لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد روبوت محادثة يجيب عن أسئلتك. الجيل الجديد من AI Agents يستطيع التخطيط للمهام، كتابة الأكواد، استخدام الأدوات، الوصول إلى البيانات والتعاون مع وكلاء آخرين.
لكن كيف تعمل هذه الأنظمة من الداخل؟
هناك خمسة مصطلحات أساسية تساعدك على فهم الصورة.
1. AGENTS.MD
هو ملف Markdown يوضع داخل المشروع ويحتوي على تعليمات وقواعد تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على معرفة كيفية العمل داخل المشروع، مثل أوامر الاختبار وقواعد كتابة الأكواد.
يمكن اعتباره نسخة من README موجهة للذكاء الاصطناعي.
2. Agent Skills
هي مهارات متخصصة يستطيع الوكيل تحميلها عند الحاجة.
فبدلًا من تحميل جميع المعلومات في كل مرة، يمكن للوكيل استدعاء مهارة معينة عندما تكون المهمة مرتبطة بها، مثل إنشاء عرض PowerPoint أو تنفيذ مهمة برمجية محددة.
3. MCP
اختصار Model Context Protocol، وهو بروتوكول مفتوح يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتواصل مع الأدوات ومصادر البيانات الخارجية.
وبدلًا من إنشاء تكامل مخصص لكل خدمة، يوفر MCP طريقة قياسية للتواصل معها.
4. A2A
اختصار Agent-to-Agent، وهو بروتوكول يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتواصل مع بعضهم البعض.
على سبيل المثال، يمكن لوكيل متخصص في المشتريات أن يتواصل مع وكيل مالي للحصول على موافقة على عقد أو عملية شراء.
5. Subagents
وهي وكلاء فرعيون ينشئهم الوكيل الرئيسي لتنفيذ أجزاء محددة من مهمة كبيرة.
فبدلًا من قيام وكيل واحد بفحص آلاف الملفات واحدًا تلو الآخر، يمكن تقسيم العمل على عشرات الوكلاء وتشغيلهم بالتوازي.
الخلاصة
يمكن تلخيص الصورة ببساطة:
AGENTS.MD يحدد كيف يعمل الوكيل داخل المشروع.
Agent Skills تمنحه مهارات متخصصة.
MCP يربطه بالأدوات والبيانات.
A2A يسمح له بالتواصل مع وكلاء آخرين.
Subagents تساعده على تقسيم المهام الكبيرة وتنفيذها بالتوازي.
هذه المفاهيم الخمسة تمثل جزءًا مهمًا من البنية التي تقف خلف الجيل الجديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي.
والسؤال الأهم الآن: ماذا سيحدث عندما تبدأ هذه الوكلاء في العمل معًا كشبكة متكاملة؟
