كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي في 7 خطوات
آرون ريكاديلا | كاتب أول | 20 مارس 2025
تعمل الشركات على الحصول على قيمة أكبر من الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال دمجه في عمليات الأعمال اليومية. لقد بدأت في نشر برامج تسمى وكلاء الذكاء الاصطناعي في مجموعة من التطبيقات، وهي مصممة لإجراء محادثات مكتوبة ومنطوقة والاستعلام عن قواعد البيانات لتنفيذ مهام متعددة الخطوات - دون أن تتم برمجتها مسبقًا حول كيفية المضي قدمًا في جميع المواقف.
يمكن نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلي للعمل خطوة بخطوة لجمع المعلومات التي تحتاج إليها من خلال التفاعل مع مستخدمي الكمبيوتر وتقاويمهم، والاستفادة من المعلومات في الأنظمة المحلية والسحابية، واستخدام محركات البحث أو مواقع الويب الأخرى للإجابة عن الأسئلة أو تنفيذ الإجراءات. تعتمد على نماذج لغة كبيرة (LLMs) للذكاء الاصطناعي الأساسي لقوتها التنبؤية وقدرتها على التفاعل مع المستخدمين البشريين باللغة الطبيعية.
بدأ مزودو الإنتاجية وإدارة العملاء وتطبيقات المكتب الخلفي في تزويد عملائهم باستوديوهات تصميم لتخصيص وتوجيه وتفعيل وكلاء الذكاء الاصطناعي - أو إنشاء وكلائهم الخاصين. إليك مجموعة من الإرشادات المفيدة حول كيفية تجهيز وكيل ذكاء اصطناعي للقيام بالمهمة، بما في ذلك سبع خطوات لإنشاء وكيل ونشره في بيئة العمل الفعلية.
ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم برنامج وكيل الذكاء الاصطناعي نماذج لغة كبيرة مدربة على كميات هائلة من البيانات للعثور على العلاقات وإجراء ارتباطات بين المفاهيم، ما يمكن أن يجعل التنبؤات ذات الصلة بالمعنى المقصود لمستخدمي الكمبيوتر، والتواصل بلغة المحادثة. تم تصميم الوكلاء للتوسط بين المستخدمين ونماذج اللغة، واتخاذ خطوات فعالة لمعالجة المشكلات في العديد من المجالات.
يمكنهم مساعدة المؤسسات على أتمتة العمليات المتكررة، مثل المساعدة في التقديرات المالية، ومساعدة فرق الموارد البشرية على التنقل بين خطوات متعددة في عملية التوظيف، أو تلخيص معلومات الحساب وتحديد فرص البيع الإضافي لممثلي المبيعات.
كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي في 7 خطوات
يهدف وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى فهم الأدوار التنظيمية للمستخدمين، والاستفادة من البيانات من مستندات الأعمال بحيث تظل تدفقات العمل ذات صلة، والاستجابة لمطالبات اللغة الطبيعية بدلاً من التعليمات المبرمجة مسبقًا. لإعدادهم لتلك المرونة في ظل الظروف المتغيرة، تحتاج المؤسسات إلى القيام ببعض الأعمال التحضيرية.
1. اختر إستراتيجية بناء الوكلاء الخاصة بك. تحتاج الشركات إلى تحديد ما إذا كانت تريد تخصيص الوكلاء المجهزين مسبقًا والمقدمين من قِبل موردي البرامج للمساعدة في أتمتة العمليات أو بناء وكلائها الخاصين من الصفر. نظرًا للمرحلة المبكرة لاختبار ونشر وكيل الذكاء الاصطناعي في الصناعات، فمن المرجح أن تقوم معظم الشركات بتخصيص الوكلاء المجهزين مسبقًا لتكون في وضع أفضل لبدء تحقيق القيمة. عند اتخاذ القرار، يجب على المؤسسات مراعاة ما يلي:
- مواهب الذكاء الاصطناعي في فريق العمل: يتطلب تصميم الوكلاء المخصصين مطوري الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات وخبراء واجهة المستخدم للقيام بالبرمجة وتكامل الأنظمة اللازمَين، بينما يمكن لمسؤولي التطبيقات العمل في بيئة استوديو التصميم لتخصيص الوكلاء المجهزين مسبقًا.
