AI بالعربي – متابعات
لم يعد الذكاء الاصطناعي اليوم مجرد أداة تردّ على الأسئلة أو تولّد نصوصًا وصورًا، بل بدأ يتحوّل تدريجيًا إلى أنظمة قادرة على إدارة سلاسل كاملة من المهام بشكل ذاتي. هذا التحوّل يظهر بوضوح في ما يُعرف بـ”Agentic Workflow” أو سير العمل القائم على الوكلاء. في هذا النموذج، لا يعمل الذكاء الاصطناعي كمجيب سلبي، بل كفاعل يخطّط وينفّذ ويقيّم ويعدّل مساره لتحقيق هدف محدد. السؤال الجوهري لم يعد ماذا يجيب النموذج، بل كيف يقرر ما الذي يفعله بعد ذلك.
ما المقصود بسير العمل الذاتي Agentic Workflow؟
سير العمل الذاتي هو نموذج تشغيلي يُمنح فيه الذكاء الاصطناعي دورًا يتجاوز التنفيذ المحدود إلى إدارة خطوات متتابعة لتحقيق نتيجة. يتلقى الوكيل هدفًا عامًا، ثم يقوم بتقسيمه إلى مهام فرعية، واختيار الأدوات المناسبة، وتنفيذ الخطوات، ومراجعة النتائج، ثم اتخاذ قرار بالاستمرار أو التعديل. هذا النمط يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى “مدير عمليات رقمي” منه إلى برنامج تقليدي.
من الإجابة إلى الفعل
النماذج التقليدية للذكاء الاصطناعي تركز على الاستجابة لمدخلات المستخدم. أما في سير العمل الذاتي، فالوكيل لا ينتظر كل خطوة من الإنسان. يُمكن أن يبدأ بالبحث، ثم التحليل، ثم التنفيذ، ثم التحقق من الجودة. الانتقال من الرد إلى الفعل يرفع القيمة العملية للتقنية، لكنه يغيّر أيضًا طبيعة المخاطر المرتبطة بها.
كيف يفهم الوكيل الهدف؟
كل شيء يبدأ بصياغة الهدف. الوكيل يعتمد على وصف الهدف لتحديد الاتجاه. إذا كان الهدف دقيقًا ومحددًا، زادت احتمالات النجاح. أما الأهداف العامة أو المبهمة فقد تدفع الوكيل إلى تفسيرات مختلفة. لذلك، جودة صياغة الهدف عنصر حاسم في سير العمل الذاتي. الوكيل لا يقرأ النوايا، بل يحلل النصوص والتعليمات.
آلية اتخاذ القرار داخل الوكيل
اتخاذ القرار لدى الوكيل يعتمد على مزيج من النماذج اللغوية، وقواعد منطقية، وأحيانًا خوارزميات تخطيط. يقوم الوكيل بتقييم حالته الحالية مقارنة بالهدف المطلوب. ثم يختار الخطوة التي تقرّبه من الهدف. بعد التنفيذ، يعيد التقييم. هذه الحلقة المستمرة من التخطيط والتنفيذ والمراجعة تشبه إلى حد ما طريقة تفكير البشر في حل المشكلات.
التخطيط المرحلي للمهام
بدل تنفيذ مهمة واحدة دفعة واحدة، يقوم الوكيل بتقسيم الهدف إلى مراحل. مثلًا، إذا كان الهدف إعداد تقرير، فقد يبدأ بجمع البيانات، ثم تلخيصها، ثم تنظيمها، ثم مراجعتها. هذا التخطيط المرحلي يمنحه مرونة أعلى ويقلل من الأخطاء الكبيرة، لأن كل مرحلة يمكن تقييمها على حدة.
دور الذاكرة في سير العمل الذاتي
الوكيل يحتاج إلى ذاكرة قصيرة المدى لتتبع ما فعله، وذاكرة أطول لتذكر السياق. الذاكرة تتيح له تجنب تكرار الخطوات، والبناء على ما أنجزه سابقًا. بعض الأنظمة تستخدم قواعد بيانات أو ملفات سياقية لتخزين هذه المعلومات. بدون ذاكرة فعالة، يصبح سير العمل أقل كفاءة وأكثر عشوائية.
استخدام الأدوات الخارجية
Agentic Workflow غالبًا لا يعمل في فراغ. الوكيل يتصل بمحركات بحث، وقواعد بيانات، وتطبيقات بريد، وأنظمة إدارة. هذه الأدوات توسّع قدراته. لكنه في الوقت نفسه يصبح معتمدًا على جودة هذه المصادر. معلومات غير دقيقة قد تقود إلى قرارات غير دقيقة.
التقييم الذاتي للنتائج
أحد أهم عناصر سير العمل الذاتي هو قدرة الوكيل على تقييم مخرجاته. بعد كل خطوة، يسأل النظام نفسه: هل اقتربت من الهدف؟ هل النتيجة منطقية؟ بعض الأنظمة تستخدم نماذج تقييم داخلية أو معايير محددة مسبقًا. هذا التقييم الذاتي يقلل الأخطاء، لكنه لا يلغيه تمامًا.
الاستقلالية وحدودها
الاستقلالية تمنح الوكيل قوة، لكنها تحتاج حدودًا. كلما زادت الصلاحيات، زادت المخاطر. لذلك، كثير من المؤسسات تضع قيودًا على ما يمكن للوكيل فعله دون تدخل بشري. مثلًا، يمكنه إعداد مسودة رسالة، لكن لا يرسلها دون موافقة.
