نظام تحكّم جديد يقلّل الخطوات المهدرة في وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين

نشر فريق بقيادة دونغشنغ شياو ورقة بحثية في 28 سبتمبر 2026، تناولت مشكلة أطلقوا عليها اسم «باركنسونية النماذج اللغوية الكبيرة». ويشير المصطلح إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يواصلون العمل بعد إنجاز المهمة، مضيفين تعديلات محدودة القيمة ومعيدين التحقق من عملهم. ويقول الباحثون إن ذلك يحدث لأن الحلقة نفسها التي تولّد الأفعال تقرر أيضاً متى ينبغي التوقف. ويتمثل حلهم في بنية جديدة أطلقوا عليها اسم Global Executive Control (GEC) v0.2، تفصل بين توليد الأفعال والإشراف على مستوى المشروع.

كيف وصلنا إلى هنا

تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التخطيط وكتابة الشيفرات البرمجية واستخدام الأدوات، لكنها غالباً ما تفتقر إلى إشارة واضحة للتوقف. وفي الاختبارات، نجح وكيل أساسي يتبع خطة واحدة هي الأفضل بحسب تقديره في تحقيق 67% من الأهداف الصعبة. وعندما أتاح الاختبار نفسه للنموذج الاختيار من بين مجموعة من الأفعال المرشحة، ارتفعت نسبة النجاح إلى 96.5%. ويرى الباحثون أن إتاحة خيارات متعددة للنموذج تفسر معظم هذا التحسن، لكنها تجعل العملية تستهلك أيضاً عدداً أكبر من الرموز، وهي الوحدات الأساسية للنص التي يعالجها النموذج.

ما الذي تفعله البنية الجديدة

تضيف GEC طبقة حوكمة تراعي مستوى عدم اليقين، تراقب تقدم الوكيل وتقرر متى يكون قد أنجز ما يكفي. وفي اختبار معياري شمل 24,000 حلقة، مع سقف قدره 40,000 رمز، حققت GEC معدل النجاح نفسه الذي حققته طريقة مجموعة الأفعال المرشحة، وهو 96.5%، مع خفض متوسط استهلاك الرموز من 19,782 إلى 12,574، أي بنسبة 36%. كما خفّضت متوسط عدد الرموز اللازمة لإنجاز المهمة عند بلوغ السقف من 16,136 إلى 13,114، موفرةً 18.7%. وتضيف خطوات الحوكمة نحو 500 رمز اصطناعي لكل دورة، لكن الباحثين يقولون إن ذلك يظل فعالاً.

ما الخطوة التالية

تشير الورقة إلى أن عمليات المحاكاة تدعم الحوكمة الصريحة للنطاق والأدلة واستخدام الموارد والتوقف، لكن التحقق في العالم الحقيقي لا يزال ضرورياً. ومن المرجح أن تختبر الأبحاث المقبلة GEC على وكلاء فعليين يتفاعلون مع أدوات خارجية أو مع المستخدمين. وإذا أثبت النهج فاعليته، فبوسع المطورين دمج طبقة تحكم مماثلة في روبوتات الدردشة ومساعدات كتابة الشيفرات وغيرها من خدمات الذكاء الاصطناعي المستقلة، للحد من المعالجة المهدرة ومنع الأنظمة من مواصلة العمل بعد إنجاز المهام.