- خبرة تدريب النموذج: لن تمتلك معظم الشركات المعرفة الداخلية لتحديد نموذج لغة كبير، وهو أمر ضروري عند تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من الصفر، وإجراء الضبط الدقيق اللازم للتأكد من أن النموذج المبني من الصفر لا ينحرف إلى عدم الدقة بمرور الوقت.
- التكلفة: يتطلب البناء من الصفر استثمارًا مقدمًا أعلى في التطوير، بالإضافة إلى رسوم استدعاءات API إلى نموذج لغة كبير. لا يتكبد تخصيص وكلاء الذكاء الاصطناعي المجهزين مسبقًا من مورد مثل Oracle أي رسوم تتجاوز الاشتراكات لتطبيقات SaaS التي تدفعها الشركات بالفعل.
- بيانات عالية الجودة: يجب إعداد بيانات الأعمال للذكاء الاصطناعي قبل أن يتمكن الوكلاء من استخدامها. غالبًا ما يستلزم ذلك تحويل البيانات إلى تضمينات متجهات، والتي تُظهر رياضيًا العلاقات بين المفاهيم، ما يساعد على استنتاج نية المستخدمين عندما يطرحون الأسئلة. تحتاج المؤسسات التي تبني الوكلاء من الصفر أيضًا إلى مراقبة "التجهيز الزائد"، حيث يلتزم نموذج لغة كبير بالبيانات التي تم تدريبه عليها بشكل وثيق ولا يمكنه التعميم على مجالات المعرفة الجديدة.
- الحوكمة والإشراف: قد ترغب الشركات في وكلاء يمكنهم توثيق عملهم وأن يكونوا شفافين لمديري خطوط الأعمال الذين ليسوا متخصصين في تكنولوجيا المعلومات. قد ترغب أقسام تكنولوجيا المعلومات أيضًا في مراعاة أن الوكلاء لا يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة التي لا ينبغي نشرها أو الكشف عنها لبعض الموظفين.
2. حدد نموذج لغة كبيرًا - أو احصل على نموذج جاهز. من المرجح أن يقوم بائعو تطبيقات SaaS الذين يمكّنون عملاءهم من تحسين الوكلاء في استوديو التصميم بتحديد نماذج اللغة الكبيرة التي سيتفاعل برنامجهم معها مسبقًا، أو منح المسؤولين خيارًا محدودًا. ستحتاج المؤسسات التي تبني من الصفر إلى الاختيار من بين نماذج اللغة الكبيرة من أمثال Anthropic وCohere وGoogle وIBM وMeta (مطور نماذج Llama الشهيرة) وMicrosoft وMistral وOpenAI. يمنح هذا النهج تلك الشركات التحكم في جميع طبقات حزمة برامج الوكلاء الخاصة بهم، بما في ذلك النموذج الأساسي. يعني أيضًا أنهم مسؤولون عن صيانة مكونات برامج أكثر بكثير مقارنة بتخصيص الوكلاء المجهزين مسبقًا.
3. صمّم سير عمل وحدد الأدوات. حتى تخصيص الوكلاء المجهزين مسبقًا هو مهمة لمسؤول التطبيقات، وليس لمستخدم أعمال عام. يمكن للمسؤولين البدء بقوالب سير العمل المصممة مسبقًا - حالات الاستخدام مع التعليمات البرمجية خلفها في عرض الكتالوج - أو إنشاء تدفقات عمل جديدة ومخصصة. لتحديد تدفقات عمل الوكلاء المجهزين مسبقًا، يكتب المسؤولون تعليمات لغة طبيعية محددة في الحقول في استوديو تصميم وكيل أو يحددون الإجراءات من القوائم لتحديد كيفية تفاعل الوكيل مع المستخدمين، أو عرض البيانات، أو جدولة المواعيد. يمكن للمسؤولين أيضًا اختيار الأدوات التي يجب أن يستخدمها الوكيل للإجابة عن الأسئلة، ويمكنهم تقديم عينات للأسئلة التي قد يطرحها الموظفون.
