لماذا معظم كود وكيل الذكاء الاصطناعي لديك ليس ذكاءً اصطناعياً في الحقيقة

في 3 أغسطس، أصدرت مختبرات أبحاث Microsoft نظام Orchard، إطار عمل مفتوح المصدر لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي وتشغيلها — برامج قادرة على اتخاذ إجراءات بمفردها، ككتابة الكود أو تصفح الإنترنت، بدلاً من مجرد الإجابة على الأسئلة. تصطدم كل الفرق التي تحاول بناء شيء كهذا بالعقبة ذاتها: الجزء الأصعب ليس الذكاء الاصطناعي نفسه.

كشف تحليل لأنظمة وكلاء حقيقية في الإنتاج أن نحو 98 بالمئة من الكود هو بنية تحتية — أذونات الأدوات، وإدارة الذاكرة، ومعالجة الأخطاء، ومنطق الاسترداد — لا منطق اتخاذ القرار. فوق ذلك، اعتادت معظم الفرق تدريب وكلائها في بيئات اختبار مبسّطة لا تشبه الأدوات الحقيقية في الإنتاج. وعند النشر الفعلي، كانت النتائج دون المستوى.

يزيل Orchard كلا العقبتين. يوفّر طبقة البنية التحتية جاهزة، ويتيح للوكلاء التدريب مباشرةً داخل أدوات حقيقية — محررات الكود، ومتصفحات الإنترنت، وتطبيقات المساعد الشخصي — حتى يصمد ما يتعلمونه في الواقع. النتائج الأولى قوية: حقق نموذج Orchard-SWE نسبة 69.7% على اختبار SWE-bench Verified الصعب في هندسة البرمجيات، بنحو 3 مليارات معامل فقط، مُنافساً أنظمة أضخم بعشرة أضعاف.

لأي فريق يبني وكلاء — لأتمتة سير العمل، أو معالجة طلبات العملاء، أو تشغيل مساعد برمجة — يزيل Orchard الحاجة إلى كتابة تلك البنية التحتية من الصفر. وهو مفتوح المصدر ومتاح اليوم على GitHub. توقف عن إعادة بناء الأساسيات؛ Orchard فعل ذلك بالفعل.