أطلقت Sakana AI Sakana Marlin — وكيل لتقارير من 100 صفحة مع شرائح

قدم مختبر الذكاء الاصطناعي المقر بطوكيو، Sakana AI، في 15 يونيو 2026 Sakana Marlin — أول منتج تجاري لها، وهو عامل مؤسسي يُحضّر بشكل مستقل تقارير بحثية متعددة الصفحات مع شرائح.

ما الذي يمكن لـ Marlin فعله

يعمل الوكيل بدون مشاركة بشرية لمدة تصل إلى ثماني ساعات على مهمة واحدة وينتج تقرير جاهز للاستخدام يصل إلى 100 صفحة جنباً إلى جنب مع شرائح عرض تقديمي. بالنسبة للمؤسسات، يعني هذا أن جزء من العمل التحليلي الروتيني — جمع البيانات، هيكلة النتائج، إعداد العروض التقديمية — يمكن الاعتماد عليه من قبل وكيل واحد بدلاً من فريق من المحللين.

معظم مساعدي الذكاء الاصطناعي المؤسسيين اليوم يجيبون على الأسئلة في ثوانٍ ويعملون ضمن حوار واحد مع الإنسان. تم تصميم Marlin بشكل مختلف: يصيغ العميل المهمة، ثم يعمل الوكيل عليها بشكل مستقل لمدة تصل إلى ثماني ساعات بدون تلميحات وسيطة، يتحقق من استنتاجاته الخاصة وينقحها قبل تجميعها في وثيقة نهائية من عشرات الصفحات. هذا التنسيق أقرب إلى عمل محلل داخلي أو فريق استشاري من محادثة chatbot.

• تاريخ الإطلاق — 15 يونيو 2026
• التشغيل المستقل — حتى 8 ساعات في مهمة واحدة
• التقرير النهائي — حتى 100 صفحة مع شرائح
• بناءً على تكنولوجيا AB-MCTS ومشروع AI Scientist
• هذا هو أول منتج تجاري في تاريخ Sakana AI

التكنولوجيا وراء ذلك

يعتمد Marlin على تطورين داخليين في Sakana AI. الأول هو AB-MCTS (Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search)، وهي طريقة بحث عن الحلول استخدمها المختبر سابقاً لمساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على استكشاف ومقارنة خطوط متعددة بديلة للاستدلال بدلاً من إجابة مباشرة واحدة. الثاني هو مخرجات مشروع AI Scientist، وهو نظام تجريبي في Sakana AI أظهر سابقاً القدرة على صيغ الفرضيات بشكل مستقل وإجراء التجارب وكتابة الأوراق العلمية بدون باحثين بشر.

ينقل Marlin بشكل أساسي نفس هذا المنطق من عالم المنشورات العلمية إلى عالم تحليلات الشركات: يستكشف الوكيل الخيارات، يتحقق منها، وفي النهاية يجمع وثيقة متماسكة، باستثناء أنه بدلاً من ورقة علمية، الناتج هو تقرير تجاري.

من وراء Sakana AI

تأسست Sakana AI في 2023 في طوكيو من قبل ديفيد ها وليون جونز — الباحثان السابقان في Google Brain و Google DeepMind على التوالي. يشير اسم الشركة إلى الكلمة اليابانية "السمك" ويعكس نهج المختبر: بدلاً من نموذج واحد كبير، إنشاء أسراب من العوامل المتخصصة الصغيرة التي تتفاعل مع بعضها البعض مثل مدرسة من الأسماك. قبل إطلاق Marlin، كانت الشركة معروفة بشكل أساسي بمشاريع بحثية مثل AI Scientist وطرق لتوسيع الحسابات في وقت الاستدلال، مثل AB-MCTS، بدلاً من المنتجات التجارية المنتهية. على مدى عدة سنوات من العمل، استقطب المختبر جولات تمويل كبيرة من مستثمري رأس المال الجريء البارزين وأصبح أحد أبرز مختبرات الذكاء الاصطناعي في آسيا — إلى جانب المشاريع الأصغر سناً من وادي السيليكون.

ما معنى هذا

يوضح ظهور Marlin كيف تنتقل تقنيات البحث مثل AB-MCTS بسرعة من التجارب المعملية إلى الأدوات التجارية: وكيل قادر على العمل بشكل مستقل لمدة ساعات وإنتاج وثيقة على مستوى تقرير الاستشارات يغير التوقعات حول ما يمكن الاعتماد عليه من الذكاء الاصطناعي بدون إشراف بشري مستمر. ينمو قطاع الوكلاء المؤسسيين بسرعة: تقدم المختبرات الكبيرة واحدة تلو الأخرى أدوات قادرة ليس فقط على الإجابة على الأسئلة، بل على أخذ مهام متعددة الساعات إلى نتيجة منتهية. Marlin هو عطاء Sakana AI للحصول على مكان في هذه السباق، بناءً على أساليبها البحثية الخاصة بدلاً من ترخيص نماذج الطرف الثالث.

إذا التقط التنسيق مع عملاء الشركات، سيكون لدى المختبر تأكيد على أن رهانه على البحث من خلال حلول بديلة متعددة — بدلاً من مجرد زيادة حجم النموذج — يعمل بما يتجاوز المقاييس العلمية.