النقاط الرئيسية
- يعمل الذكاء الاصطناعي التابع لـ OpenAI على أتمتة المهام متعددة الخطوات باستخدام أدوات مدمجة.
- يتيح AgentKit للمطورين إنشاء وكلاء مخصصين بتنسيق منخفض الكود.
- يتمكن الوكلاء من الوصول بأمان إلى تطبيقات الجهات الخارجية بموافقة المستخدم وبدون قيود.
- تعمل عمليات الطرح بشكل أفضل عندما يتم تجربتها أولاً في مهام محدودة وذات قيمة عالية.
هل تقدم OpenAI الذكاء الاصطناعي الوكلي؟
نعم، يقدم OpenAI منتجًا كامل الوظائف يعمل بالذكاء الاصطناعي الوكالي.
أطلقت الشركة وضع وكيل ChatGPT في 17 يوليو 2025، مما مكن المنصة من إكمال المهام متعددة الخطوات بشكل مستقل باستخدام أدوات مدمجة مثل تصفح الويب وتنفيذ الأكواد.
بعد ثلاثة أشهر، أطلقت OpenAI AgentKit، وهي مجموعة شاملة من أدوات المطورين المصممة لبناء ونشر وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية.
تضع هذه الإصدارات OpenAI في صدارة سوق الذكاء الاصطناعي الوكالي. تستهدف الشركة قادة الأعمال والمنتجات الذين يرغبون في أتمتة ذكية دون إعادة بناء كامل البنية التكنولوجية الخاصة بهم.
بعد اختبار المنصة بنفسي على مدار الأشهر القليلة الماضية، وجدت أن الإعداد سهل للغاية، على الرغم من أن الوكيل واجه أحيانًا صعوبة في المهام الدقيقة التي تتطلب حكمًا خاصًا بالمجال.
كيف يعمل بالفعل؟
يعمل الذكاء الاصطناعي التابع لـ OpenAI من خلال نظام موحد يجمع بين قدرات ChatGPT على التفكير المنطقي والقدرة على تصفح مواقع الويب وتشغيل الأكواد واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات على جهاز كمبيوتر افتراضي.
عندما تكلف الوكيل بمهمة ما، يقوم بتقييم الهدف واختيار الأدوات المناسبة وتنفيذ سلسلة من الإجراءات حتى يصل إلى الهدف أو يواجه عائقًا.
يمكن للوكيل الاستفادة من الموصلات إلى Gmail و GitHub و Slack وتطبيقات أخرى، والوصول بأمان إلى بيانات المستخدم فقط بعد طلب الإذن. تضمن طبقة الإذن هذه عدم حدوث أي إجراء حساس دون موافقة صريحة.
| المكون | وظيفة الأعمال |
|---|---|
| تصفح الويب | أبحاث السوق، تحليل المنافسين، استرجاع البيانات في الوقت الفعلي |
| تنفيذ التعليمات البرمجية | تحويل البيانات، أتمتة البرامج النصية، إنشاء التقارير |
| مكالمات API | تحديثات CRM، معالجة الطلبات، تكامل خدمات الجهات الخارجية |
| الوصول إلى الموصلات | صياغة رسائل البريد الإلكتروني، جدولة التقويم، استرجاع المستندات |
في الاختبارات التي أجريتها بنفسي، لاحظت أن الوكيل يتوقف قليلاً قبل إرسال رسائل البريد الإلكتروني أو تعديل الملفات، مما عزز ثقتي في عملية اتخاذ القرار.
تسمح هذه البنية للوكيل بمعالجة المهام التي كانت تتطلب في السابق أدوات متعددة وعمليات نقل يدوية. على سبيل المثال، يمكنه سحب بيانات المبيعات من CRM، وتحليل الاتجاهات في جدول بيانات، وصياغة موجز بالبريد الإلكتروني دون تغيير السياق.
هذا الاختلاف مهم لأن سرعة إنجاز المهام تزداد عندما ينسق نظام واحد سير العمل بأكمله. الآن، كيف يبدو هذا عندما يستخدمه مستخدم حقيقي؟
كيف يبدو ذلك في الواقع؟
تخيل مدير منتجات يحتاج إلى تجميع معلومات استخباراتية تنافسية من أجل جلسة تخطيط سريعة قادمة.
