البنية التحتية القديمة، وليس النماذج نفسها، هي ما يبطئ عملاء الذكاء الاصطناعي. كان هذا هو الاستنتاج المشترك لثلاثة من قادة البنية التحتية – من LinkedIn وWalmart وZendesk — في تحويل VB 2026.
ضمت اللجنة أنيميش سينغ، المدير الأول لمنصة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية في LinkedIn، وديزيريه جوسبي، نائب الرئيس الأول لخدمات تكنولوجيا الشركات واستراتيجية التكنولوجيا في Walmart، وسامي غوشي، نائب الرئيس للذكاء الاصطناعي التطبيقي في Zendesk، حيث وصف كل منهم ما حدث بالفعل عندما نقلوا الوكلاء من الإصدار التجريبي إلى الإنتاج. وقد توصل كل منهم إلى نفس النتيجة من نقطة بداية مختلفة: لم تكن أي من الاختناقات التي واجهوها عبارة عن مشكلات نموذجية.
ما ربط إجاباتهم معًا كان فرضية مشتركة: تم إنشاء معظم البنية التحتية للمؤسسات لكيفية عمل البشر، وليس لكيفية عمل الوكلاء. الفجوة بين هاتين السرعتين هي المكان الذي حدثت فيه الهندسة الحقيقية.
لقد أوضحت جوسبي الأمر بوضوح عندما سُئلت عما تعلمته حول توسيع نطاق وكلاء البيع داخل القوى العاملة في وول مارت. وقالت إن الهدف هو التأكد "الهندسة لا تصبح مرة أخرى عنق الزجاجة لما نحاول القيام به."
حيث كان عنق الزجاجة في الواقع
تواجه كل شركة نسخة مختلفة من نفس الجدار: البنية التحتية المصممة لكيفية عمل الأشخاص لا تصمد عندما يقوم الوكلاء بالعمل بدلاً من ذلك.
في LinkedIn، لم يكن عنق الزجاجة الأول هو النموذج، بل كان Kubernetes، الذي يفترض أن الحاويات تدور حسب الطلب، وهي عملية تستغرق ثوانٍ. قال سينغ أن هذا بطيء جدًا بالنسبة للعملاء. كان الإصلاح هو الانتقال من التزويد عند الطلب إلى مجموعات الحاويات المتوفرة مسبقًا والتي تقوم بتبديل أعباء عمل الوكلاء داخل وخارج الوقت الفعلي.
ظهرت مشكلة ثانية أصعب عندما سمح موقع LinkedIn للوكلاء بالتحكم في التنسيق الخاص بهم. بدا نظام التقييم المكون من خمس نقاط نظيفًا، لكن الهلوسة استمرت في الظهور على أي حال. قال سينغ إن المشكلة كانت هيكلية، حيث أن ماجستير إدارة الأعمال الذي يقوم بتقييم مخرجات ماجستير إدارة أعمال آخر يشترك في نفس وضع الفشل مثل الشيء الذي يقوم بتقييمه.
"لقد بنينا حزامنا الخاص، وتدفق التحكم الخاص بنا، ودفعنا LLMs إلى الورقة بدلاً من تنظيم الحلقة،" قال سينغ. ما يقرب من 80% من سير العمل أصبح الآن مكتوبًا، ورمزًا حتميًا، مع استخدام LLMs فقط عندما يكون الاستدلال مطلوبًا، ويتم الالتزام بدليل كل خطوة على القرص قبل أن يستمر النظام.
جاء عنق الزجاجة في وول مارت من النجاح. انتشر حزام العميل الذي تم وضعه مباشرة في أيدي الموظفين على نطاق واسع داخليًا، وهو ما أطلق عليه جوسبي "المطورين المواطنين" بدأوا في بناء وكلاء خاصين بهم لحل المشكلات التي كانت تتطلب في السابق خارطة طريق هندسية رسمية. وكان الاتجاه الصعودي هو الابتكار الحقيقي. الجانب السلبي كان الازدواجية، العشرات من الوكلاء المتداخلين دون تنسيق. لم يكن الإصلاح هو كبح جماح الأدوات، بل كان بناء حوكمة لاكتشاف الازدواجية، والترويج لأفضل نسخة من الوكيل، وإدخاله في مرحلة الإنتاج دون أن تصبح الهندسة نقطة اختناق.
