Anthropic تفصل بين «عقل» الوكلاء الأذكياء و«أيديهم»: زمن الاستجابة TTFT ينخفض بنسبة 90%
أعاد مهندسو Anthropic تصميم البنية التحتية لوكلاء Claude المخصصين للمهام طويلة الأمد، منتقلين إلى بنية Managed Agents. في السابق، كانت حلقة التحكم (harness) والجلسة وبيئة تشغيل الكود المعزولة (sandbox) تعمل داخل حاوية مشتركة، مما كان يتسبب في فقدان العملية بالكامل عند تعطل الخادم، فضلًا عن مخاطر تسريب رموز الوصول عبر هجمات حقن التعليمات (prompt injection). وفق النموذج الجديد، أصبح «العقل» (Claude وحلقة harness) معزولًا تمامًا عن «الأيدي» (بيئات التنفيذ) وسجل الأحداث: • انخفض زمن توليد أول رمز (TTFT) بنسبة 60% عند مئين p50 وبأكثر من 90% عند مئين p95. • نُقلت الجلسات إلى سجل دائم يقع خارج نافذة سياق نموذج LLM. • نُقلت رموز Git وOAuth إلى خزنة خارجية (vault) وبات الوصول إليها محصورًا عبر خادم وكيل (proxy).
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Anthropic Engineering؛ بتحرير Hamidun News
نشر مهندسو Anthropic تحليلًا تقنيًا لبنية Managed Agents، وهي خدمة مخصصة لتنفيذ المهام الذاتية طويلة الأمد بواسطة وكلاء Claude. وتخلّى الفريق عن فكرة الحاويات الأحادية (monolithic containers) التي كانت تجمع في بيئة واحدة بين النموذج العصبي، وبيئة تنفيذ الكود، وسجل الجلسة. وأتاح الانتقال إلى الفصل الصارم بين «العقل»، و«الأيدي»، وسجل الحالات خفض زمن توليد أول رمز (TTFT) بنسبة 60% كقيمة وسيطة (p50) وبأكثر من 90% عند المئين 95 (p95)، إلى جانب معالجة الثغرات الأمنية الهيكلية.
التخلي عن عقلية «الخوادم المدللة»
في المراحل الأولى، كان مُنسق العمليات (harness) والبيئة المعزولة (sandbox) يُنشران داخل حاوية واحدة. ورغم أن هذا النهج بسّط استدعاءات نظام الملفات، فإنه خلق المشكلة الشهيرة في هندسة البنية التحتية المعروفة باسم «الخوادم المدللة» (pets vs cattle). فإذا تجمدت الحاوية أو انهارت بسبب عطل في الشبكة، كانت الجلسة تضيع بلا رجعة. كما تعذر على المهندسين الاتصال بالعملية بأمان لتنقيح الأخطاء، نظرًا لوجود بيانات المستخدمين داخل بيئة العمل ذاتها. وعلاوة على ذلك، كان الاتصال بالسحب الافتراضية الخاصة (VPC) للعملاء يتطلب عمليات تناظر شبكي (peering) معقدة.
أما في بنية Managed Agents، فقد قُسّم النظام إلى ثلاث وحدات بنائية مستقلة: الجلسة session (سجل أحداث غير قابل للتعديل يقتصر على الإضافة فقط append-only)، ومُنسق العمليات harness (حلقة استدعاء Claude وتوجيه الأدوات)، وبيئة التشغيل المعزولة sandbox (البيئة الحوسبية). وبذلك تحولت حاوية الـ sandbox إلى مورد قابل للاستبدال الفوري. فإذا تعطلت بيئة التنفيذ، تلتقط حلقة التحكم خطأ استدعاء الأداة، وتمرره إلى النموذج، وتُعيد تشغيل البيئة المعزولة عند الحاجة عبر استدعاء إعلاني دلالي للأمر `provision()`.
جلسات خارج نافذة السياق وحواجز أمنية مشددة
تؤدي المهام الطويلة حتمًا إلى استنفاد سعة نافذة السياق. وتظل الحلول التقليدية مثل التلخيص أو حذف المقاطع القديمة غير قابلة للتراجع؛ إذ يخاطر النموذج بحذف جزء قد يحتاج إليه بعد عشرات الخطوات. وفي Managed Agents، يُحفظ التاريخ في سجل دائم خارج سياق النموذج. وتتيح واجهة `getEvents()` للوكيل الاستعلام عن السجل مع تحديد إزاحة تعسفية، وقراءة الأحداث السابقة مجددًا قبل اتخاذ أي إجراء، وإعادة بناء السياق للاستفادة القصوى من ميزة التخزين المؤقت للتعليمات (prompt caching).
وبالتوازي مع ذلك، حُلّت معضلة تسريب البيانات الحساسة عبر هجمات prompt injection. سابقًا، كان الكود البرمجي الخبيث قادرًا على إجبار Claude على قراءة متغيرات بيئته الخاصة. أما في الهيكلية الجديدة، فلا تصل بيانات الاعتماد إلى الـ sandbox إطلاقًا:
• انخفض زمن TTFT بنحو 60% عند p50 وأكثر من 90% عند p95 بفضل التهيئة الكسولة (lazy initialization) للحاويات الثقيلة. • توحيد واجهة استدعاء بيئة التشغيل وفق الصيغة `execute(name, input) -> string`، مما يسمح للوكيل بالتحكم في أي أنظمة ومحاكيات خارجية. • عزل مفاتيح Git ورموز OAuth داخل خزنة خارجية واستخدامها عبر خادم MCP وكيل آمن. • إمكانية إعادة تشغيل حلقة harness المقاومة للأعطال عبر الأمر `wake(sessionId)` لتستأنف العمل انطلاقًا من آخر إدخال مُؤكد في السجل.
حلقة تحكم عليا لنماذج المستقبل
يحاكي بناء واجهات برمجية شاملة تعمل فوق نماذج تتحدث باستمرار مسار تطور أنظمة التشغيل، تمامًا كما عُزل استدعاء النظام `read()` عن طبيعة وسيط التخزين المادي. فخلال الاختبارات على Claude Sonnet 4.5، واجه المطورون ظاهرة «قلق السياق»، حيث كان النموذج ينهي عمله مبكرًا عند الاقتراب من الحد الأقصى للرموز، وهو ما تطلب فرض عمليات إعادة تعيين قسرية داخل كود الربط. ولكن مع ظهور Claude Opus 4.5، اختفى هذا السلوك تمامًا، لتتحول تلك الحلول الترقيعية السابقة إلى عبء لا طائل منه. وتلغي البنية المعيارية الارتباط بقيود LLM اللحظية، وتتيح توسيع المنظومة لتشمل وكلاء متعددين وعشرات البيئات المعزولة لتتوافق مع أي أجيال قادمة من النماذج.
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.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.