الأكاديمي وو خه تشيوان من الأكاديمية الصينية للهندسة: بحلول عام 2026، سيتطور العامل الذكي إلى هندسة حزمة التحكم

أخبار ar.wedoany.com، أشار الأكاديمي وو خه تشيوان من الأكاديمية الصينية للهندسة، خلال المؤتمر الصيني للإنترنت 2026، إلى أن إعادة بناء الإنترنت بشكل أصلي قائم على الذكاء الاصطناعي تنطلق من البنية التحتية الأساسية، حيث لم تعد الشبكة مجرد قناة لنقل المعلومات، بل ستصبح الركيزة الأساسية التي تستضيف تشغيل النماذج الكبيرة والعوامل الذكية. ويعمل العامل الذكي، بصفته حامل خدمة يربط بين التكنولوجيا والصناعة، على دفع القطاعات المختلفة لإنجاز تحولات رقمية ذكية عميقة.

أوضح وو خه تشيوان أن النماذج الكبيرة تركز على فهم المعرفة، لكنها تفتقر إلى الدقة عند تنفيذ مهام محددة. ويعوض العامل الذكي هذا القصور من خلال استدعاء الأدوات الخارجية، وترسيخ الذاكرة عبر التغذية الراجعة الحلقية المغلقة، والتفاعل والتعاون مع العوامل الذكية الأخرى. والعامل الذكي هو كيان متكامل يجمع بين "النموذج الكبير + نظام الذاكرة + استدعاء الأدوات + القدرة على التخطيط"، حيث يحول النموذج الكبير إلى وكيل تنفيذ موجه لمهام محددة في شكل برنامج خفيف الوزن. عند مواجهة مهام معقدة، تكون قدرة العامل الذكي الواحد غير كافية، مما يستلزم إدخال آليات تعاون متعددة العوامل الذكية لتحقيق مشاركة سلاسل الأدوات والخبرات، مما ينتج تأثيرًا تآزريًا يتجاوز مجموع الأجزاء (1+1>2). وعندما تتصل العوامل الذكية بالإنترنت بشكل كامل، فإنها تشكل إنترنتًا ذكيًا يعمل بشكل تعاوني في بيئة مفتوحة.

في عصر العامل الذكي، ستتجاوز نسبة حركة المرور المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في إجمالي حركة مرور IP العالمية 60%، وسترتفع تدريجيًا حصة حركة المرور المرتبطة بالقدرة الحاسوبية الذكية، حيث ستشكل حركة مرور الاستدلال أكثر من 60% من حركة مرور الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. في الصين، ستنخفض نسبة حركة مرور الرموز (Token) المتعلقة بالمحادثات من حوالي 50% إلى 12%، بينما ستشكل العوامل الذكية وخدماتها حوالي 75%، وتتركز معظم هذه الحركة داخل مراكز القدرة الحاسوبية. هذا الطلب على الحركة الكبيرة، وزمن الوصول المنخفض، وعرض النطاق الترددي العالي، يدفع الإنترنت نحو إعادة البناء بشكل أصلي قائم على الذكاء الاصطناعي، ليتوسع من "ربط المضيفين + ربط المعلومات" إلى "ربط العوامل الذكية + ربط القدرات"، حيث لم تعد قدرات الذكاء الاصطناعي ملحقة خارجيًا، بل مدمجة في طبقات الشبكة المختلفة. في الطبقة السفلية، تعزز الشبكات الضوئية عرض النطاق الترددي الفائق والزمن المنخفض للغاية؛ وتقدم طبقة الارتباط (Link Layer) تقنية FlexE لتحقيق تقطيع مرن وزمن وصول منخفض؛ وتعتمد طبقة الشبكة (Network Layer) على IPv6 وSRv6 لتحقيق حمولة موحدة، وعنونة حسب الطلب، وعزل جودة الخدمة؛ وتستبدل طبقة النقل (Transport Layer) بروتوكول TCP التقليدي بـ RDMA، مما يضمن أولوية الخدمات عالية الأولوية من خلال استباق الازدحام. تدعم طبقة الاتصال الذكية المضافة بروتوكولات العوامل الذكية مثل A2A/MCP، لتحقيق تسجيل العوامل الذكية واكتشافها والمصادقة عليها والتعاون متعدد العوامل؛ بينما تقوم طبقة النية الدلالية (Semantic Intent Layer) بتوحيد تفسير النوايا متعددة الوسائط، لتشكيل قدرات التفاوض على خرائط المعرفة وموارد النماذج. وتضيف طبقة التطبيقات بروتوكولات A2A وMCP وANP، لتعزيز قدرات "النموذج كخدمة" وجدولة العوامل الذكية. يُعد تعريف العوامل الذكية وتسجيلها والمصادقة عليها أمرًا بالغ الأهمية، وهناك نمط مركزي (من خلال الاستعلام في قواعد البيانات والتفاوض) ونمط لامركزي DID (من خلال إنشاء معرف فريد وشهادة قابلة للتحقق). على سبيل المثال، في الجيل السادس (6G)، تم دمج قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل موزع في الأجهزة الطرفية والمحطات القاعدية وطائرات التحكم والبيانات، لدعم جمع البيانات وتدفقها وتدريبها والحوسبة الاتحادية، مما يوضح اتجاه الممارسة للتمكين المتبادل بين "الذكاء الاصطناعي للشبكة" و"الشبكة للذكاء الاصطناعي".

