بناء 33 وكيل ذكاء اصطناعي على محرك واحد: نظرة داخل خمسة منها

على مدار العام الماضي، قام المؤلف ببناء 33 وكيل ذكاء اصطناعي على محرك واحد—صورة Docker واحدة وقاعدة برمجية واحدة، دون أي تعديلات جوهرية. تتراوح الوكلاء بين مدرب شطرنج لطفل، ومساعدين للزوجة، ومعلمين، وروبوتات للشركات في مجالي المعادن والطاقة. المتغير الرئيسي هو المكان الذي يرسم فيه كل وكيل الخط الفاصل بين ما تحسبه الشيفرة البرمجية وما يقوله النموذج. بالنسبة للوكلاء الشخصيين، قد يحسب النموذج مباشرة، لكن في الوكلاء المؤسسيين، لا يخرج أبدًا أرقامًا نهائية؛ بل يحدد فقط معاملات الإدخال، وهو ما يشكل خطرًا. تبدأ مخططات الأدوات في الهيمنة على المطالبة بعد العشرات الثلاثة الأولى من الأدوات؛ بالنسبة لمسؤول إدارة علاقات العملاء الذي لديه 331 أداة، تصل مخططات JSON إلى 302 كيلوبايت، أي حوالي 75,000 رمز في بادئة كل طلب. أدت ثلاثة تعديلات على الإعدادات إلى تقليل رموز المطالبة من 15,266 إلى 1,424، ومتوسط وقت الاستجابة من 17 إلى 7.7 ثانية. المحرك هو Hermes Agent من NousResearch، مع قاعدة برمجية حديثة تعود إلى يوليو 2025. تختلف الوكلاء بشكل أساسي في شخصيتهم ومجموعة الأدوات؛ تقدم المقالة جداول تقارن أحجام المطالبات وخيارات النماذج. كما تُناقش بعض الإخفاقات، مثل اختلاف في الرصيد و5,863 سطرًا من Python لم تُستخدم أبدًا في الإنتاج.