وصلت Zendesk إلى عنق الزجاجة من جانب البيانات. وصف Ghoche، الذي انضم من خلال استحواذ Zendesk على Forethought، والذي تم إغلاقه في مارس 2026، الجلوس على ما أسماه شخصية عامة تضم 20 مليار محادثة مع العملاء في مستودع Zendesk. تتمثل الغريزة في تسليم هذا التاريخ إلى نموذج لغة كبير به نافذة سياقية كبيرة والسماح له بتوليد الوكلاء الذين تحتاجهم الشركة. قال غوش أن هذا لا يعمل. "لا يمكنك فعل ذلك حقًا، لذا بدلاً من ذلك عليك الاستثمار حقًا في خطوط البيانات الأساسية وجميع البنية التحتية للبيانات التي تأتي مع ذلك،" قال.
دور المصادر المفتوحة
في ما يتعلق بالمصادر المفتوحة، توصل القادة الثلاثة إلى غريزة مماثلة: امتلك ما تستطيع، واعتمد على المختبرات الحدودية فقط حيث لا يزال لديهم ميزة واضحة.
وقال غوشي إن وجهة نظره الخاصة هي أن معظم الشركات تفضل امتلاك نماذجها وبنيتها التحتية حيثما كان ذلك ممكنًا، وهذا المنطق هو ما يدفع نهج Zendesk الخاص. الاستثناء هو العمل الاستدلالي الحدودي، حيث لا تزال المختبرات تقود، على الرغم من أنه قال إن شريحة حالات الاستخدام تتقلص مقارنة بكل شيء آخر تفعله الشركات الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي.
كانت إجابة LinkedIn هي بناء نظامين فرعيين مخصصين للاستقلال. الأول هو ما تسميه الشركة بوابة الذكاء الاصطناعي، وهي واجهة واحدة يتم من خلالها تشغيل كل مكالمة صادرة إلى نموذج بغض النظر عن المزود. المكون الثاني هو نظام فرعي للذاكرة مصمم للاحتفاظ بالسياق بشكل مستقل عن أي مزود نموذج.
"كل مكالمة صادرة تذهب إلى LLM، سواء كانت على سحابة عامة أو محلية في مراكز البيانات الخاصة بنا، تتبع نفس الدلالات، ونفس استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API). يمكننا التبديل بسرعة بين مقدمي الخدمات المختلفين،" قال سينغ.
قامت Walmart ببناء بوابتها الداخلية الخاصة للبقاء على دراية بالبائعين عبر ثلاثة أنواع من أعباء العمل: سير العمل الحتمي بالكامل، وسير عمل المخطط والعقلاني للمهام المفتوحة، ومزيج من الاثنين. يظل العمل الذي يتطلب الامتثال فيه أمرًا حتميًا حسب التصميم؛ يتم تشغيل الحوكمة والأمن والتقييم عبر البوابة بغض النظر عن النموذج الموجود على الطرف الآخر. وقال جوسبي إن الاختيار بين النموذج الحدودي والنموذج مفتوح الوزن يعود إلى أيهما أكثر فعالية بالنسبة لعبء العمل المحدد، وليس إلى سياسة ثابتة.
نصائح لرحلة التحديث
جاءت ثلاث نصائح مباشرة، كل منها مربوطة بالجدار الذي ضربه القائد بالفعل.
استثمر في التقييمات قبل أي شيء آخر. أطلق عليه غوتشي اسم الشيء المشترك في كل حالة استخدام، سواء كانت داخلية أو تواجه العملاء.
"الشيء المشترك بين كل هؤلاء هو التقييمات. سيجبرك ذلك على حل المشكلة، وبمجرد حصولك على مجموعة قوية من التقييمات، يمكنك التحرك بشكل أسرع كثيرًا،" قال،
امتلك أداة وكيلك منذ اليوم الأول. وكانت نصيحة جوسبي هي وضع أداة الذكاء الاصطناعي مباشرة في أيدي الموظفين في وقت مبكر، مقترنة بالبنية التحتية لمراقبة ما تنتجه.
"سيفتح قدرًا كبيرًا من الابتكار،" قالت.
بناء لاستقلال النموذج والسياق. ضمان المرونة أمر بالغ الأهمية لتحقيق النجاح.
"البناء من أجل الاستقلال، سواء كان نموذجًا حدوديًا اليوم مقابل نموذج مفتوح المصدر للغد،" قال سينغ. "احتفظ بهذا السياق داخل مؤسستك حتى تتمكن من إعادة استخدامه عند شحن النموذج أو الحزام غدًا،" قال سينغ.
