Context Engineering: From Prompts to Corporate Multi-Agent Architecture
تقترح هذه الورقة "هندسة السياق" كمنهج تأسيسي، إلى جانب هندسة القصد وهندسة المواصفات، لتشكيل نموذج نضج لتوسيع نطاق الأنظمة المستقلة متعددة الوكلاء عبر تحويل التركيز من المطالبات الفردية إلى الإدارة الشاملة للبيئة المعلوماتية للوكيل، وأهدافه، وقيود سياساته.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك قبطان لسفينة فضائية ضخمة ومتطورة تقنيًا. في الماضي، كان عليك توجيه السفينة يدويًا، والضغط على كل زر، والصراخ بكل أمر إلى غرفة المحركات. كان ذلك هو عصر هندسة الأوامر (Prompt Engineering). كنت تعطي أمرًا محددًا ("اذهب إلى المريخ")، وتقوم السفينة بتنفيذ ذلك بالضبط، خطوة بخطوة.
لكن الآن، تطورت السفينة. أصبح لديها طاقم من الروبوتات ذاتية القيادة (الوكلاء - Agents) التي يمكنها تخطيط المسارات، وإصلاح المحركات، والتحدث مع بعضها البعض دون الحاجة لأن تصرخ أنت بكل تعليمات. المشكلة؟ إذا استمررت في الصراخ بالأوامر كما كنت تفعل سابقًا، فستتحطم السفينة. هذه الروبوتات لا تحتاج إلى مجرد أمر؛ إنها تحتاج إلى نظام.
تجادل هذه الورقة بأنه لإدارة أطقم الروبوتات هذه، نحتاج إلى ترقية تفكيرنا من "إعطاء الأوامر" إلى "بناء البيئة" التي يعيشون فيها. تقترح المؤلفة، فيرا فيشنياكوفا، هرمًا من أربعة مستويات من المهارات اللازمة لإدارة هذه الأنظمة الذكية بنجاح.
إليك تفصيل المستويات الأربعة، باستخدام تشبيهات بسيطة:
المستوى 1: فن السؤال (هندسة الأوامر - Prompt Engineering)
التشبيه: العصا السحرية.
في البداية، كنت فقط تلوح بعصا سحرية وتقول، "اصنع لي شطيرة". إذا قلت ذلك بوضوح، حصلت على شطيرة. وإذا قلته بشكل سيئ، حصلت على فوضى. هذه هي هندسة الأوامر.
- ما هي: صياغة السؤال أو التعليمات المثالية للذكاء الاصطناعي.
- الحدود: هي تعمل بشكل رائع للمهام الفردية العابرة. لكن إذا قلت لروبوت "أدر شركة كاملة"، فلا يمكنه القيام بذلك بمجرد عبارة سحرية واحدة. إنه يحتاج إلى نظام للتعامل مع 50 خطوة، وليس خطوة واحدة فقط.
المستوى 2: نظام التشغيل (هندسة السياق - Context Engineering)
التشبيه: مطبخ الشيف.
تخيل أنك وظفت شيفًا بارعًا (الذكاء الاصطناعي). إذا قلت له فقط "اصنع كعكة"، ولكنك لم تعطه المكونات، أو الوصفة، أو درجة حرارة الفرن، أو القيود الغذائية للضيوف، فسوف يفشل.
هندسة السياق تتعلق ببناء المطبخ. الأمر لا يتعلق بالطلب الذي تقدمه؛ بل بما "يراه" الشيف و"يتذكره" أثناء الطبخ.
- الصلة: لا تعطِ الشيف مكتبة كاملة من الكتب؛ أعطه فقط وصفة الكعكة. (المعلومات الزائدة تربكه).
- العزل: إذا كان لديك شيفان، لا ينبغي للشيف (أ) أن يرى الأطباق المتسخة الخاصة بالشيف (ب). يحتاج كل منهما إلى مساحة عمل نظيفة خاصة به.
- الاقتصاد: لا تهدر المال بشراء 100 رطل من الدقيق إذا كنت تحتاج إلى رطلين فقط.
- المشكلة التي يتم حلها: بدون هذا، يضيع الذكاء الاصطناعي "في المنتصف"، أو ينسى ما كان يفعله، أو يخلط بين البيانات من مهام مختلفة.
المستوى 3: روح الشركة (هندسة القصد - Intent Engineering)
التشبيه: البوصلة والخريطة.
تخيل أنك أعطيت الشيف الروبوت مطبخًا مثاليًا ومكونات مثالية (المستوى 2). لكنك نسيت أن تخبره أي نوع من الكعك يريده الزبون بالفعل.
