منغ ياو من موقع أوداي فوتشي (凹非寺)
الكمبيوتر الكمومي (量子位) | الحساب الرسمي QbitAI
الطريق الصحيح لا يعزب عنه الأصدقاء.
DeepSeekالذي اقترح حديثاًSuper-agentوفلسفته، وحالما أُعلن عنها أثارت ضجة كبيرة.
ووسط هذه الضجة، بدأت نتائج فريق سابق من الصينيين في وادي السيليكون تُفهم حقاً لأول مرة.
وهذا الصدى التقني العابر للمحيطات يشير في جوهره إلى المعضلة الجوهرية نفسها في التعاون بين الإنسان والآلة —
حالياً، أصبح الإنسان هو عنق الزجاجة بالنسبة للذكاء الاصطناعي.
تخيّل أن الذكاء الاصطناعي يستطيع المضيّ في 1000 و10000 و100000 مهمة في آن واحد، حتى يصبح العدد أكبر مما يستطيع الإنسان متابعته — ماذا يجب أن يصبح الـAgent حينها؟
مولّد بالذكاء الاصطناعي
قبل أيام قليلة فقط، طرح فريق DeepSeek Harness مقالاً هاماً، قدم فيه تصوراً معماريةً للـSuper-agent من الجيل التالي يعالج هذا الألم:
وكيل خارق يمتلك سياقاً متصلاً، قادراً على جدولة عدة وكلاء (Agents) للعمل بالتوازي بشكل مستقل، بل ومتصل بالإنترنت على مدار 7×24 ساعة.
تحرير انتباه الإنسان المحدود، وترك الـAgent يستولي على الكم الهائل من المهام ويدير نفسه بنفسه.
والواقع سحريّ إلى هذا الحد؛ ما لا يعرفه كثيرون أنه، في الجهة الأخرى من المحيط، هناك فريق صيني في وادي السيليكون يُدعىAFK AI—
فقد حقق منذ بداية العام، في منتجه Comma، المعمارية الأساسية للـSuper-agent القائمة على「راوتر واحد + عدة عمال (Workers)」إلى جانب الخصائص الجوهرية الأربع.
بل إنهم خطوا خطوة أبعد، وهاجموا مباشرة «لعنة السياق» الناجمة عن تحكّم الجلسة الواحدة بكل شيء، مكّنين الـAgent من ذاكرة طويلة الأمد، وتعلّم مستمر، وبقاء دائم على الاتصال:
والأجمل من ذلك أن هذا النظام متاح للاستخدام علناً، بل ومفتوح المصدر حتى الكود. (المصدر... إله المصادر؟)
في هذا العصر الذي يصرخ فيه الجميع بالـPersonal Agent، قدّم فريق صيني في وادي السيليكون «جارفيس» من أفلام الخيال العلمي إلى الواقع قبل غيره.
طال معاناة الجلسة الواحدة، ويتفق لاعبان في عالم الـAgent على الحل دون تعارف مسبق
هذه السيناريوهات الدرامية المزعجة في الدراسة والعمل، أخمّن أنكم جميعاً تعرفونها جيداً —
أنت تطلب من الذكاء الاصطناعي تعديل كود، والاختبار يحتاج أكثر من عشر دقائق لينتهي، يا للحزن...
وفجأة يطلب العميل ميزة جديدة ويستعجلك لتقديم مقترح مشروع، فتفتح نافذة محادثة AI أخرى وتبدأ في إسناد المهام.
ومن باب سوء الحال، يشنّ المدير هجوماً مفاجئاً ويسأل في مجموعة العمل عن تقدّم مشروع الأمس، يا للحرج!!
وهكذا تتابع في قصّ النوافذ بجنون وتبحث في سجل المحادثات، وعندما تلتفت تنظر إلى شاشة مليئة بجلسات الوكيل (Agent) ومهام لا تُحصى بانتظار المتابعة، وهنا يشتد الجدول حقًا.
هذا المشهد «المؤلم» هذا يشير تحديدًا إلى نقطة الألم الجوهرية التي ذكرها فريق DeepSeek Harness في مقال Super-agent:
حسب ملاحظات الفريق، فإن انتباهنا كأشخاص عاديين لا يستطيع عادةً متابعة أكثر من 3 إلى 5 جلسات نشطة في آن واحد.
