مقدمة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

تُطلق LLMs عوامل سير العمل الذكية" إمكانيات جديدة لسير العمل الذكي. تعمل هذه "تدفقات العمل الذكية" القائمة على الذكاء الاصطناعي، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي، على تبسيط المهام واتخاذ القرارات - مما يجعل من السهل بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على أتمتة تدفقات العمل وتحسينها.

تخيل إنشاء مهام سير عمل للذكاء الاصطناعي بقدرات وكيلة يمكنها كتابة التقارير أو تحليل البيانات أو حتى إدارة المهام - دون إنفاق ثروة على الأدوات المملوكة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يجعلون ذلك ممكناً، حيث يوفرون حلولاً قابلة للتخصيص وفعالة من حيث التكلفة لأتمتة سير العمل وحل المشاكل المعقدة. دعونا نستكشف كيفية عملها وسبب كونها أدوات تحويلية للمطورين والشركات على حد سواء.

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر؟

وكيل الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر هو نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي مبني على كود برمجي متاح للجمهور، مما يسمح بالتخصيص والتحكم الكاملين. وعلى عكس الحلول المملوكة، يمكن تعديل هذه العوامل وتوسيعها ونشرها دون قيود.

فهي تستفيد من النماذج اللغوية الكبيرةLLMs) وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية لأداء المهام بشكل مستقل. وبفضل عدم وجود بائعين مقيدين أو تكاليف ترخيص، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوفرون بديلاً مرناً ومجتمعياً للذكاء الاصطناعي المملوك.

فوائد وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

أصبحت عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تحظى بشعبية متزايدة لثلاثة أسباب رئيسية: توفير التكاليف والشفافية والمرونة. دعونا نستكشف كيف تترجم هذه المزايا إلى فوائد على أرض الواقع.

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.

كيفية اختيار وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر

يمكن تقسيم المتطلبات العامة لوكيل ذكاء اصطناعي جيد مفتوح المصدر، على الرغم من أنها تعتمد بشكل كبير على المستخدم وحالة الاستخدام، إلى الأسئلة التالية، والتي يمكن أن تساعدك في اختيار الخيار الأفضل.

‍

كيفية استخدام هذا الجدول: 

• التقييم: استخدم الجدول لمقارنة عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر عبر الفئات الرئيسية مثل الوظائف وسهولة الاستخدام والمرونة.
• التصفية: ركز على الأسئلة الأكثر صلة باحتياجات مشروعك (على سبيل المثال، الأداء للمهام ذات الموارد الثقيلة أو الأمان للبيانات الحساسة).
• اتخاذ القرار: حدد الوكيل الذي يتوافق بشكل أفضل مع أولوياتك، مع الموازنة بين الميزات وقابلية التوسعة والاعتبارات الأخلاقية.

أمثلة على وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

والآن بعد أن فهمنا فوائد وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، دعونا نستكشف الأدوات المتاحة اليوم في العالم الحقيقي. تلبي هذه الأدوات احتياجات مختلفة، من أتمتة المهام إلى تطوير البرمجيات، وتسلط الضوء على تنوع النظام البيئي مفتوح المصدر.

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.

اكتشف بساطة أتمتة الذكاء الاصطناعي

بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي من الصفر يعني التعامل مع البنية التحتية والتكاملات والإعدادات المعقدة. إذا كنت تفضل تخطي المصطلحات, Botpress طريقة خالية من التعليمات البرمجية لإنشاء ونشر تدفقات عمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون عناء.

بفضل إمكانات الذكاء الاصطناعي المدمجة والتكاملات السلسة والاستضافة المُدارة، يزيل Botpress الاحتكاك من عملية تطوير الذكاء الاصطناعي. انشر الوكلاء عبر WhatsApp Slack Messenger ببضع نقرات فقط.

ابدأ اليوم - إنهمجاني.

الأسئلة الأكثر تداولًا

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

لصيانة وكيل الذكاء الاصطناعي وتحديثه مع مرور الوقت، يجب عليك مراقبة التحديثات في التبعيات (مثل المكتبات أو واجهات برمجة التطبيقات)، وتطبيق الإصدار الدلالي من خلال Git أو غيرها من VCS، وإجراء اختبارات الانحدار بانتظام لضمان استمرار الأداء مع تغير المكونات الأولية.

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

تشمل المخاوف الأمنية الرئيسية المتعلقة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الثغرات الأمنية في مكتبات الطرف الثالث، وانكشاف البيانات الحساسة من خلال المدخلات أو التسجيل غير الآمن، وعدم وجود وضع الحماية. يجب عليك دائمًا تدقيق التبعيات وتجنب معالجة البيانات الخاصة دون تشفير.

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

نعم، يمكنك ضبط وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر باستخدام بياناتك الخاصة، شريطة أن يدعم النموذج الأساسي الضبط الدقيق. ستحتاج إلى الوصول إلى مجموعات بيانات وأدوات نظيفة وموسومة مثل Hugging Face Transformers، ويجب عليك تقييم الأداء قبل الضبط وبعده للتحقق من صحة المكاسب.

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

نعم، يمكن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات LLM التابعة لإدارة التعلم الآلي مثل أنظمة أتمتة العمليات الآلية أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة تطبيقات REST عبر البروتوكولات القياسية (HTTP، و gRPC، وخطافات الويب). يسمح ذلك للوكيل بتشغيل إجراءات مثل عمليات إرسال النماذج أو إنشاء التقارير كجزء من سير عمل أتمتة أوسع.

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

يمكن للشركات الصغيرة التي ليس لديها فرق تقنية الاستفادة من عوامل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر باستخدام منصات بدون كود أو منصات منخفضة الكود مثل Botpress والتي تلخص البنية التحتية وتوفر أدوات إنشاء السحب والإفلات والتكاملات التي تعمل بنظام التوصيل والتشغيل.