الملخص

نُعرّف "الوكالة" على أنها القدرة الناشئة للأنظمة الذكية الاصطناعية على التصرف كوكالات مستقلة، تقوم بفعالية باكتشاف المشكلات ذاتيًا، وصياغة الفرضيات، وتنفيذ الحلول من خلال التفاعل الذاتي مع البيئات والأدوات. تمثل هذه القدرة الأساسية مُضيئًا لعصر الوكالة في الذكاء الاصطناعي، الذي يُحفَّز بتحول صناعي جوهري: الحاجة الملحة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي لا تفكر فقط، بل تعمل فعليًا. في حين تتفوّق الأنظمة الحالية في التفكير الاستنتاجي وإنتاج الاستجابات، فإن القطاعات الصناعية تتطلب وكالات مستقلة قادرة على تنفيذ المهام، وتشغيل الأدوات، وتحقيق نتائج حقيقية في العالم المادي. ومع أن الذكاء الوكلي يصبح السمة المميزة التي تفصل بين الأنظمة المعرفية والعمال المنتجين، فإن تطوير كفاءة الاستقلال الآلي للآلات يصبح أمرًا بالغ الأهمية. تفترض النماذج الحالية أن كمية البيانات الأكبر تؤدي إلى وكالة أفضل، متبعةً قوانين التوسع التقليدية المستمدة من نماذج اللغة. نتحدى هذا النموذج بشكل جذري. يُظهر بحث "ليمي" (LIMI) (أقل هو أكثر لذكاء الوكالة) أن الوكالة تتبع مبادئ تطوير جوهرية مختلفة تمامًا. من خلال التركيز الاستراتيجي على تطوير البرمجيات التعاونية وسير العمل في البحث العلمي، نُظهر أن الذكاء الوكلي المعقد يمكن أن يظهر من عينات قليلة ولكنها مُختارة بعناية لتمثيل السلوك المستقل. وباستخدام فقط 78 عينة تدريب مصممة بعناية، يحقق "ليمي" نتائج بنسبة 73.5% في معايير تقييم الوكالة الشاملة، متفوقًا بشكل كبير على النماذج الرائدة حاليًا: (كيمي-ك2-إنستراكتر 24.1%)، (ديب سيك-ف3.1 11.9%)، (كوان3-235ب-أ22ب-إنستراكتر 27.5%)، و(GLM-4.5 45.1%). وأبرز ما في ذلك، أن "ليمي" يُظهر تحسنًا بنسبة 53.7% مقارنةً بالنماذج المدربة على 10,000 عينة، ويحقق ذكاءً وكيلاً متفوقًا باستخدام 128 مرة أقل من العينات. تُرسّخ نتائجنا مبدأ كفاءة الوكالة: لا ينشأ الاستقلال الآلي من وفرة البيانات، بل من عملية اختيار استراتيجي لعينات عالية الجودة تمثل سلوك الوكالة.