أعلنت شركة باترونوس للذكاء الاصطناعي، وهي شركة ناشئة متخصصة في أمان الذكاء الاصطناعي وتتخذ من سان فرانسيسكو مقرًا لها، عن إطلاق منصة المراقبة المتقدمة بيرسيفال (Percival). تم تصميم هذه المنصة لمعالجة التحديات المتزايدة المرتبطة بإدارة أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents) المعقدة. تهدف بيرسيفال إلى اكتشاف الأخطاء في هذه الأنظمة تلقائيًا وتقديم توصيات عملية لتحسين الاعتمادية والأداء. ومع التزايد المستمر لاعتماد الشركات على وكلاء الذكاء الاصطناعي – وهي أدوات قادرة على تنفيذ العديد من الخطوات بشكل مستقل – تنامى القلق بشأن موثوقية هذه الأنظمة وقدرتها على التوسع. تصبح هذه القضايا أكثر أهمية في بيئات العمل حيث يمكن أن تؤدي الأخطاء الصغيرة إلى مشاكل خطيرة في المراحل اللاحقة.
ما يجعل بيرسيفال متميزة هو ميزة "الذاكرة الحلقية" ('episodic memory') الفريدة التي تمكنها من التعلم من الأخطاء السابقة والتكيف بمرور الوقت. تستطيع المنصة رصد أكثر من 20 نوعًا من أخطاء الفشل ضمن فئات تشمل المنطق (reasoning)، التنفيذ التشغيلي، التخطيط (planning)، والقضايا ذات الصلة بالمجالات المختلفة. بفضل هذه الميزات المتقدمة، تتمكن بيرسيفال من تسريع عملية اكتشاف الأخطاء في سير العمل التفاعلي ومتعدد الخطوات، مما يُقلل زمن تصحيح الأخطاء بشكل كبير من ساعة كاملة إلى حوالي دقيقة ونصف فقط. إضافة إلى ذلك، أطلقت باترونوس للذكاء الاصطناعي معيارًا تقييمياً جديدًا يعرف باسم TRAIL، يركز على قياس قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحديد الأخطاء في سير العمل. أظهر هذا المعيار وجود ثغرات كبيرة في قدرات الإشراف للأنظمة الحالية. وقد اعتمدت شركات رائدة مثل Emergence AI وNova منصة بيرسيفال في تطبيقات حيوية وواسعة النطاق، مما يؤكد على الحاجة المتزايدة لأدوات مراقبة ذات كفاءة عالية بالتزامن مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركات.
النقاط الرئيسية
- أطلقت باترونوس للذكاء الاصطناعي منصة بيرسيفال (Percival) لتوفير مراقبة فعالة وتحليل الأخطاء في أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents).
- تتميز المنصة بميزة "الذاكرة الحلقية" (episodic memory) التي تُمكّنها من التعلم من الأخطاء السابقة وتحسين أداء الأنظمة مع الوقت.
- تستطيع بيرسيفال اكتشاف أكثر من 20 نوعًا من أنماط الفشل في فئات متنوعة مثل المنطق (reasoning)، التنفيذ، التخطيط (planning) والمشكلات الخاصة بالمجالات، مما يُقلّل بشكل هائل من زمن تصحيح الأخطاء.
- كشف معيار TRAIL، الذي تم تقديمه بالتزامن مع بيرسيفال، عن قصور شديد في قدرات الإشراف للأدوات الحالية، حيث لم تتجاوز أفضل الأنظمة نسبة نجاح بلغت 11%.
- شركات رائدة مثل Emergence AI وNova اعتمدت منصة بيرسيفال لإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة ببيئات عمل حساسة وموسعة.
في جملة واحدة
تقدم منصة بيرسيفال (Percival) الجديدة من باترونوس للذكاء الاصطناعي حلاً مبتكرًا لرصد وتحسين أداء أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents). تعتمد المنصة على ميزة "الذاكرة الحلقية" (episodic memory) وتتميز بقدرتها على تحديد أكثر من 20 نوعًا من الأخطاء، مما يُقلل زمن تصحيح الأخطاء بشكل كبير ويوفر اعتمادية فائقة للشركات.
المصادر: 1