ما هو الذكاء الاصطناعي المستقل؟
ما هو الذكاء الاصطناعي المستقل؟
الذكاء الاصطناعي المستقل هو نظام يعمل باستقلالية تامة، قادر على تنفيذ المهام وتحقيق الأهداف المبرمجة مسبقًا. تعمل البرمجيات التقليدية وفق قواعد مبرمجة مسبقًا، بينما يحتاج الذكاء الاصطناعي التقليدي إلى أوامر واضحة وتوجيه تدريجي. أما الذكاء الاصطناعي المستقل، فيتميّز بكونه استباقيًا وقادرًا على أداء مهام معقدة دون الحاجة لمتابعة بشرية دائمة. تعني كلمة "المستقل (Agentic)" امتلاك الاستقلالية، أي قدرة الأنظمة على العمل ذاتيًا ضمن أهداف محددة.
كما يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل فيما بينهم ومع البرمجيات الأخرى لأتمتة العمليات التجارية. إلا أنها لا تقتصر على الأتمتة الجامدة، بل تتخذ قرارات مستقلة بناءً على السياق. تقوم بالتعلم من محيطها والتأقلم مع التغييرات، مما يسمح لها بتنفيذ عمليات معقدة بكفاءة.
فعلى سبيل المثال، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي المستقل تحسين جداول عمل الموظفين. في حال تغيب موظف بسبب المرض، يستطيع الوكيل التنسيق مع باقي الموظفين لإعادة ترتيب الجدول الزمني مع ضمان تلبية احتياجات المشروع من الموارد والوقت.
ما أبرز سمات أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقل؟
إليك أبرز الخصائص التي تميز أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقل.
الاستباقية
لا ينتظر الذكاء الاصطناعي المستقل الأوامر، بل يتخذ الإجراءات من تلقاء نفسه. تعتمد الأنظمة التقليدية على الاستجابة للمحفزات فقط، وتعمل وفقًا لإجراءات وخطوات محددة مسبقًا. بخلاف ذلك، تقوم الأنظمة المستقلة باستباق الاحتياجات، واكتشاف الأنماط الجديدة، واتخاذ إجراءات وقائية لمعالجة المشكلات قبل أن تتصاعد. ينبع سلوكها الاستباقي من فهمها للسياق المحيط وقدرتها على قياس النتائج وفقًا للأهداف البعيدة المدى.
كمثال في مجال سلاسل الإمداد، تقوم المنصات اللوجستية التقليدية بتحديث حالة التسليم فقط عند تفاعل المستخدم أو عبر تنبيهات مجدولة. أما نظام الذكاء الاصطناعي المستقل، فيمتلك القدرة على متابعة المخزون، وتحليل حالة الطقس، والتوقع بحالات التأخير في الشحن. بإمكانه إصدار تنبيهات مسبقة وإعادة توجيه الشحنات عند الحاجة لتفادي فترات التعطل.
التكيف
يتميز الذكاء الاصطناعي المستقل بمرونته العالية وقدرته على التأقلم مع التغيرات في البيئة أو المجال. على الرغم من أن حلول SaaS التقليدية قابلة للتوسّع وتؤدي المهام المتكررة بكفاءة، إلا أنها لا تتمتع غالبًا بالقدرة على فهم التعقيدات الخاصة بكل مجال. تعالج الأنظمة المستقلة هذا النقص من خلال فهم السياق واكتساب المعرفة التخصصية، ما يسمح للوكلاء بالتصرف بذكاء وفعالية. تتكيف هذه الأنظمة مع المدخلات الفورية وتتعامل مع حالات معقدة تعجز عنها الحلول التقليدية.
على سبيل المثال، قد تستخدم منصة خدمة العملاء التقليدية ردودًا جاهزة، بينما يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي المستقل في قطاع الرعاية الصحية فهم المصطلحات الطبية والامتثال للأنظمة المعمول بها. يتكيّف مع احتياجات المرضى المتغيرة ويوفّر دعمًا دقيقًا يتماشى مع السياق الصحي لكل حالة.
