الوكيل البرمجي (Coding Agent) هو نظام أتمتة لتطوير البرامج يعتمد على الذكاء الاصطناعي، وعادةً ما يكون النموذج اللغوي الكبير (LLM) في صميمه. من خلال فهم المتطلبات بلغة طبيعية، وتحليل مستودعات الكود، واستدعاء أدوات التطوير وتنفيذ مهام الاختبار، يساعد أو ينجز بشكل مستقل مهام هندسية مثل توليد الأكواد، وتصحيح البرامج، وإصلاح العيوب وصيانة البرمجيات. وعلى عكس أدوات إكمال الكود التقليدية، يمكن للوكيل البرمجي التخطيط لخطوات متعددة حول الهدف المطلوب، وتعديل عملية التنفيذ باستمرار بناءً على ملاحظات البيئة الخارجية.

يستند تطور الوكلاء البرمجيين إلى أسس نماذج الكود الكبيرة، وأطر عمل الوكيل (Agent)، وتقنيات أتمتة الهندسة البرمجية. في عام 2024، نشر باحثون من جامعة برينستون وغيرها من المؤسسات ورقة بحثية بعنوان [SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering](https://arxiv.org/abs/2405.15793. وقد طرحوا إطار عمل وكيل يُعرف بـ SWE-agent المخصص لمهام الهندسة البرمجية. أدخل هذا البحث مفهوم «واجهة الوكيل والحاسوب» (Agent-Computer Interface, ACI)، مما مكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التفاعل مع مستودع الكود وبيئة الطرف الآلي وأدوات التطور عبر واجهة تشغيل مصممة خصيصاً، لتنفيذ تعديلات على الشفرة واختبارات وإصلاح مشكلات ضمن مهام حقيقية على منصة جيت هب (GitHub)، مقدّماً مرجعية مهمة لأبحاث وكلاء البرمجة اللاحقة.

يُستخدم الوكيل البرمجي أساسًا لحل المشكلات الموجودة عند استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد الكود مباشرة، بما فيها ضعف الفهم السياقي، وعدم وجود تغذية راجعة بيئية، وصعوبة التعامل مع المهام الهندسية المعقدة. تشمل سير العمل الأساسي عادةً فهم المهمة، والبحث عن الكود، وتخطيط خطة التعديل، وتحرير الكود، وتشغيل الاختبارات، ثم التحسين التكراري استناداً إلى التغذية الراجعة. ومن خلال ربط المترجمات، والطرف الآلي، وأنظمة التحكم بالإصدارات وأطراف اختبار البرمجيات، يستطيع الوكيل البرمجي تشكيل حلقة تطوير متكاملة تقوم على «التوليد — التنفيذ — التقييم — التصحيح».

في السنوات الأخيرة، ومع تحسن قدرات النماذج اللغوية الكبيرة فيما يتعلق بالكود، بدأ تطبيق الوكلاء البرمجيين تدريجياً في سيناريوهات مساعدة تطوير البرمجيات. تتضمن الأدوات البارزة مساعدين للتطوير والتعديل قائمين على النماذج الكبيرة، مثل Claude Code الذي أطلقته شركة أنثروبيك (Anthropic)، بالإضافة إلى Cursor Agent التي طورها أنيسفير (Anysphere). تساعد هذه الأنظمة المطوّرين في إنجاز كتابة الكود وفهمه وتحليل عمليات تصحيح الأخطاء وأتمتة المهام الهندسية؛ غير أنها لا تزال تتطلب رقابة بشرية لضمان صحة الكود المُنتَج وسلامته وموثوقيته الهندسية.

[JIALIU_0]