يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي القيام بهذا العمل – ولكن البنية التحتية التي تسمح لهم بالتحدث مع بعضهم البعض، وإثبات وجوب الثقة بهم، والخضوع للتدقيق عند حدوث خطأ ما، لا تزال قيد الإنشاء.
فيما يلي نظرة على كيفية قيام خمس شركات ناشئة بمعالجة هذه الفجوة – حول التنسيق وإمكانية المراقبة والاتصال والأمان – كما هو موضح في VB Transform 2026.
تقوم BAND بتنسيق جميع الوكلاء الذين تقوم بتشغيلهم في الخلفية
في المستقبل القريب جدًا، سيتم نشر الوكلاء في كل مكان، وسيعملون نيابةً عنا، كما أشار فلاد لوزين، المدير التنفيذي للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لـ BAND.
على حد وصفه: سوف يتلقون المهام، ويزورون السجلات، ويوظفون وكلاء آخرين لمساعدتهم، ويفوضون المهام الفرعية إلى أقرانهم في مجال الذكاء الاصطناعي في “مساحة المحادثة”، ويجمعون النتائج ويشاركونها، ثم يعيدون الملخص إلى المستخدم البشري.
تقوم BAND ببناء طبقة بنية تحتية للتنسيق لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء لتحقيق ذلك.
لماذا لا يحل Telegram أو Slack أو Discord المشكلة؟ وأشار لوزين إلى أن هذه المنصات بنيت للبشر. يجب أن يتم تأهيل الوكلاء يدويًا في عدة خطوات، ولا يمكنهم رؤية بعضهم البعض؛ “إنهم ما زالوا وحيدين في نوع من الحبس الانفرادي الرقمي.”
وبالمثل، فإن كلود عديم الجنسية، وغالبًا ما يكون للمطورين جلسات متعددة مفتوحة في الوقت الذي يقومون فيه بالتبديل بين المهام المختلفة – وهو أمر قال لوزين إنه يخلق احتكاكًا حقيقيًا.
ويتمثل التحدي في ربط العمليات عن بعد، وهو ما وصفه لوزين بمشكلة الأنظمة الموزعة.
وقال: “يجب حل مشكلة النقل أولاً، وكيفية تواصل الوكلاء في الوقت الفعلي”. لا يمكن إجراء المحادثات من خلال عناوين IP وعناوين URL؛ يجب أن يتم اصطدامهم بطبقة التجريد حتى يتمكن الوكلاء من التحدث عبر القنوات ومساحات المحادثة والمنصات.
قال لوزين: “يرى الوكلاء بعضهم البعض. ويفهمون. ويمكنهم التعاون معًا. ويناقشون المشكلات. ويصلحون المشكلات، ويطلبون المراجعة من شخص آخر”.
ويدعم BAND سير العمل المستقل الذي يمكن تشغيله لمدة تتراوح من ثماني إلى 20 ساعة، وهو متوافق مع بروتوكولات A2A وMCP، وفقًا لما ذكره لوزين. وقال إن الأهم من ذلك هو أنه يمكن للبشر الانضمام إلى المحادثة حيث يتحدث العملاء ويكتشفون بعضهم البعض.
قال لوزين: “يمكننا تسجيل جميع المهام التي ينشئها وكيلك وإظهارها لك في الوقت الفعلي”.
تساعد الصنوبريات المدافعين على التحرك بسرعة الآلة
قال توم فيندلينج، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Conifers، إن التحدي الأكبر الذي يواجهه المدافعون اليوم هو أنهم ما زالوا يركضون بسرعة الإنسان، لكن الخصوم يركضون بسرعة الآلة.
وقال فيندلينج إن المهاجمين يتبنون بالفعل عملاء، ولا يتعين عليهم النجاح إلا مرة واحدة لاختراق المؤسسة. الحملات الخبيثة التي كانت تستغرق شهورًا وأسابيع، أصبحت الآن تستغرق ساعات، بل وحتى دقائق. ومن ناحية أخرى، فإن العمليات الأمنية مجزأة ويدوية وغير فعالة وبطيئة.