العمل التعاوني
صُمم الذكاء الاصطناعي المستقل ليعمل جنبًا إلى جنب مع البشر ومع أنظمة أخرى من الذكاء الاصطناعي المستقل. يُشكّل وكلاء الذكاء الاصطناعي عنصرًا ضمن فريق متكامل يضم أطرافًا متعددة. لديهم القدرة على استيعاب الأهداف الموحدة، وتحليل نوايا المستخدمين، وتنسيق أعمالهم بما يتماشى مع ذلك. يحققون أداءً جيدًا في السياقات التي تستدعي رقابة بشرية أو قرارات قائمة على بيانات متنوعة من عدة مصادر.
كمثال، يستطيع وكيل مختص بتخطيط العلاج التعاون مع فرق طبية متعددة لوضع خطة شاملة للعلاج والمتابعة لحالة مريض مصاب بالسرطان.
التخصص
غالبًا ما يتم بناء الذكاء الاصطناعي المستقل على مجموعة من الوكلاء ذوي تخصصات دقيقة، حيث يُعنى كل وكيل بجانب محدد من العمل. يتواصل الوكلاء المعتمدون على الذكاء الاصطناعي فيما بينهم لتبادل المعلومات وتوزيع المهام حسب الحاجة. يوفّر هذا الأسلوب مستوى متقدمًا من الأداء في المجالات التخصصية الدقيقة.
كمثال في قطاع الخدمات المالية، يمكن أن يركز وكيل على الامتثال للقوانين، وآخر على اكتشاف الاحتيال، وثالث على تحسين إدارة المحافظ. عند تعاونهم، يستطيع الوكلاء مراقبة العمليات المالية بشكل لحظي، وكشف الأنماط غير الطبيعية، واقتراح تعديلات استثمارية، مع الالتزام باللوائح.
ما حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل؟
للذكاء الاصطناعي المستقل مجالات استخدام لا حصر لها، مع إمكانية تكييفه ليناسب أي احتياجات محددة. نعرض هنا أمثلة على الجهات التي بدأت باعتماد الذكاء الاصطناعي المستقل مبكرًا.
دعم البحث والتطوير
يعتمد البحث والتطوير في مختلف المجالات على العديد من العمليات اليدوية، بما في ذلك اختبار الفرضيات، وجمع البيانات، وتحليل المعلومات من مصادر متعددة لاستخلاص النتائج. يسهم الذكاء الاصطناعي المستقل في الحد من اعتماد عمليات البحث والتطوير على التدخل البشري المباشر. يساهم في تسريع عمليات البحث وتحسين التنسيق بين الفرق المشاركة في مهام البحث والتطوير.
يتيح الذكاء الاصطناعي المستقل تنظيم عمل عدة وكلاء متخصصين يعملون معًا، مما يساعد المشرفين على إنشاء مسارات معقدة للبحث والتطوير. كمثال، يستطيع الذكاء الاصطناعي المستقل الرجوع إلى أحدث الأبحاث المنشورة في منصات موثوقة، واستخلاص نتائجها، ووضع خطط لاختبارات لاحقة، وتزويد الباحثين بمخرجات جاهزة للتحليل. يساعد هذا الأسلوب على تقليل الوقت والموارد المالية المطلوبة لإجراء الأبحاث.
تحويل الكود
يستفيد الذكاء الاصطناعي المستقل من وكلاء متخصصين يعملون بالذكاء الاصطناعي لتبسيط مهام التحديث والترحيل المعقدة. كمثال، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي المستقل لـ .NET تحديث تطبيقات .NET العاملة على Windows إلى بيئة Linux بسرعة عالية، وذلك بالاعتماد على تقنيات مثل تعلّم الآلة، والشبكات العصبونية البيانية، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والاستدلال المؤتمت.
كذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي المستقل تقسيم تطبيقات z/OS COBOL الضخمة إلى وحدات مستقلة، مختصرًا زمن التنفيذ من عدة أشهر إلى بضع دقائق. يقدّم الذكاء الاصطناعي المستقل سرعة فائقة وقدرة عالية على التوسّع وأداءً متميزًا عند أتمتة عمليات ترحيل التطبيقات وتحديثها.
أتمتة الاستجابة للحوادث
في حال حدوث حادث ناجم عن ثغرة أو خطأ بشري، يساعد الذكاء الاصطناعي المستقل في تسريع الاستجابة وتقليل زمن الاستعادة للشركة. يستطيع الذكاء الاصطناعي المستقل أتمتة عملية الاستجابة للحوادث من بدايتها حتى نهايتها، بما يشمل إصلاح المشكلات، وإعداد تقارير مفصلة، وإرسال التنبيهات لأعضاء الفريق المعنيين.
يساهم الذكاء الاصطناعي المستقل في تسريع الاستجابة للحوادث، مع توفير تحليل معمق بعد وقوع الحادث يساعد على تجنّب تكرار المشكلات مستقبلًا.
أتمتة خدمة العملاء
في كثير من حالات خدمة العملاء، تكون الإجابة التي يبحث عنها العميل منشورة مسبقًا على الإنترنت في مقالات الدعم أو الأدلة التعليمية. يقوم الذكاء الاصطناعي المستقل بمعالجة طلبات خدمة العملاء بسرعة، والبحث في وثائق الشركة للوصول إلى الإجابة الملائمة. في حال لم تكن الإجابة الأولية كافية، يستطيع الذكاء الاصطناعي المستقل التفاعل مع المستخدم لجمع تفاصيل إضافية عن مشكلته وتوجيهه إلى الحل المناسب. تُبنى هذه الأنظمة من مكوّنات مرنة تشمل محركات الاستدلال، وأنظمة الذاكرة، والقدرات الإدراكية، وأدوات مساعدة، مما يسمح لها بحل معظم المشكلات.
يستطيع الوكلاء المدعومون بالذكاء الاصطناعي العمل باستقلالية والتعلم من محيطهم، مع التكيف مع التغيرات المستمرة ووضع استراتيجيات محسنة لخدمة العملاء. في حال فشل النظام بعد محاولات عدة في حل مشكلة العميل، يقوم بتحويل الحالة إلى وكيل دعم بشري ليتولى معالجتها. من خلال اعتماد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، يتم تقليل الضغط على فرق العمل البشرية، مع ضمان استمرارية معظم الخدمات الموجهة للعملاء على مدار الساعة وطوال الأسبوع.
ما هي مزايا الذكاء الاصطناعي المستقل؟
يوفر الذكاء الاصطناعي المستقل مزايا متعددة للأعمال التجارية.
زيادة الكفاءة
يساعد الذكاء الاصطناعي المستقل المؤسسات على أتمتة المهام الصعبة أو المتخصصة، مما يقلل من التعقيد ويزيد من الفعالية. من خلال استبدال الإجراءات اليدوية التقليدية، يتيح الذكاء الاصطناعي المستقل أتمتة المهام المتكررة، مما يمنح الموظفين مزيدًا من الوقت للتركيز على أعمال أكثر أهمية. يمنح الذكاء الاصطناعي المستقل الموظفين وقتًا إضافيًا يمكنهم تخصيصه لمهام تتطلب تركيزًا أعلى، مثل التفكير الاستراتيجي وحل المشكلات وتحقيق النمو المؤسسي.
تعزيز ثقة المستخدم
يوفّر الذكاء الاصطناعي المستقل تفاعلات أكثر تخصيصًا مع العملاء، مما يعزز مستوى الثقة والرضا. باستخدام بيانات العملاء المتوفرة، يستطيع الذكاء الاصطناعي المستقل إنشاء رسائل مخصصة بسرعة، والتواصل بأسلوب يتناسب مع تفضيلات العميل، واقتراح منتجات مناسبة. بمرور الوقت، يسهم الذكاء الاصطناعي المستقل في تحسين التفاعل مع العملاء وتعزيز الثقة بين العميل والمؤسسة.
