات ومعه تكرارية عالية، يمكنه أن يخضع للتحويل أو الاستبدال بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ حتى لو لم تكن النتيجة مستقرة في البداية، فستستمر على المدى الطويل في التحسين وتعزيز الإنتاجية تدريجيًا. وفي مجالات المهام المعقدة وقرارات الإدارة، أظهر الذكاء الاصطناعي أيضًا قدرات مساعدة واضحة، وهو يتوغل بالفعل في سيناريوهات أعمال أعلى مستوى.

أضاف مهندس التطوير المتقدم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي Douge قائلاً إن الجميع يتفق عمومًا على اتجاه "تحويل العمل إلى طرف خارجي بالذكاء الاصطناعي" و"الأتمتة" و"التعاون عبر الأدوات". ومن منظور الشركات، ما يلزم التفكير فيه بشكل أكبر هو الأمن، وإدارة الصلاحيات، وآليات تعاون الموظفين، وترسيب الأصول. وتوجد في السوق أطر عمل وأدوات بيئية متعددة لتطوير الذكاء الاصطناعي، تركز كل منها على اتجاهات مختلفة مثل التخفيف (lightweight) وقلة البرمجة (low-code) وارتفاع مستوى التكامل والتحكم الأمني. ويحتاج الشركات عند الاختيار إلى موازنة بين المرونة وقابلية التحكم، وتصميم بنية النظام مع دمج سيناريوهات الأعمال الفعلية. وأكد أن فهم هذه أنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها لا يمكن أن يقتصر على المستوى النظري فحسب؛ بل يتطلب استثمارًا فعليًا وتكلفة استخدام. وشدد على أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل تدفقات العمل وبنية التنظيم بسرعة؛ سواء كان ذلك بالنسبة للفرد أو للشركة، يجب التكيف بسرعة مع هذا التغيير عبر التعلم المستمر وتطبيق الأدوات لتحسين الكفاءة، وإلا فقد تنتهي بك إلى أن تتخلف بسهولة عن وتيرة التطوير التقنية المتسارعة.