تعرّف على ماهية وكيل الذكاء الاصطناعي وكيف تدعم هذه الأنظمة المستقلة الأتمتة الحديثة. اكتشف حلقة الإدراك والتفكير والفعل ودورها في الرؤية الحاسوبية والروبوتات.
وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام مستقل مصمم لإدراك بيئته، والتفكير في كيفية تحقيق أهداف محددة، واتخاذ إجراءات لتحقيق تلك الأهداف. على عكس نموذج الذكاء الاصطناعي الثابت الذي يقوم ببساطة يعالج المدخلات لإنتاج مخرجات، يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي في حلقة مستمرة - جمع البيانات، واتخاذ القرارات بناءً على تلك البيانات، وتنفيذ المهام دون تدخل بشري مستمر. هذه القدرة تجعل الوكلاء "الفاعلين" في عالم الذكاء الاصطناعي، مما يسد الفجوة بين تحليل البيانات المجردة والتأثير الواقعي.
يتم تحديد الوظيفة الأساسية لعامل الذكاء الاصطناعي من خلال دورته التشغيلية، والتي يشار إليها غالبًا باسم حلقة الإدراك-الإجراء. تسمح هذه العملية المستمرة للوكيل بالتكيف مع البيئات المتغيرة والتحسن بمرور الوقت.
من الأهمية بمكان التمييز بين وكيل الذكاء الاصطناعي ونموذج الذكاء الاصطناعي، حيث غالبًا ما يتم الخلط بين المصطلحين.
يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتحويل الصناعات من خلال أتمتة مهام سير العمل المعقدة التي كانت تتطلب في السابق إشرافاً بشرياً.
في البيئات الصناعية، يعمل الذكاء الاصطناعي في الروبوتات على تشغيل التي تشرف على مراقبة الجودة. يمكن لوكيل الفحص البصري المجهز بنموذج للكشف عن الأجسام يمكنه مراقبة الناقل. وعندما يكتشف الوكيل وجود عيب، فإنه لا يكتفي بتسجيل الخطأ فحسب، بل يقوم بتشغيل ذراع روبوتية (المشغل) لإزالة العنصر المعيب على الفور. تزيد هذه الحلقة المستقلة من الكفاءة وتقلل من الهدر.
السيارات ذاتية القيادة هي من بين أكثر أمثلة متطورة على وكلاء الذكاء الاصطناعي. فهي تستخدم مجموعة من المستشعرات لإدراك علامات الحارات وإشارات المرور وعلامات المشاة. والمشاة. يعالج الوكيل المدمج على متن السيارة هذا التدفق من البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات حرجة - التوجيه, أو التسارع أو الكبح للتنقل بأمان من النقطة (أ) إلى النقطة (ب). Waymo في طليعة الشركات التي تقوم بنشر هذه المركبات ذاتية القيادة على الطرق العامة.
يمكن للمطوِّرين بناء وكلاء يعتمدون على الرؤية باستخدام نماذج مثل YOLO11 كمحرك إدراكي. يوضح مثال Python التالي مثالاً يوضح "عميل أمني" بسيطًا يرى صورةً ويتحقق من وجود أشخاص غير مصرح لهم ويتصرف من خلال إطلاق تنبيه محاكاة.
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model (The Agent's "Brain" for perception)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# 1. Perceive: The agent captures/receives visual data
results = model("secure_zone.jpg")
# 2. Think & 3. Act: The agent evaluates the scene and takes action
for result in results:
# Check if a 'person' (class ID 0) is detected with high confidence
if 0 in result.boxes.cls and result.boxes.conf.max() > 0.5:
print("ACTION: Security Alert! Person detected in restricted area.")
else:
print("ACTION: Log entry - Area secure.")
للمزيد من القراءة حول بنية الوكلاء الأذكياء، يمكن الاطلاع على مصادر من IBM و تقدم جامعة ستانفورد وجهات نظر أكاديمية وصناعية متعمقة.