تستطيع الشركات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المستقل في تحليل آراء العملاء، واستخلاص الأنماط المتكررة، وتمريرها إلى فرق تطوير المنتجات. كما يمكنه التفاعل المباشر مع العملاء الذين يقدّمون تعليقاتهم، مما يعزز من شعورهم بأهمية آرائهم ويُنشئ دوائر تفاعل إيجابية مع الشركة.
التطوير المستمر
يمتلك الذكاء الاصطناعي المستقل القدرة على التعلم الذاتي والتكيف مع مختلف المهام بشكل مستمر. يقوم بالتفاعل والتعلم من الملاحظات الواردة، ثم يعمل على تحسين قراراته من خلال دورة تغذية راجعة متواصلة. بالنسبة للمؤسسات، فإن ذلك يعني أن فوائد الذكاء الاصطناعي المستقل تزداد بمرور الوقت وتتحسن تدريجيًا.
دعم القدرات البشرية
يُعد الذكاء الاصطناعي المستقل شريكًا مثاليًا للعاملين، حيث يسهم في زيادة الإنتاجية وتقليل حجم الأعمال اليدوية المتكررة. عند التعاون مع نماذج الذكاء الاصطناعي المستقل، يتمكن الوكلاء البشريون من تجاوز التحديات المعقدة، وأتمتة قراراتهم الصعبة، وتحسين الأداء العام.
ما الأنواع الرئيسية التي تنقسم إليها أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقل؟
يمكن تهيئة الذكاء الاصطناعي المستقل ليعمل كوكيل واحد مستقل أو كنظام متكامل يضم عدة وكلاء. في النظام أحادي الوكيل، يتكفل وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل بإنجاز كافة المهام على التوالي دون مشاركة من وكلاء آخرين. تُعد هذه الأنظمة الخيار الأنسب عندما تسعى المؤسسات إلى حل سريع لمعالجة مشكلة أو عملية محددة بوضوح.
في المقابل، يقوم الذكاء الاصطناعي المستقل متعدد الوكلاء على تعاون عدة وكلاء يتقاسمون العمل لتبسيط العمليات المعقدة وتحويلها إلى خطوات أصغر. يتميز هذا الأسلوب بقدرة أعلى على التوسّع مقارنة بالأنظمة الأحادية، ويوفر مرونة أكبر للتعامل مع التحديات المعقدة. معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل يُقصد بهم هذا النوع الأخير من النشر، الذي يتميز بالتنوع والمرونة.
إليك بعض النماذج المتنوعة لهياكل الأنظمة متعددة الوكلاء.
النظام الأفقي متعدد الوكلاء
في هذا النوع من الأنظمة، يمتلك كل وكيل ذكاء اصطناعي نفس الدرجة من المهارة التقنية والتعقيد. يركز كل وكيل على مهارة محددة، ثم يتم دمج مخرجاتهم للتوصل إلى حل لمشكلة معقدة. يقوم هذا النموذج على التعاون الأفقي والتواصل المستمر بين الوكلاء المتخصصين في الذكاء الاصطناعي.
النظام الرأسي متعدد الوكلاء
يعتمد هذا النظام على هيكل هرمي، حيث يتولى الوكلاء في المستويات الأدنى مهام أبسط، بينما ينفذ الوكلاء في المستويات العليا مهام أكثر تعقيدًا. في هذا الهيكل، تُسند إلى المستويات العليا المهام التي تحتاج إلى قوة معالجة عالية والاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، كالتحليل المنطقي واتخاذ القرارات. يؤدي وكلاء الذكاء الاصطناعي في الطبقات الدنيا مهام أساسية كجمع البيانات وتنسيقها ومعالجتها، ليتم رفعها لاحقًا إلى المستويات الأعلى لمزيد من التحليل.
