الذكاء الاصطناعي

كيف تشغل بوستمان ميزة وضع الوكيل لملايين المطورين

تستعرض شركة بوستمان وخدمات شبكة أمازون الأنماط المعمارية لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الضخمة وتجاوز عقبات السياق.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 9 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 9 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

كيف تشغل بوستمان ميزة وضع الوكيل لملايين المطورين — الصورة: AWS Machine Learning Blog

تحديات تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

يمثل بناء وكيل ذكاء اصطناعي يعمل بكفاءة في بيئة تجريبية تحدياً يختلف كلياً عن تشغيله لخدمة قاعدة ضخمة تضم 40 million developers. لقد سعت منصة بوستمان لتطوير واجهة متقدمة تُعرف باسم Agent Mode، وهي طريقة أصلية للتعامل مع الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الوظائف مثل API testing وdocumentation واكتشاف الخدمات وتنفيذها. واجه الفريق في البداية افتراضات تقليدية مرتبطة بالواجهات والمفاهيم المعقدة التي رافقت تطور المنتج على مدى سنوات طويلة.

بدلاً من التنقل البصري عبر الشاشات، يتعين على الوكيل الذكي إجراء عمليات الاستدلال والتحليل على البيانات بشكل مباشر. أظهرت التجربة العملية أن التحديات العميقة لا تقتصر على جودة النماذج أو صياغة الأوامر فحسب، بل تمتد لتشمل دمج الوكيل داخل بنية برمجية ناضجة ذات واجهات متعددة ومفاهيم تخصصية متشعبة.

البنية التحتية والاعتماد على أمازون بيدروك

تعتمد البنية التقنية لـ Agent Mode بشكل أساسي على خدمة Amazon Bedrock لتوفير إمكانية الوصول المُدار إلى النماذج التأسيسية، مما يمنح الفريق مرونة عالية في اختيار النماذج والتحكم في الإنتاجية وتكلفة العمليات. تتيح هذه البنية للشركة تلبية الطلب المتنوع وعالي الحساسية للزمن من قبل مجتمع المطورين العالمي دون الحاجة إلى تشغيل بنية تحتية خاصة بخدمة النماذج.

إلى جانب ذلك، تستفيد المنصة من واجهات برمجة تطبيقات استدلال النماذج المتاحة في الخدمة، وتطبيق إعدادات الاحتفاظ بالبيانات الصفرية وفقاً للنموذج المستخدم، فضلاً عن التخزين المؤقت للأوامر المتعددة الطبقات، مما يسهم في رفع كفاءة التشغيل الفعلي.

معالجة تضخم الأدوات وإدارتها ديناميكياً

في المراحل الأولى، مال الفريق نحو استخدام أدوات ذرية شديدة الدقة تنفذ مهام محددة للغاية مثل فتح طلب أو تحديث حقل واحد. ورغم أن هذا النهج ساهم في تعزيز الدقة والتحكم، إلا أنه أدى إلى بطء ملحوظ في سير العمل بسبب الحاجة إلى العودة المستمرة إلى النموذج بين الخطوات المتتالية.

علاوة على ذلك، لوحظ أن تجاوز عدد الأدوات المرئية حاجز الأربعين أداة يؤدي إلى زيادة ملحوظة في أخطاء اختيار الأدوات من قبل الوكيل. ولمواجهة هذه المشكلة، طورت المنصة هندسة تعتمد على استعلام قاعدة بيانات متجهة لمطابقة الأدوات وتقليص عددها حسب السياق الفعلي، بحيث لا يرى النموذج سوى الأدوات الضرورية للمهمة المطلوبة.

فصل الأدوات عن الواجهة واستخدام الاستعلامات المهيكلة

تطلبت معالجة التفاعل البرمجي فصل واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالعميل عن حالة واجهة المستخدم الرسومية. فبدلاً من محاكاة تفاعلات الواجهة وفتح علامات التبويب للقراءة، أصبح الوكيل قادراً على إرسال الطلبات في الخلفية، مدعوماً بخصائص مثل Native Git لتنفيذ المهام بفعالية أكبر وموثوقية أعلى.

وفيما يتعلق بتحليل البيانات الكبيرة، قامت الشركة بدمج العديد من العروض الضيقة في أداة استعلام موحدة تعتمد على المخططات الهيكلية. يتيح ذلك للوكيل توليد استعلامات معقدة مباشرة، مما يقلل الاعتماد على الأدوات أحادية الغرض ويحول التركيز الهندسي من بناء أدوات لكل سؤال إلى نمذجة البيانات بشكل دقيق ومرة واحدة.

الرقابة البشرية وضوابط الأمان المتقدمة

تتطلب هندسة الإنتاج الخاصة بـ Agent Mode إشرافاً بشرياً صارماً، حيث يلزم الحصول على موافقة المستخدم مسبقاً على أي إجراء يؤدي إلى تعديل حالة التطبيق. تساعد هذه الضوابط، إلى جانب نطاق الأدوات المخصص واختيار السياق المناسب، في تقليل الأفعال غير المقصودة ومنع التعرض غير الضروري للبيانات الحساسة.

ولتعزيز جانب الأمان والمسؤولية، تستخدم المنصة ميزة Amazon Bedrock Guardrails لتنقيح معلومات التعريف الشخصية قبل وصولها إلى نموذج اللغة الكبير الأساسي، وهي ميزة يمكن لمديري المؤسسات تفعيلها مباشرة من إعدادات الحماية المخصصة للوكيل.