وقال فيندلينج إن الصنوبريات أخذت مكونات مختلفة للدفاع السيبراني – الاستخبارات الخاصة، والصيد، والكشف، والهندسة، والتحقيق، والاستجابة – وجعلتها فعالة. وأضاف أنهم قاموا بعد ذلك بكسر الصوامع بينهما. يمكن للأنظمة الوكيلة المختلفة التواصل مع بعضها البعض للتأكد من أن الدفاع التشغيلي والدفاع النشط يعملان دائمًا ويتكيفان.
وقال فيندلينج إن نظام كونيفرز يقوم بتكثيف وقت الاحتواء من 7 ساعات إلى 12 دقيقة، وأن الشركة يمكنها إجراء التحقيقات السيبرانية المعقدة في أربع دقائق أو أقل.
وشدد على أهمية الاتصال بأدوات الأمان الحالية للمؤسسة، سواء كانت الكشف عن نقطة النهاية والاستجابة لها (EDR)، أو معلومات الأمان وإدارة الأحداث (SIEM)، أو إدارة الموقف، أو غيرها. تساعد الصنوبريات العملاء على فهم وضعهم الأمني، ونقاط الضعف، وعناصر التحكم التي تعمل وتلك التي لا تعمل، والمجالات التي يجب الاستثمار فيها للحصول على أفضل عائد على الاستثمار.
وقال فيندلينج: “إن مشهد التهديدات يتغير، ويظل الكشف كما هو، ولم يتم تفعيل الاستخبارات المتعلقة بالتهديدات”. “هذه وظيفة الوكلاء.”
يقوم Raindrop AI بإنشاء سجل تدقيق الوكيل
يقول بن هيلاك، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Raindrop AI، إن إحدى المشكلات المميزة للعصر الحالي هي العثور على مشكلات حرجة في عملاء الذكاء الاصطناعي.
وهذا ما أسماه “الضربة المزدوجة”: عندما يصبح العملاء أكثر قدرة، يزداد التعقيد، وكذلك الجداول الزمنية؛ فهي تعمل لساعات أو أيام في بعض الحالات. ثانياً، تصبح القضايا كارثية في قطاعات مثل الرعاية الصحية أو الدفاع.
قال هايلاك: “تزداد هذه المشكلة سوءًا مع تحسن النماذج والوكلاء، وأعتقد أن هناك سببًا وجيهًا للاعتقاد بأنها ستستمر في التفاقم”.
وقال هيلاك إن منصة Raindrop AI تكتشف المشكلات الحرجة في الوكلاء أثناء الإنتاج وتحاكي الإصلاحات بناءً على سلوك المستخدم السابق. يتيح ذلك للفرق التأكد من أن الإصلاح يعمل على النحو المنشود قبل نشره مباشرة، دون حدوث آثار جانبية غير متوقعة.
وقال إن منصة التعلم المعزز (RL) الخاصة بالشركة الناشئة تعمل على تحسين الأدوات وتدريب النماذج مباشرة من بيانات Raindrop. ويساعد محرك محاكاة ما قبل النشر الخاص به على تحديد الإصلاحات التي ستؤثر فعليًا على الإنتاج؛ يُظهر اختبار A/B المباشر تلك التغييرات أثناء العمل.
وقال إنه يتم التقاط الرسائل واستدعاءات الأدوات وإعادة المحاولة والأخطاء في مكان واحد، ويتم إخطار المستخدمين البشريين (عادة عبر Slack) عندما تكون هناك مشكلة. يتم تدريب النماذج لكل عميل، وتعمل الإشارات على تعزيز التعلم المستمر عبر النماذج والأدوات. وقال هيلاك: “لقد تم تكثيفه في شيء يمكن ملاحته بالفعل، وسهل الفهم، وسهل التحقق منه”.
يمنح Arcade الوكلاء التصريح الأمني الذي يحتاجونه لاتخاذ الإجراءات اللازمة
تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي للقيام بجميع أنواع الأشياء نيابةً عنك، لكنهم غالبًا ما يواجهون ثلاث عقبات رئيسية: الترخيص، والحوكمة، والموثوقية.
