Moonshot Kimi Blog→ المصدر

Kimi تطلق وضع Agent Swarm: ما يصل إلى 100 وكيل فرعي و1500 استدعاء للأدوات

كشفت شركة Moonshot AI عن وضع Agent Swarm لنموذج Kimi K2.5. يتولى النموذج بنفسه تقسيم المهمة إلى أجزاء وإنشاء ما يصل إلى 100 وكيل فرعي يعملون بالتوازي. وفي المجمل، تتطلب المهمة الواحدة أكثر من 1500 استدعاء للأدوات. وتفيد الشركة بأن إنجاز العمل بات أسرع بمقدار 4.5 مرة مقارنة بالتنفيذ التسلسلي. أُطلق هذا الوضع كنسخة معاينة بحثية مبكرة (early research preview)، وهو متاح حالياً لمشتركي الفئة السعرية العليا. • ما يصل إلى 100 وكيل فرعي متوازٍ مع توزيع الأدوار ذاتياً بواسطة النموذج • تسريع معلن: 4.5 ضعف مقارنة بالوكيل التسلسلي • حالات الاستخدام: البحث واسع النطاق، تقارير من 100 صفحة، ونقاشات متباينة بين "خبراء"

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Moonshot Kimi Blog؛ بتحرير Hamidun News
Kimi تطلق وضع Agent Swarm: ما يصل إلى 100 وكيل فرعي و1500 استدعاء للأدوات
المصدر: Moonshot Kimi Blog. كولاج: Hamidun News.
◐ استمع للمقال

أضافت شركة Moonshot AI وضع Agent Swarm إلى نموذج Kimi K2.5. عند استلام المهمة، يقرر النموذج ذاتياً كيفية تقسيمها، ويُنشئ ما يصل إلى 100 وكيل فرعي لتشغيلهم بالتوازي، مستهلكاً أكثر من 1500 استدعاء للأدوات أثناء التنفيذ. ووفقاً للشركة، تتحقق النتائج بسرعة تفوق التنفيذ التسلسلي بمقدار 4.5 مرة. تتوفر هذه الميزة كمعاينة بحثية مبكرة (early research preview)، وتقتصر حالياً على مشتركي الخطة السعرية الأعلى فقط.

السقف الهيكلي للوكيل الفردي

يبدأ التشخيص الأساسي في مدونة Kimi من فرضية مفادها: القيد الرئيسي اليوم ليس ذكاء النموذج، بل آلية العمل التسلسلية للوكيل الفردي. فعند تكليف أداة بحث معمق (deep research) بدراسة استقصائية لمئة شركة أو تجميع عشرات المقالات في ملف موحد، تبدأ نافذة السياق (context window) بالامتلاء تدريجياً. يلجأ النظام حينها إلى طي السجل وإعادة تلخيصه لتوفير مساحة للرموز (tokens) الجديدة. لكن هذا الضغط يرافقه فقدان للمعلومات، ما يجعل خطوات التفكير والاستنتاج المتأخرة أقل جودة ودقة. وتصف Moonshot هذا القصور بأنه سقف هيكلي دائم، وليس مجرد خطأ برمجي عابر.

وجاء رد الشركة بالتركيز على التوسع ليس عمودياً فقط (معلمات أكثر، ونتائج أعلى في اختبارات القياس)، بل أفقياً أيضاً. فالوكيل الواحد يعمل كخبير بمفرده، بينما تشبه شبكة الوكلاء ذاتية التنظيم شركة مصغرة متكاملة.

كيف نشأت الفكرة؟

تعود القصة إلى سياق بسيط. ففي يونيو 2025، وعقب إطلاق Kimi Researcher بوقت قصير، قررت موظفة في الفريق تهوى التداول المالي أتمتة جمع البيانات اليومية للأسهم. كانت المهمة تتطلب متابعة أخبار الاتجاهات الاقتصادية الكلية، والاستعلام عن سجل الأسهم التي بلغت حد الارتفاع الأقصى (limit-up)، والتعمق في الفحص إذا تطابقت الشروط. أثناء كتابة شفرة Python مليئة بتفريعات if-else المتتالية، أدركت عند السطر المئة أنها تبني نظاماً متعدد الوكلاء يدوياً. ومن هنا طُرح السؤال: إذا كان النموذج قادراً على استخدام الأدوات والتعامل مع المهام الطويلة، فلمَ لا يقرر بنفسه متى يوزع العمل بالتوازي، ومن "يوظف"، وكيف يفوض المهام؟

في نظام Agent Swarm، يتولى الوكيل الرئيسي دور المدير التنفيذي؛ إذ يحدد المنفذين المطلوبين (باحثين، ومحللين، ومدققي حقائق) ويُنشئهم خصيصاً للمهمة المعنية، دون حاجة للمستخدم لبرمجة آليات التنسيق والإدارة.