تساعد هذه العملية في تحديد دور الوكيل، ووصفه بعبارات واضحة لكيفية تنفيذه للمهام والمعلومات التي سيحتاج إلى الوصول إليها. على سبيل المثال، سيحتاج الوكيل الموجود داخل تطبيق موارد بشرية يساعد في شرح المزايا الصحية للموظفين إلى الوصول إلى المستندات المتعلقة بالسياسات الطبية والبصرية والأسنان وغيرها من سياسات الرعاية الصحية، بينما قد يحتاج وكيل المزايا المالية إلى الاستفادة من المعلومات المتعلقة بخطط التقاعد والأسهم التي يرعاها صاحب العمل (المزيد عن ذلك أدناه).
4. تحميل المستندات إلى RAG. الآن بعد أن أصبح لدى الوكيل التعليمات والأدوات الخاصة به، يمكن للمسؤول استخدام أداة تحميل مستندات لإعداد مستندات الشركة لاسترجاع المعلومات المعزز بالتوليد (RAG) - وهي تقنية ذكاء اصطناعي تزود نموذج اللغة الكبير بمستندات وبيانات الأعمال في وقت التشغيل لزيادة ما تعلمه النموذج في أثناء تدريبه. يقدم المسؤول تعليمات باللغة الطبيعية حول كيفية استخدام الوكيل للمستندات. يعمل برنامج بناء الوكلاء الفعال على إخفاء قاعدة بيانات المتجهات التي تساعد في تقديم نتائج ذات صلة عالية في وقت التشغيل بناءً على ما ينوي مستخدمو الكمبيوتر العثور عليه.
5. انقر للإنشاء. بعد وضع الأساس بالتعليمات والموضوعات والمستندات، يمكن للمسؤول إنشاء وكيل في استوديو التصميم ببساطة عن طريق تسميته والنقر على زر واجهة مستخدم. تتيح تعليمات اللغة الطبيعية لسير العمل (أو الوكلاء الآخرين) فهم إمكاناته. في أثناء تشغيلهم، تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي لتعلم كيفية تحسين أدائهم من خلال عملية تجريب وخطأ ومكافأة رياضية تسمى التعلم المعزز.
قد تحتاج الشركات التي تبني من الصفر دون استوديو تصميم إلى إضافة عمليات تكامل مع التطبيقات المالية والموارد البشرية وإدارة العملاء وغيرها، بالإضافة إلى قواعد بيانات المستخدمين ومستنداتهم. توفر أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بديلاً لكتابة التعليمات البرمجية من الصفر من خلال توفير بنيات البرامج وبروتوكولات الاتصال والموصلات لمصادر البيانات السحابية والمحلية وأدوات المراقبة لمساعدة الشركات على بناء وكلاء جدد. تتضمن أطر العمل مفتوحة المصدر الشائعة LangChain وLlamaIndex وAutoGen من Microsoft Research.
يمكن أن تشتمل بيئات استوديو الوكلاء أيضًا على إطار عمل تحت الغطاء لا يحتاج المسؤولون إلى الوصول إليه مباشرةً.
6. ضع الحدود. حان الوقت الآن لوضع حواجز الحماية للمساعدة في ضمان احتفاظ الوكلاء بدقتهم ويمكنهم تحديد متى يطلبون الموافقة قبل تنفيذ الإجراءات. يمكن للمسؤول الذي يقوم بإعداد الوكيل، على سبيل المثال، إضافة شرط للحصول على موافقة من الموظفين قبل إرسال بريد إلكتروني أو تحديث سجل.
