يمر قطاع بناء التطبيقات بنقطة تحول. حيث بدأت عوامل الذكاء الاصطناعي في الظهور كلبنات بناء قوية للأنظمة الحديثة. لتكمل أو توسع أو حتى تحل محل الخدمات المصغرة التقليدية.
ويلعب هذا التحول دور أساسي في المكونات القابلة للتركيب مع تحقيق مكاسب كبيرة في سرعة التطوير والقدرة على التكيف وقدرات التكامل. وتضع المؤسسات التي تبني تطبيقات جديدة باستخدام أطر عمل وكيلة نفسها في موقع متميز تنافسي في المشهد التكنولوجي سريع التطور.

تاريخ البنية الأساسية للتطبيقات
أيضًا يكشف تاريخ بنية التطبيقات عن نمط ثابت من التحلل إلى مكونات ذكية بشكل متزايد.
1990s: التطبيقات المتجانسة
كما هيمنت أنظمة القاعدة البرمجية الواحدة على حوسبة المؤسسات. ما يخلق تحديات تشغيلية كبيرة. مثل عمليات النشر دورات اختبار مكثفة. وخاطرت التغييرات في مجال واحد بتعطيل وظائف غير ذات صلة.
كما تطالب بالتوسع في ازدواجية النظام بالكامل. وامتداد دورات التطوير لأشهر أو سنوات.
أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين: البنية الموجهة للخدمات (SOA)
عالجت البنية الموجهة نحو الخدمة القيود المتجانسة من خلال تفكيك التطبيقات إلى خدمات متوافقة مع الأعمال:
- تحسين البنية الجديدة من خلال إعادة الاستخدام وقدرات التكامل
- ظلت الخدمات ثقيلة الوزن نسبيًا
- أدى تعقيد التنسيق إلى خلق أنظمة هشة
- تم قياس دورات التطوير بالأشهر
2010s: الخدمات المصغرة
أيضًا قامت بنية الخدمات المصغرة بتقسيم التطبيقات إلى وحدات أصغر قابلة للنشر بشكل مستقل. حيث تعمل كل خدمة مصغرة بشكل مستقل كالآتي:
- توصيل الخدمات من خلال واجهات برمجة تطبيقات محددة بشكل جيد (APIs)
- توسيع نطاق المكونات بشكل مستقل
- توفير تقنيات الحاويات عملية النشر
- ضغط دورات التطوير إلى أسابيع
وكلاء الذكاء الاصطناعي
من ناحية أخرى، تتميز الحدود المعمارية اليوم بعوامل الذكاء الاصطناعي، مكونات ذكية ومستقلة تعزز قدرات الخدمات المصغرة التقليدية.
كما تتطلب الخدمة المصغرة التقليدية لمعالجة المدفوعات آلاف الأسطر من التعليمات البرمجية للتعامل مع عمليات التحقق والمعالجة وحالات الخطأ والتكامل.
وعلى العكس، يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي عالي الأداء بين المكونات المجمعة مسبقًا للمسارات الحرجة مع قدرات التفكير المنطقي للقرارات المعقدة. كما يساعد هذا النهج الهجين على ضمان كل من موثوقية الأداء والذكاء التكيفي.
التنسيق الحديث
تمامًا كما تتطلب الخدمات المصغرة منصات تنسيق أساسية، يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أطر عمل وكيلة متخصصة. توفر الحلول الحديثة، مثل Semantic Kernel وLangChain Enterprise، هذه البنية التحتية المطلوبة لتنسيق الوكلاء بأداء على مستوى المؤسسات.
توفر هذه الأطر قدرات تتجاوز تنسيق الخدمات التقليدية مع الحفاظ على معايير الأداء المتوقعة على مستوى المؤسسات:
أساس عالي الأداء:
أطر عمل الوكلاء مبنية على لغات مجمعة مع تجميع AOT لتنفيذ يمكن التنبؤ به وبزمن تأخير منخفض.
تصميم فعال من حيث الذاكرة:
تم تحسين الأطر الوكيلة للأنظمة عالية الإنتاجية للمساعدة في ضمان الحد الأدنى من استهلاك الموارد.
المعالجة الدلالية:
تخصص الوكلاء الموارد الحاسوبية بناءً على مدى تعقيد المهام.
التكامل المؤسسي:
توفر الأطر الوكيلة موصلات آمنة من حيث النوع للأنظمة الحالية مع تطبيق قوي للعقود.