ما آلية عمل الذكاء الاصطناعي المستقل؟
يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل في عملها على مسار منهجي يتكون من أربع مراحل: الفهم، التفكير المنطقي، اتخاذ الإجراء، ثم التعلم من النتائج. تشمل كل مرحلة في هذا المسار مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة والأساليب الذكية المتكاملة.
الإدراك
في هذه المرحلة، يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بجمع بيانات فورية من مصادر متعددة، مع معالجة بيانات مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة. يقوم الوكلاء بالتفاعل المباشر مع واجهات RESTful APIs، وخدمات gRPC، ونقاط نهاية GraphQL للحصول على البيانات المطلوبة من المنصات السحابية، وأنظمة المؤسسات، وتطبيقات SaaS.
في الأنظمة القديمة أو البيئات التي تعتمد على كمية كبيرة من المستندات، تساهم تقنيات التعرف البصري على الحروف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية في فرز المستندات الممسوحة ضوئيًا للعثور على المعلومات المهمة. خلال مرحلة الإدراك، يقوم الوكلاء بتحليل البيانات لتحديد المعلومات ذات الصلة بسياق المهمة المحددة التي يتم تنفيذها.
السبب
في هذه المرحلة، يستند الوكلاء إلى نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لفهم سياق الأهداف، وبناء خطة عمل مناسبة، والتكيف فورًا مع المعلومات الجديدة التي تم استيعابها في مرحلة الإدراك. تعتمد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على تقنيات تشمل الاستدلال الدلالي، والتعامل مع الأخطاء، والتأقلم مع مدخلات المستخدم غير الواضحة.
لا تقتصر مهام بعض النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في هذه المرحلة على تحليل الأفكار ووضع الاستراتيجيات، بل تشمل أيضًا استخدام نماذج تعلم الآلة التنبؤية لمعالجة التحديات المعقدة. على سبيل المثال، يستطيع نموذج تعلم الآلة التنبؤي التنبؤ بزيادة الطلب، مما يساعد على تحسين الاستعداد لتلبية احتياجات الاستخدام القادمة.
في هذه المرحلة، تعتمد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على أنظمة ذاكرة طويلة الأجل للحفاظ على اتساق المهام المعتمدة على السياق والموقف عبر جميع مراحل العملية.
اتخاذ الإجراء
خلال هذه المرحلة، يبدأ الذكاء الاصطناعي المستقل بتنفيذ الإجراءات المخطط لها في مرحلة الاستدلال لتحقيق الأهداف المحددة بكفاءة. نظرًا لقدرة الذكاء الاصطناعي المستقل على الوصول إلى الإضافات التي يتم تثبيتها من قبل المسؤولين في الأنظمة البرمجية الخارجية، فإنه يمكنه تنفيذ المهام مباشرة داخل هذه التطبيقات التابعة لأطراف خارجية.
في مرحلة التنفيذ، يتم تنسيق سلسلة من المهام الفرعية التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي المستقل بشكل متتابع، بدءًا من تجميع الأكواد والتفاعل مع البرامج والمستندات، وصولًا إلى تشغيل المحاكاة وترحيل التطبيقات وتنفيذ العمليات ضمن تطبيقات خارجية. بالنسبة لبعض نماذج الذكاء الاصطناعي المستقل، تخضع الإجراءات لمراجعة بشرية عبر أنظمة "الرقابة البشرية" (human-in-the-loop)، حيث يكون على المطورين التأكد من خطوات النموذج والموافقة عليها قبل التنفيذ.
تخضع جميع الإجراءات التي ينفذها النموذج للمراقبة والتسجيل بدقة، مما يساعد المؤسسات على التوافق مع سياسات الحوكمة وضمان الاستخدام الآمن للتكنولوجيا.
