← أحدث الأبحاث
💻 computer science

QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

تقدم هذه الورقة QiboAgent، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يجمع بين التوليد المعزز بالاسترجاع وسير العمل الوكيل المستقل لتمكين النماذج اللغوية الكبيرة خفيفة الوزن من التفوق على النماذج المملوكة في توليد كود حوسبة كمية عالي الدقة، مما يقلل من الهلوسة ويؤتمت مهام هندسة البرمجيات المعقدة لبرمجية Qibo الوسيطة.

المؤلفون الأصليون: Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza

نُشر 2026-08-11
📖 3 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://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 تحاول بناء منزل، لكن المخططات مكتوبة بلغة تكاد لا تفهمها، والأدوات التي تحتاجها مبعثرة عبر مكتبة بحجم مدينة. هذا هو الواقع اليومي للعلماء الذين يعملون في مجال الحوسبة الكمومية. إنه مجال تصبح فيه قواعد الفيزياء غريبة، والبرمجيات اللازمة للتحكم في هذه الآلات معقدة للغاية. ولجعل الأمور تعمل، يعتمد العلماء على "البرمجيات الوسيطة" (middleware) — وهي طبقة من البرامج تعمل كمترجم بين الأفكار البشرية والأجهزة الكمومية. ولكن مع نمو هذه المكتبات البرمجية، تصبح ضخمة، وفوضوية، وصعبة الصيانة. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، وتحديداً نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). فكر في هذه النماذج كأنها روبوتات ذكية جداً ومطلعة يمكنها كتابة الأكواد والإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، هناك عقبة: إذا طلبت من روبوت عام حل مشكلة كمومية متخصصة، فإنه غالباً ما يبدأ في اختلاق أشياء (وهي ظاهرة تسمى "الهلوسة") لأنه لا يملك الدليل المحدد والمحدث لتلك المكتبة المعينة.

تقدم هذه الورقة البحثية QiboAgent، وهي طريقة جديدة لبناء هؤلاء المساعدين الذكيين لضمان عدم قيامهم بالتخمين فحسب، بل ليكونوا على دراية حقيقية بما يتحدثون عنه. اختبر الباحثون خدعتين رئيسيتين؛ الأولى هي التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وهو يشبه إعطاء الروبوت بطاقة مكتبة وإخباره بالبحث عن الصفحة المحددة في الدليل قبل الإجابة. والثانية هي سير العمل الوكيل (Agentic Workflow)، الذي يحول الروبوت من مجرد مجيب سلبي على الأسئلة إلى عامل نشط يمكنه فتح الملفات، وتشغيل الاختبارات، وإصلاح الأخطاء، وحتى إعادة كتابة أجزاء من الكود البرمحي بنفسه. كان السؤال الكبير هو: هل يمكننا بناء مساعد برمجي قوي ومتخصص باستخدام أدوات مفتوحة المصدر تكون صغيرة بما يكفي لتعمل على جهاز كمبيوتر عادي، دون الحاجة إلى سوبر كمبيوتر بمليارات الدولارات؟

وجد الباحثون أن الإجابة هي "نعم" مدوية، ولكن فقط إذا استخدمت المزيج الصحيح من الأدوات. فقد اكتشفوا أنه من خلال الجمع بين نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر وخفيف الوزن مع نظام يتحقق باستمرار من وثائق الكود الرسمية (RAG)، تمكنوا من تحقيق معدل دقة بلغ 90.2% في توليد كود صحيح. وهذا يمثل تحسناً هائلاً مقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي بمفرده أو حتى استخدام نموذج تجاري ضخم ومكلف دون نظام "بطاقة المكتبة". في الواقع، قلل نهجهم من عدد المرات التي اخترع فيها الذكاء الاصطناعي ميزات برمجية وهمية (الهلوسة) بشكل كبير.

لكن الروبوت لم يتوقف عند الإجابة على الأسئلة فحسب. فقد أظهر الفريق أن نظامهم الوكيل (Agentic) يمكنه العمل كمهندس برمجيات مبتدئ؛ حيث نجح في إصلاح أخطاء حقيقية أبلغ عنها المستخدمون، وكتب وثائق للميزات الجديدة، بل وتصدى لمشروع ضخم: إعادة كتابة جزء أساسي من البرنامج من لغة بايثون (Python) إلى لغة رست (Rust) (وهي لغة برمجة أسرع وأكثر حداثة). لم يكتفِ الذكاء الاصطناعي بكتابة الكود فحسب، بل قام بتشغيل الاختبارات، ورأى أين فشلت، وقرأ رسائل الخطأ، وأصلح أخطاءه الخاصة حتى عمل الكود بنجاًح. ورغم أن النتيجة النهائية لم تكن مثالية (حيث فاتته بعض التحسينات على مستوى البشر مثل تخزين البيانات مؤقتاً لجعلها أسرع)، إلا أنها أثبتت أن ذكاءً اصطناعياً صغيراً مفتوح المصدر يمكنه التعامل مع مهام هندسية معقدة متعددة الخطوات تتطلب عادةً فريقاً من البشر.

تشير الورقة البحثية إلى أن هذا النهج "الهجين" — الذي يجمع بين ذكاء اصطناعي ذكي ولكنه صغير مع نظام صارم للتحقق من الحقائق والقدرة على التأثير في الكود — هو مستقبل صيانة البرمجيات العلمية. وهذا يعني أن الباحثين يمكنهم الحفاظ على خصوصية بياناتهم وتشغيل هذه الأدوات القوية محلياً، دون الاعتماد على شركات ضخمة ومملوكة لجهات خاصة. ومع ذلك، يوضح المؤلفون بحذر أن هذا ليس عصا سحرية تحل محل المبرمجين البشر؛ فالذكاء الاصطناعي هو مساعد قوي يمكنه القيام بالأعمال الشاقة والمتكررة، لكن البشر لا يزالون مطلوبين لمراجعة العمل، وإصلاح أوجه القصور الدقيقة، وتوجيه المسار العام. تُظهر الدراسة أنه مع الإعداد الصحيح، يمكننا بناء "مساعد طيار" للبرمجيات الكمومية يكون ذكياً وموثوقاً في آن واحد.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف 💻 cs →