تقول شركة أنثروبيك إن أحد الوكالات الذكية تفوق العديد من الوكالات الفرعية، خاصة الآن حيث يمكن للنماذج التعامل مع التعقيدات وحدها

نقاط مهمة

• يوصي Anthropic الشركات بأن تقيّموا ما إذا كان بإمكانهم دمج الوكلاء الفرعيين في وكيل واحد يقوم بتحميل السياق حسب الطلب.
• تُظهر خبرة الشركة أنه يمكن للعديد من الوكلاء الفرعيين المتخصصين أن يؤدي إلى زيادة التأخير، وارتفاع التكاليف، وفقدان المعلومات في كل عملية نقل.
• نشرت شركة Anthropic كيت الهجرة على GitHub لمساعدة الفرق على إجراء التحول.

وجدت شركة أنثروبيك أن وكالة واحدة مع سياق متطلب عند الطلب تفوق في الجودة والتكلفة ووقت الانتظار إعدادات متعددة الوكالات. وتقوم الشركة بإصدار مجموعة أدوات الهجرة لمساعدة الفرق على تقييم التحويل والقيام به.

توصي شركة Anthropic الشركات بتقييم ما إذا كان بإمكانها دمج الوكالات الفرعية معًا، لأن وكيل رئيسي واحد يحمل السياق حسب الحاجة غالبًا يحقق نتائج أفضل من أسطول من الوكالات المتخصصة. النماذج الجديدة التي تبدأ من Opus 4.5، بالإضافة إلى Opus 5.5 وFable 5.1، يمكنها إدارة الخطط المعقدة مباشرة في حلقة واحدة، مما يمكن أن يقلل من التكاليف ووقت الانتظار أيضًا. وفقًا لدراسة مقارنة، يقول Anthropic إن البنية الخاصة بالوكيل الواحد تعمل بسرعة تقريبًا ضعف سرعة الإعداد المتعدد للوكالات.

التوصية تأتي من تجربة عملية على عدة تطبيقات شركات الشركات، حيث وجد فريق الذكاء الاصطناعي التطبيقي في Anthropic أن وكيلًا واحدًا يستخدم المهارات المذكورة كثيرًا يتفوق على تصاميم الطلبات المتكاملة وعلى إعدادات الوكيل الفرعي من حيث الجودة. على سبيل المثال، كانت هناك شركة لديها عشرون وكيلًا فرعيًا متخصصًا داخل وكيل العملاء الخاص بها، مما جعل من الصعب الحفاظ على تجربة علامة تجارية متسقة وضاعت سهولة الاستخدام بسبب التوقف العالي.

يمكن للنموذج الآن القيام بمعظم أعمال التنظيم بنفسه

وفقًا لشركة Anthropic، فإن العديد من تصاميم الوكلاء تتبع نمطًا مألوفًا يشمل كشف النية، وخطوة معالجة ثابتة، وتقسيم المستخدمين، وأقسام توصيات منفصلة، بالإضافة إلى محرك تنظيمي يقع فوق كل ذلك. جزء كبير من هذه العملية يمكن للنموذج الآن التعامل معه بمفرده في حالة الاستخدام المحددة.

يطلق أنثروبيك على ذلك “قانون كونواي” للوكلاء. يتحول التصميم إلى نسخة من الرسم البياني التنظيمي، حيث يُفرز كل فريق وكلاء فرعيين خاصين به، حتى تتكدس مئات الوكلاء المتداخلة دون معايير مشتركة. ما يلي ذلك هو ما يسميه أنثروبيك “طلب استعلام مُشتق”， حيث يضيف كل فريق قواعد إلى نموذج الاستعلام، والتي تتعارض في النهاية مع بعضها البعض. وفقًا للشركة، فإن نموذج استعلام نظيف، وأربعة أو خمسة أدوات بيانات متواضعة، وقيود إخراج ثابتة، تغطي جزءًا كبيرًا من حالات الاستخدام المختلفة.

كم مثال، أنتاروبيك قسّم نظام طلبات كلاود كود للنماذج الجديدة بأكثر من 80 بالمئة، جزئيًا لأن المهارات والأدوات تُنفَّذ الآن فقط عند الحاجة. كما أن النماذج الجديدة تعلق على تقدمها وتتحقق من عملها، مما قد يجعل بعض طبقات التحكم الإضافية غير ضرورية.

تقول شركة أنثروبيك إن الوكلاء الفرعيين لا يزالون منطقيين عندما يظهر تدهور في الأداء قابل للقياس في نافذة السياق لكل وكلاء، عندما يحتاج عدة مهام إلى التشغيل بالتوازي مع نوافذ سياق منفصلة، أو عندما يواجه كل وكلاء صعوبة في اختيار الأدوات.

لإجراء عملية انتقال خطوة بخطوة، نشرت Anthropic كيت الانتقال على GitHub تحت عنوان كيت الانتقال، وهو يساعد الفرق على تحديد الأنماط الموجودة، وتقييم البدائل، والتحقق من الطريقة الأفضل. تحذر Anthropic من الدمج الخاطئ، حيث في اختبار واحد مع وكيل الدعم، قام دمج الوكيل الفرعي بتقليل التاخير لكنه أفسد العملية التي كانت تعمل سابقًا. بدأ الوكيل الرئيسي في الإجابة بمفرده بدلاً من استشارة الخبير المناسب.

يجب على الفرق أن تحافظ على مكتبات المهارات دون توسعها

بدلاً من تخصيص وكيل خاص لكل فريق، توصي شركة أنثروبيك بتحويل العمليات العملية إلى مهارات، وتحميل الأدوات عند الطلب من خلال بحث الأدوات. يجب أن تكون هناك فريق مركزي صغير مسؤول عن نصائح النظام والجودة الإجمالية. بالإضافة إلى ذلك، يشير أنثروبيك إلى أن اختيار الأدوات لدى النموذج يفقد جودته بعد 30 إلى 50 تعريفًا للأداة، لذا يجب على المالكين المخصصين في كل فريق الحفاظ على مكتبات المهارات لتجنب تضخمها.

للمواد المرجعية مثل الإرشادات وخصائص المنتجات أو تعريفات الوحدات القياسية، توصي شركة Anthropic باستخدام قواعد البيانات التي يستفسر عنهاالجهاز فقط عند الحاجة من خلال أداة بحث. يمكن أيضًا تضمين هذه المعلومات كملفات مرجعية داخل المهارة. توصي Anthropic بـ منع استخراج السياق من الكود وإدخاله مباشرة في الطلبات.

تتوافق نتائج Anthropic مع الأبحاث الحديثة. وجدت دراسة أجراها Vals أن فرق العملاء يمكن أن تكون أسرع من العملاء الفرديين، لكنها لا تحقق جودة أعلى. ووفقًا للدراسة، فإن التوسيع من عشرة إلى 30 أو 100 عميل لا يؤدي إلى تحسين في الجودة، بل يزيد التكاليف بشكل كبير. كما شكك مطور OpenAI إريك بروفنشر في قيمة حشود العملاء، واصفًا إياهم بأنهم “بالتأكيد” مال مضيع.