أعلنت JetBrains Research عن إطلاق مكتبة جديدة مفتوحة المصدر تُدعى Koog Agents Optimization Library. هذه المكتبة، المكتوبة بلغة Kotlin، تهدف إلى مساعدة المطورين على تحسين الأوامر (Prompts) المستخدمة لتوجيه وكلاء الذكاء الاصطناعي، وخاصة أولئك المبنيين باستخدام إطار عمل Koog من JetBrains.
ما هي مكتبة Koog Agents Optimization؟
تُمثل هذه المكتبة أداة بحثية تُمكّن من تحسين أوامر وكلاء Koog. الفكرة بسيطة ومبتكرة: يكتب المطور الإصدار الأول من تعليمات الوكيل، ثم يُحدد الخطوات التي تستحق التحسين، ويُزود المكتبة بمجموعة بيانات تدريب، ويُحدد طريقة لتقييم مخرجات الوكيل. بعد ذلك، تقوم المكتبة بتشغيل الوكيل، وتتعلم من أدائه، ثم تُقدم تعليمات مُحسّنة في ملف JSON منفصل يمكن مراجعته واعتماده.
استخدمت JetBrains Research مُحسّن الأوامر GEPA، الذي يتعلم من إخفاقات ونجاحات الوكيل، لتوضيح قدرات المكتبة. ففي اختبار أُجري على معيار PUPA، وهو مجموعة بيانات لاستعلامات المستخدمين التي تحتوي على تفاصيل شخصية، نجح مُحسّن GEPA في تحسين درجة الوكيل من 81.19 إلى 94.22، وهو تحسين ملحوظ وذو دلالة إحصائية.
كيف تعمل للمطورين؟
تتكامل المكتبة بسلاسة مع إطار عمل Koog. بدلاً من استخدام subgraphWithTask لخطوة قابلة للتحسين، يقوم المطور بتبديلها إلى optimizableSubgraphWithTask ويسحب التعليمات إلى مُعاملها الخاص. بهذه الطريقة، يظل هيكل الوكيل دون تغيير، وتصبح التعليمات قابلة للاستبدال بواسطة المُحسّن.
يعمل مُحسّن GEPA بتشغيل الوكيل على مجموعة البيانات التدريبية، ويُظهر لنموذج ثانٍ ما حدث من أخطاء، ثم يطلب منه تعليمات أفضل. تُكرر هذه العملية عبر جولات متعددة، مع الاحتفاظ بالعديد من التعليمات المرشحة لضمان اختيار الأفضل. كل ما يحتاجه المُحسّن من مؤلف الوكيل هو دالة تُرجع درجة وملخصًا قصيرًا لأداء الوكيل.
بالإضافة إلى GEPA، تُقدم المكتبة ثلاثة مُحسّنات أخرى بنفس الواجهة: BootstrapFewShot، الذي يُستخرج العروض التوضيحية من التشغيلات الناجحة؛ و MIPROv2، الذي يبحث عبر التعليمات والعروض التوضيحية؛ و ACE، الذي يُنمي دليلًا من الرؤى التي تُصاحب نظام الأوامر، مما يسمح للوكيل بتجميع المعرفة.
ماذا يعني هذا للمطورين؟
برأينا، تُقدم Koog Agents Optimization Library أداة قوية للمطورين الذين يعملون على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. إنها تُقلل من الجهد اليدوي المطلوب لتحسين الأوامر وتُمكن الوكلاء من تحقيق أداء أفضل بشكل تلقائي. هذا يعني أن المطورين يمكنهم التركيز بشكل أكبر على منطق عمل وكلاءهم، وترك مهمة تحسين صياغة الأوامر للمكتبة. يُعد هذا تطورًا مهمًا في مجال هندسة الأوامر، ويُمكن أن يُسهم في بناء وكلاء AI أكثر كفاءة وموثوقية.
المصدر: blog.jetbrains.com