الإنسان في الحلقة
نموذج “الإنسان في الحلقة” ما زال مهمًا. في هذا النموذج، يعمل الوكيل كمساعد متقدم، بينما يحتفظ الإنسان بالقرار النهائي. هذا يقلل من الأخطاء الحرجة، خصوصًا في المجالات الحساسة مثل المال أو الصحة أو القانون.
التطبيقات في بيئات العمل
سير العمل الذاتي يظهر بوضوح في خدمة العملاء، وإدارة المشاريع، وتحليل البيانات، والتسويق الرقمي. يمكن لوكيل واحد متابعة حملات، وتحليل الأداء، واقتراح تعديلات. هذا يوفّر وقتًا كبيرًا، لكنه يتطلب إشرافًا استراتيجيًا.
الفرق بين الأتمتة التقليدية وAgentic Workflow
الأتمتة التقليدية تعتمد على قواعد ثابتة. إذا حدث كذا، افعل كذا. أما Agentic Workflow فيعتمد على فهم سياقي واتخاذ قرار مرن. هو لا يتبع مسارًا واحدًا دائمًا، بل يختار المسار حسب الظروف.
مخاطر التفسير الخاطئ
إذا أساء الوكيل فهم التعليمات، قد ينفّذ خطوات غير مرغوبة. المشكلة هنا ليست سوء نية، بل حدود الفهم. النماذج اللغوية تتعامل مع احتمالات، لا يقين. لذلك، تبقى احتمالات الخطأ قائمة.
قابلية التوسّع
عندما تنشر مؤسسة عشرات أو مئات الوكلاء، يصبح التتبع أصعب. خطأ صغير قد يتكرر على نطاق واسع. لذلك، تحتاج المؤسسات إلى أدوات مراقبة وتسجيل لكل قرار يتخذه الوكيل.
الأمان والصلاحيات
مبدأ الحد الأدنى من الصلاحيات يُعد أساسيًا. الوكيل يجب أن يمتلك فقط ما يحتاجه لأداء مهمته. أي صلاحية إضافية توسّع مساحة المخاطر. التصميم الأمني يجب أن يكون جزءًا من البناء من البداية.
الشفافية والثقة
المستخدمون بحاجة لمعرفة متى يتعاملون مع وكيل آلي. الشفافية تبني الثقة. إذا ظن المستخدم أنه يتحدث إلى إنسان بينما هو نظام آلي، قد يشعر بالخداع عند اكتشاف الحقيقة.
هل الوكلاء بديل عن البشر؟
في معظم الحالات، الوكلاء أدوات دعم لا بدائل كاملة. هم يسرّعون العمل، لكن لا يمتلكون فهمًا بشريًا عميقًا للسياق الاجتماعي أو الأخلاقي. دورهم تكميلي أكثر منه استبدالي.
اتجاهات التطور المستقبلية
المستقبل يتجه نحو وكلاء متخصصين بدل وكلاء عامّين. وكيل للتسويق، وآخر للبرمجة، وثالث للتحليل المالي. التخصص يسهل الضبط ويقلل المفاجآت. كذلك ستتطور أدوات الحوكمة والمراقبة.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
كلما زادت قدرة الوكلاء، زادت الحاجة إلى أطر تنظيمية. الحوكمة تشمل سياسات استخدام، وتحديد مسؤوليات، وآليات مراجعة. التقنية وحدها لا تكفي، بل تحتاج إطارًا إداريًا وأخلاقيًا.
الأثر على سوق العمل
سير العمل الذاتي قد يغيّر طبيعة بعض الوظائف. بدلاً من تنفيذ المهام يدويًا، قد يركّز البشر على الإشراف والتخطيط الاستراتيجي. هذا التحول يتطلب مهارات جديدة، مثل فهم الأنظمة الذكية وإدارتها.
التوازن بين الفائدة والمخاطرة
Agentic Workflow ليس خطرًا بطبيعته، ولا حلًا سحريًا. هو أداة قوية. قيمته تعتمد على طريقة تصميمه واستخدامه. التوازن بين الاستفادة والضبط هو التحدي الحقيقي.
خلاصة المشهد
سير العمل الذاتي يمثّل مرحلة متقدمة في تطور الذكاء الاصطناعي. الوكيل لم يعد مجرد مجيب، بل منفّذ ومخطّط. هذا يفتح فرصًا كبيرة للإنتاجية، لكنه يغيّر طبيعة المسؤولية والمخاطر. التحدي ليس في جعل الوكيل أكثر ذكاءً فقط، بل في جعله أكثر انضباطًا وقابلية للمراجعة. عندما يُستخدم ضمن إطار حوكمة واضح، يمكن أن يصبح أداة تحول حقيقية في عالم الأعمال والتقنية.
ما هو Agentic Workflow؟
هو سير عمل يعتمد على وكلاء ذكاء اصطناعي يخططون وينفّذون مهامًا بشكل ذاتي.
كيف يقرر الوكيل خطوته التالية؟
يقارن حالته الحالية بالهدف ويختار الإجراء الذي يقرّبه من تحقيقه.
هل يمكن الوثوق بالوكلاء بالكامل؟
يفضّل وجود رقابة بشرية، خاصة في المهام الحساسة.
أين تكمن أكبر المخاطر؟
في الصلاحيات الواسعة وسوء تفسير الأهداف.
ما الفائدة الأساسية؟
أتمتة مهام معقدة وتوفير الوقت والجهد.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي و”Google AI Mode”.. لماذا تغيّر البحث المحادثي قواعد الظهور في النتائج؟