بدلاً من زيارة مواقع المنافسين يدويًا ونسخ قوائم الميزات وصياغة الملاحظات، تقوم بتنشيط وضع وكيل ChatGPT بمجرد موجه واحد: "ابحث عن أفضل ثلاث منصات CRM، وقارن ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ولخص النتائج في جدول".
يتبع الوكيل مسارًا واضحًا من المشكلة إلى النتيجة:
- يحدد نطاق المهمة ويؤكد منصات CRM الثلاث التي يجب البحث فيها.
- يتصفح موقع الويب والوثائق الخاصة بكل مورد لاستخراج تفاصيل ميزات الذكاء الاصطناعي.
- يجمع النتائج في جدول مقارنة منظم.
- يراجع النتائج للتأكد من دقتها ويشير إلى أي معلومات ناقصة.
في غضون 10 دقائق، يكون لدى مدير المنتج مستند جاهز للمشاركة. هذه السرعة والاستقلالية تتناقض بشكل حاد مع المساعدين التقليديين في مجال البحث الذين يحتاجون إلى تعليمات خطوة بخطوة أو تحقق يدوي في كل مرحلة.
غالبًا ما تفتقر الحلول المنافسة إلى التكامل الوثيق بين الاستدلال والتصفح ومعالجة البيانات الذي يجمعه OpenAI في واجهة واحدة. وهذا يقودنا إلى السؤال الأوسع نطاقًا حول ما يميز OpenAI في مجال مزدحم.
ما الذي يميز OpenAI؟
احتلت OpenAI مكانة فريدة بين أفضل الشركات التي تصنع الوكلاء من خلال إنشاء وضع وكيل موجه للمستهلكين و مجموعة أدوات مطور كاملة في نفس العام.
بينما يركز الموردون الآخرون على الأتمتة المحدودة أو يتطلبون ترميزًا مخصصًا مكثفًا، يوفر OpenAI تجربة سهلة الاستخدام للمستخدمين غير التقنيين إلى جانب خيارات تخصيص متعمقة لفرق الهندسة.
كما أعطت الشركة الأولوية للسلامة والحوكمة. أطلقت OpenAI Guardrails، وهي طبقة أمان مفتوحة المصدر يمكنها إخفاء البيانات الشخصية تلقائيًا، واكتشاف محاولات الاختراق، وفرض الامتثال للسياسات.
وهذا يضمن أن الوكلاء المنتشرين يعملون ضمن حدود موثوقة، وهو اعتبار مهم للمؤسسات التي تتعامل مع معلومات حساسة.
فيما يلي أهم نقاط القوة والمزايا والعيوب للمنصة:
- يوفر AgentKit لوحة مرئية تعمل بالسحب والإفلات لتنسيق سير العمل متعدد الوكلاء دون الحاجة إلى كتابة كود التنسيق.
- تقلل الأدوات المدمجة مثل البحث على الويب والبحث عن الملفات والتحكم في الكمبيوتر من الحاجة إلى عمليات التكامل المخصصة.
- أبلغ المستخدمون الأوائل عن مشكلات دقة عرضية وأداء بطيء في المهام المعقدة والمتعددة الخطوات.
- يعني الوصول المحدود إلى الخدمات في العالم الحقيقي أن بعض المهام لا تزال تتطلب متابعة يدوية.
وقد عبر أحد مستخدمي Reddit عن المشاعر المختلطة بشكل جيد: "لقد طورت تطبيقات معقدة في أسبوع واحد، وهو ما كان سيستغرق مني شهورًا في السابق"، بينما أشار آخر إلى أن الوكيل "يفشل بشكل روتيني في المهام الأساسية" ويفتقر إلى الشفافية اللازمة لأتمتة العمليات الروبوتية في المؤسسات.
تسلط هذه التجارب المتباينة الضوء على منصة لا تزال في مرحلة النضج، ولكنها تظهر بالفعل لمحات من إمكاناتها التحويلية.
