أصبحت وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة.
لكن كلما أصبحت أكثر قدرة، أصبحت مسألة واحدة أكثر أهمية.
هل يمكننا فعلاً التحكم فيما يفعلونه؟
هذا أحد الأمور التي لفتت انتباهي أثناء الاطلاع على IronClaw 1.0 من NEAR AI. @NEAR Protocol
يركز معظم الناس على ما يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التفكير فيه.
يتخذ IronClaw نهجًا مختلفًا قليلًا عبر الانتباه إلى ما يحدث بعد أن يتخذ الذكاء الاصطناعي قراره.
يفكر النموذج فيما يجب فعله.
ثم يأتي الحارس ليقف بين النموذج والفعل.
لذا بدلًا من مجرد:
الذكاء الاصطناعي → الإجراء
ستحصل على:
الذكاء الاصطناعي → الحارس → الإجراء
يعمل ذلك الحارس (Guard) كنقطة مركزية يمكن من خلالها التحكم بالإجراءات. قد تتطلب الإجراءات الحساسة موافقةً صريحة، كما تتم معالجة بيانات الاعتماد الحساسة عبر حماية إضافية.
ومن الجدير بالذكر أيضًا أن الأداء ممتاز.
باستخدام نفس نموذج الأساس deepseek-v4-flash، أفادت IronClaw 1.0 بما يلي:
📌 93.5% PinchBench
📌 88.6% ClawBench
📌 76.4% OfficeQA
تنظر هذه الاختبارات إلى قدرات عملية مختلفة.
يغطي PinchBench 147 مهمة واقعية.
يختبر ClawBench الوكلاء عبر أكثر من 140 موقعًا إلكترونيًا واقعيًا.
يركز OfficeQA على الاستدلال عبر مجموعة كبيرة من وثائق وزارة الخزانة الأمريكية.
لذا فإن الأرقام تمنح صورة أوسع عن أداء الوكيل عبر أنواع مختلفة من العمل.
لكن ميزةً واحدةً أراها شخصيًا بنفس أهمية التقدم هي قدرته على الحفاظ عليه. #NEARAI
تقوم IronClaw بإنشاء نقاط تحقق مستمرة لحالتها.
إذا تم إيقاف مهمة ما، يمكنه استئنافها من حالته السابقة بدلًا من إضاعة كل العمل.
كما يدعم واجهات سطر الأوامر (CLI) والويب وSlack وTelegram، مع الحفاظ على قواعد الذاكرة والسلامة متسقة عبر جميع هذه القنوات.
بالنسبة للفرق، توجد أيضًا خيارات عزل مختلفة اعتمادًا على كيفية رغبة المؤسسة في نشر الوكيل.
ثم نصل إلى منظومة NEAR AI الأوسع.
تعمل شركة NEAR AI على بنية تحتية خاصة وقابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الاستدلال السري عبر بيئات التنفيذ الموثوق (Trusted Execution Environments).
وتصبح عملية الرهن جزءًا من تلك الصورة.
تتيح NEAR AI للمستخدمين رهن NEAR للحصول على اعتمادات للاستدلال السري واستضافة وكيل IronClaw، مع الحفاظ على ملكية الرهن الأساسي.
لذا لا أعتقد أنه من المنطقي النظر إلى رهن NEAR فقط من خلال عدسة العائد.
هناك أيضًا جانب بنيوي/بنية تحتية.
يساعد الرهن (Staking) على تأمين شبكة NEAR الأساسية، بينما يربط نموذج الرهن الأحدث من NEAR AI هذا الالتزام الاقتصادي بإتاحة خدمات الذكاء الاصطناعي.
هذا الجزء من هذا التطوير أراه الأكثر إثارة للاهتمام.
يتحسن الذكاء الاصطناعي في التفكير.
الآن نحن نبني أنظمة تتيح له أن يتصرف.
التحدي التالي هو التأكد من أنه يستطيع ذلك بينما لا يزال لدى المستخدمين تحكم ذي معنى.
تُعد IronClaw 1.0 محاولةً واحدةً مثيرة للاهتمام لحل تلك المشكلة.
ما الذي برأيك يهم أكثر مع ازدياد استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
أداء أفضل أم تحكم أقوى؟