لقد كانت توقعات السوق لوكلاء الذكاء الاصطناعي عالية دائمًا، فبالإضافة إلى الوكلاء الذين يقومون بمهام متعددة في اتجاه واحد، أظهرت تجربة سابقة أجرتها جامعة ستانفورد وجوجل مدينة افتراضية (مدينة افتراضية) تتكون من 25 عميلًا للذكاء الاصطناعي يعملون بشكل تعاوني بمفردهم. قم بإعداد جداول يومية ومواعيد وتخطيط الأحداث والحفلات في هذه المدينة الافتراضية.
ومع ذلك، أظهرت تجربة بحثية حديثة أن شركة افتراضية تم تشكيلها بواسطة **7 AI Agents أكملت عملية تطوير كاملة في 7 دقائق، بتكلفة تبلغ حوالي 1 دولار أمريكي. **تأتي هذه التجربة من أحدث ورقة بحثية أصدرها باحثون من جامعة تسينغهوا، وجامعة بكين للبريد والاتصالات، وجامعة داليان للتكنولوجيا، وجامعة براون، وشركة الذكاء الاصطناعي الناشئة المحلية Wall-Facing Intelligence.
لقد أنشأوا شركة افتراضية تسمى ChatDev، تتألف من 7 وكلاء للذكاء الاصطناعي، أدوارهم هي الرئيس التنفيذي، CTO، CPO، المبرمج، المصمم، المختبر، ومراجع الكود. يتم دعم هؤلاء الوكلاء بواسطة نموذج ChatGPT 3.5.
نموذج الشلال المستند إلى تسلسل تطوير البرامج يقسم العملية بأكملها إلى 4 مراحل: التصميم والبرمجة والاختبار والتوثيق. وقد حدد الباحثون الأدوار والمهام المعينة وبروتوكولات الاتصال التي يجب اتباعها لكل عميل من خلال الكلمات السريعة ومعايير وقيود الإنهاء.
بعد ذلك، سيشارك كل وكيل في شركة ChatDev في أعمال التطوير في مراحل مختلفة، على سبيل المثال، سيعمل الرئيس التنفيذي و CPO و CTO معًا في مرحلة التصميم، وستشمل مرحلة البرمجة بشكل أساسي CTO والمبرمجين و المصممين.
إن توزيع الأدوار المحددة في كل مرحلة هو تقريبًا كما هو موضح في الشكل أدناه، ما ورد أعلاه هو دور توزيع المهام بناءً على عملية تطوير البرمجيات، وسلسلة الدردشة التالية هي عملية اتصال وتعليقات لاتخاذ القرار:
بعد تعيين الأدوار المختلفة، تلقت شركة ChatDev أمرًا لتطوير لعبة "Gomoku". دخل الجميع على الفور إلى مرحلة التصميم الأولى. أجرى الرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات ومدير التكنولوجيا محادثة بسيطة حول نوع المنتج ولغة البرمجة. وكان القرار يتم اتخاذها، وعملية اتخاذ القرار تشبه إلى حد كبير تلك الموجودة في الواقع:
الرئيس التنفيذي: من أجل تلبية احتياجات العملاء، دعونا نناقش لغات البرمجة المحددة للمنتجات والتنفيذ؛
CPO: أوصي بتطوير هذه اللعبة كإصدار لسطح المكتب، لأنه بعد ذلك يمكن لعبها على جهاز كمبيوتر، وستكون لها واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للغاية وتجربة تفاعلية، ونظرًا لخبرتنا أوصي باستخدام لغة بايثون.
المدير التنفيذي: أنا أتفق مع اقتراحك. @CTO، هل ترغب في إعطائي بعض النصائح المحددة حول اختيار لغة البرمجة؟
CTO: Python مناسبة تمامًا واختيارًا جيدًا.
الرئيس التنفيذي: حسنًا، إن بساطة لغة Python وسهولة قراءتها جعلت منها الخيار الأول لكل من المطورين المبتدئين وذوي الخبرة.
مدير التكنولوجيا: فلنبدأ!
بعد ذلك، بدأ الرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات في تبادل الأفكار معًا لتحديد التفاصيل المحددة للمنتج:
بعد الانتهاء من ذلك، تبدأ مرحلة البرمجة، جوهرها هو عملية التطوير والحوار بين CTO والمبرمجين والمصممين ومراجعي الأكواد، وتكتمل أعمال تطوير اللعبة من خلال التعاون.