يمكن للمسؤولين أيضًا تعيين شروط يمكن بموجبها الإجابة عن سؤال، أو يمكنهم إضافة تعليمات تتطلب من نموذج اللغة الكبير الأساسي إما سحب المعلومات من نظام تكنولوجيا المعلومات الخاص بالشركة أو طلب توضيح من المستخدم، بدلاً من اختراع إجابة (عيب في الذكاء الاصطناعي التوليدي يسمى الهلوسة). على سبيل المثال، يمكن لمسؤول كتابة ما يلي: تأكد من أن لديك معلومات تتعلق بعدد المعالين إما عن طريق سؤال المستخدم أو الاستعلام عن النظام. إذا كنت لا تعرف الإجابة، فلا تقدم ردًا من عندك.
يمكن تصميم الوكلاء لتبنّي إمكانات الإشراف على المحتوى الموروثة من الخدمة السحابية التي يتم تشغيلهم عليها.
7. الاختبار والنشر والمراقبة. من خلال منطقة اختبار في الاستوديو، يمكن للمسؤولين إجراء تفاعل نموذجي لتقييم ما إذا كانت استجابات الوكيل مفيدة وذات صلة، والتحقق من المصادر التي يستشهد بها. يمكنهم أيضًا معرفة كيف سيتغير تفاعل المستخدم إذا قامت المؤسسة بتغيير تعليمات الوكيل أو نموذج اللغة الكبير الأساسي الخاص به. ثم يمكن لمسؤول نشر الوكيل مباشرةً من استوديو التصميم.
يمكن للوكلاء تحسين أدائهم بمرور الوقت عن طريق قياس مجموعات بيانات استرجاع المعلومات المعزز بالتوليد ومطالبات المستخدمين التي حققت أكثر النتائج فائدة. يمكن لمديري الأعمال بعد ذلك تقييم أداء الوكلاء، ودمج الملاحظات في التفاعلات المستقبلية مع المستخدمين.
تعرّف على كيفية قيام وكلاء الذكاء الاصطناعي المدركين للسياق بإنجاز مهام متعددة الخطوات في تطبيقات عملك.
استخدام منصة Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications لتخصيص الوكلاء في Oracle Applications
يتيح Oracle AI Agent Studio لمسؤولي تكنولوجيا المعلومات إعداد وكلاء ذكاء اصطناعي في تطبيقات Oracle Fusion Cloud، مصممة لمساعدة المستخدمين في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك استدعاء أرصدة الإجازات المدفوعة، واستخراج سجلات شراء العملاء، ومعالجة مرتجعات المنتجات، وتحليل صور معدات التصنيع لتقدير تكلفة الإصلاحات.
يبدأ مسؤولو Fusion بقوالب مجهزة مسبقًا، تظهر على شكل مربعات في مساحة العمل الخاصة بهم وتحتوي على التعليمات البرمجية اللازمة للبدء. ثم يقوم مصممو الوكلاء بتوجيه الوكيل الذي يرغبون في نشره حول نطاق وحدود وظيفته، والمستندات ومصادر البيانات الأخرى التي يحتاج إلى البحث عنها للحصول على المعلومات. يمكنهم أيضًا إنشاء وكلاء جدد من الصفر. يتم تضمين الوكلاء في اشتراكات Fusion الخاصة بالعملاء دون أي تكلفة إضافية.
الأسئلة الشائعة حول كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي
ماذا يفعل وكيل الذكاء الاصطناعي؟
وكلاء الذكاء الاصطناعي هم مساعدون افتراضيون يتم نشرهم داخل تطبيقات الأعمال أو برامج الإنتاجية الشخصية للمساعدة في الإجابة عن أسئلة مستخدمي الكمبيوتر أو مساعدتهم في إكمال المهام. على عكس المساعدين البرمجيين السابقين، الذين اعتمدوا على القواعد وسير العمل المبرمجة مسبقًا، تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي لفهم مطالبات اللغة الطبيعية والسياق، مع التكيف مع المواقف الجديدة.
هل وكلاء الذكاء الاصطناعي هم المستقبل؟
يمكن أن يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة بشكل متزايد عند نشرهم عبر تطبيقات الأعمال المختلفة مع تقليل الاعتماد على التدخل البشري، وعندما يتعلمون من التفاعلات مع المزيد من مستخدمي الأعمال والمستهلكين بمرور الوقت.