الهندسة المرجعية لتسخير الذكاء الاصطناعي المؤسسي على كوبرنيتيس: أربع طبقات لنشر آمن للوكلاء في بيئة الإنتاج

تقدم المقالة بنية مرجعية لبناء حزام ذكاء اصطناعي مؤسسي مُستضاف ذاتيًا على Kubernetes، مقسمة إلى أربع طبقات: الإدخال، حلقة الوكيل، التنفيذ، والهوية والسياسة والتدقيق. تفصل طبقة الإدخال بين حركة مرور المستخدم والوكيل والأحداث باستخدام أدوات مثل Traefik وخطافات الويب في n8n. تدير طبقة حلقة الوكيل (ReAct) جلسات الوكيل ذات الحالة مع الذاكرة والتفويض والإشراف البشري (Human-in-the-Loop أو HITL) باستخدام مكونات مثل kagent وLangGraph. تتحكم طبقة التنفيذ في الوصول إلى الموارد الخارجية (أدوات MCP وسير العمل ونماذج اللغات الكبيرة) عبر FastMCP وn8n وLiteLLM. توفر طبقة الهوية والسياسة والتدقيق وظائف المصادقة والتفويض والتدقيق الشاملة عبر Keycloak وagentgateway وVault/OpenBao وOTEL/Grafana. تؤكد البنية على حدود الأمان، وتعدد المستأجرين (عبر أمان مستوى الصف (Row-Level Security أو RLS) ومساحات الأسماء وسياسات الشبكة)، وسياق النشر (Kubernetes وHelm وNetworkPolicy). يتم تنفيذ المهارات كحقن قدرة على مستوى الحجرة (صور OCI مع ملف SKILL.md)، بينما تكون الأدوات قابلة للوصول عبر الشبكة. توضح المقالة سير العمل بمثال لمهمة هندسية، تبين كيفية تدفق الهوية من الإدخال عبر agentgateway إلى التنفيذ، مع مسارات تدقيق في جميع المراحل. يلاحظ المؤلف أن هذا نموذج مرجعي عملي وليس منتجًا، ويدعو إلى مناقشة الطبقات الأساسية.