لكل شركة سير عمل وأدوات وحالات خاصة وتعريفاتها الخاصة بالنجاح. (يفتح في نافذة جديدة)Third Moment Research(يفتح في نافذة جديدة) تعتقد أن أفضل الوكلاء يجب أن يكونوا جيدين حقاً في ذلك العمل المحدد، ويجب أن تعزز قدراتهم كلما زاد استخدامهم.
تبني الشركة نظاماً للذكاء الاصطناعي يتحسن ذاتياً حول تلك الفكرة، مستخدمةً أحدث نماذج OpenAI لفهم سلوك الوكلاء، وتحديد نقاط الضعف المتكررة، وإنشاء آلاف السيناريوهات الاصطناعية تلقائياً حول تلك المشكلات. يستخدم الفريق تلك السيناريوهات لتحسين الوكلاء، مع تكرار العملية كلما ظهرت مشكلات جديدة.
يدعم Codex وGPT‑6 Astra وGPT‑6 Sol وGPT‑6.1 Sol الأعمال البحثية والحسابية للنظام، ممكّناً Third Moment من تشغيل 10,000 وكيل في وقت واحد في تحقيقات تستمر من 36 إلى 48 ساعة. تستخدم الشركة أيضاً Daybreak لاختبار أمن البيئات التي يعمل فيها الوكلاء.
“في جلسة واحدة، يتمكن GPT-6.1 Sol من الحفاظ على خيط مترابط من البحث الحسابي عبر أيام من الحوسبة دون أن يفقد المسار.”—آدم خاخار، شريك مؤسس، Third Moment Research
تقليل زمن التشغيل وهدر الرموز مع Codex
من أقدم تطبيقات Third Moment مجال التمويل الكمي نظراً لوضوح مقياس النجاح فيه. يوفر هذا المجال سياقاً ملموساً لدراسة كيفية عمل الوكلاء وأين يواجهون الصعوبات. يستخدم الفريق Codex للعثور على المشكلات في بيئة البحث ومعالجتها.
وفي إحدى الحالات، استخدم الفريق Codex مع GPT‑5.6، أحدث نماذج GPT في ذلك الوقت، لتحليل آلاف مسارات المحاكاة المسجلة (أفعال الوكلاء واستجابات البيئة) إلى جانب الطوابع الزمنية وقاعدة الشيفرة.
اكتشف Codex عنق زجاجة: كان اختبار استراتيجية تداول بأثر رجعي عبر سنة من بيانات الأسهم الأمريكية على مستوى الأوامر يستغرق عدة ساعات. وفي أثناء الانتظار، كان الوكلاء يستعلمون بشكل متكرر عن الاكتمال، مضيعين الرموز وملئين سياقهم بفحوصات الحالة.
بعد تحليل أداء الاختبار الرجعي وفحص مدخلاته واستخداماته، حدد Codex تحسيناً في التخزين المؤقت وتقنية حزم الذاكرة. جرب حلولاً ونشر الإصلاح في بيئة الإنتاج، ما قلّص الاختبار الرجعي من نحو 3 ساعات إلى نحو 3 إلى 5 دقائق. أدى ذلك إلى تقليل استخدام الرموز وتلوث السياق، مما وفّر مزيداً من ميزانية رموز الوكلاء للتجارب الإضافية.
إبقاء الوكلاء على المهمة مع Codex وGPT‑6
تمنح Third Moment كل وكيل الأدوات والمعلومات والبيئة التي يحتاجها لمهمة محددة. في البحث الكمي، يشغّل الفريق هيكل Codex الافتراضي داخل بيئة مبنية على Docker. يتلقى الوكلاء تيرابايت من البيانات، ووثائق، ومستودع بحث يحتوي على وحدات لهندسة الميزات، وتدريب النماذج بدعم وحدات معالجة الرسوميات، واستراتيجيات التداول، والمحاكاة.
توفر GPT‑6 Astra وGPT‑6 Sol وGPT‑6.1 Sol القدرة على الاستدلال، بينما يمنح هيكل Codex الوكلاء أدوات للتنفيذ، ووضع الخطط، وتحديد الأهداف، وتوليد وكلاء فرعيين، وضغط السياق مع استمرار العمل.
لمعالجة الوكلاء الذين يتوقفون قبل إكمال مهمة، تتعامل Third Moment مع Codex بوصفه وكيلاً فرعياً ضمن هيكل خارجي مدعوم بـ GPT‑6 Sol أو GPT‑6.1 Sol. يفحص الهيكل الخارجي المسار عند ترك المهمة غير مكتملة ويقرر ما إذا كان سيعيد المحاولة، أو ينهي المهمة، أو يصعّدها لمراجعة بشرية.
“هيكل Codex متعدد الاستخدامات للغاية، ويمكّن من الاستخدام في مجالات مختلفة عديدة.”—آدم خاخار، شريك مؤسس، Third Moment Research
في تلك البيئة البحثية، يعمل الوكلاء على تحسين نظام تداول أساسي بناه مهندسو Third Moment. يختبرون استراتيجيات التداول على بيانات تاريخية، ويقيّمون ما إذا كان التحسن ذا معنى أم مجرد ضجيج، ويستخدمون كل نتيجة لاختيار التجربة التالية. ووفقاً لآدم، قد حسّن عملهم نظام التداول الأساسي.
