رؤى / الذكاء الاصطناعي والأتمتة
وكلاء الذكاء الاصطناعي أم أتمتة سير العمل: أيّهما تحتاج شركتك؟
غالباً ما يُناقَش وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل باعتبارهما نهجين متنافسين، لكنهما يجيبان عن سؤالين مختلفين. فسير العمل تسلسل مصمّم: عند وقوع حدث، تُنفَّذ خطوات محدّدة وتُطبَّق قواعد وتُحال الاستثناءات إلى مسار مناسب. أما الوكيل فيستخدم نموذجاً لتفسير هدف والاختيار من أدوات متاحة وتحديد الخطوة التالية ضمن التعليمات والقيود. وقد تحتاج الشركات إلى أي من النمطين، أو إلى تدفق عمل يستدعي وكيلاً لمهمة واحدة محدودة النطاق.
استخدم أتمتة سير العمل عندما يكون المسار معروفاً
إذا كان الطلب يتبع تسلسلاً ثابتاً، فعادةً ما تكون الأتمتة التقليدية أسهل شرحاً وصيانةً. مثلاً، بعد إرسال نموذج، تحقّق من الحقول المطلوبة وابحث عن العميل وأسند مسؤولاً وأنشئ مهمة. يمكن اختبار الحدث المحفّز والانتقالات وفق قواعد صريحة. وإذا لم يستوفِ الإدخال هذه القواعد، فأحِله إلى قائمة استثناءات بدلاً من الارتجال.
تكون تدفقات العمل مفيدة خصوصاً عندما يهم التوقيت أو قابلية التدقيق أو اتساق التنفيذ. وقد تتضمن توقفاً لقرار بشري. تصف Microsoft تدفقات موافقة تنتظر أصحاب الموافقة ثم تنفّذ الإجراءات اللاحقة بحسب الرد. راجع نظرتها العامة على موافقات Power Automate. والدرس التصميمي العام هو إظهار الانتقالات بوضوح: من يستطيع اتخاذ القرار، وما النتائج الممكنة، وما الذي تطلقه كل نتيجة.
استخدم وكيلاً عندما تعتمد الخطوة التالية على السياق
قد يفيد الوكيل عندما يصل الطلب بصيغ لغوية متنوّعة، أو يتطلب تفسير هدف، أو اختياراً بين مجموعة صغيرة من الأدوات ذات الصلة. فقد يقرأ رسالة عميل ويسترجع معلومات سياسة معتمدة ويعدّ رداً مقترحاً. لكن هذه المرونة تنشئ تحدّياً مختلفاً للاختبار. فقد تنتج التعليمات نفسها صياغات أو اختيارات أدوات مختلفة عبر المدخلات، وقد يسيء النظام فهم السياق الغامض.
توضّح OpenAI في دليل الوكلاء أن الوكلاء أنظمة تستخدم الأدوات ويمكنها تسليم العمل. وفي سياق الأعمال، ترجم هذه القدرة إلى حدود محدّدة: البيانات التي يجوز قراءتها، والأدوات التي يجوز استدعاؤها، والأفعال المحظورة، ومتى يجب التوقف أو طلب تدخّل شخص. امنح الوكيل الأدوات اللازمة لمهمته فقط. وتعامل مع كل استدعاء أداة بوصفه حدّ إذن مستقلّاً، له تحقّق من الهوية وسجل تدقيق خاصان به.
اختبار عملي للاختيار
- ما مدى ثبات العملية؟ المدخلات الثابتة والانتقالات المعروفة ترجّح تدفق عمل. أما التفسير المتغيّر فيرجّح خطوة وكيل محدّدة النطاق بعناية.
- ما تكلفة الإجراء الخاطئ؟ ينبغي إخضاع الإجراءات كبيرة الأثر لفحوص حتمية أو موافقة بشرية، سواء اقترحها وكيل أم لا.
- هل تستطيع وصف النجاح؟ إذا لم يتفق المراجعون على صحة مخرج، فوضّح السياسة ومعايير التقييم قبل أتمتته.
- كيف يجب أن يتعامل النظام مع عدم اليقين؟ للتصميم الجيد بديل محدّد: طلب المعلومات الناقصة أو الإحالة إلى شخص أو التوقف بأمان.
لا تختر وكيلاً لمجرد أن العمل يبدو معقّداً. إذا كانت المهمة «انقل هذا السجل المكتمل إلى القائمة الصحيحة باستخدام تعيين ثابت»، فعلى الأرجح يكفي تدفق عمل. أما إذا كانت «افهم ما يحتاجه هذا الشخص من رسالة طويلة واختر عملية الرد المناسبة»، فقد يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة في التفسير، بينما يضبط تدفق العمل الإجراءات اللاحقة.
اجمع بينهما بحدود ربط واضحة
غالباً ما يعمل النموذج الهجين المتين كالتالي: يتلقى تدفق العمل حدثاً ويفحص الوصول؛ ويفسّر الوكيل إدخالاً غير منظّم ويعيد نتيجة مقيّدة؛ وتفحص عملية التحقّق الحقول المطلوبة والقيم المسموح بها؛ ثم يحدّث تدفق العمل السجلات أو يطلب الموافقة. أبقِ مخرج الوكيل منفصلاً عن الإجراء الذي يستخدمه. وسجّل مرجع الإدخال والمخرج واستخدام الأدوات ونتيجة التحقّق وأي تصحيح بشري حيثما تسمح السياسة.
ابدأ بمهمة واحدة، وقارن العملية بمساعدة الوكيل بالعملية الحالية باستخدام أمثلة ممثّلة. أدرج الحالات الطرفية وقِس معدلات التصحيح إلى جانب زمن الإنجاز. وإذا اختلف الأداء بحسب نوع الطلب، فقلّص اختصاص الوكيل أو أضف قواعد توجيه. تساعد Zendral الفرق على اختيار أنماط أتمتة بالذكاء الاصطناعي وتنفيذها بما يلائم برمجياتها ومستوى المخاطر لديها. تعرّف على خدمات الذكاء الاصطناعي والأتمتة أو تواصل مع Zendral.