الأمر ليس أن قدرة الوكيل غير كافية، بل أن السبب الرئيسي هوقدرة الوكيل على التنفيذ المتزامن يمكن أن تتوسع بلا حدود، لكن انتباه الإنسان له «حد» أقصى صعب.
وفكرة Super-agent للخروج من هذا المأزق مباشرة جدًا: ببساطة نُسند انتباه الإنسان إلى الخارج، ليتولى الوكيل إدارة الوكلاء.
ونظرًا لذلك، وضعوا أربعة معايير لـ Super-agent وهي:الاستمرارية والكفاءة والاستباقية والديمومة。
الاستمرارية تعني اتصال الذاكرة والسياق، والكفاءة تأتي من تعاون عدة Worker بالتوازي، والاستباقية تعني دفع المهام تلقائيًا، أما الديمومة فتدعم البقاء على المدى الطويل والإصلاح الذاتي.
يتيح مدخل محادثة واحد للمستخدم أن يقوم الوكيل الرئيسي بالتنسيق بين عدة وكلاء لمعالجة كميات هائلة من المعلومات بالتوازي ومراقبة الفرص عبر سيناريوهات متعددة، ويكفي أن يتولى الإنسان اتخاذ القرارات على المستوى الأعلى فقط:
قبل أيام، أثار هذا الحكم الذي طرحه DeepSeek Harness صدمة وذهولاً أرهق الجميع حتى أفقهوا جالسين، لكن الأكثر إثارة للحماس هو أن——
المخطط الذي رسمته DeepSeek لجيل الجيل القادم من الوكلاء (Agent)، فريق صيني في وادي السيليكونAFK AIقبل ستة أشهر بالفعل، اتُّخذ إجراء في الاتجاه نفسه تقريبًافاصلة。
甚至这个团队还提出一个颇具前瞻性的理念： حتى إن هذا الفريق طرح فكرة ذات رؤية مستقبلية ملحوظة:فريق واحد، محادثة واحدة。
يحتاج المستخدم فقط إلى التعامل مع محادثة رئيسية واحدة طويلة الأمد، يقوم فيها الـ Router بتنسيق المهام وتنظيم عمل الـ Workers الذين يمتلكون سياقات مستقلة لتنفيذها بالتوازي.
على مستوى البنية الأساسية، توصل اللاعبان من الوكلاء أيضاً إلى توافق تام وواضح: مفردSession+Router (العقل المدبر) + عدة Workers (منفذين).
يقوم Router الدائم باستقبال الأوامر وتنسيق العمل بشكل شامل، بينما يعمل عدة Workers بالتوازي في سياقات مستقلة ويقدمون تقارير بالنتائج.
حتى إذا كان هناك العشرات من الوكلاء يعملون في آن واحد في الخلفية، يكفي المستخدم أن يكلّف بالأمور ويتحقق من النتائج في نافذة محادثة واحدة، دون الحاجة إلى التبديل بين النوافذ على الشاشة أو ملاحقة كل واحد منها لمعرفة التقدم.
بالتأكيد، ظهرت مشكلة جديدة أيضاً، وهي أنه عندما يبدأ الوكيل (Agent) في السيطرة على انتباه البشر، تبرز معه مسألة أكثر تعقيداً —
من سيدير ذاكرة الوكيل (Agent) نفسها؟ (سؤال جيد.jpg)
تجدر الإشارة إلى أن الجلسة (Session) أصبحت عليها أمور ينبغي الاهتمام بها أكثر فأكثر، وأن نافذة السياق لها في النهاية حد أقصى لا يمكن تجاوزه.
عندما تبدأ جلسة (Session) قديمة قائمة منذ زمن في تولي قدر متزايد من العمل، تُحل مشكلة انتباه الإنسان، لكن يظهر بعد ذلك عنق الزجاجة الخاص بذاكرة الوكيل (Agent) نفسه.
الصعب حقًا هو تمكين الوكيل (Agent) من امتلاك نظام قادر على التعلم المستمر والبقاء متصلًا على المدى الطويل واستعادة الذكريات الأساسية في أي وقت.