قد يصنع الروبوت كعكة شوكولاتة لذيذة وغالية الثمن ومكونة من 10 طبقات. لكن الزبون يتبع حمية غذائية وكان يريد فقط قطعة "مافن" صغيرة. لقد قام الروبوت بعمله على أكمل وجه، لكنه فشل في تحقيق الهدف.
هندسة القصد تتعلق بترميز قيم وأهداف الشركة. وهي تجيب على: "ما هو الأهم؟ السرعة أم الجودة؟ توفير المال أم إسعاد الزبون؟"
- تحذير كلارنا (Klarna): تذكر الورقة شركة حقيقية (كلارنا) وفرت الملايين باستخدام الذكاء الاصطناعي للرد على مكالمات العملاء. لكن الذكاء الاصطناعي كان فظًا وغير مهذب لأن أحدًا لم يخبره: "كن مهذبًا وحافظ على سعادة العملاء". لقد قام بتحسين "السرعة" و"التكلفة" وتسبب دون قصد في تدمير العلامة التجارية.
- الحل: يجب عليك برمجة "البوصلة الأخلاقية" للذكاء الاصطناعي بحيث يعرف لماذا يقوم بالمهمة، وليس فقط كيف.
المستوى 4: الدستور (هندسة المواصفات - Specification Engineering)
التشبيه: كتاب القواعد للمدينة.
الآن تخيل أنك لا تملك مجرد روبوت شيف واحد؛ بل لديك 10,000 روبوت يعملون في مصنع ضخم. إذا وضع كل روبوت قواعده الخاصة، فستسود الفوضى. روبوت يرى أن "السرعة" جيدة، وآخر يرى أن "الرخص" جيد. سيبدأون في التنازع.
هندسة المواصفات هي كتابة "الدستور" أو "كتاب القواعد" لمدينة الروبوتات بأكملها. إنها تحول كل قواعد الشركة غير المكتوبة والمبعثرة (مثل "نحن نقدر السلامة") إلى كود صارم وقابل للقراءة آليًا يجب على كل روبوت اتباعه.
- لماذا تهم: لا يمكنك إدارة 10,000 روبوت باتفاق شفهي. أنت بحاجة إلى كتاب قانون رقمي يضمن عملهم جميعًا معًا بشكل متسق.
الصورة الكبيرة: الهرم
تقول الورقة إن هذه المستويات الأربعة تشبه الهرم. لا يمكنك بناء القمة دون بناء القاعدة.
- القاعدة: يجب أن تعرف كيفية طرح أسئلة جيدة (هندسة الأوامر).
- الوسط: يجب أن تبني بيئة جيدة ليعملوا فيها (هندسة السياق).
- الأعلى: يجب أن تمنحهم غرضًا وقيمًا واضحة (هندسة القصد).
- القمة: يجب أن تكتب كتاب قواعد للنظام بأكمله لزيادة النطاق (هندسة المواصفات).
فخ "المصنع المظلم"
تحذر المؤلفة من اتجاه خطير. نظرًا لأنه أصبح من السهل جدًا إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي (مثل بناء قطع الليغو)، فإن الشركات تهرع لبنائهم دون التفكير في المستويات 2 و3 و4.
إنهم يبنون روبوتًا يعمل تقنيًا، ولكن ليس لديه قيم، ولا قواعد واضحة، ولا ذاكرة منظمة. هذا يخلق "مصنعًا مظلمًا": مكان تعمل فيه الروبوتات بشكل مستقل، ولكن لا يوجد إنسان يفهم حقًا ما الذي يفعلونه أو لماذا. قد يوفرون المال اليوم، ولكن غدًا قد يدمرون سمعة الشركة أو يخالفون القانون.
الخلاصة
للنجاح مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل، لا يمكننا أن نكون مجرد "هامسي أوامر" (أشخاص يجيدون التحدث إلى الذكاء الاصطناعي). نحن بحاجة لأن نصبح مهندسين معماريين (Architects).
- نحن بحاجة لتصميم البيئة (السياق).
- نحن بحاجة لتحديد الغرض (القصد).
- نحن بحاجة لكتابة القوانين (المواصفات).
إذا تحكمت في السياق، فأنت تتحكم في السلوك. إذا تحكمت في القصد، فأنت تتحكم في الاستراتيجية. إذا تحكمت في المواصفات، فأنت تتحكم في النطاق. تخلص الورقة إلى أنه كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، فإن مهمتنا ليست القيام بالعمل بدلاً من الآلة، بل تصميم العالم الذي تعمل فيه الآلة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.