في عالم الذكاء الاصطناعي، يغدو تطوير agents (عملاء) مستقلين ضرباً من التحدي الحقيقي، especially عندما يتعلق الأمر بإدارتها. تعتمد نماذج التحكم التقليدية في هذه الأنظمة على مفهوم تم تصميمه من أجل مستخدمين بشريين وخدمات طويلة الأمد، وهو ما لا يتماشى مع طبيعة هذه agents التي تظهر وتختفي بشكل سريع. وتظهر التحديات هي:

1. **الطبيعة الزائلة للagents**: حيث تتواجد هذه الأنظمة وتختفي بسرعة أكبر من القدرة على تجهيزها.
2. **الإجراءات غير المعروفة مسبقاً**: إذ يتم اتخاذ الإجراءات بواسطة نموذج بدلاً من البرمجة، مما يجعل من الصعب معرفة ما يمكن أن تنفذه.
3. **السكان المكتشفون**: حيث يمكن لأي شخص لديه القدرة على استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) أن ينشئ واحداً.

من أجل إدارة هذه agents، يتم اقتراح خمسة مبادئ معينة تمثل الأسئلة الأساسية التي يجب الإجابة عليها قبل وبعد تنفيذ أي فعل، وهذه المبادئ هي:

- **الاكتشاف (Discovery)**: ماذا قد يحدث إذا تم تجاهله؟
- **الهوية (Identity)**: لماذا لا يمكن أن توفر المبادئ الأخرى هذا الجانب؟
- **الحكومة (Governance)**: كيف تتم عمليات الإدارة فعلياً؟
- **التأكيد (Attestation)**: كيف يمكن الوثوق بالإجراءات؟
- **سلسلة الإمدادات (Supply Chain)**: ما تأثير غياب هذا المبدأ؟

في إطار هذه المبادئ، يتم تنفيذ عملية يتم من خلالها التحقق من إجراءات العميل وفقاً للسياسات قبل تنفيذها، ويتم توثيقها في دفتر أستاذ مسجل وموقع يمكن التحقق منه. تشير التقارير إلى تكاليف المعمارية المعنية، بما في ذلك النقاط الحرجة التي تتطلب وجود هوية لكل وحدة عمل.

بالفعل، تم بناء أربعة من هذه المبادئ وتشغيلها بنجاح في تجارب خاصة، بينما يتم بناء الخامس كأداة منفصلة لم يتم دمجها بعد.

يؤكد هذا البحث على أهمية التعاون والتفاعل بين الإدارات لفهم كيفية تحسين الأداء وضمان موثوقية الأنظمة الذكية.