ستة عشر وكيل Claude ونواة Linux واحدة: تجربة مكلفة لاستبدال المبرمجين

أظهرت تجربة لإنشاء مترجم للغة C بواسطة 16 وكيلًا من Claude أن الذكاء الاصطناعي بات قادرًا على التعامل مع مهام معقدة معماريًا، لكن الكلفة لا تزال مرتفعة. فقد أُنفق على المشروع 20 000 دولار على شكل رموز (توكنات)، ونجح المترجم الناتج في ترجمة نواة Linux بنجاح. ولم يكن الأمر سحرًا بضغطة زر واحدة؛ فقد اضطر المطورون إلى توجيه سرب الشبكات العصبية عن كثب، وأدّوا دور قادة الأوركسترا. وفيما يسخر المتشككون من الكلفة، يخرج القطاع باستنتاج مهم: الأنظمة متعددة الوكلاء قادرة على البرمجة على مستوى الأنظمة. والسؤال الوحيد هو متى ستصبح هذه الأنظمة أرخص من مبرمج خبير (سينيور) من لحم ودم.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Ars Technica؛ بتحرير Hamidun News
ستة عشر وكيل Claude ونواة Linux واحدة: تجربة مكلفة لاستبدال المبرمجين
المصدر: Ars Technica. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال

تخيّلوا أنكم قررتم توظيف ستة عشر متدرّبًا لا ينامون ولا يأكلون، لكنهم يطلبون عشرين ألف دولار مقدمًا مقابل عملهم. هكذا بدت تقريبًا تجربة أُجريت أخيرًا، حاولت فيها مجموعة وكلاء مبنية على Claude كتابة مترجم متكامل للغة C. وجاءت النتيجة طموحة: فالنظام لم يكتفِ بإنتاج كومة من الشيفرة، بل نجح في ترجمة نواة Linux. غير أن الشيطان، كما يحدث غالبًا في عالم الذكاء الاصطناعي الحديث، يكمن في التفاصيل وفي فاتورة الحوسبة السحابية.

لوقت طويل نظرنا إلى النماذج اللغوية الكبيرة بوصفها مساعدين متطورين، قادرين على كتابة دالة لفرز قائمة أو العثور على خطأ في سكربت Python. لكن إنشاء مترجم مهمة من رتبة مختلفة تمامًا. إنها اختبار للتفكير المعماري وفهم العمليات منخفضة المستوى والقدرة على الاحتفاظ في الذاكرة بآلاف الترابطات. ولم يعتمد المطورون على نموذج «ذكي» واحد، بل بنوا هيكلًا كاملًا من ستة عشر وكيلًا يتفاعلون فيما بينهم، ويراجعون الشيفرة ويصححون الأخطاء في الوقت الفعلي.

السياق هنا أهم من واقعة كتابة الشيفرة نفسها. فالقطاع يتجه حاليًا بنشاط من روبوتات الدردشة البسيطة إلى الأنظمة متعددة الوكلاء. والفكرة أنه إذا أخطأ نموذج واحد، فعلى نموذج آخر أن يصحح خطأه. وفي هذه الحالة، واجه Claude الواقع القاسي للبرمجة على مستوى الأنظمة. فقد تطلّب إنشاء المترجم ما هو أكثر من توليد النصوص: تطلّب دورات اختبار لا تنتهي. وهنا بالضبط تراكم مبلغ العشرين ألف دولار — إذ احترقت الرموز (التوكنات) أسرع مما كان المبرمجون يملؤون أكوابهم بالقهوة.

من المهم أن ندرك أن سحر «اضغط الزر واحصل على النتيجة» لم يحدث. فقد تطلّب المشروع إدارة بشرية معمّقة. وأدّى البشر دور المعماريين والمهندسين الرئيسيين الذين قادوا سرب الشبكات العصبية حرفيًا بيدٍ ممسكة بيد عبر تعقيدات مواصفات لغة C. وهذا لا يقلل من قيمة الإنجاز، لكنه ينزع النظارات الوردية عمّن ينتظر أتمتة كاملة للتطوير في الربع المقبل. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية، لكنه لا يزال بحاجة إلى قائد أوركسترا يفهم أي سيمفونية يحاولون عزفها.

لماذا يهم هذا الآن تحديدًا؟ لقد وصلنا إلى حدٍّ بدأت عنده كلفة العمل الفكري للذكاء الاصطناعي تنافس كلفة عمل إنسان عالي الكفاءة. فعشرون ألف دولار ثمن مترجم مبلغ مرتفع لمشروع تجريبي شخصي، لكنه مبلغ زهيد لشركة كبرى إذا كان هذا النظام سيختصر دورة التطوير بعدة أشهر. وهذه إشارة لكل السوق: عصر «التلميحات الذكية» يوشك على الانتهاء، ويبدأ عصر الأنظمة الهندسية المستقلة.

الخلاصة: الأنظمة متعددة الوكلاء قادرة بالفعل على أعقد أعمال البرمجة على مستوى الأنظمة، لكنها لا تزال تتطلب إشرافًا بشريًا وميزانيات ضخمة. فهل سيصبح ذلك معيارًا عندما تنخفض كلفة الرموز (التوكنات) عشرة أضعاف أخرى؟

القصة
ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…