في عالم الذكاء الاصطناعي السريع التطور، أصبحت أنظمة الوكلاء المتعددة أداة قوية لحل المشكلات المعقدة التي تتجاوز قدرات الوكيل الواحد. تُستخدم هذه الأنظمة في تطوير البرمجيات المستمر، وتحليل السوق، وإعداد تقارير استخباراتية مفصلة، ومهام أخرى تتطلب انتقالات غير محددة مسبقاً. وتعزز فعاليتها من خلال التكامل مع أدوات مخصصة مثل وحدات التفاعل البرمجي (REPL)، وواجهات الرسم، ومحركات البحث على الويب. من خبرتي في بناء وتحسين هذه الأنظمة، أقدم مجموعة من الدروس الجوهرية لتصميم وتنفيذ وتحسين البنية المعمارية للوكلاء المتعددة. أولها: اختيار نماذج لغوية قوية (LLMs) للدور الإشرافي. النماذج ذات الحجم الصغير (أقل من 7B معلمات) تفشل في الحفاظ على هيكل الإخراج المطلوب، وتُحدث تكراراً في استدعاء الوكلاء، وتُنتج صيغاً غير منتظمة. يُوصى باستخدام نماذج أكبر مثل نموذج بـ32B معلمة مشتقة من DeepSeek-R1، والتي تُظهر أداءً أفضل في فهم المهام وفرض التزام بالهيكل. ثانياً، يجب تزويد الوكيل الإشرافي بسياق كامل. يُفضّل تضمين تاريخ التفاعل الكامل، مع الحذف فقط عند حدود السياق. التجارب أظهرت أن الأداء يتحسن بشكل كبير عندما يمتلك الإشرافي رؤية شاملة لمسار المهمة، مما يُمكّنه من اتخاذ قرارات منطقية حول توزيع المهام. ثالثاً، تجنّب حلقات التكرار (agent loops) من خلال تحديد أهداف واضحة ومعايير نجاح وفشل صريحة. بدلاً من أمر مثل "تحسين هذا النص"، يُفضّل "اختزال النص بنسبة 30% مع الحفاظ على جميع النقاط الأساسية، وتحديد النجاح من خلال مقارنة النتيجة بالقائمة الأصلية". هذا يمنع التكرار غير المنتج. رابعاً، فصل الأدوار: لا تُ overloaded الوكيل الإشرافي بمهام متعددة. يُنصح ببنية هرمية حيث يُركّز الإشرافي على إدارة التدفق، بينما يُعيّن "مستشار" مختص لتقييم الجودة وتقديم توصيات استراتيجية. هذه البنية "الدماغ الثاني" تُحسّن جودة القرار والنتائج. خامساً، اعتماد الهيكل الهرمي (الرئيس → قادة فرق → وكلاء متخصصون) يُعدّ فعالاً، خاصة في المهام المعقدة مثل التحليل المالي، حيث يُوزع العمل حسب التخصص، ويُضمن المراقبة والجودة. سادساً، ابدأ ببساطة: ابدأ بنظام بسيط يُدار من قبل وكيل واحد يُنظّم 3-5 وكلاء متخصصين، ثم توسّع بناءً على الحاجة. لا تُعقّد الهيكل مبكراً. سابعاً، استخدم نماذج مختلفة حسب نقاط قوتها: مثل دمج Claude Opus 4.1 (الدقة والانضباط) مع GPT-5 (الإبداع والتفكير المعقد). ثامناً، استخدم الذاكرة الطويلة لتعزيز التنوّع في الإخراج، حيث يُمكن للنموذج تجنّب التكرار من خلال الرجوع إلى مخرجاته السابقة. فيما يتعلق بالأطر، يُعدّ LangGraph مثالاً ممتازاً للإشراف الرسومي المعتمد على الرسوم البيانية، ويُوفر تحكماً دقيقاً، ووظائف تصحيح متقدمة، ويُستخدم من قبل شركات كـReplit وLinkedIn. أما LlamaIndex فهو مثالي لدمج البيانات الخاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. CrewAI يُناسب الأطر العاملة على الأدوار، بينما AutoGen يُفضّل في المهام الديناميكية والبرمجة التلقائية. أخيراً، في بعض الحالات، يكون البناء المخصص (Framework-Free) الأفضل، خاصة في البيئات الإنتاجية، حيث يُستخدم الإطار لمهام محددة (مثل التجزئة أو التحميل)، بينما يُدار التساؤل والوكلاء يدوياً. الخلاصة: النجاح في أنظمة الوكلاء المتعددة يعتمد على البساطة، والوضوح، والهيكل الهرمي، وتقسيم المهام، واختيار النماذج المناسبة، وإدارة الذاكرة. المستقبل يُحتمل أن يُبنى على أنظمة قادرة على إعادة تكوين نفسها تلقائياً حسب المهمة.