التعلُّم
تُعد هذه المرحلة في الذكاء الاصطناعي المستقل أساسية لتعزيز قدرات النماذج وتطوير أدائها بشكل مستمر. يعتمد الوكيل على أساليب التعلّم التعزيزي، مثل Proximal Policy Optimization (PPO) وQ-learning، لتعديل أفعاله وفقًا لنجاح مهمة محددة داخل النظام الشامل.
يتلقى وكلاء الذكاء الاصطناعي التدريب من خلال وكلاء مستقلين، أو نماذج لغوية كبيرة (LLMs)، أو تغذية راجعة من البشر، مما يساعد على تحسين كفاءة النظام. تتوفر للنموذج عدة مؤشرات لقياس الأداء مثل وقت الاستجابة، ودرجة الثقة في النتائج، ونسبة النجاح في تنفيذ المهام. في الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء، يتم توزيع عملية التعلّم بين عدة وكلاء، حيث يشاركون المعلومات عبر طبقات ذاكرة مشتركة بهدف تحسين كفاءة النظام ككل.
تدريجيًا، يسمح هذا النهج من التعلّم التعزيزي للنظام بالاستفادة من التكرارات الناجحة لتطوير أدائه بشكل مستمر وتحسين كفاءته التشغيلية.
ما هي الصعوبات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقل؟
يرتبط الذكاء الاصطناعي المستقل بعدد من التحديات، خاصة عند تطوير نماذج فعالة وعالية الأداء.
تصميم النظام
يمثل تطوير بنية متعددة الوكلاء قادرة على التنسيق مع نماذج أخرى، وفهم كيفية تنفيذ مهام محددة، والقيام باستدلال وتخطيط استراتيجي متقدم، تحديًا تقنيًا كبيرًا. الذكاء الاصطناعي المستقل هو من أحدث مجالات التكنولوجيا، ويعتمد على مجموعة من الاستراتيجيات المتقدمة والمعقّدة في الذكاء الاصطناعي. بسبب التحديات المرتبطة بتصميم نظام فعّال، قد تجد الكثير من الشركات صعوبة في تبني نموذج فعّال من الذكاء الاصطناعي المستقل.
الاختبار وتصحيح الأخطاء
يتميز الذكاء الاصطناعي المستقل بقدرته على العمل الذاتي مع الحاجة إلى تدخل بشري بسيط. رغم الفائدة، فإن هذا يجعل من اختبار النموذج وتصحيحه وتحديد نقاط الفشل أمرًا صعبًا. يتعيّن على المطورين تصميم النموذج مع مراعاة التتبع وإعادة التكرار، لضمان إمكانية تحديد الأخطاء ومصادرها بدقة.
الثقة والشفافية
قد تتسبب الهلاوس الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، حتى في الأنظمة المتطورة، في تعطيل سير العمل وخلق تحديات كبيرة للشركات التي تعتمد على هذه النماذج. في حال توليد النماذج لمعلومات غير دقيقة وتم تمريرها إلى وكلاء ذكاء اصطناعي آخرين، فإن الخطأ ينتشر بسرعة وقد يؤدي إلى نتائج نهائية غير صحيحة. خصوصًا في قطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية ذات التأثير الكبير في العالم الواقعي، تحتاج الشركات إلى قدر كبير من الثقة في منتجاتها قبل الاعتماد عليها بشكل واسع.
كيف يمكن لـ AWS دعم متطلبات الذكاء الاصطناعي المستقل؟
تؤكد AWS التزامها بأن تكون الوجهة المثلى لتطوير ونشر الوكلاء الأكثر ثقةً وفائدةً عالميًا. تدعم AWS العملاء في أي مرحلة من رحلتهم مع الذكاء الاصطناعي المستقل، وتزوّدهم بجميع الأدوات اللازمة لتبني هذا الذكاء في مؤسساتهم. إذا كنت ترغب في نشر وكلاء جاهزين لتعزيز الكفاءة بسرعة، أو اختبار أدوات مفتوحة المصدر، أو بناء أسطول من الوكلاء المخصّصين المتقدمين، فإن AWS تمنحك النماذج والأدوات والبنية التحتية والخبرة لضمان نجاحك. كما تقدّم AWS بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، ونظام سيليكون مخصّص، وأساسًا للبيانات يساعد على ضمان استدامة جهودك في الذكاء الاصطناعي المستقل.
