تُظهر تجارب شركات مثل Rocket وSendbird وCognigy كيف يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents) خفض التكاليف، تمكين الموظفين، وزيادة معدلات التحويل على المواقع إلى ثلاثة أضعاف. غير أنّ انتقال هؤلاء الوكلاء من روبوتات محادثة بسيطة إلى منظومات معقدة تتعامل مع آلاف المهام يضيف مخاطر جديدة: إجابات غير متوقَّعة، إخفاقات في الامتثال التنظيمي، ومشكلات خفية تتعلق بزمن الاستجابة (latency). وقد اتفق المتحدثون في مؤتمر Transform 2025 الذي تنظمه VentureBeat على أنّ الطريقة الوحيدة لتطويع هذه القوة هي التعامل مع التقييم (evaluation) بوصفه تخصصاً هندسياً من الدرجة الأولى، لا مجرد فكرة لاحقة.
تُوفِّر «بنية التقييم» (eval infrastructure)—تخيَّلها كاختبارات وحدات (unit testing) مخصّصة للوكلاء—للفرق إمكانية محاكاة ملايين السيناريوهات الواقعية قبل أن تنتقل أي سطور برمجية إلى بيئة الإنتاج. فهي تتحقّق مما إذا كان كل وكيل يواصل تلبية معايير الجودة عند تبديل النماذج، أو ارتفاع حركة المرور، أو تغيّر اللوائح. ومن دون هذه الشبكة الواقية قد لا تكتشف المؤسسات السلوك الخاطئ إلا بعد أن يرصده العملاء أو المدققون. الخلاصة: استثمر مبكراً في أدوات تراقب، وتختبر، وتوجّه (routing) سربك المتنامي من الوكلاء، وإلّا فإن نجاحهم ذاته قد يُغرِقك.
النقاط الرئيسية
- يُوفّر الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء (Agentic AI) للشركات مدخرات بملايين الدولارات وآلاف ساعات العمل، لكنه يجلب أيضاً سلوكاً احتمالياً يصعب التنبؤ به.
- الانتقال من وكيل واحد إلى مئات يتطلّب تنسيقاً ذكياً (orchestration)، إدارة حصص (quota management)، وتوجيهاً بزمن استجابة شديد الانخفاض.
- يعتمد النشر الموثوق على بنية تقييم (eval infrastructure) تُجري اختبارات إجهاد (stress-tests) مستمرة للوكلاء عبر سيناريوهات متنوعة—تماماً كما تفعل اختبارات الوحدات في البرمجيات التقليدية.
- يبقى الإشراف البشري، والمراقبة القوية، ونقاط التفتيش التنظيمية الواضحة عناصر حاسمة حتى مع توسّع الأتمتة.
في جملة واحدة
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز الأداء التجاري على نحو كبير، شرط أن تبني الشركات إطار تقييم صارماً منذ اليوم الأول. فتعامل الاختبار، والمراقبة، والتنسيق كبنية تحتية أساسية هو المفتاح لنشر الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء بثقة.
المصادر: 1