في ظل التوسع المستمر في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) في العمليات التكنولوجية، أصبحت التكاليف المرتبطة بتطبيق هذه الوكلاء مصدر قلق كبير بالنسبة للعديد من المؤسسات. حيث تتطلب كل عملية تنفيذ لجميع الوكلاء استدلالًا كاملاً باستخدام نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models)، مما يجعلها مراكز تكلفة دائمة.

لذلك، أعلنت ورقة بحثية جديدة عن مفهوم "التبلور التدريجي" (Progressive Crystallization)، الذي يعتبر استكشاف الوكلاء كآلية اكتشاف بدلاً من نموذج تنفيذ دائم.

تقترح هذه الورقة تصنيفًا ثلاثي المراحل لتنفيذ العمليات، بدءًا من تدفقات العمل التي يقودها الوكلاء بالكامل إلى المزيج بين الإنسان والآلة ثم تدفقات العمل الحتمية بالكامل. يتم توفير آلية قائمة على الأدلة لتحويل سلوك الوكلاء الذين تم التحقق منهم إلى تدفقات عمل حتمية أقل تكلفة وأكثر قابلية للتكرار.

وفقًا للنتائج المستخلصة من نظام AIOps المتعلق بشبكات السحاب الذي يعالج آلاف الحوادث شهريًا، تمكن هذا النهج من زيادة نسبة التنفيذ الحتمي من 0% إلى 45% خلال ثمانية أشهر. كما تم تقليل تكاليف الوكلاء بنسبة تفوق 70% على الرغم من تضاعف حجم الحوادث المبلغ عنها، مما يحسن من الأمان من خلال قابلية التكرار الأكبر وإمكانية التدقيق.

توفر الورقة أيضًا تفاصيل حول تصنيف تنفيذ العمليات، ومعايير الترقية والتخفيض، ومنهجية استخراج السجلات، والنموذج الاقتصادي، بالإضافة إلى اعتبارات الأمان. واستعرضت بمجملها القيود والتهديدات التي قد تؤثر على صلاحية النتائج المحققة.

هل تعتقدون أن التبلور التدريجي يمكن أن يحدث ثورة في تكاليف التشغيل الخاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!