وكيل الذكاء الاصطناعي

وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام مستقل قادر على إدراك بيئته، والتفكير من خلال منطق معقد لاتخاذ القرارات، واتخاذ إجراءات محددة لتحقيق أهداف محددة. على عكس نموذج التعلم الآلي الثابت، الذي يعالج المدخلات بشكل سلبي لإنتاج مخرجات، يعمل الوكيل بشكل ديناميكي ضمن سير عمل مستمر. تشكل هذه الأنظمة الطبقة "النشطة" من الذكاء الاصطناعي، وتسد الفجوة بين التنبؤات الرقمية والتنفيذ في العالم الحقيقي. من خلال استخدام الذاكرة والتعلم التكيفي، يمكن للوكلاء التعامل مع مهام تتراوح من أتمتة البرامج إلى التنقل المادي دون تدخل بشري مستمر.

حلقة الإدراك-التفكير-العمل

تعتمد وظيفة وكيل الذكاء الاصطناعي على عملية دورية توصف غالبًا باسم حلقة الإدراك-الفعل. تسمح هذه البنية للوكيل بالتفاعل بشكل هادف مع محيطه.

1. الإدراك (الاستشعار): يجمع الوكيل المعلومات من العالم. في تطبيقات الرؤية الحاسوبية ، يستخدم الوكيل الكاميرات كـ"عيون". ويستخدم نماذج عالية السرعة مثل YOLO26 لأداء الكشف عن الأجسام أو تقسيمها، وتحويل البيكسلات الخام إلى بيانات منظمة.
2. التفكير (التفكير): يقوم الوكيل بمعالجة البيانات المدركة وفقًا لأهدافه. غالبًا ما تدمج هذه المرحلة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من أجل الفهم الدلالي أو خوارزميات التعلم المعزز من أجل تحسين استراتيجيات صنع القرار. يمكن للوكلاء المتقدمين التخطيط لعدة خطوات مسبقًا، تمامًا مثل لاعب الشطرنج الذي يتوقع الحركات المستقبلية.
3. الإجراء (التنفيذ): بناءً على استنتاجاته، يقوم الوكيل بتنفيذ مهمة ما. قد يكون هذا إجراءً رقمياً ، مثل الاستعلام عن قاعدة بيانات أو إرسال تنبيه، أو إجراءً مادياً في الروبوتات، مثل ذراع روبوتية تلتقط عنصرًا معينًا من حزام ناقل.

وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل نموذج الذكاء الاصطناعي

من المهم التمييز بين الوكيل والنموذج، حيث إنهما يؤديان أدوارًا مختلفة في مجموعة التقنيات.

• نموذج الذكاء الاصطناعي: النموذج هو محرك رياضي، مثل الشبكة العصبية، مدرب على التعرف على الأنماط. وهو أداة توفر تنبؤات (على سبيل المثال، "هذه سيارة") ولكنها لا تتصرف بناءً عليها بطبيعتها.
• وكيل الذكاء الاصطناعي: الوكيل هو النظام الشامل الذي يستخدم النماذج كأدوات. وهو يمتلك القدرة على إحداث التغيير. على سبيل المثال، بينما يحدد النموذج ضوءًا أحمر، يقرر الوكيل الضغط على الفرامل.

تطبيقات واقعية

تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحويل الصناعات من خلال أتمتة سير العمل الذي يتطلب مرونة معرفية.

• التصنيع الذكي: في الأتمتة الصناعية، تراقب الوكالات المرئية خطوط الإنتاج. إذا تم تحديد عيب بواسطة نظام مراقبة الجودة، يمكن للوكالة إيقاف الآلات بشكل مستقل وتسجيل الحادث، مما يمنع الهدر.
• اللوجستيات المستقلة: تستخدم المستودعات روبوتات وكيلة لإدارة المخزون. تتنقل هذه الوكلاء في بيئات ديناميكية باستخدام SLAM (التحديد المتزامن للموقع ورسم الخرائط) ونماذج الرؤية لتحديد موقع الطرود واختيارها ونقلها بكفاءة.

بناء وكيل رؤية بسيط

يمكن للمطورين إنشاء وكلاء أساسيين من خلال الجمع بين نماذج الإدراك والمنطق الشرطي. يوضح Python التالي Python وكيل أمان بسيط يستخدم ultralytics الحزمة. يكتشف الوكيل شخصًا ويقرر ما إذا كان سيطلق تنبيهًا بناءً على ثقة النموذج.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (The Agent's Perception)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# 1. Perceive: The agent analyzes an image
results = model("bus.jpg")

# 2. Reason & 3. Act: Decision logic based on perception
for result in results:
    # Check if a 'person' (class 0) is detected with high confidence
    if 0 in result.boxes.cls and result.boxes.conf.max() > 0.5:
        print("ACTION: Person detected! Initiating security protocol.")
    else:
        print("ACTION: Area clear. Continuing surveillance.")

المفاهيم ذات الصلة

• Edge AI: للتفاعل في الوقت الفعلي، غالبًا ما يعمل الوكلاء محليًا على أجهزة مثل NVIDIA مما يقلل من زمن الاستجابة عن طريق معالجة البيانات في المصدر بدلاً من السحابة.
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): في حين أن الوكلاء الحاليين متخصصون (الذكاء الاصطناعي الضيق)، فإن الذكاء الاصطناعي العام يشير إلى وكلاء افتراضيين قادرين على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي: غالبًا ما يستخدم الوكلاء المعاصرون الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء استجابات أو أكواد ديناميكية، حيث يعملون كمساعدين يمكنهم إنشاء محتوى كجزء من سير عملهم.

بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في تدريب النماذج الأساسية لوكلائهم، توفر Ultralytics بيئة مبسطة لتعليق مجموعات البيانات وإدارة عمليات التدريب. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول هياكل الوكلاء في الأبحاث التي أجرتها منظمات مثل Stanford HAI و DeepMind.