NVIDIA تطلق NOOA: إطار عمل بايثون كائني التوجه يحوّل وكيل الذكاء الاصطناعي إلى فئة واحدة
NVIDIA
OpenAI
Anthropic
قامت مختبرات NVIDIA بنشر NOOA كمشروع مفتوح المصدر، وهو إطار عمل لبايثون مستقل عن النموذج يتيح للمطورين بناء وكلاء ذكاء اصطناعي كفئة بايثون واحدة، مع الدوال كإجراءات، والحقول كحالة، ووثائق الدوال كمطالبات، والأنواع المعلنة كعقود. يحقق الإطار 82.2٪ على SWE-bench Verified و86.8٪ على CyberGym L1 بحوالي نصف الرموز المميزة مقارنة بالأطر المرجعية. وهو مرخص بموجب Apache 2.0 وقابل للتثبيت عبر pip، لكنه لا يزال معاينة بحثية مبكرة، لذا يجب تشغيل الوكلاء فقط داخل عزل على مستوى نظام التشغيل.
أصدرت مختبرات NVIDIA إطار عمل NOOA (NVIDIA Object-Oriented Agents)، وهو إطار عمل مفتوح المصدر وغير مرتبط بنموذج محدد بلغة بايثون، يبسّط تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال دمج كل شيء في فئة بايثون واحدة. في هذا التصميم، تُعتبر الدوال (Methods) هي الإجراءات التي يمكن للنموذج اتخاذها، وتُمثل الحقول (Fields) حالة الوكيل، وتعمل سلاسل التوثيق (Docstrings) كموجّهات (Prompts)، وتُفرض التعليقات التوضيحية للأنواع (Type Annotations) كعقود ملزمة. الدالة التي يكون جسمها '...' تُكتمل في وقت التشغيل بواسطة حلقة يقودها نموذج اللغة الضخم، بينما يبقى جسم الدالة العادي كود بايثون حتميًا يمكن للنموذج استدعاؤه كأداة. يأتي الإطار مع استراتيجيتين: PredictStrategy، وهي استدعاء واحد مُنمّط لنموذج اللغة مع حلقة إعادة محاولة، وCodeActStrategy، وهي بيئة تفاعلية لتكرار تنفيذ كود بايثون حيث يستدعي النموذج دالة execute_python حتى يقدم return_result، والتي يتم التحقق منها. تُبلغ NVIDIA عن نتائج اختبارات القدرات بتحقيق معدل نجاح 97.9% عبر 88 اختبارًا أُجريت خمس مرات على عشرة نماذج، ونتائج شاملة بلغت 82.2% على معيار SWE-bench Verified باستخدام GPT-5.5، و86.8% على CyberGym L1، ومتوسط RHAE بنسبة 85.1% على ARC-AGI-3 باستخدام GPT-5.6-sol. يستخدم الإطار آلية تمرير بالمرجع (Pass-by-Reference) لإبقاء البيانات الكبيرة حية في بيئة التكرار، متجنبًا ضغط السياق. NOOA مرخّص بموجب Apache 2.0، ويمكن تثبيته عبر pip (الإصدار 0.0.8)، ويتطلب بايثون 3.12–3.13، ويُشار إليه كمعاينة بحثية تجريبية. نظرًا لأن الوكلاء يمكنهم تنفيذ كود مُولّد بواسطة نموذج اللغة، تنصح NVIDIA بتشغيلها فقط داخل بيئة معزولة على مستوى نظام التشغيل مثل حاوية أو آلة افتراضية أو OpenShell. يمكن ربط النماذج عبر LiteLLM، مع دعم واجهات برمجة التطبيقات المستضافة وOllama ونقاط نهاية vLLM.
المصدر: MarkTechPost —
الأصلي
