تُعد سير العمل (Workflow) نموذجًا تنفيذيًا منظمًا يقوم بتفكيك المهام المعقدة إلى تسلسل من الخطوات القابلة لإعادة الاستخدام والمرتبطة بترتيب زمني محدد. وعلى عكس الوكلاء الذكيين (Agents)، يتم عادةً تصميم مسارات سير العمل مسبقًا، مما يجعلها محددة وقابلة للتدقيق؛ في حين يتخذ الوكلاء الذكيون قراراتهم بشأن الخطوة التالية بشكل ديناميكي بناءً على التغذية الراجعة من البيئة، مما يمنحهم مرونة أعلى ولكن مع قابلية أقل للتنبؤ.

يُشتق هذا المصطلح من عبارة "work flow" الواردة في أدبيات هندسة السكك الحديدية عام 1921، والتي كانت تشير في الأصل إلى تدفق العمليات داخل المنظمة. وفي مجال البرمجيات، تطور المفهوم تدريجيًا ليشمل إدارة العمليات التجارية (BPM)، ومحركات التنسيق (Orchestration Engines)، وصولًا إلى أطر عمل الوكلاء الذكيين المعاصرة.

في عام 2024، قدم Wang وزملاؤه في ورقة بحثية بعنوان Agent Workflow Memory آلية لسير عمل قابل للتعلم: حيث يستخلص النظام تسلسلات خطوات متكررة عالية التردد من سجلات التنفيذ التاريخية ويحولها إلى سير عمل، ثم يقوم باسترجاعها عند الحاجة في المهام وحقنها في السياق كإرشاد للعمل. تدعم هذه العملية التعلم من عينات التدريب بشكل غير متصل (Offline)، كما يمكنها التعلم الفوري من الاستعلام الحالي بشكل متصل (Online). أظهرت التجارب أن هذه الطريقة حققت تحسنًا نسبيًا في معدل النجاح بنسبة 24.6% و51.1% على معايير Mind2Web وWebArena على التوالي، مع خفض ملحوظ في عدد الخطوات اللازمة لإكمال المهام.

تشير هذه النتائج إلى أن المسارات الثابتة يمكن تحسينها باستمرار من خلال تراكم الخبرات. إن اتفاقيات الإدخال والإخراج الواضحة تجعل التنفيذ قابلاً للتكرار، وتساهم في تحديد الأخطاء بسهولة، وتضمن إمكانية تتبع عمليات التراجع (Rollback)، مما يسهل التدقيق والنشر على نطاق واسع. في السيناريوهات ذات الخطوات الثابتة نسبيًا والتي تتطلب تكرارًا واسع النطاق، يكون سير العمل أكثر استقرارًا من اتخاذ القرارات الفورية، مما يجعله دعامة حاسمة للانتقال من العروض التجريبية إلى البيئات الإنتاجية.

[JIALIU_0]