الذكاء الاصطناعي

أوبن إيه آي وIronclad تتعاونان لتطوير وكلاء ذكاء اصطناعي

تسعى أوبن إيه آي إلى تعزيز قدرات نماذجها في استخدام الحواسيب لأداء مهام مهنية معقدة، وذلك من خلال شراكة بحثية مباشرة مع شركة Ironclad المتخصصة في إدارة التعاقدات.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 6 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 6 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

أوبن إيه آي وIronclad تتعاونان لتطوير وكلاء ذكاء اصطناعي — الصورة: OpenAI News

شراكة بحثية لتعزيز استخدام الحواسيب

بعد الإعلان عن نموذج GPT-6 Astra وإبراز قدراته في استخدام الحواسيب لأداء مهام مهنية متنوعة، تتجه أوبن إيه آي نحو هدف أوسع يتمثل في جعل الوكلاء أكثر كفاءة في التعامل مع البرمجيات المتخصصة لحل المشكلات التجارية المعقدة. ولتحقيق ذلك، بدأت الشركة في استكشاف طرق تدريب النماذج على فهم قواعد عمل الشركات وتنفيذ سير عمل متعددة الخطوات والتحقق من مطابقة النتائج للمتطلبات الأصلية. وتفاصيل هذه المبادرة متاحة عبر [أخبار أوبن إيه آي](https://openai.com/index/advancing-computer-use-with-ironclad/).

دور Ironclad في تحديد المهام

لتسريع هذا البحث، قررت أوبن إيه آي الشراكة المباشرة مع عدد محدود من شركات البرمجيات التي تمتلك فهماً عميقاً لهذه سير العمل. وتعد Ironclad الشريك الأول في هذه المبادرة، حيث ساهم فريقها في تحديد مهام معقدة تتطلب من الوكلاء إعداد الاتفاقيات وموافقات العمل والمصطلحات القانونية القابلة لإعادة الاستخدام. وقد لعبت خبرة Ironclad دوراً محورياً في تعريف معايير النجاح وإدماج احتياجات العملاء الحقيقية في تطوير النماذج المتقدمة.

تحويل سير العمل إلى مهام تدريبية

تتضمن عملية تحويل سير العمل إلى مهام تدريبية تحدياً كبيراً؛ فعلى سبيل المثال، عند إعداد عملية شراء برمجيات، يجب على الوكيل مراعاة موافقات المالية للمبالغ الكبيرة، ومراجعات الأمن، ومراجعات القانون للمصطلحات غير القياسية. يجب على الوكيل الحفاظ على هذه المتطلبات في الاعتبار أثناء تنقله عبر البرمجيات، والتأكد من أن العملية النهائية تعمل بشكل صحيح في جميع السيناريوهات التي صُممت من أجلها، وليس مجرد إتمام الخطوات الفردية بشكل صحيح.

المنهجية البحثية والتقييم

ساعد موظفو Ironclad والباحثون في أوبن إيه آي في تحديد 11 مهمة عبر مجالات العمل القانوني والتجاري والمشتريات، مثل إعداد اتفاقيات عدم الإفصاح وإنشاء عمليات موافقة المشتريات. وقد طورت أوبن إيه آي مهام تدريبية اصطناعية حول سير العمل التمثيلية، واستخدمت التعلم المعزز لمساعدة النماذج على التحسن من خلال الممارسة والتغذية الراجعة. وتم تقييم كل مهمة بناءً على معايير تتراوح بين 8 و50 معياراً، مما سمح للباحثين برؤية الجوانب التي نجحت فيها النماذج وأين قصرت.

نتائج الأداء المقارنة

أظهرت الاختبارات البحثية أن نموذج GPT-6 Astra، وهو أول نموذج متقدم يتم تدريبه على مهام Ironclad، حقق متوسط نقاط أعلى بنسبة 32% مقارنة بنموذج GPT-5.6 Sol، مع انخفاض تقديري في الوقت المستغرق لكل محاولة بنسبة 48%. وتحديداً، سجل Astra متوسط نقاط بلغ 55.0% مقارنة بـ 41.6% لـ Sol، بينما انخفض الوقت التقديري لكل محاولة من 37.0 دقيقة إلى 19.2 دقيقة. وتؤكد هذه النتائج أن Astra استوفى المزيد من متطلبات المهام باستخدام وقت محاكاة أقل لكل محاولة.

أهمية الإشراف البشري

تعكس هذه النتائج تحدياً يعرفه عملاء Ironclad جيداً: يجب أن تتعامل عملية التعاقد مع الاستثناءات مع الحفاظ على القواعد التي تعتمد عليها الأعمال. وإذا فقد الوكيل تتبع إحدى تلك القواعد في منتصف المهمة، فإن ذلك يحد من قدرة شركة البرمجيات على طلب تنفيذ مهام معقدة منه بثقة. وهذا يؤكد أهمية استمرار الإشراف البشري مع تحسن الوكلاء في مهام التعاقد المعقدة، وضرورة بقاء منصة التعاقد الكاملة كعنصر أساسي في العملية.

دعوة للشراكات المستقبلية

تدعو أوبن إيه آي عدداً صغيراً من شركات البرمجيات للعمل المباشر مع فرقها البحثية والهندسية على المهام المهنية المهمة التي لا تزال وكلاء اليوم غير قادرين على إنجازها بشكل موثوق. وتشترط الشركة على الشركاء المحتملين تقديم أمثلة ملموسة على المهام، وأدلة على نقاط الفشل، ومعايير تقييم النجاح، بالإضافة إلى توفير بيئة آمنة للاختبار وبيانات يمكن استخدامها بأمان لأغراض البحث. ويمكن للفرق المهتمة التقدم عبر [نموذج طلب الشراكة البحثية](https://openai.com/form/computer-use-research-collaboration/).