مع أخذ هذا السياق في الاعتبار، دعونا نستكشف كيف يتناسب وكلاء OpenAI مع النظم البيئية التكنولوجية الحالية للمؤسسات.
التكامل والتوافق مع النظام البيئي
يتصل الذكاء الاصطناعي الوكلي من OpenAI بالأنظمة المحيطة من خلال سجل موصل مركزي يوفر تكاملات جاهزة للاستخدام للتطبيقات المؤسسية الشائعة.
يدير المسؤولون هذه الموصلات من وحدة تحكم واحدة، ويمنحون أو يقيدون الوصول بناءً على أدوار الفريق ومتطلبات الامتثال.
يوفر Agents SDK و Responses API أدوات مدمجة مثل البحث على الويب والبحث عن الملفات والتحكم في الكمبيوتر، مما يسمح للمطورين بإنشاء وكلاء يستردون المعلومات الحية ويقومون بإجراءات دون الحاجة إلى كود تكامل مخصص. وهذا يقلل من صعوبات التنفيذ ويسرع من وقت تحقيق القيمة.
إليك كيفية اندماج المنصات الرئيسية في نظام OpenAI agent:
| المنصة | دور التكامل |
|---|---|
| Dropbox و Google Drive و SharePoint | أمن الوصول إلى المستندات واسترجاعها لأغراض البحث وإعداد التقارير |
| Microsoft Teams، Slack | المراسلة في الوقت الفعلي والإشعارات وتنسيق سير العمل |
| Gmail و Outlook | صياغة رسائل البريد الإلكتروني، والجدولة، وإدارة صندوق الوارد |
| GitHub | الوصول إلى مستودع الكود، وأتمتة طلبات السحب، والتحكم في الإصدارات |
كما يدعم تكامل نماذج الجهات الخارجية. لا تقتصر المنصة على نماذج OpenAI؛ يمكن للمطورين تقييم نماذج أخرى داخل المنصة واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية عبر واجهات قياسية.
هذه القابلية للتوسع تجعل وكلاء OpenAI قابلين للتكيف في مجموعات تقنية غير متجانسة حيث يتعايش العديد من مزودي الذكاء الاصطناعي.
الجدول الزمني للتنفيذ وإدارة التغيير
يعمل اعتماد الذكاء الاصطناعي التمثيلي بشكل أفضل عندما تقوم المؤسسات بتنفيذه على مراحل بدلاً من تطبيقه على مستوى المؤسسة بأكملها.
ابدأ بمشروع تجريبي محدود يستهدف سير عمل عالي القيمة ومنخفض المخاطر، مثل أتمتة فرز تذاكر دعم العملاء أو إنشاء ملخصات مبيعات أسبوعية. يتيح ذلك للفرق التعرف على نقاط قوة المنصة وقيودها في بيئة خاضعة للرقابة.
فيما يلي تسلسل طرح مثبت الفعالية:
- ابدأ مشروعًا تجريبيًا مع فريق واحد ومهمة واحدة محددة جيدًا.
- قم بتقييم مقاييس الأداء مثل معدل إنجاز المهام ورضا المستخدمين.
- حسّن المطالبات والموصلات والحواجز بناءً على ملاحظات المشاركين في البرنامج التجريبي.
- قم بالتوسع إلى الفرق المجاورة التي لديها سير عمل مشابه.
- قم بالتوسع إلى النشر الكامل بمجرد الانتهاء من الإدارة والتدريب.
يجب أن يشمل أصحاب المصلحة أمن تكنولوجيا المعلومات لمراجعة سياسات الوصول إلى البيانات، ومسؤولي الامتثال لضمان التوافق مع اللوائح التنظيمية، والمستخدمين النهائيين لجمع التعليقات العملية. تضمن تسميات الأدوار العامة مرونة العملية مع اختلاف الهياكل التنظيمية.
تعد إدارة التغيير أمرًا مهمًا هنا لأن الذكاء الاصطناعي الوكلي ينقل عملية صنع القرار من البشر إلى الخوارزميات في سياقات محددة.