و هذا بالضبط ما يمس بالسؤال التقني الأعمق لـ Super-agent:
وكيل شخصي منتشر في كل مكان مثل جارفيس (Jarvis)، متصل دائمًا، بل قادر حتى على تراكم الخبرة باستمرار خلال العمل طويل الأمد.
وفي الواقع، هذا التخيّل عن وكلاء المستقبل قد ت رسّخ بالفعل داخل Comma، وتحوّل إلى تجربة عملية يشعر بها كل مستخدم بنفسه.
من الإجماع المعماري إلى التنفيذ الفعلي للمنتج، تدخل تقنية Super-agent إلى المنتجات الحقيقية
الاستمرارية والكفاءة: محادثة واحدة تجعل الوكيل (Agent) يقود فريقه بنفسه لإنجاز العمل
دعنا أولاً نأخذ«متجاوة»و«كفاءة عالية»لنتحدث عن هذا الأمر.
كما ذُكر سابقًا، إحدى أبرز خصائص بنية Super-agent هي جعل Router الدائم يتولى تنسيق العمل على مستوى النظام بأكمله، بينما تنفذ عدة Worker معزولة السياقات المهام بالتوازي.
انتبه جيدًا! ما يُشدد عليه هنا ليس فقط تنفيذ مهام متعددة داخل جلسة واحدة، بل يشمل أيضًا التنفيذ عبر بيئات مختلفة، وفهم التغيرات في نية المستخدم والاستجابة لها، وغير ذلك.
وبهذه الطريقة التفاعلية التي تبدو مثالية إلى حد ما، أصبحت اليوم داخل Comma تجربة منتج حقيقية ملموسة.
بالنسبة لنا كمستخدمين عاديين، الشيء الذي أشعر شخصيًا أنه الأكثر متعة هو:أخيرًا لم نعد بحاجة إلى «إنشاء مجموعات» للوكلاء (Agent) كل يوم، وتحديد الشخصيات، وإسناد المهام واحدًا تلو الآخر.
كل ما يتعلق بصندوق محادثة لكل مهمة، وما يتعلق بتنفيذ المهام في قائمة انتظار، وما يتعلق بلصق معلومات الخلفية مرارًا وتكرارًا — يمكن تجاوزها كلها!!!
والحقيقة أنني في الفترة الأخيرة كنت منشغلًا بلعبة «Overcooked» (المطبخ المزدحم)، لكنني كنت أشعر دائمًا أنها ليست كافية، فخطرت لي فكرة: أطلب مباشرة من Comma تطوير واحدة.
لكن المشكلة أن لدي بين يدي مهمة مراجعة أسبوعية، ومهمة تجميع معلومات إصدارات نماذج الذكاء الاصطناعي الأخيرة، بالإضافة إلى أمور أخرى معلقة كثيرة.
في السابق، كان عليّ في هذه اللحظة أن أفتح ثلاثة صناديق محادثة مع الوكلاء دفعة واحدة، وأشرح الخلفية لكل منها، وأسند المهام، ثم أراقب التقدم واحدًا تلو الآخر.
هذه المرة قررت أن أتكسل، وبقيت أمام نفس صندوق المحادثة في Comma، ودفعتُ المهام الثلاثة كلها دفعة واحدة.
والنتيجة، لقد أبهرتني حقًا —ثلاث مهام، تم توزيعها على عمال (Worker) مختلفين。
ثلاثة وكلاء بدأوا العمل في آن واحد دون تعارض بينهم، بل إنني أستطيع التدخل والتحدث في أي وقت وإضافة مهام مؤقتة، والخلفية تعمل بكامل طاقتها، حقًا دون أي تأخير؟؟؟
بالطبع، مجرد مشاهدة نشاط الخلفية لا يكفي، ففي النهاية يجب أن تتحدث النتائج!!
لنلقِ نظرة مباشرة على ما أنجزه Comma خلالعشر دقائقمن لعبته «Overcooked» (النسخة المصنوعة يدويًا).
التحرك بمفاتيح WASD، وعد تنازلي لمدة 3 دقائق، والتسابق على القدر، وإرسال الطلبات الخاطئة، وسد الممرات… كل أساليب اللعب المطلوبة تم توفيرها، مع إعادة إنتاج كاملة 1:1 لطلباتي.