إدامة أبحاث أطول بكفاءة رمزية أعلى
قبل GPT‑5.5، يقول آدم إن النماذج كانت قادرة فقط على تنفيذ تجارب يحددها المستخدم. مع GPT‑5.5 وGPT‑5.6، أصبحت النماذج العاملة مع هيكل Codex قادرة على استخدام النتائج لتصميم تجارب لاحقة. والآن مع GPT‑6 Astra وGPT‑6 Sol وGPT‑6.1 Sol، يمكن للوكلاء التحقيق في الأسباب الجذرية من خلال مئات التجارب التي تُشغَّل بالتوازي مع وكلاء فرعيين.
ساعد هذا التطور الوكلاء على استكشاف اتجاهات بحثية لم يتوقعها الفريق. وفي إحدى الجلسات، حدد GPT‑6.1 Sol تأثير الصفقات غير المعروضة في بورصة شكّلت فيها تلك الصفاقات حصة أكبر بشكل غير متوقع من حجم التداول. “كانت هذه نتيجة غير بديهية لم يفكر فيها فريقنا البحثي في البداية”، يقول آدم.
تقيّم Third Moment النماذج عبر التحسين، وأنظمة تعلم الآلة، والبحث الكمي. تختبر الإصدارات الرائدة بأعلى إعدادات الاستدلال لديها، وتقيس قدرتها على التنقل في المستودعات، وكتابة شيفرة فعالة، وإدامة تحقيق ما. يشمل الاختبار الحالي أيضاً GPT‑6 Luna.
“GPT-6.1 Sol هو حالياً نموذجنا الأكثر استخداماً نظراً لكفاءته الرمزية. يُكمل المهام بأقل عدد من الرموز مع تقديم أداء مشابه لـ GPT-6 Astra.”—جيفري يان، شريك مؤسس، Third Moment Research
إحدى المعايير تطلب من الوكلاء تقليل زمن استجابة التحديث لخدمة لوحة نتائج حية مع الحفاظ على مخرجاتها. يقيس الفريق تسريع السرعة بقسمة متوسط زمن تشغيل حلٍّ من إعداد خبير على زمن حل النموذج على العتاد نفسه، مع اشتراط الصحة. ووفقاً لآدم، حقق GPT‑6 Astra أكبر تسريع.
للأعمال الموجّهة، بما في ذلك الفحوصات الخاصة بنقاط الضعف الأمنية المحددة في نظام المحاكاة، يستخدم الفريق نماذج أكثر كفاءة مثل GPT‑5.6 Terra. وللبحوث العميقة، يعتقد آدم أن التفكير الأقوى قد يبرر التكلفة الأعلى: «في مجال التمويل الكمي، فإن قيمة اكتشاف إشارة مثيرة للاهتمام عالية للغاية».
أتمتة اختبارات الأمان باستخدام Daybreak
مع وجود 10,000 وكيل يعملون بشكل مستقل، تحتاج Third Moment إلى وسيلة لاختبار أمان بيئاتها البحثية على نطاق واسع. يستخدم الفريق منصة Daybreak للأمن السيبراني لأتمتة هذا الاختبار قبل إطلاق عمليات المحاكاة.
تتحقق الاختبارات مما إذا كان بإمكان وكيل ما الخروج من بيئته البحثية والوصول إلى الشبكة الأوسع. «باستخدام Daybreak، نتمكن من جعل الوكلاء أنفسهم يجرون اختبارات الاختراق على المحاكاة ويختبرون بنيتها التحتية وأمانها»، يقول آدم.
«من دون Daybreak، لن نتمكن من اختبار ذلك بشكل مستقل على نطاق واسع».—آدم خاخار، الشريك المؤسس، Third Moment Research
التوجه نحو مئات الآلاف من الوكلاء المتعاونين
يطال طموح Third Moment الأعمال المتخصصة التي تقوم بها الشركات كل يوم. بالنسبة لمتجر تجزئة، قد يعني ذلك اتخاذ قرارات أفضل لسلسلة التوريد عندما تكون المخزونات ناقصة أو يتأخر أحد الموردين. بالنسبة لفريق هندسي، قد يعني ذلك اكتشاف اختناقات الأداء في قاعدة برمجية كبيرة. وبالنسبة لشركة تعتمد على المستندات، قد يعني ذلك تحديد المواضع التي لا تتطابق فيها الالتزامات في مستند ما مع النتائج المسجلة في مستند آخر.
وبالبناء على قدرات التفكير في GPT‑6 Astra وGPT‑6 Sol وGPT‑6.1 Sol، تخطط Third Moment للتوسع من التحقيقات الفردية إلى مئات الآلاف من الوكلاء الفرعيين المتعاونين. وتتضمن خريطة الطريق الخاصة بها تريليونات من الرموز (tokens) تدعم سلاسل من عشرات التجارب المترابطة، بهدف استخدام هذا البحث لتحسين الوكلاء بشكل مستقل مع ظهور تحديات جديدة.
وبالنسبة لآدم، سيمنح ذلك الناس قدرة أكبر على تشكيل كيفية تعلّم الوكلاء وعملهم: «يمكن أن يكون البشر في موقع أكثر نفوذًا بكثير، حيث يمكنهم التفكير في كيفية إجراء البحث وتحسين البحث نفسه بدلاً من القيام بالبحث فعليًا».