تُقدّم دراسة حديثة نموذجًا جديدًا في تطوير الوكالات الذكية (AI Agents)، يُعرف بـ"الوكالات التي تسمع دون أن تتدخل" (Overhearing AI Agents)، كمفارقة مبتكرة لنموذج المساعدات الذكية التقليدية مثل "الكوبيلوت" (Co-Pilot). يركز هذا النموذج على المراقبة غير المُباشرة لتفاعلات متعددة بين البشر، بدلًا من التفاعل المباشر مع مستخدم واحد. بخلاف الكوبيلوت التي تراقب نشاطًا فرديًا (ككتابة نص أو كتابة كود)، تُصمم الوكالات التي تسمع دون أن تتدخل للاستماع إلى بيئات متعددة، مثل محادثات عائلية، جلسات عمل جماعية، أو جلسات طهي، باستخدام بيانات صوتية أو مرئية متعددة الوسائط. الفكرة الأساسية تكمن في تمكين الذكاء الاصطناعي من فهم النية الجماعية من خلال المراقبة السلبية، دون أن يُشارك في الحوار. فبدلًا من طرح أسئلة أو تقديم إجابات مباشرة، يُقدّم المساعد تدخلات ذكية ومتزنة، مثل عرض مخططات ترتيب، أو استرجاع سجلات حالة سابقة، أو تذكير بتفاصيل مهمة، عند الحاجة. هذه الطريقة تحافظ على تدفق الحوار البشري دون تشتيت، وهو ما يُعدّ نقطة ضعف كبيرة في نماذج الكوبيلوت التي قد تُربك التفاعل الجماعي إذا تدخلت بشكل مباشر. رغم أن النموذج يمكن تطبيقه في السياقات الفردية (مثل مراقبة كتابة مستند من قبل شخص واحد)، إلا أن القيمة الحقيقية تكمن في البيئات الجماعية، حيث يُعدّ التفاعل المباشر مع الذكاء الاصطناعي مُربكًا أو غير مناسب. هنا، يُعتبر النموذج مكملًا، وليس بديلًا، لثلاثة نماذج رئيسية سابقة: الوكالات الحوارية، والوكالات المستقلة، والوكالات التفاعلية. الوكالات الحوارية تعتمد على تفاعل مباشر مع المستخدم عبر واجهة دردشة، حيث يُخطط الذكاء الاصطناعي للخطوات ويتواصل مع المستخدم بشكل تفاعلي. أما الوكالات المستقلة، فتُنتج خططًا طويلة الأجل بناءً على هدف مُعطى، وتحتاج إلى موافقة المستخدم قبل التنفيذ، وتُستخدم في مهام معقدة مثل إعداد تقارير أو تعديل كود متعدد الملفات. أما الكوبيلوت، فتُعدّ نموذجًا تكميليًا يُحسّن الأداء الفردي دون التدخل في التدفق، عبر اقتراحات مُتوقعة وسريعة. يُبرز البحث أن "السماع دون تدخل" يُمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم السياق الجماعي بعمق أكبر، مما يُعزز دقة التدخلات. مثال على ذلك: في جلسة عمل جماعية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلاحظ أن الفريق يناقش تأخيرًا في التسليم، فيُقترح تغيير جدول المهام أو تذكير بموعد مهم. هذه القدرة على التحليل السياقي في بيئة متعددة الأشخاص تمثل تقدمًا جوهريًا مقارنة بالنموذج الفردي. باختصار، يُعدّ هذا النموذج خطوة نحو تكامل ذكاء اصطناعي أكثر تواضعًا وذكاءً في البيئات البشرية، حيث يُصبح المساعد "موجودًا" دون أن يُشعرك بوجوده، ويُساهم في تعزيز التعاون دون إرباكه.