نوع جديد من وكيل الذكاء الاصطناعي ، المدرب على فهم كيفية بناء البرامج من خلال التغلب على بيانات الشركة وتعلم كيف يؤدي ذلك إلى منتج نهائي ، يمكن أن يكون مساعد برامج أكثر قدرة وخطوة صغيرة نحو منظمة العفو الدولية أكثر ذكاءً.
تم تطوير الوكيل الجديد ، الذي يطلق عليه Asimov ، بواسطة Reflection ، وهي شركة ناشئة صغيرة ولكنها طموحة تربكها باحثو منظمة العفو الدولية من Google. يقرأ Asimov الكود بالإضافة إلى رسائل البريد الإلكتروني ورسائل Slack وتحديثات المشروع وغيرها من الوثائق بهدف تعلم كيفية قيادة كل هذا معًا لإنتاج قطعة من البرامج النهائية.
الهدف النهائي لـ Reflection هو بناء الذكاء الاصطناعى الممتاز – وهو أمر يقوله الآخرون من الذكاء الاصطناعي أنهم يعملون من أجله. أنشأت Meta مؤخرًا مختبرًا جديدًا لخطوفيس ، ووعد مبالغ ضخمة للباحثين المهتمين بالانضمام إلى جهده الجديد.
لقد زرت مقر Reflection في حي Williamsburg في Brooklyn ، نيويورك ، عبر الطريق مباشرة من نادي Pickleball Bicky-Glid ، لمعرفة كيف تخطط التأمل للوصول إلى الخبراء قبل المنافسة.
يقول الرئيس التنفيذي للشركة ، ميشا لاسكين ، إن الطريقة المثالية لبناء وكلاء AI Supersmart هي جعلهم يتقدمون حقًا ، لأن هذه هي الطريقة الأكثر طبيعية بالنسبة لهم للتفاعل مع العالم. بينما تقوم الشركات الأخرى ببناء وكلاء يستخدمون واجهات المستخدم البشرية وتصفح الويب ، يقول Laskin ، الذي كان يعمل سابقًا على Gemini والوكلاء في Google DeepMind ، هذا بالكاد يأتي بشكل طبيعي إلى نموذج لغة كبير. يضيف Laskin أن تدريس الذكاء الاصطناعي لفهم تطوير البرمجيات سيؤدي أيضًا إلى إنتاج مساعدين أكثر فائدة في الترميز.
يقول Laskin إن Asimov مصمم لقضاء المزيد من الوقت في قراءة الكود بدلاً من كتابته. قال لي: “الجميع يركزون حقًا على توليد الكود”. “لكن كيفية جعل الوكلاء مفيدين في إعداد الفريق لا يتم حلها حقًا. نحن في هذه المرحلة شبه الذاتي حيث بدأ الوكلاء في العمل للتو.”
يتكون Asimov في الواقع من عدة عوامل أصغر داخل معطف الخندق. يعمل جميع الوكلاء معًا لفهم الكود والإجابة على استفسارات المستخدمين حول هذا الموضوع. يسترجع الوكلاء الأصغر المعلومات ، ويقوم وكيل التفكير الأكبر بتجميع هذه المعلومات في إجابة متماسكة للاستعلام.
يدعي الانعكاس أن Asimov يُعتبر بالفعل أنه يتفوق على بعض أدوات AI القيادية من خلال بعض التدابير. في استطلاع أجرته التفكير ، وجدت الشركة أن المطورين الذين يعملون في مشاريع كبيرة مفتوحة المصدر والذين طرحوا أسئلة مفضلة على الإجابات من ASIMOV 82 في المائة من الوقت مقارنة بـ 63 في المائة لرمز Claude الخاص بـ Hothropic الذي يدير نموذج Sonnet 4.
يقول دانييل جاكسون ، عالم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إن نهج Reflection يبدو واعدًا نظرًا للنطاق الأوسع لجمع المعلومات. ومع ذلك ، يضيف جاكسون أن فوائد النهج المراد رؤيتها ، وأن مسح الشركة لا يكفي لإقناعه بفوائد واسعة. ويشير إلى أن النهج يمكن أن يزيد من تكاليف الحساب ويحتمل أن يخلق مشكلات أمان جديدة. يقول: “سيقرأ كل هذه الرسائل الخاصة”.
يقول Reflection إن النهج متعدد العوامل يخفف من تكاليف الحساب وأنه يستخدم بيئة آمنة توفر أمانًا أكثر من بعض أدوات SaaS التقليدية.