التواصل الشفاف حول ما يمكن للوكيل فعله وما لا يمكنه فعله يمنع التوقعات غير الواقعية ويبني الثقة في التكنولوجيا.
الآن، دعونا نستمع إلى ما يقوله المستخدمون الأوائل عن تجاربهم العملية.
أخبار المجتمع ورأي المستخدمين الأوائل
الآراء الأولية منقسمة بشكل حاد. بعض المطورين متحمسون لزيادة السرعة، بينما يجد آخرون أن القدرات الحالية غير كافية للاستخدام في الإنتاج.
- "لقد طورت تطبيقات معقدة في أسبوع واحد، وهو ما كان سيستغرق مني شهورًا في السابق" ( مستخدم Reddit، r/aipromptprogramming ).
- "وكيل OpenAI هو حيلة جيدة في حد ذاته... لا أكثر" ( مستخدم Reddit، r/ChatGPT ).
- "هذا سيقضي تمامًا على سوق RPA" ( مستخدم Reddit، r/productivity ).
- "إنه يفشل بشكل روتيني في المهام الأساسية ولا يمكنه الوصول إلى معظم الخدمات الواقعية" ( مستخدم Reddit، r/ChatGPT ).
إذا كنت مهتمًا، يمكنك قراءة جميع التعليقات التي يزيد عددها عن 500 تعليق حول هذه الميزة هنا لترى ما أعنيه:
أثار إطلاق AgentKit أيضًا نقاشًا حول صعوبة منافسة بناة وكلاء الذكاء الاصطناعي من الأطراف الثالثة ما لم يتخصصوا أو يضيفوا قيمة فريدة.
لاحظ أحد المراقبين أن "معظم الشركات الناشئة التي تقدم سير عمل الذكاء الاصطناعي بدون كود أصبحت فجأة تبدو زائدة عن الحاجة" الآن بعد أن أصبح OpenAI يوفر أداة إنشاء وكلاء أصلية.
على الرغم من القيود الحالية، لا يزال جزء من المجتمع متفائلًا. هناك شعور بأن الذكاء الاصطناعي الوكلي يمكن أن يحدث ثورة في الأتمتة بمجرد سد الثغرات في الموثوقية والامتثال.
إن القيام بالمهام الروتينية مثل ملء النماذج أو التسوق أو مراقبة البيانات يمثل ما يسميه البعض "أكبر تحول في نموذج التكنولوجيا في حياتنا".
هذه الآراء المتباينة تمهد الطريق لفهم الخطط المستقبلية لـ OpenAI بشأن المنصة.
خريطة الطريق وتوقعات النظام البيئي
وقد حددت OpenAI جدولًا زمنيًا طموحًا ينتقل من توحيد المنصة إلى قدرات البحث المستقلة.
بحلول منتصف عام 2026، تخطط OpenAI لإيقاف استخدام واجهة برمجة التطبيقات القديمة Assistants API بمجرد أن تحقق واجهة برمجة التطبيقات Responses API و Agent SDK التكافؤ الكامل في الميزات.
سيؤدي ذلك إلى توحيد المطورين على منصة وكلاء واحدة ومحسّنة. توقع إعلانات رسمية عن الإلغاء وأدوات الترحيل مع اقتراب موعد الانتقال.
في أواخر عام 2026، تهدف OpenAI إلى تقديم وكيل ذكاء اصطناعي قادر على إجراء البحوث بشكل مستقل على مستوى "متدرب". وصف الرئيس التنفيذي سام ألتمان هذا الهدف بأنه إنشاء نظام يمكنه قراءة الأدبيات، ووضع الفرضيات، وإجراء التجارب، وتحليل النتائج بأقل قدر من التوجيه البشري.
وبالنظر إلى المستقبل، تستهدف OpenAI عام 2028 لتطوير "باحث ذكاء اصطناعي شرعي" قادر على معالجة المشكلات العلمية المعقدة من البداية إلى النهاية.