وفي الوقت نفسه، على الجانب الآخرمراجعة أسبوعية للعملخرجت طازجة أيضاً، حيث تم تنظيم محتوى العمل بشكل منظم ومرتب، وتم ترتيب التقدم الرئيسي والخطط اللاحقة بشكل جيد، وليس سيئاً:
طوال العملية، لم أكن مسؤولاً سوى عن طرح المتطلبات ومتابعة التقدم والتحقق من النتائج.
أما توزيع المهام في الخلفية، والتنفيذ المتوازي، وتجميع الحالات، فقد تولاها Comma بالكامل، ولم أتدخل إطلاقاً.
وهذه هي المرة الأولى التي أشعر فيها بشكل ملموس بأن الإنسان تحرر أخيراً من جدولة المهام المتعددة وتوزيع الانتباه.
وأخيراً تحولت إدارة الوكلاء (Agent) من «مراقبة العملية» إلى «إدارة النتيجة».
عبر البيئات: استلام المهام وتوزيعها وتسليمها عبر التطبيقات، في سلسلة متكاملة
لكن، القدرة على العمل في وقت واحد داخل نافذة حوار واحدة ليست سوى الشوط الأول.
الاختبار الحقيقي للـ Super-agent هو أيضاً: عندما تغادر مهام المستخدم نافذة الحوار هذه، هل يستطيع الاستمرار في العمل.
وهذا بالضبط ما يمثله الطلب الأعلى الذي يضعه Super-agent على «الاستمرارية»:عبور البيئات。
في البنية التي اقترحتها DeepSeek، يعتمد هذا على آلية التفاعل متعدد القنوات في الطبقة الأساسية —
حيث يستقبل Router موحداً الرسائل من منصات مختلفة، وينفذ Worker المهام بشكل مستقل في الخلفية، ثم يعيد النتائج وفق عادات التفاعل لكل قناة.
ومثال رسمي قدموه هو مهمة تطوير واحدة تتقدم بسلاسة عبر IM وGitHub معاً، حيث يستمع الذكاء الاصطناعي بنشاط إلى الدردشة الجماعية ويرسل طلبات PR تلقائياً، بشكل ما يشبه:
جدير بالذكر أنه في Comma، قدرة «عبور البيئات» الفعالة والمستمرة هذه أصبحت أيضاً منذ زمن تجربة محسوسة للمستخدم —
ويعتمد ذلك خلف الكواليس علىإطار تشغيل الوكلاء الموزع Salix المطور ذاتياً من قبل الفريق。
من خلال موصلات التطبيقات التابعة لجهات خارجية، يستطيع استقبال الأحداث من منصات مختلفة، ثم يراقب باستمرار عبر حلقة (Loop) قابلة للبرمجة، ويوقظ الوكيل للمعالجة عند الحاجة.
كما أن نطاق الاتصال الذي حققته Comma واسع جداً، فمنصات مثلWeChat وSignal وiMessage وLinearكلها قنوات تواصل نستطيع الربط بها～
ليس هذا فحسب، بل تدعم Comma أيضاً النشر الذاتي الآمن، وBYOK، والربط بـ Codex وClaude Code، مع إشراف موحد على المهام وإدارة تنسيقية عبر الأجهزة.
بل في سيناريو الشركات، يمكنها أيضاً استقبال المهام عبر Comma Bot داخل IM، بحيث توفر أجهزة الكمبيوتر المتصلة للموظفين بيئة العمل المحلية المطلوبة، مع تقييد نطاق الوصول من خلال التحكم بالصلاحيات وتدفق المعلومات.
وبما أن عدد المقالات التي بين يديّ مؤخراً كان كبيراً فعلاً، فقد ربطت Comma بـ Linear أيضاً، ووجهت متطلبات المشروع إلى Linear مباشرة من داخل Comma:
ولما فتحت Linear، وجدت أن الـ Issue قد أُنشئ بالفعل، وكيفية تقسيمه إلى مهام محددة وكيفية تنظيم العمل اللاحق، هذا ترتيب واضح ومكتمل فعلاً:
لكن ما أود قوله أكثر هو أن الـ Issue في Linear يمكن بدوره تسليمه إلى Comma للتنفيذ، مع مزامنة التقدم والنتائج إلى المهمة الأصلية!!
المهام الموكلة في Comma يستطيع Linear استلامها، والمهام في Linear يستطيع Comma مواصلة العمل عليها، بل إن دقة المعلومات تتوافق باستمرار بين الجانبين.
