OpenAI ترفع الغطاء عن محرّكها: كيف يكتب وكلاؤها الشيفرة البرمجية (ولماذا لا سحر في الأمر)

كسرت OpenAI عهد الصمت الذي اعتادته. فبعد أشهر حافظت فيها الشركة على أسرارها بحرص يفوق حرصها على وصفة كوكاكولا، نشر المطوّرون فجأة تفاصيل عن كيفية تحوّل نماذجهم من أدوات متقدّمة للإكمال التلقائي للنصوص إلى مهندسين متكاملين. ويدور الحديث عن البنية التقنية للوكلاء البرمجيين، ويمنحنا هذا التحليل فرصة نادرة لإلقاء نظرة على مستقبل لم تعد فيه البرمجة عملًا يدويًا. ولنكن صرحاء، فقد بدا اسم OpenAI في السنوات الأخيرة أقرب إلى المفارقة، لكن هذا المنشور التقني يعيدنا إلى زمن كانت فيه الشركة تتقاسم خبرتها فعلًا.

يتركّز الاهتمام على ما يُسمّى «حلقة الوكيل» أو agent loop. اعتدنا سابقًا أن تُخرج الشبكة العصبية مقطعًا من الشيفرة ردًّا على طلبنا، فإذا لم يعمل فالمشكلة مشكلتنا. أما الآن فقد تغيّر النهج جذريًا. تصف OpenAI منظومة تعمل بالتكرار: يكتب النموذج الشيفرة، ويشغّلها فورًا في «صندوق رمل» مغلق، ويتلقّى من المُصرِّف (compiler) تقرير الأخطاء، ثم يعود إلى البداية ليصحّح هفواته بنفسه. وتتكرر العملية إلى أن تجتاز الاختبارات بنجاح. وبذلك أتمتت الشركة العملية ذاتها التي يمارسها أي مطوّر مبتدئ في سنته الأولى، لكنها تنجزها أسرع بآلاف المرات.

لماذا يهمّ هذا الآن تحديدًا؟

لنكن صادقين: في الآونة الأخيرة أفسد Claude 3.5 Sonnet من Anthropic مزاج فريق سام ألتمان إلى حدّ كبير، بعدما انتزع الصدارة في البرمجة. ونشر التفاصيل التقنية ليس مجرد لفتة حسن نية، بل محاولة لإظهار أن OpenAI لا تزال تمسك بزمام الفكر المعماري. فهي تراهن لا على حجم النموذج، بل على تعقيد المنظومة المحيطة به. وتبيّن أن نموذجًا ليس الأقوى، إذا أُحيط بحزمة صحيحة من أدوات التنقيح، قد يتفوّق في نتائجه على حاسوب خارق «عارٍ». وهذا تحوّل جوهري في القطاع: ننتقل من سباق المعاملات إلى سباق معماريات الوكلاء.

ومن اللافت كيف تصف OpenAI التعامل مع السياق. فالوكلاء لم يعودوا يقرؤون ملفًا واحدًا فحسب، بل صاروا قادرين على «تفقّد» المستودع وفهم الروابط بين أجزاء المشروع المختلفة. وهذا يعالج المشكلة الرئيسية في البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وهي أن النموذج قد يكسر معمارية التطبيق كلها وهو يصلح سطرًا واحدًا. أما الآن فيبني الوكيل أولًا خريطة للتبعيات، ولا يمدّ يده إلى لوحة المفاتيح الافتراضية إلا بعد ذلك. ويتيح هذا النهج حلّ مهام على مستوى SWE-bench، وهو من أصعب اختبارات الذكاء الاصطناعي، إذ يتطلب إصلاح أخطاء حقيقية في مشاريع مفتوحة المصدر على GitHub. وبحسب الأرقام التي تعرضها الشركة، نقف على عتبة لحظة قد يتمكن فيها الذكاء الاصطناعي من إغلاق ما يصل إلى نصف تذاكر Jira الروتينية دون تدخل بشري.

ولا يخلو الأمر بالطبع من سخرية. فبينما تعلّم OpenAI وكلاءها كتابة شيفرة مثالية، يبدأ المطوّرون حول العالم بالتساؤل: ألا يكتبون الآن أداة لتسريحهم من العمل؟ ومع ذلك، ما زلنا بعيدين عن الاستبدال الكامل للإنسان. فالمشكلة الرئيسية هي «الهلوسات في المنطق»، حين تكون الشيفرة سليمة نحويًا وتجتاز الاختبارات حتى، لكنها تفعل شيئًا مختلفًا تمامًا عمّا طلبه العمل. فوكلاء OpenAI لم يتعلموا بعد الاعتراض على المواصفات الفنية الرديئة، وفي ذلك خلاصنا المؤقت. غير أن الاتجاه واضح: تطوير البرمجيات يتحول إلى عملية إشراف على جيش من الوكلاء المستقلّين، لا إلى كتابة السطور يدويًا.

الخلاصة: عصر الأوامر النصية (prompts) البسيطة لكتابة الشيفرة يقترب من نهايته، وعصر المنظومات الوكيلية المعقّدة يبدأ. فهل ستتمكن OpenAI من الحفاظ على الصدارة في هذا القطاع، أم ستتجاوزها شركات ناشئة أكثر مرونة؟