يتطلب تحقيق هذا الإنجاز توسيع نطاق البنية التحتية الحاسوبية، وتوسيع نطاق نوافذ السياق بما يتجاوز الحد الفعلي الحالي للتفكير المنطقي البالغ خمس ساعات، وتطوير الابتكارات الخوارزمية في مجال التفكير المنط
تشمل التحسينات قصيرة المدى واجهة برمجة تطبيقات سير العمل (Workflows API) لنشر وإدارة سير عمل الوكلاء برمجيًا وإضافة المزيد من قدرات الوكلاء إلى تطبيق ChatGPT للمستهلكين. ستعمل التحسينات المنتظمة للنموذج على تعزيز قدرات الوكلاء على الاستدلال وتقليل الأخطاء.
مع وجود خطة عمل مستقبلية، يحتاج القادة إلى فهم الالتزام المالي المطلوب لتبني هذه التكنولوجيا.
كم تبلغ تكلفة OpenAI Agentic AI؟
يستخدم OpenAI نموذج اشتراك متدرج للوصول إلى وكيل ChatGPT ويفرض رسومًا منفصلة على أدوات مطوري API.
تبلغ تكلفة ChatGPT Plus 20 دولارًا شهريًا لمستخدم واحد وتشمل حوالي 40 إجراءً للوكيل شهريًا، مع توفر أرصدة الدفع الفوري للاستخدام الإضافي.
يوفر ChatGPT Pro، بسعر 200 دولار شهريًا، وصولاً أولويًا واستخدامًا غير محدود للوكيل، حيث يوفر في البداية حوالي 400 إجراء وكيل شهريًا بشكل افتراضي.
بالنسبة للفرق، تبلغ تكلفة ChatGPT Team 25 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا بموجب عقد سنوي أو 30 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا. تشمل هذه الفئة جميع ميزات Plus لكل مستخدم، ووحدة تحكم إدارية مشتركة، وحدود استخدام مجمعة أعلى.
يدفع المطورون الذين يستخدمون واجهة برمجة التطبيقات (API) فقط مقابل رموز النموذج الأساسية وأي مكالمات API إضافية. لا توجد رسوم منفصلة لاستخدام Agents SDK أو أدوات AgentKit أو الوظائف المدمجة.
ومع ذلك، فإن استعلامات البحث على الويب تتكبد تكلفة إضافية: 30 دولارًا لكل 1000 استعلام لمعاينة البحث GPT-4o و 25 دولارًا لكل 1000 استعلام لـ GPT-4o-mini. يتم احتساب تكلفة الأدوات المدمجة الأخرى مثل البحث عن الملفات أو تنفيذ التعليمات البرمجية فقط من خلال الرموز النموذجية المستهلكة.
قد تنشأ تكاليف خفية من المهام التي تتطلب حوسبة مكثفة أو عمليات تكامل واسعة النطاق تتطلب مكالمات API مكثفة. يجب على المؤسسات مراقبة الاستخدام عن كثب أثناء المراحل التجريبية لتوقع النفقات الشهرية بدقة. إذا لم تكن هناك أسعار عامة لميزة معينة، فاستشر صفحة بيانات الأعمال الخاصة بـ OpenAI أو اتصل بفريق المبيعات مباشرةً.
خاتمة
يُظهر وضع الوكيل في OpenAI إمكانات واعدة، ولكنه ليس جاهزًا بعد للاستخدام في جميع الحالات. لقد رأيت أنه يتفوق في البحث والتوليف، بينما يتعثر في سير العمل الذي يتطلب تقديرًا دقيقًا.
الخطوة الذكية هي التعامل مع هذا كأداة تجريبية بدلاً من بديل كامل للأتمتة. ابدأ بمهمة واحدة قابلة للتكرار لها معايير نجاح واضحة، وراقبها عن كثب، ثم اضبط المطالبات والأذونات حتى تصبح النتائج متسقة.
سيتمكن المستخدمون الأوائل الذين يتعاملون مع المنصة بحذر من بناء معرفة مؤسسية قيّمة مع نضوج المنصة. أما أولئك الذين ينتظرون الكمال، فسيرون المنافسين يستفيدون من ميزة منحنى التعلم.