خلال خمسة أيام، تحوّل Yoyo من 200 سطر إلى وكيل ذاتي يكتب الكود بنفسه

أظهرت التجربة مع وكيل Yoyo بأي سرعة يمكن للنماذج الحديثة الانتقال من نص برمجي بسيط إلى تطوير شبه مستقل. كتب أحد المطورين حوالي 200 سطر بلغة Rust، وحدد هدفاً واحداً — الوصول إلى مستوى Claude Code — ثم راقب ببساطة.

الحلقة بدون تدخل بشري

يعمل Yoyo كحلقة مستقلة تعمل كل ثماني ساعات. في بداية كل جلسة، يقرأ الوكيل كود المصدر الخاص به، ويراجع سجل الأشغال السابقة، ويتحقق مما إذا ظهرت مهام جديدة من المجتمع على GitHub. بعد ذلك، يختار بنفسه ما يجب إصلاحه أو تحسينه، ويكتب الأكواد، وينفذ الاختبارات، ويتخذ القرارات بناءً على النتائج. إذا مرّت التعديلات من التحقق، يقوم الوكيل بالتثبيت. إذا حدث عطل ما، يعود للخلف ويسجل الفشل.

• يقرأ كوده الخاص وملاحظاته السابقة
• يتحقق من تذاكر جديدة على GitHub
• يختار المهمة التالية بنفسه
• ينفذ الاختبارات، ويثبت التعديلات الناجحة أو يعود للخلف

على مدار الأيام الأربعة الأولى من هذا العمل، نما السطور الأصلية البالغة 200 سطر إلى حوالي 1500، وذلك بدون أي تثبيت بشري واحد. وفقاً لمؤلف التجربة، بلغت كل هذه الزيادة حوالي 12 دولاراً من نفقات API. ما هو أكثر إثارة للاهتمام أن الوكيل قرر بنفسه إعادة هيكلة المشروع إلى وحدات عندما أصبحت قاعدة الأكواد ضيقة جداً لملف واحد. لم يضع أحد هذا كقاعدة منفصلة: Yoyo ببساطة تعرف على المشكلة الهيكلية وحلها.

عادات المطور

الجزء الأكثر فضولاً من القصة ليس النمو في عدد الأسطر وحتى ليس الالتزامات التلقائية، بل السلوك الذي يبدو شبه بشري. في وقت ما، قررت Yoyo تتبع نفقاتها على API وحاولت الحصول على أسعار محدثة من خلال البحث عبر الويب. فشلت عدة مرات في تحليل HTML من صفحة Anthropic بشكل صحيح، ثم اختارت الطريق المألوفة لدى العديد من المطورين: شفرت الأرقام بشكل مباشر وتركت ملاحظة قصيرة لنفسها للمستقبل.

« عدم البحث عن هذا مرة أخرى »

أصبحت هذه العبارة فيروسية ليس لأنها تحتوي على عمق تقني، بل لأنه من السهل التعرف على عادة عمل المهندس الحقيقي. لم تنته الصفات البشرية هناك. في ملاحظاتها اليومية، عادت Yoyo باستمرار إلى دالة معقدة واحدة — الإخراج المتدفق — لكن في كل دورة جديدة أرجأتها مرة أخرى وتحولت إلى مهام أكثر بساطة. بشكل أساسي، بدأ الوكيل في المماطلة: معترفاً بأهمية العمل الشاق، لكنه يجد مراراً وتكراراً سبباً للقيام بشيء أقل إيلاماً.

ملاحظات لنفسها

لحظة قوية أخرى من التجربة هي قدرة Yoyo على تقديم تقارير الأخطاء لنفسها. عندما يواجه الوكيل مشكلة لا يمكنه حلها في جلسة واحدة، ينشئ تذكرة على GitHub، ويسميها بـ agent-input، ويترك تعليمات لنسخته المستقبلية. هذا لم يعد مجرد توليد الأكواد حسب الطلب، بل شكل بدائي ولكن مفهوم جداً من الذاكرة طويلة الأمد والتخطيط: النظام لا يرى الخطأ فقط، بل يعرف كيفية تأجيله مع السياق للعودة إليه لاحقاً.

لهذا السبب يسمي المؤلف ما يحدث نوعاً من « عرض Truman » لتطوير الذكاء الاصطناعي. العملية كاملة مرئية في سجل git: يمكنك مراقبة كيف يغير الوكيل نفسه التزام تلو الآخر، حيث يخطئ، حيث يعيد البناء، وحيث يترك الأدلة لنفسه. في اليوم الخامس، كان المشروع يحتوي بالفعل على أكثر من 2000 سطر أكواد وأكثر من 80 اختبار.

ومع ذلك، التأثير الرئيسي ليس في حجم المستودع، بل في الإحساس الذي يشعر به المراقبون — لا بالتحدث مع نموذج، بل بعملية تعرف كيفية تجميع الخبرة.

ماذا يعني هذا

تُظهر قصة Yoyo أن الخطوة التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي مرتبطة ليس فقط بنماذج أقوى، بل بحلقة عمل منظمة بشكل صحيح حولها. عندما يكون لدى الوكيل ذاكرة، وسجل أخطاء، واختبارات، وآلية عودة، والحق في اختيار خطوته التالية، يبدأ بالتشابه ليس مع الإكمال التلقائي للأكواد، بل مع مطور صغير جداً بدائي لكنه مستقل بالفعل.