مقدمة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث التكلفة

تعمل عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على التخلص من التكاليف المرتفعة المرتبطة برسوم الترخيص والمنصات المملوكة. وباستخدام الأطر والأدوات المتاحة مجاناً، يمكن للمطورين بناء الوكلاء واختبارهم ونشرهم دون تكبد تكاليف كبيرة.

على سبيل المثال، يمكن لفريق بحثي جامعي استخدام عوامل ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر للتجارب دون الحاجة إلى تراخيص تجارية باهظة الثمن، مما يتيح مشاركة أوسع في الابتكار.

خط الأنابيب العميل الشفاف

مع وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، يكون كل مكون من مكونات النظام مرئيًا وقابلًا للتعديل، مما يضمن حصول المطورين على رؤية كاملة لكيفية اتخاذ الوكيل للقرارات ومعالجة المعلومات.

على سبيل المثال، في مجال التمويل، تسمح الشفافية بإجراء تدقيق صارم لعمليات اتخاذ القرار، مما يضمن الامتثال ويقلل من مخاطر التحيزات الخوارزمية. 

تُمكِّن هذه الشفافية المطورين من إنشاء حلول أكثر أخلاقية وموثوقية وملائمة للصناعة.

لا يوجد تأمين على البائعين

على عكس الحلول المغلقة المصدر، والتي غالبًا ما تحبس المستخدمين في نظامها البيئي، مما يجعل من الصعب تبديل مقدمي الخدمة أو ترحيل الحلول."

على سبيل المثال، غالبًا ما تحبس منصات إدارة علاقات العملاء المملوكة للمستخدمين في نظامها البيئي من خلال جعل تصدير بيانات العملاء أو دمج أدوات الطرف الثالث أمرًا صعبًا، في حين أن البدائل مفتوحة المصدر توفر المرونة والتحكم. 

عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مبنية على أطر عمل قابلة للتشغيل البيني وقابلة للتوسيع، مما يسمح للمستخدمين بالتكيف مع التقنيات الجديدة أو المتطلبات المتغيرة دون أن يكونوا مقيدين.

1_. GPT التلقائي

تطبيق GPT هو تطبيق تجريبي مفتوح المصدر يوضح القدرات المستقلة لنموذج لغة GPT. فهو يربط "أفكار" GPT معًا لأداء المهام بشكل مستقل وتحقيق الأهداف التي يحددها المستخدم.

دلائل الميزات:

• التنفيذ المستقل للمهام دون تدخل بشري.
• تصفح الإنترنت لجمع البيانات والمعلومات.
• يقرأ ويكتب الملفات، مما يجعله مفيدًا في مهام التلخيص والتوثيق.

سلبيات:

• كثيفة الموارد: يتطلب طاقة حاسوبية كبيرة.
• سلوك غير متوقع: يمكن أن تؤدي استقلاليته إلى تصرفات غير مقصودة أو غير متوقعة.

2. بيبي آجي

BabyAGI عبارة عن تطبيق خفيف الوزن لمفاهيم الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي للطفل (BabyAGI)، وهو مصمم لإنشاء المهام وتحديد أولوياتها وتنفيذها ديناميكيًا بناءً على هدف واحد شامل.

دلائل الميزات:

• المهام المستندة إلى الهدف، وتوليد مهام تتماشى مع هدف محدد.
• تحديد أولويات المهام الديناميكية وإدارتها.
• يتكامل بسهولة مع واجهات برمجة التطبيقات مثل Pinecone للحصول على وظائف إضافية.

سلبيات:

• التعامل مع التعقيد المحدود: صعوبات في المهام متعددة الأوجه أو المعقدة للغاية.
• تبعية واجهة برمجة التطبيقات: يتطلب الوصول إلى خدمات خارجية، مما قد يترتب عليه تكاليف.

3. AgentGPT

يسمح AgentGPT للمستخدمين بنشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين مباشرةً في بيئة المتصفح. يتم تعيين أهداف لهذه الوكلاء وتحاول تحقيقها بشكل متكرر، مع تقديم تغذية راجعة في الوقت الفعلي.