وقال سام بارتي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Arcade.dev، إنه للعمل نيابة عن مستخدمين حقيقيين بأذونات حقيقية، يحتاج الوكلاء إلى نوع جديد من هندسة الأمان.
قال بارتي إن وقت تشغيل الوكيل الآمن لشركته يوفر طبقة المصادقة والترخيص هذه حتى يتمكن الوكلاء من اجتياز مراجعات الأمان الهامة. كما أنه يوفر إمكانية المراقبة حتى يتمكن المستخدمون من مشاهدة كل ما يفعله الوكيل. تُعزى الإجراءات إلى اللحظة الزمنية المحددة بأقل قدر من النطاقات المميزة.
يتوفر Arcade في مكون إضافي قابل للتثبيت ويمكن نشره محليًا في بيئة تشبه الغرفة النظيفة؛ وقال بارتي إنه يمكن للشركات الاستمرار في استخدام أدوات تسجيل الدخول والأمان الخاصة بها. عندما يتم تشغيل أي شيء في Arcade، يتم بوابته بنفس عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار (RBACs)، وأنظمة كشف التسلل ومنعه (IDPS)، والسياسات، والاستحقاقات، ونقاط التفتيش الأخرى المنشأة بالفعل.
وأشار بارتي إلى أن شركة Arcade تعالج مشكلة الهجوم على سلسلة التوريد، والتي “انتشرت بشكل كبير؛ إنه أمر لا يصدق”. لقد ظل الأمن وقابلية المراقبة يشكلان تحديًا لأن “الفكرة المجردة كانت خاطئة إلى حد كبير”.
أوميليا تعالج "ليست واضحة" مشكلة تجربة العملاء
قال كلاوديو رودريغز، رئيس قسم المشتريات في Omilia، إن حل تجربة العملاء في المؤسسة (CX) “ليس بالأمر السهل حقًا”.
يتم التحكم في الأنظمة القائمة على الكشف عن مجريات الأمور ولكنها بطيئة. وقال رودريغز إن الأنظمة الوكيلة سريعة ولكن لا يمكن التنبؤ بها. قامت Omيليا ببناء منصتها لتوفير التحكم والسرعة معًا.
يعتمد عرض التعلم الذاتي الوكيل على فلسفة مراقبة عمليات خدمة العملاء كما تحدث بالفعل، وليس بشكل مجرد. وقال إن وكلاء Omilia يراقبون المشكلات بشكل مباشر، ويستمعون إلى كل تفاعل بين العميل والوكيل، ويستوعبون البيانات، ومواصفات واجهة برمجة التطبيقات (API)، وتسجيلات الشاشة، وإجراءات التشغيل القياسية (SOP)، ثم يرسمون خريطة لاستخدام الحالات لدعم العملاء.
وقال رودريغز إن مراكز الاتصال يجب أن تكون محركًا للإيرادات، وما يميز أوميليا هو أنظمة تحويل الكلام إلى نص وطبقات الإدارة وإمكانية المراقبة.
يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء رؤى واقتراح تحسينات وإنشاء وكلاء محادثة تلقائيًا وسحب المعلومات من المستندات وواجهات برمجة التطبيقات وتصميم تدفقات الحوار. يمكن للخبراء البشريين بعد ذلك اختبار التفاعلات الحقيقية والمحاكاة ونشرها في الإنتاج تحت إشرافهم. وقال رودريغز إن أوميليا تجمع كل هذا في محرك واحد على مستوى المؤسسة يتعلم باستمرار بمرور الوقت.
وقال رودريغز إن الشركة تتعامل مع أكثر من 3 مليارات مكالمة سنويًا، وأكثر من مليون مكالمة صوتية يوميًا في بعض عمليات النشر، وشهدت تحسنًا بنسبة 30 إلى 45% في وقت الحل (TTR). وقال إن وكلاء أوميليا يحققون إيرادات أكثر بمقدار 21 مرة مقارنة بالوكلاء البشريين.
وقال إنه في حالة النشر الناضج، تصل نسبة الأتمتة “بسهولة” إلى 80 إلى 90%. ومع ذلك، “لا يزال وجود الإنسان في الحلقة أمرًا أساسيًا للغاية بالنسبة لنا.”
