وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM Agents) ونهج KoçDigital

وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM Agents) ونهج KoçDigital

بصفتها الرائدة في تركيا في تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، تواصل KoçDigital تقديم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) إلى الشركات، مما يسرّع من رحلات التحول الرقمي والنمو لديها.

في موجة GenAI، ظهرت العديد من المفاهيم الجديدة؛ بعضها يختفي بسرعة، وبعضها الآخر يستمر. من بين هذه المفاهيم، برزت وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM-Agents) وحققت نجاحًا في عدة مجالات. في هذا المقال، سنلقي نظرة أقرب على هذا المفهوم، ونستعرض بعض حالات الاستخدام، ونناقش مدى فائدته.

لماذا ظهرت LLM-Agents؟

عندما ظهرت النماذج اللغوية الكبيرة لأول مرة، أبهرت الجميع بقدراتها. لكن مع مرور الوقت، ظهرت بعض القيود:

• الهلوسة (إنتاج معلومات غير صحيحة)
• عدم الوصول إلى معلومات حديثة وذات صلة
• ضعف الأداء في المهام متعددة الخطوات أو التي تتطلب مناهج مختلفة

جاءت LLM-Agents كإطار عمل لحل هذه المشكلات. الفكرة هي استخدام عدة نماذج لغوية، كل منها موجه لأداء مهام صغيرة ومحددة، تعمل معًا لإنجاز مهام معقدة.

كيف تعمل LLM-Agents؟

يعتمد هذا المفهوم على دراسات من علوم الإدراك، حيث يتم تصميم كل وكيل (Agent) كنموذج لغوي موجه (prompted) بشكل خاص، مع إمكانية الوصول إلى أدوات مثل:

• مفسر الشيفرة (Code Interpreter)
• البحث عبر الإنترنت
• واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

في بنية LLM-Agent، نجد مكونات مثل:

• التخطيط (Planning): حيث يُطلب من الوكيل تنفيذ خطوات منطقية مثل التفكير المرحلي وتقسيم الأهداف.
• الذاكرة (Memory): لتتبع الخطوات السابقة وتذكر المعلومات أثناء تنفيذ المهام المعقدة.

أدوات وتقنيات داعمة

منصات مثل Langchain، LlamaIndex، MS AutoGen، وCrewAI توفر البنية التحتية التقنية لتطبيق LLM-Agents.
وقد كان Andrew Ng من أبرز الداعمين لهذا النهج، خاصة في تطبيقات البرمجة، حيث أظهرت LLM-Agents تحسينات كبيرة في الأداء من خلال أتمتة التنفيذ والاختبار.

التحديات والفرص

في التطبيقات العملية، نواجه قيودًا وأهدافًا تجارية معقدة.
ورغم إمكانية التعامل معها عبر التوجيه (prompting)، إلا أن ذلك يجعل المشاريع صعبة الصيانة والنقل.
في KoçDigital، وجدنا أن استخدام إطار LLM-Agent حتى في المشاريع التي لا تتطلبه بالكامل، يوفر نهجًا أكثر تنظيمًا وأسهل في الصيانة وإعادة الاستخدام.

ميزة أخرى مهمة هي القدرة على الابتكار باستخدام LLMs دون الحاجة إلى تدريب النموذج نفسه، وهو أمر مكلف للغاية.
بينما يمكن لـ LLM-Agents الاستفادة من الخبرات المتخصصة في المجالات المختلفة لتحقيق نتائج فعالة دون الحاجة إلى تدريب النماذج من الصفر.

الخلاصة

LLM-Agents تمثل تطورًا مهمًا في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
رغم أن بعض حالات الاستخدام لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن هذا النهج يوفر تحسينات تدريجية وفرصًا كبيرة للابتكار، خاصة عندما يتم دمجه في بنية مؤسسية مرنة مثل تلك التي تعتمدها KoçDigital.