دلائل الميزات:

• لا حاجة للتثبيت؛ يعمل مباشرةً في متصفحك.
• أهداف وأسماء الوكلاء القابلة للتخصيص.
• تنفيذ المهام في الوقت الحقيقي وحلقة التغذية الراجعة.

سلبيات:

• مقيدة بالمستعرض: توجد قيود على الأداء والقدرات في بيئة قائمة على المتصفح.

4. GPT

GPT هي أداة لتحديد متطلبات البرمجيات وتوليد التعليمات البرمجية بناءً عليها. تعمل على تبسيط عملية التطوير باستخدام نهج محادثة وتكراري للبرمجة.

دلائل الميزات:

• توليد الأكواد البرمجية المستندة إلى المتطلبات.
• يدعم لغات برمجة متعددة.
• التطوير التفاعلي من خلال المطالبات التكرارية.

سلبيات:

• قد تتفاوت جودة الكود: قد تتطلب المخرجات مراجعة يدوية شاملة.
• قيود السياق: صعوبات في فهم المتطلبات الدقيقة للمشروع.

5. جارفيس

Jarvis هو مساعد مفتوح المصدر مصمم لتعزيز الإنتاجية في البرمجة وتصحيح الأخطاء وتحليل البيانات. يتكامل بسلاسة مع أدوات التطوير لتوفير المساعدة في الوقت الفعلي.

دلائل الميزات:

• يساعد في إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء واختبارها.
• يوفر الدعم لتفسير البيانات وتصورها.
• يعمل بشكل جيد مع بيئات التطوير الشائعة.

سلبيات:

• تبعية الأداة: تعمل بشكل أفضل مع عمليات تكامل محددة.
• منحنى التعلم: قد يحتاج المستخدمون إلى وقت للاستفادة الكاملة من جميع ميزاته.

1. كيف يمكنني صيانة وكيل الذكاء الاصطناعي وتحديثه بمرور الوقت مع تطور التبعيات؟

الأمر يشبه إلى حد ما الحفاظ على تحديث تطبيقات هاتفك. كل ما عليك فعله هو مراقبة الريبو الخاص بالمشروع على GitHub للحصول على التحديثات، واستخدم التحكم في الإصدار، واختبر وكيلك بانتظام للتأكد من أن كل شيء لا يزال يعمل مع تغير المكتبات.

2. ما هي المخاوف الأمنية الرئيسية المتعلقة باستخدام عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر؟

أهم هذه المشاكل هي انكشاف البيانات، ونقاط الضعف في التبعية، وعدم وجود ضمانات مدمجة، لذا من الذكاء تدقيق الكود البرمجي، ووضع الحماية للوكيل، وتجنب تزويده بمعلومات حساسة ما لم تقم بإغلاق الأمور.

3. هل يمكنني ضبط وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر باستخدام بياناتي الخاصة؟

بالتأكيد. يمكنك تغذيته ببياناتك الخاصة لجعله أكثر ذكاءً لتلبية احتياجاتك الخاصة، ولكن تأكد فقط من حصولك على الأدوات المناسبة والبيانات الكافية لجعل التدريب مفيدًا.

4. هل من الممكن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع واجهات برمجة التطبيقات أو الأدوات غير التابعة LLM التعلم الآلي (مثل أتمتة العمليات الروبوتية)؟

نعم، معظم العوامل مفتوحة المصدر مرنة للغاية. يمكنك ربطها مع واجهات برمجة التطبيقات أو خطافات الويب أو أدوات الأتمتة مثل Zapier أو روبوتات RPA لإنشاء بعض تدفقات العمل الرائعة للغاية.

5. كيف يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر بدون فرق تقنية؟

يمكن أن تبدأ بمنصات بدون تعليمات برمجية أو منصات منخفضة التعليمات البرمجية (مثل Botpress) التي تجمع سحر الذكاء الاصطناعي في حزمة سهلة الاستخدام بحيث تحصل على المزايا دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.