المهام تستطيع التتابع بين منصات مختلفة، وأخيراً لم نعد مضطرين للتجول خلف المنصات والوكلاء الكبار، وأنصح الشركات الكبرى بالتعلم جيداً:
وكيل نشط، ونظام ذاكرة يتعلم باستمرار ويبقى متصلاً دائماً
في رؤية DeepSeek، يمتلك Super-agent خاصيتين أخريين غارقتين في الخيال:«النشاط»و«الاستمرارية»。
بصراحة، يعني ذلك تطوّر الوكيل (Agent) من تلقّي المهام بشكل سلبي إلى اكتشاف المشكلات بنفسه والبحث عن المهام من تلقاء نفسه، مع بقائه متصلًا على مدار 7×24 ساعة.
والصدفة أن Comma تسير على النهج ذاته، بل إنها تمكّن الوكيل من كتابة برنامج مناوبة بنفسه ليقوم بالمراقبة نيابة عن الإنسان طوال الوقت —
حتى لو لم يكن النموذج اللغوي الكبير قيد التشغيل أو خرج المستخدم من التطبيق، يظل النظام قادرًا علىالبقاء في المناوبة دون انقطاع لمدة 24 ساعة، وإيقاظ الوكيل في اللحظات الحرجة.
وعلى ذكر هذا، فقد استخدمتُ مؤخرًا Comma بمثابة «محرر مواضيع بالذكاء الاصطناعي».
أسطُرت له مهمة طويلة الأمد مباشرة عبر ربطه بتطبيق WeChat، ليبحث كل يوم ظهرًا الساعة 12 ومساءً الساعة 9 عن أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي وينظّمها لي وشحنها إليّ كمواضيع مقترحة.
وعند حلول الموعد، وصلتني الرسائل من تلقاء نفسها، فكل شيء متوفر: المواضيع المقترحة والملخصات والمصادر الأولية للمعلومات، ولم أعد قلقًا من نفاد المواضيع لأعرضها على رئيس التحرير —
وبالطبع، جارفيس الحقيقي يكمن في أنهموجود في كل مكان。
ذاكرته متعددة الأطراف متسقة تماماً، وغير مرتبطة بأي تطبيق منفرد، ومع ذلك يسيطر على جميع تدفقات المعلومات.
حتى عندما أسأل ضمن عميل Comma عن تقدم المهام في Linear، يجيبني Comma بدقة، ولا يمكن إنكار قدرته على الذاكرة عبر الأجهزة:
وفي التصميم الأساسي لإدارة الذاكرة، يمتلك Comma بالفعل شيئاً حقيقياً —
فهو يحفظ الحالة طويلة الأمد خارج سياق النموذج، ثم من خلال تقسيم العمل بين Router وWorker المستقلين، يمنع تفاصيل المهام الهائلة من الازدحام المستمر على المحادثة الرئيسية.
وعلى مستوى أعمق، دمج Comma ميزة «التعلم المستمر» في صميم المنتج، بل جعل الوكيل (Agent) قادراً على اكتساب الخبرة من كل عمل يقوم به.
يسجل Comma نتائج مهام الوكيل، والتعديلات اليدوية، وملاحظات القبول، ويحوّلها إلى إشارات تدريب، ليتابع تحسين نموذج مصغر خاص به باستمرار.
والأكثر إثارة أن النموذج الجديد يجب أن يتفوق على الإصدار القديم في اختبارات الفريق نفسه قبل أن يبدأ العمل رسمياً.
على سبيل المثال، النموذج v3 الذي كان يصنف طلبات الاسترداد خطأً على أنها أخطاء برمجية، بعد تعلم التصحيحات اليدوية، تطور إلى v4 فتمكن من التعرف عليها بشكل صحيح كمشكلة فوترة.
توليد بواسطة الذكاء الاصطناعي
بل إن هذه الآلية تُحدّث بيانات التقييم شهرياً، بحيث تتولى النماذج المصغرة تدريجياً سير العمل الناضجة، بينما تُسلَّم المهام المعقدة إلى النماذج الكبيرة.