التخطيط الهجين:
تستخدم المسارات الحرجة للأداء في إطار العمل الوكالي منطقًا مجمعًا، بينما تستخدم السيناريوهات المعقدة الذكاء الاصطناعي للتفكير.
التنفيذ على أرض الواقع
يوفر التحول إلى البنية العميلة مزايا قابلة للقياس، مثل:
الأداء مع الذكاء:
توفر وكلاء الذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا أداءً فائقًا. كما يمكن للوكلاء المجمعين تحقيق إنتاجية أعلى من الخدمات المصغرة التقليدية، وإضافة الاستدلال للكشف عن الاحتيال المعقد.
موثوقية على مستوى المؤسسات:
تتيح أطر عمل الوكلاء التكامل القوي. كما يمكن لنظام سلسلة التوريد معالجة آلاف المعاملات والتعامل مع تناقضات البيانات بسلاسة.
معالجة فائقة للأخطاء:
يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي بين مسارات الاسترداد والاستدلال. كما يحافظ نظام معالجة الطلبات على التوافرية العالية من خلال مسارات محسنة لمعالجة الأخطاء والاستدلال على الأعطال الجديدة.
بنية جاهزة للمستقبل:
تستفيد المؤسسات اليوم بينما تستعد للمستقبل. كما تعمل الوكلاء المجمعة مع طبقات الاستدلال على تحسين الأداء الحالي، وتمهيد الطريق لتطورات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
مرحلة التنفيذ
تحتاج المؤسسات إلى إستراتيجية تنفيذ عملية تحافظ على معايير المؤسسة مع الاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي.
تحديد ملامح الأداء:
تحديد الخدمات المصغرة ذات المسارات الحرجة للأداء، ونقاط اتخاذ القرار المعقدة التي قد تستفيد من قدرات التفكير المنطقي.
تصميم البنية:
إنشاء تصاميم للوكلاء تفصل المسارات الحرجة للأداء (المنفذة في التعليمات البرمجية المجمعة) عن مكونات الاستدلال التي تتعامل مع الحالات الحرجة.
اختيار الإطار:
تقييم أطر عمل الوكلاء بناء على معايير الأداء وتوافق اللغة مع الأنظمة الحالية وخيارات التجميع.
تعزيز الفريق:
بناء فرق هندسية تجمع بين الخبرة التقليدية في تطوير البرمجيات ومهارات هندسة الذكاء الاصطناعي.
النشر المنهجي:
تنفيذ واختبار معايير أداء صارمة للأداء واختبارها جنبًا إلى جنب مع قدرات التفكير المنطقي.
يمكن أن يساعد تطبيق نهج الأداء أولاً المؤسسات على تحقيق فوائد تشغيلية مع بناء قدرات الذكاء الاصطناعي الإستراتيجية.
التحديات الاقتصادية
تعتمد الجدوى الاقتصادية للبنى الوكيلة على إستراتيجيات فعالة لإدارة التكاليف. في حين أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يقدمون قيمة كبيرة للأعمال. حيث تظل إدارة النفقات التشغيلية عامل نجاح حاسم.
التكلفة
فيما يتعلق بالتكلفة، تواجه المؤسسات اعتبارين أساسيين:
التكاليف الرمزية:
يتكبد كل تفاعل مع نماذج الأساس رسومًا لكل رمز رمزي تتراكم بسرعة على نطاق واسع.
كما يمكن لشبكات الوكلاء المعقدة ذات المنطق متعدد الخطوات أن تولد رموزًا رمزية أكثر بـ 10-15 ضعفًا من مكالمات واجهة برمجة التطبيقات المباشرة المماثلة.
تكاليف الحوسبة:
يتطلب تشغيل الاستدلال موارد حاسوبية كبيرة. وعادةً ما تتطلب مجموعات وحدات معالجة الرسومات المحلية للاستدلال استثمارًا أوليًا كبيرًا.
كما يمكن أن يتكبد الاستدلال القائم على السحابة تكاليف شهرية تتراوح بين 10,000 دولار أمريكي إلى 50,000 دولار أمريكي لعمليات النشر الصغيرة إلى المتوسطة.
تواجه المؤسسات الآن خيارًا: إما أن تكون رائدة في تبني البنية العميلة لحالات الاستخدام المناسبة أو أن تتبع المنافسين الذين يحصلون على مزايا مبكرة.
كما تشير الدلائل إلى أن الأوائل الذين يطبقون النهج القائمة على المنصة يكتسبون مزايا تنافسية كبيرة في سرعة التطوير ومرونة النظام والقدرة التقنية.
المقال الأصلي: من هنـا
الرابط المختصر :