تُعد Amazon Bedrock خدمة مُدارة بالكامل توفّر مجموعة من نماذج التأسيس (FMs) الرائدة في الصناعة إلى جانب مجموعة واسعة من القدرات اللازمة لبناء تطبيقات ووكلاء مدعومين بالذكاء الاصطناعي المولّد. تتيح Bedrock الوصول إلى نماذج تأسيس رائدة، وأدوات لتخصيص النماذج والتطبيقات بشكل خاص باستخدام بياناتك، وتطبيق حواجز الحماية، وتحسين التكلفة وزمن الاستجابة، والتكرار بسرعة.
تشتمل Bedrock كذلك على AgentCore، وهي حزمة خدمات تتيح نشر الوكلاء وإدارتهم بأمان وعلى نطاق كبير، مع دعم أي إطار عمل أو نموذج. باستخدام Amazon Bedrock AgentCore، يمكن للمطورين تسريع وكلاء الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج باستخدام الحجم والموثوقية والأمان الضروريين للنشر الفعلي. توفر AgentCore إمكانات وأدوات لزيادة كفاءة العملاء وقدراتهم، بالإضافة إلى بنية تحتية مخصصة تُمكّن من التوسّع الآمن، مع أدوات تحكّم تساعد في تشغيل عملاء يمكن الوثوق بهم.
توفر Amazon حزمة Strands Agents، وهي SDK مفتوحة المصدر بلغة Python تمكّنك من تطوير العملاء بسهولة باستخدام بضعة أسطر من الأكواد. تتميز بسهولة الاستخدام وتستغني عن الحاجة إلى تنظيم معقّد للوكلاء من خلال توظيف قدرات النماذج المتقدمة في التخطيط، وتسلسل الأفكار، واستدعاء الأدوات، والتأمل.
توفر AWS كذلك وكلاء قابلين للنشر مباشرة مع إمكانية تخصيص إضافية لتناسب متطلبات الأعمال المحددة وسيناريوهات الاستخدام المختلفة. AWS Transform هو أول خدمة ذكاء اصطناعي مستقل فعَّالة لتحويل أحمال عمل .NET والحاسوب المركزي وVMware. استنادًا إلى 19 عامًا من الخبرة في مجال الترحيل، فإنه يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين لأتمتة المهام المعقدة مثل التقييمات وتحليل الكود وإعادة الهيكلة والتحلل ورسم خرائط التبعية والتحقق من الصحة وتخطيط التحول. Kiro هي بيئة تطوير متكاملة تعمل بالذكاء الاصطناعي (IDE AI) ويساعد المطورين على الانتقال من الفكرة إلى الإنتاج من خلال التطوير القائم على المواصفات. يسهم وكلاء Kiro في حل التحديات المعقّدة وأتمتة المهام المتكررة مثل توليد الوثائق وكتابة اختبارات الوحدة. تساهم Amazon Q Business في تسهيل الوصول إلى المعلومات وتحقيق فهم أعمق واتخاذ قرارات في العمل، في حين تدعم Amazon Q Developer تسريع تطوير البرمجيات والاستفادة من البيانات الداخلية للمؤسسات. ويوفّر AWS Marketplace كتالوجًا موحدًا يضم وكلاء مُعدّين مسبقًا، وأدوات، وحلولًا مختارة من شركاء AWS لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي المستقل
ابدأ استخدام الذكاء الاصطناعي المستقل على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.