Kotlin Multiplatform ووكلاء الذكاء الاصطناعي: أربع منصات وانهيار عصبي واحد

بينما تناقش صناعة التقنية متى بالضبط سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين، قرر أحد المطورين قلب هذه الفكرة رأسًا على عقب. فبدلًا من بناء ذكاء اصطناعي يكتب الشيفرة نيابةً عن البشر، أنشأ وكيل ذكاء اصطناعي يُفترض أن يحل محل المستخدمين أنفسهم. يبدو الأمر متناقضًا، لكنه من أكثر الحالات العملية إثارة للاهتمام في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة المنصات، وقد ظهر على Habr في فبراير 2026.

بدأت القصة قبل نصف عام، حين تصدّى فريق صغير لمهمة طموحة: إنشاء منتجين في آن واحد. الأول تطبيق سطح مكتب لنظام macOS، وتتوفر نسخة ألفا منه للتنزيل بالفعل. أما الثاني فمشروع متكامل متعدد المنصات يغطي Android وiOS والويب والواجهة الخلفية للخوادم. واختار الفريق Kotlin Multiplatform أساسًا تقنيًا، وهو إطار عمل من JetBrains يَعِد بإمكانية كتابة شيفرة مشتركة لجميع المنصات المستهدفة. وكلمة «يَعِد» هي بيت القصيد.

عمليًا، تحولت عملية تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر المنصات إلى رحلة في حقل ألغام. وكانت نقطة الألم الرئيسية آلية expect/actual، وهي الطريقة التي يعالج بها Kotlin Multiplatform الاختلافات بين المنصات. الفكرة بسيطة: تُعلن عن واجهة متوقعة في الشيفرة المشتركة، ثم تنفّذها بشكل منفصل لكل منصة. من الناحية النظرية يبدو هذا أنيقًا. أما عمليًا، فحين تصبح هذه التصريحات بالعشرات ثم بالمئات، يتحول المشروع إلى متاهة، إذ يتطلب كل تغيير في المنطق المشترك تعديلات متزامنة على جميع المنصات. وبالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث لا مفر من التكامل مع واجهات API الأصلية لأنظمة التشغيل، يخلق ذلك تعقيدًا تراكميًا ينمو بشكل أسي.

ويستحق الصراع مع XCode فصلًا مستقلًا في هذه القصة. فبيئة التطوير من Apple اكتسبت منذ زمن سمعة متباينة بين مطوري تطبيقات الهاتف، لكنها مع Kotlin Multiplatform تُظهر براعة خاصة في صنع المشكلات. فتجميع الجزء الخاص بـ iOS عبر KMP يضيف طبقة تجريد إضافية تنهار بين حين وآخر لأسباب لا يمكن تفسيرها دائمًا تفسيرًا منطقيًا. ولا يتردد المؤلف في تسمية الأشياء بمسمياتها، فيصف ما يحدث بأنه «مشاهد إساءة معاملة لـ XCode»، وكل من عمل مع التطوير متعدد المنصات على نظام Apple يدرك أن هذا ليس مبالغة.

المشكلة الثالثة هي توثيق (notarization) حزم macOS. فتشترط Apple أن تخضع جميع التطبيقات الموزعة خارج App Store لفحص آلي على خوادم الشركة. وقد تستغرق هذه العملية وقتًا طويلًا في الإصدارات النهائية، وأي إخفاق فيها يعيد المطوّر إلى بداية الدورة. وحين يتعلق الأمر بوكيل ذكاء اصطناعي لسطح المكتب يحتاج إلى وصول عميق إلى النظام لأتمتة إجراءات المستخدم، يصبح إجراء التوثيق أقل قابلية للتنبؤ. فـ Apple تراقب بصرامة الأذونات التي يحصل عليها التطبيق، والوكيل الذي يسعى إلى التحكم في الواجهة نيابةً عن المستخدم يلفت حتمًا انتباه نظام الأمان.

ورغم كل الصعوبات، يكشف هذا المشروع عن اتجاه مهم. فوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي برامج قادرة على تنفيذ المهام بشكل مستقل بدلًا من الإنسان، يصبحون الاتجاه الكبير التالي في الصناعة. فإذا كان عاما 2024 و2025 قد مرّا تحت راية روبوتات الدردشة والنماذج التوليدية، فإن عام 2026 يتحدد أكثر فأكثر بمفهوم «الوكالة» (agentic AI). وتستثمر شركات من Anthropic إلى Google في أطر عمل الوكلاء، لكن البنية التحتية اللازمة لتوصيلها إلى المستخدمين النهائيين على جميع المنصات لا تزال غير ناضجة. وتُظهر تجربة هذا الفريق أن إنشاء وكيل ذكي هو نصف المهمة فقط. أما النصف الثاني فهو جعله يعمل بالطريقة نفسها على هاتف Android وiPhone والمتصفح وسطح المكتب.

ويشير المؤلف بسخرية من نفسه إلى أن إطلاق مشروع KMP على عدة منصات دون استشارة معالج نفسي مسبقًا أمر غير موصى به. ووراء هذه النكتة مشكلة حقيقية: أدوات التطوير متعدد المنصات لم تلحق بعد بطموحات من يستخدمونها. فقد قطع Kotlin Multiplatform شوطًا كبيرًا وخرج من وضع التقنية التجريبية، لكنه عند التوسع إلى أربع منصات فأكثر لا يزال يتطلب من الفريق الاستعداد لتحديات هندسية غير متوقعة.

وتكمن قيمة هذه الحالة في صراحتها تحديدًا. ففي زمن يَعِد فيه كل عرض تقديمي ثانٍ بـ«توافق سلس بين المنصات» و«ذكاء اصطناعي ينجز كل شيء بنفسه»، تعرض تجربة التطوير الفعلية صورة مختلفة تمامًا. فوكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون فعلًا على تغيير طريقة تفاعل البشر مع التقنية، لكن الطريق من النموذج الأولي إلى منتج مستقر على عدة منصات يظل شائكًا. وحتى الآن لا يستطيع اجتياز هذا الطريق سوى أولئك الخمسة بالمئة من المتحمسين الذين يسميهم المؤلف بلطف «مازوخيين».