تستمر قدرات الأجهزة الطرفية للعامل الذكي في التحسن. بالنسبة للمؤسسات (B2B)، من خلال نشر عوامل ذكية عامة قادرة على التطور الذاتي وعوامل ذكية خاصة بالقطاع، إلى جانب أشكال متعددة مثل العوامل الذكية المدمجة وخفيفة الوزن والموثوقة ذاتية الحكم، يمكن للمؤسسات تحقيق أتمتة العمليات بشكل فعال، وبناء أنظمة خبراء قطاعية، ودفع التعاون متعدد العوامل الذكية، ودعم تطبيقات الذكاء المجسد. من حيث وتيرة التنفيذ، ستنطلق التطبيقات أولاً في مجالات مثل خدمة العملاء الذكية والتسويق، وعمليات تكنولوجيا المعلومات، والبحث والتطوير، وتحليل البيانات، والمالية، والموارد البشرية، والشؤون القانونية. هذه التطبيقات تتسم بفروق طفيفة في الطلب بين القطاعات المختلفة، وبقابلية عالية للتعميم والتكرار. أما في حلقات التصنيع والإنتاج، نظرًا لارتباطها الوثيق بخصائص القطاع، فلا تزال التطبيقات بحاجة إلى فترة أطول من التطوير والتراكم. أشار وو خه تشيوان إلى أنه في السنوات القادمة، ستعمل تطبيقات العامل الذكي الموجهة للقطاعات على إطلاق القيمة الصناعية تدريجيًا، مما يشكل تأثيرًا حجميًا ملحوظًا.

تتميز أعمال الإنترنت الأصلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، من حيث خصائص التفاعل، بسيادة الوسائط المتعددة الدلالية؛ ومن حيث شكل الخدمة، بالعامل الذكي كوحدة تنفيذ أساسية؛ ومن حيث خصائص حركة المرور، بالدفع المشترك من القدرة الحاسوبية والدلالات؛ ومن حيث تسليم المنتج، باعتماد نموذج "النموذج كخدمة + العامل الذكي كخدمة"؛ ومن حيث نموذج الأعمال، بالدفع بشكل أساسي بناءً على القدرة الحاسوبية والرموز (Token) والتأثير؛ ومن حيث خصائص التشغيل، بآلية الحلقة المغلقة للتطور الذاتي على مستوى السلسلة الكاملة كآلية أساسية. من المتوقع أنه بين عامي 2025 و2030، سيشهد حجم السوق لأعمال الإنترنت الأساسية توسعًا شاملاً، مع توقع زيادة تتجاوز 100% في بعض القطاعات الفرعية. في المستقبل، ومع التعمق في دمج العوامل الذكية والإطلاق المستمر لقدرات الخدمة، من المتوقع أن تحقق خدمات الإنترنت قفزة منهجية على مستويات الكفاءة والسيناريوهات والتجربة. في مواجهة اتجاه الأصالة القائمة على الذكاء الاصطناعي، تشهد شركات الإنترنت تحولًا منهجيًا، حيث تتسارع في التوسع نحو مجالات مثل القدرة الحاسوبية والنماذج والبيانات والأمن، بما في ذلك توفير القدرة الحاسوبية، والتحول إلى مزودي نماذج ومقدمي خدمات العوامل الذكية، واستخراج قيمة حركة المرور الحالية، والتوسع نحو مزودي خدمات البيانات. تشمل خدمات البيانات أعمالًا متنوعة مثل توفير البيانات كمورد، ومعالجة البيانات التقنية، وتشغيل البيانات كخدمة تداول. كما يمكن تطوير خدمات الأمن كشكل خدمة مستقل. تشكل منصات الإنترنت التقليدية الرائدة، وشركات الذكاء الاصطناعي الأصلية العمودية، وشركات الإنترنت الصغيرة والمتوسطة، مواقع استراتيجية ومسارات تطوير متمايزة.

أشار وو خه تشيوان إلى أن العامل الذكي هو سمة مهمة لعصر الإنترنت الذكي. لقد تجاوز تطوره مرحلة هندسة المطالبات (Prompt Engineering) الأولية، ويتجه نحو مرحلة هندسة السياق (Context Engineering). في هندسة السياق، يحتاج النظام إلى امتلاك قدرات استدعاء الأدوات، واستخراج الذاكرة، وإدارتها ديناميكيًا، مما يتضمن تحديد توقيت الاسترجاع، ووضع استراتيجيات تحميل المعلومات، وتخطيط مسار التنفيذ. في الخطوة التالية، سيدخل العامل الذكي رسميًا مرحلة تطوير جديدة تمامًا هي هندسة حزمة التحكم (Control Suite Engineering). سيركز تطور العامل الذكي في المستقبل على التحسين المنهجي لآليات تشغيل النموذج، بما في ذلك تحسين نقاط التحول بين عمليات الاستدلال والتنفيذ، ومنطق التحكم في التكرار الحلقي، والبناء العلمي لعدد ونوع الاستدعاءات وخطط تقسيم العمل في الجدولة التعاونية متعددة العوامل. البنية الأصلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، مقارنة بنمط الإلحاق الخارجي التقليدي، أكثر قدرة على التكيف مع المتطلبات التقنية لهندسة حزمة العامل الذكي. يكمن جوهر تقنية الذكاء الاصطناعي الأصلية في دفع إعادة البناء المنهجي للبنية المعمارية للإنترنت من القاعدة، وليس مجرد تحسين محلي في طبقة التطبيقات. حاليًا، لا تزال تقنية الذكاء الاصطناعي الأصلية في مراحلها المبكرة من التطور، ولم يتم بعد تحديد المسارات التقنية ونماذج الأعمال. قال وو خه تشيوان: "بالوقوف عند المدخل الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي الأصلي، تواجه شركات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات فرصًا كبيرة وتحديات عديدة. فقط من خلال استيعاب الاتجاهات والابتكار الاستباقي، يمكنها تأكيد ميزتها التنافسية في جولة التغيير الجديدة للإنترنت، والاستعداد بشكل أفضل لاستقبال العصر الجديد للإنترنت الذكي بشكل شامل."