المواصفات التقنية

  • النموذج: Kimi K2.5
  • عدد الوكلاء الفرعيين المتوازيين: حتى 100
  • استدعاءات الأدوات لكل مهمة: أكثر من 1500
  • السرعة: أعلى بمقدار 4.5 مرة مقارنة بالتنفيذ التسلسلي (وفق بيانات الشركة، دون توفر اختبارات مستقلة)
  • الحالة: معاينة بحثية مبكرة (early research preview)، متاحة لمشتركي الفئة الأعلى
  • خطط مستقبلية: التواصل المباشر بين الوكلاء الفرعيين والتحكم الديناميكي في نطاق التوازي

ما أظهرته Kimi من قدرات

تتوزع الأمثلة المعروضة في مدونة الشركة على ثلاثة مسارات. المسار الأول: البحث على نطاق واسع. يحدد الوكيل 100 مجال تخصصي على منصة YouTube ويطلق وكيلاً فرعياً مستقلاً لكل مجال للعثور على أفضل 3 صناع محتوى. وفي مثال آخر، جمع السرب أكثر من 200 مقال لبول غراهام مبعثرة بين مواقع شخصية ومدونات قديمة وتفريغات لمحادثات، ثم نظمها في 6 مجلدات موضوعية مرفقة بتقرير نهائي.

المسار الثاني: توليد مخرجات ضخمة. من واقع 40 ملف PDF في علم النفس الاجتماعي، أُنتجت مراجعة أدبية مؤلفة من 100 صفحة في عمودين مع مراجع منسقة بالكامل. حيث تولى وكلاء-كتاب متخصصون إعداد أقسام محددة قبل دمج النصوص في وثيقة واحدة.

أما المسار الثالث فيعد الأكثر إثارة للاهتمام: الاختلاف المتعمد في الرأي. خضعت خطة إنتاجية لتقييم مشترك بين مستثمر جريء متشكك، ومدير منتج متمرس، وخبير أخلاقيات، ورئيس نجاح العملاء. وفي تجربة أدبية أخرى، واصل 20 "كاتباً" بأساليب تحاكي فرجينيا وولف وبورخيس وكافكا صياغة رواية "معضلة الأجسام الثلاثة" للمؤلف ليو تسي شين. ويؤكد فريق المدونة أن الوكلاء المستقلين يصلون إلى استنتاجات متباينة تخضع لاحقاً للمواءمة، ما يوفر -بحسب زعمهم- حماية هيكلية من الانزلاق إلى التفكير الجماعي.

كيف تختبر الميزة؟

تبرز جدوى السرب بوضوح في المهام القابلة للتوازي الفعلي: الأبحاث الشاملة، والتنزيل المجمع، ومعالجة الملفات الكثيرة، والتحليل متعدد الزوايا، وكتابة النصوص الطويلة. أما إذا كانت خطوات العمل تعتمد زمنياً ومنطقياً على بعضها بصرامة، فإن المكاسب ستنخفض بشكل ملحوظ وفق منطق هذا النهج (وهذا استنتاجنا التحليلي وليس تصريحاً رسمياً من Moonshot).

هناك أيضاً محاذير عملية؛ فأكثر من 1500 استدعاء للأدوات يعني استهلاكاً كبيراً للرموز (tokens)، حتى أن المدونة باتت تقيس التمكن الرقمي في عصر الذكاء الاصطناعي -بشيء من المزاح- بحجم الرموز المستهلكة. علاوة على ذلك، ينبغي فحص النتائج بعينات عشوائية، إذ يمكن لمئة وكيل أن يقعوا في أخطاء بثقة تامة وبالتوازي. وأخيراً، لا يتواصل الوكلاء الفرعيون فيما بينهم مباشرة حتى الآن، وهو أحد التحسينات الموعودة مستقبلاً. للبدء، يُفضل اختيار مهمة ذات بنية مخرجات واضحة: كجدول، أو حزمة مجلدات، أو تقرير مقسم إلى فصول، لتسهيل تقييم ما إذا كان تسريع الأداء المعلن محققاً على أرض الواقع.

ZK
Hamidun News
أخبار الذكاء الاصطناعي بدون ضوضاء. اختيار تحريري يومي من أكثر من 50 مصدر. منتج من جمال حميدون، رئيس الذكاء الاصطناعي في Alpina Digital.
✦ Autonomous AI Agents

Delegate Deep Research, Coding & Workflows to an AI Agent

Deploy autonomous multi-step execution with NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) — automated web research, data synthesis, code generation, and complex task orchestration.

Launch NomadNet Agent →NomadNet AI Platform
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…