أنماط الوكالة: اللبنات الأساسية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين

في الأشهر الأخيرة، أصبحت مفاهيم الوكلاء الذكيين (AI Agents) من أبرز الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يتجاوز التفاعل التقليدي بين المستخدم والنموذج إلى بناء أنظمة قادرة على التفكير، والعمل، والتفاعل مع البيئة بشكل ديناميكي. ومع تطور هذه الأنظمة، تبين أن مجرد ربط نموذج لغوي كبير (LLM) بواجهات برمجة تطبيقات (APIs) لا يكفي لبناء واجهات موثوقة أو قادرة على التعامل مع المهام المعقدة. هنا يأتي دور ما يُعرف بـ"أنماط الوكالة" (Agentic Patterns) — وهي مبادئ مُصاغة تشبه أنماط البرمجة في الهندسة البرمجية، مثل "المنشئ" أو "المراقب"، لكنها تُطبَّق على تصميم الوكلاء الذكية. تُعد هذه الأنماط حجر الأساس في بناء أنظمة ذكية قادرة على التكيف، والتعلم من الأخطاء، والعمل بكفاءة في بيئات حقيقية. أحد أبرز هذه الأنماط هو ReAct (التفكير + الفعل)، الذي طُرح في دراسة بحثية من جوجل (ياؤو وآخرون، 2022). الفكرة بسيطة: بدلاً من إجابة واحدة من النموذج، يُطلب من الوكيل أن يفكر خطوة بخطوة، ثم ينفذ فعلًا (مثل البحث، أو استدعاء أداة)، ثم يُعيد التفكير بناءً على النتائج. على سبيل المثال، عند طلب حجز رحلة طيران من مومباي إلى باريس، لا يُقدِّم الوكيل إجابة مباشرة، بل يبحث أولًا عن الأسعار، ثم يتحقق من توافر المقاعد، ثم يُكمل الحجز — كل ذلك بخطوات متسلسلة، كما يفعل الإنسان. إحدى التحديات الشائعة في بناء الوكلاء هي قدرتهم على التقييم الذاتي. هنا يأتي دور نمط التفكير النقدي (Self-Reflection)، حيث يُطلب من الوكيل مراجعة عمله بعد إنجاز المهمة. مثال: إذا طُلب منه كتابة كود، يُمكنه تشغيله، والتحقق من الأخطاء، ثم تعديله بناءً على النتائج. هذه العملية تشبه طريقة التدقيق البشرية، وتساهم بشكل كبير في تقليل الأخطاء، وزيادة دقة النتائج. من بين الأنماط المثيرة للاهتمام أيضًا التعاون بين الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Collaboration)، حيث لا يُبنى وكيل واحد قوي يُنفِّذ كل المهام، بل يُبنى فريق من الوكلاء المتخصصين. على سبيل المثال، في فريق لاختبار فكرة مشروع ناشئ، يمكن أن يكون هناك وكيل مختص في التحليل السوق، وآخر في تقييم التقنية، وثالث في التخطيط المالي. يتبادل هؤلاء الوكلاء المعلومات، ويعملون بشكل متزامن أو متسلسل، ما يُعزز دقة القرار ويقلل من الأخطاء الناتجة عن التحيّز أو الجهل بجانب معين. كذلك، لا يمكن تجاهل أنماط الذاكرة، التي تُعدّ ضرورية لجعل الوكيل يتفاعل بسلاسة على المدى الطويل. بدون ذاكرة، يُصبح الوكيل وكأنه ينسى كل شيء بعد كل تفاعل. هناك أنواع مختلفة من الذاكرة: قصيرة المدى (لحفظ سياق المحادثة)، وطويلة المدى (لتخزين معلومات عن المستخدم أو المهام السابقة)، وحتى الذاكرة المنظمة (مثل قواعد بيانات أو ملاحظات منظمة). هذه الذاكرة تسمح للوكيل بالاستمرارية، والتعلم من التجارب السابقة. أخيرًا، يُعدّ نمط المُراجع والمساعد (Critic-Helper) نموذجًا مُلهمًا يُحاكي سير العمل البشري. في هذا النمط، يُرسل الوكيل الأول إجابة أولية، ثم يُرسلها إلى وكيلاً آخر مُخصص للتدقيق، الذي يُقيّم الجودة، ويُقترح تحسينات. هذه الطريقة تُستخدم بالفعل في أبحاث التوافق (alignment)، مثل اختبار "الحرب الحمراء" (red-teaming) للنماذج، وتمتد إلى التطبيقات الصناعية لضمان موثوقية النتائج. باختصار، لا تُبنى الوكلاء الذكية بنجاح من خلال التصميم العشوائي، بل من خلال تطبيق أنماط هندسية مدروسة. هذه الأنماط ليست مجرد نصائح تقنية، بل هي حجر الأساس في تحويل الذكاء الاصطناعي من أدوات توليد نصوص إلى شركاء فعّالين في حل المشكلات الحقيقية.