بعد الانتهاء من العمليات المختلفة لتطوير المنتج واختباره، سيعمل المدير الفني التنفيذي والمبرمجون والرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات معًا لكتابة وثيقة مفصلة حول تفاعل البرنامج للتفاعل مع العملاء.
العملية برمتها تقسم المهام إلى أكثر من 70 مهمة فرعية، بعد الانتهاء من تقسيم المهام، يكتمل تطوير المنتج في 7 دقائق تقريبًا (دورة التطوير العادية قد تستغرق 2-4 أسابيع)، ومن خلال الذاكرة * و ** وظائف التأمل الذاتي*، التي تحدد بعض نقاط الضعف المحتملة وتصلحها.
قام هؤلاء الباحثون بعمل إحصائيات حول تكلفة كل مرحلة من عملية التطوير بأكملها، بالإضافة إلى أن العملية بأكملها تستغرق أقل من 7 دقائق في المتوسط، فإن التكلفة الإجمالية أقل من دولار أمريكي واحد**، مما يدل على وجود برمجيات عالية جدًا كفاءة التطوير.. فيما يلي عملية تنفيذ بسيطة لمنتج اللعبة هذا:
وفقًا للورقة البحثية، 86.66% من وكيل الذكاء الاصطناعي تم تنفيذه بشكل مثالي خلال العملية بأكملها، وفي الجزء الذي فشل فيه التنفيذ، 50% من الحالات كانت بسبب الحد الأقصى لطول الرمز المميز لواجهة برمجة التطبيقات هذا النوع من الفشل يمنع التقييد الحصول على التعليمات البرمجية المصدر الكاملة ضمن نطاق طول محدد لإنشاء التعليمات البرمجية. تظهر هذه التحديات بشكل خاص عند التعامل مع أنظمة البرامج المعقدة أو المواقف التي تتطلب إنشاء تعليمات برمجية واسعة النطاق.
تتأثر نسبة الـ 50% الأخرى من حالات الفشل بشكل أساسي بمشكلات التبعية الخارجية. وستحدث المشكلات عندما لا يمكن العثور على بعض التبعيات على السحابة أو عندما يكون لديها إصدار خاطئ. ولكن بشكل عام، تكون نتائج هذه التجربة ناجحة نسبيًا. ربما في المستقبل القريب، قد تتمكن العديد من وظائفنا من الاعتماد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يمكن الاطلاع على الورقة كاملة هنا:
يمكن الاطلاع على الكود العام على GitHub:
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
قامت شركة مكونة من 7 عملاء بإكمال تطوير اللعبة في 7 دقائق
لقد كانت توقعات السوق لوكلاء الذكاء الاصطناعي عالية دائمًا، فبالإضافة إلى الوكلاء الذين يقومون بمهام متعددة في اتجاه واحد، أظهرت تجربة سابقة أجرتها جامعة ستانفورد وجوجل مدينة افتراضية (مدينة افتراضية) تتكون من 25 عميلًا للذكاء الاصطناعي يعملون بشكل تعاوني بمفردهم. قم بإعداد جداول يومية ومواعيد وتخطيط الأحداث والحفلات في هذه المدينة الافتراضية.
ومع ذلك، أظهرت تجربة بحثية حديثة أن شركة افتراضية تم تشكيلها بواسطة **7 AI Agents أكملت عملية تطوير كاملة في 7 دقائق، بتكلفة تبلغ حوالي 1 دولار أمريكي. **تأتي هذه التجربة من أحدث ورقة بحثية أصدرها باحثون من جامعة تسينغهوا، وجامعة بكين للبريد والاتصالات، وجامعة داليان للتكنولوجيا، وجامعة براون، وشركة الذكاء الاصطناعي الناشئة المحلية Wall-Facing Intelligence.
لقد أنشأوا شركة افتراضية تسمى ChatDev، تتألف من 7 وكلاء للذكاء الاصطناعي، أدوارهم هي الرئيس التنفيذي، CTO، CPO، المبرمج، المصمم، المختبر، ومراجع الكود. يتم دعم هؤلاء الوكلاء بواسطة نموذج ChatGPT 3.5.
