الوكلاء: من حلقة ReAct إلى نظام إنتاجي

الوكيل (Agent) في جوهره نموذج داخل حلقة: يقرّر، يستدعي أداة، يقرأ النتيجة، ثم يعيد التقدير. النمط الذي عمّم هذه الصيغة هو ReAct [1]، وما أثبتته الورقة يستحق دقّة أكبر من الشائع عنها: مزاوجة أثر التفكير بالفعل قلّلت الهلوسة مقارنةً بسلاسل التفكير المعزولة عن أي مصدر خارجي، لأن كل خطوة تفكير تُقيَّد بمعلومة عائدة من العالم بدل أن تتراكم فوق تخمين سابق.

هذه الجملة الأخيرة هي كل الفرق بين وكيل مفيد ووكيل يبني قصرًا من رمل: مصدر التصحيح خارجي.

الحلقة وحدودها

1. النموذج يقرّر: يقرأ الحالة ويختار الخطوة التالية.
2. استدعاء أداة: ينفّذ تطبيقك الأداة بوسائطها.
3. نتيجة الأداة تعود إلى السياق، فيعيد النموذج التقدير — ثم تعود الدورة إلى ١.
4. الخروج بأحد ثلاثة: جواب نهائي، أو بلوغ حدّ التكرار، أو خطأ غير قابل للتعافي.

غياب الاحتمالين الأخيرين هو ما يجعل وكيلًا يستهلك خمسين استدعاءً في سؤال بسيط، ويحوّل خطأً في أداة إلى حلقة لا تنتهي.

تصميم الأداة: هنا تُربح المعركة

النموذج لا يرى الكود، يرى الوصف. الوصف الرديء ينتج استدعاءً رديئًا مهما كان النموذج قويًّا.

{
  "name": "search_orders",
  "description": "يبحث في طلبات العميل بحسب رقم الطلب أو بريده. يعيد حتى ٢٠ طلبًا مرتّبة من الأحدث. لا يعيد بيانات الدفع. استخدمه قبل أي إجراء على طلب للتحقق من وجوده.",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "order_id": { "type": "string", "description": "بصيغة ORD-XXXXX" },
      "email": { "type": "string", "format": "email" },
      "status": { "type": "string", "enum": ["pending", "shipped", "cancelled"] }
    },
    "oneOf": [{ "required": ["order_id"] }, { "required": ["email"] }]
  }
}

قواعد تصمد في الإنتاج:

• صف متى تُستخدم الأداة ومتى لا تُستخدم، لا وظيفتها فقط.
• قيّد المدخلات بمخطط صارم: enum بدل نصّ حرّ يمنع نصف الأخطاء قبل وقوعها.
• أعِد أخطاءً وصفية: «لا يوجد طلب بهذا الرقم — تحقّق من الصيغة ORD-XXXXX» أنفع بكثير من error 404، لأن الوكيل يقرأ الخطأ ليصحّح نفسه.
• قلّل عدد الأدوات: عشرون أداة متشابهة تربك النموذج أكثر مما تفيده؛ ادمج المتشابه واعرض ما يخصّ السياق الحالي.
• افصل القراءة عن الكتابة: أدوات القراءة تُنفَّذ بحرّية، وأدوات التغيير تمرّ بموافقة أو بحدّ صارم.

بروتوكول MCP

مع تعدّد الأدوات والمصادر ظهرت حاجة إلى واجهة موحّدة بين النماذج والأنظمة الخارجية بدل تكامل مخصّص لكل مزوّد. هذا ما يقدّمه Model Context Protocol [2]: بروتوكول مفتوح يعرّف كيف يكتشف العميل الأدوات والموارد ويستدعيها. قيمته العملية أن أداتك تُكتب مرة وتُستهلَك من أي عميل يدعم البروتوكول، وأن حدود الصلاحية تُوصَف في مكان واحد.

الحواجز الإلزامية قبل الإنتاج

والحاجز الأهمّ أمني: نتيجة الأداة بيانات لا تعليمات. أظهرت دراسة Greshake وزملائه [3] أن تعليمة مزروعة في صفحة أو مستند يقرأه النظام تكفي لخطف سلوكه دون أن يكتب المستخدم شيئًا. عامِل مخرجات الأدوات كمحتوى غير موثوق دائمًا، ولا تسمح لها بتوسيع صلاحيات الوكيل.

متى لا تحتاج وكيلًا

هذا أهمّ قسم في المقال. الوكيل يُدخل عدم حتمية: المسار يختلف بين تشغيلين، والتكلفة متغيّرة، والتشخيص أصعب.

ابدأ بالخطّ الثابت. انتقل إلى الوكيل حين تعجز فعلًا عن تعداد المسارات — لا قبلها.

الأخطاء الشائعة

1. حلقة بلا حدّ تكرار — أول سبب للفواتير المفاجئة.
2. أدوات كثيرة متداخلة الوظائف.
3. أخطاء أدوات صامتة أو غامضة، فيعيد الوكيل المحاولة نفسها بلا نهاية.
4. صلاحيات كتابة واسعة «للتجربة».
5. معاملة مخرجات الأدوات كتعليمات موثوقة.
6. غياب القياس: الوكيل لا يُقيَّم بالانطباع بل بمعدّل إنجاز المهمة وعدد خطواتها وتكلفتها.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين استدعاء الأدوات والوكيل؟

استدعاء الأدوات قدرة: النموذج يطلب تنفيذ دالة ويستقبل نتيجتها. الوكيل نمط يستخدم هذه القدرة داخل حلقة مع قرار مستقل في كل دورة. كل وكيل يستدعي أدوات، وليس كل استدعاء أداة وكيلًا.

كم عدد الأدوات المناسب؟

ابدأ بأقلّ عدد يغطّي المهمة — غالبًا ثلاث إلى سبع. عند التوسّع جمّعها في مجموعات وقدّم للوكيل ما يخصّ سياقه الحالي بدل عرض القائمة كاملة في كل دورة.

هل تعدّد الوكلاء أفضل من وكيل واحد؟

ليس افتراضيًّا. تعدّد الوكلاء يضاعف التكلفة ونقاط الفشل، ويُبرَّر حين تكون المهام منفصلة فعلًا وتحتاج أدوات وصلاحيات مختلفة. جرّب وكيلًا واحدًا بأدوات جيدة الوصف أولًا.

كيف أقيس أداء وكيل؟

بأربعة أرقام على مجموعة سيناريوهات ثابتة: معدّل إنجاز المهمة، متوسط عدد الخطوات، التكلفة لكل مهمة، ومعدّل الأفعال الخاطئة غير القابلة للتراجع. الأخير هو المقياس الأمني الحاسم.

المراجع

1. Yao, S. et al. ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. ICLR 2023. arXiv:2210.03629
2. Anthropic. Model Context Protocol — Specification. modelcontextprotocol.io
3. Greshake, K. et al. Not What You've Signed Up For: Compromising Real-World LLM-Integrated Applications with Indirect Prompt Injection. arXiv:2302.12173
4. Wei, J. et al. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903
5. OWASP. Top 10 for Large Language Model Applications. owasp.org