أي أن الوكيل، بعد كل جولة عمل، تتناح له فرصة لتحويل الخبرة إلى مهارة للمرة القادمة، محققاً حقاًكلما عمل أكثر أصبح أذكى。
من Bridge إلى Comma: استكشاف متواصل لوكلاء ذاتية الاستقلال طويلة الأمد
وآخر ما أريد قوله هو أن ولادة بنية Comma هذه جاءت في وقت أبكر مما يتخيله كثيرون.
لنعد الزمن إلى شهر 4 (أبريل) من عام 2026.
في ذلك الوقت، قبل أن يصبح موضوع Super-agent نقاشاً محتدماً في الصناعة، كان فريق AFK AI الصيني في وادي السيليكون قد حدد بالفعل اتجاهه التقني —
أن يتولى وكيل رئيسي دائم الاستمرار إدارة مهام المستخدم بشكل موحد، ثم يوزعها على عدة Worker مستقلين للتنفيذ.
وفي 28 أبريل، أعلن الفريق رسمياً عن سلف Comma: Bridge.
ففي تقديم المنتج آنذاك، ظهر بالفعل تصميم بنية يتضمن Lead Agent (الوكيل الرئيسي) وSubagents (الوكلاء الفرعيين).
لاحقاً، بدأت هذه الفكرة تتحقق على أرض الواقع بوتيرة متسارعة.
وفي 20 مايو، حدد الفريق «جلسة Router واحدة لكل مجموعة»؛ وفي 3 يونيو، أُطلقت رسمياً آلية تثبيت المحادثة الرئيسية وتفويض المهام.
ومن المصادفة، بعد 20 يوماً فقط، أطلقت Anthropic أيضاً Claude Tag بفكرة مشابهة، تتيح لقناة Slack واحدة مشاركة نفس Claude.
أما استكشافات AFK AI فما زالت مستمرة.
وفي شهر 8 (أغسطس)، طوّر الفريق قدرة التبديل بين الجلسات (Session).
وفي شهر 9 (سبتمبر)، أدخل الفريق آلية تحكم في تدفق المعلومات للجلسات المشتركة، لحل مشكلة انتقال المعلومات الحساسة في التعاون بين عدة أشخاص.
وفي 30 سبتمبر، طرح Comma كمصدر مفتوح رسمياً، ثم كشف لاحقاً عن آلية أمان مبنية على التحقق الشكلي باستخدام Lean.
من جلسة رئيسية واحدة وتعاون عدة Worker، إلى إدارة الجلسات المتعددة والتحكم الأمني، استغرق Comma نحو نصف عام ليحوّل التصور المعماري الأولي خطوة بخطوة إلى منتج حقيقي.
فإذا كانت DeepSeek قد رسمت للصناعة الشكل الملموس لفكرة Super-agent، فإن Comma قدّم بمنتج يعمل منذ زمن طويل إجابة من نوع آخر —
وكيل شخصي (Personal Agent) قادر فعلاً على مرافقة المستخدم طويلة الأمد وتنسيق المهام باستقلالية، قد دخل الواقع مبكراً بالفعل.
انظر الدقيق لتعلم الخفي، واستشعر الاتجاه قبل وقوعه.
عند النظر إلى الماضي، فإن التطابق المعماري بين DeepSeek وAFK AI هو في جوهره نتيجة اجتياز فريقي المطبّق للطبقة السطحية للتطبيقات،وإجماعًا في التقدير مشتركًا حول الاختناقات الكامنة في أنظمة تعدد الوكلاء ونقاط الألم الحقيقية في جانب الإنتاج.
مع وصول موجة الذكاء الاصطناعي إلى المرحلة الحالية، تحدث في توقعات القطاع تجاه Agent Harness انعطافة رئيسية —
تشهد توقعات الصناعة تجاه Agent Harness نقلة نوعية، إذ تحول الاهتمام من إنتاجية المهام إلى حجم المسؤوليات والمعاملات المعقدة التي يمكنه تحملها.
وقد قدمت Comma بالفعل نموذجاً عملياً رائداً في هذا المسار، إذ تتيح للـAgent تراكم الخبرة باستمرار عبر الاستخدام طويل الأمد، محققةً فعلياً كلما ازداد ذكاءً مع الاستخدام.
وجارفيس الدائم الاتصال والنامي التكافلي لم يعد اليوم حلم خيال علمي.