نموذج الشلال المستند إلى تسلسل تطوير البرامج يقسم العملية بأكملها إلى 4 مراحل: التصميم والبرمجة والاختبار والتوثيق. وقد حدد الباحثون الأدوار والمهام المعينة وبروتوكولات الاتصال التي يجب اتباعها لكل عميل من خلال الكلمات السريعة ومعايير وقيود الإنهاء.
بعد ذلك، سيشارك كل وكيل في شركة ChatDev في أعمال التطوير في مراحل مختلفة، على سبيل المثال، سيعمل الرئيس التنفيذي و CPO و CTO معًا في مرحلة التصميم، وستشمل مرحلة البرمجة بشكل أساسي CTO والمبرمجين و المصممين.
إن توزيع الأدوار المحددة في كل مرحلة هو تقريبًا كما هو موضح في الشكل أدناه، ما ورد أعلاه هو دور توزيع المهام بناءً على عملية تطوير البرمجيات، وسلسلة الدردشة التالية هي عملية اتصال وتعليقات لاتخاذ القرار:
بعد تعيين الأدوار المختلفة، تلقت شركة ChatDev أمرًا لتطوير لعبة "Gomoku". دخل الجميع على الفور إلى مرحلة التصميم الأولى. أجرى الرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات ومدير التكنولوجيا محادثة بسيطة حول نوع المنتج ولغة البرمجة. وكان القرار يتم اتخاذها، وعملية اتخاذ القرار تشبه إلى حد كبير تلك الموجودة في الواقع:
بعد ذلك، بدأ الرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات في تبادل الأفكار معًا لتحديد التفاصيل المحددة للمنتج:
بعد الانتهاء من ذلك، تبدأ مرحلة البرمجة، جوهرها هو عملية التطوير والحوار بين CTO والمبرمجين والمصممين ومراجعي الأكواد، وتكتمل أعمال تطوير اللعبة من خلال التعاون.
بعد الانتهاء من العمليات المختلفة لتطوير المنتج واختباره، سيعمل المدير الفني التنفيذي والمبرمجون والرئيس التنفيذي ورئيس قسم المشتريات معًا لكتابة وثيقة مفصلة حول تفاعل البرنامج للتفاعل مع العملاء.
العملية برمتها تقسم المهام إلى أكثر من 70 مهمة فرعية، بعد الانتهاء من تقسيم المهام، يكتمل تطوير المنتج في 7 دقائق تقريبًا (دورة التطوير العادية قد تستغرق 2-4 أسابيع)، ومن خلال الذاكرة * و ** وظائف التأمل الذاتي*، التي تحدد بعض نقاط الضعف المحتملة وتصلحها.
قام هؤلاء الباحثون بعمل إحصائيات حول تكلفة كل مرحلة من عملية التطوير بأكملها، بالإضافة إلى أن العملية بأكملها تستغرق أقل من 7 دقائق في المتوسط، فإن التكلفة الإجمالية أقل من دولار أمريكي واحد**، مما يدل على وجود برمجيات عالية جدًا كفاءة التطوير.. فيما يلي عملية تنفيذ بسيطة لمنتج اللعبة هذا:
وفقًا للورقة البحثية، 86.66% من وكيل الذكاء الاصطناعي تم تنفيذه بشكل مثالي خلال العملية بأكملها، وفي الجزء الذي فشل فيه التنفيذ، 50% من الحالات كانت بسبب الحد الأقصى لطول الرمز المميز لواجهة برمجة التطبيقات هذا النوع من الفشل يمنع التقييد الحصول على التعليمات البرمجية المصدر الكاملة ضمن نطاق طول محدد لإنشاء التعليمات البرمجية. تظهر هذه التحديات بشكل خاص عند التعامل مع أنظمة البرامج المعقدة أو المواقف التي تتطلب إنشاء تعليمات برمجية واسعة النطاق.
تتأثر نسبة الـ 50% الأخرى من حالات الفشل بشكل أساسي بمشكلات التبعية الخارجية. وستحدث المشكلات عندما لا يمكن العثور على بعض التبعيات على السحابة أو عندما يكون لديها إصدار خاطئ. ولكن بشكل عام، تكون نتائج هذه التجربة ناجحة نسبيًا. ربما في المستقبل القريب، قد تتمكن العديد من وظائفنا من الاعتماد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يمكن الاطلاع على الورقة كاملة هنا:
يمكن الاطلاع على الكود العام على GitHub: