Google وTambo وGenUI: ثلاثة مناهج لواجهات الذكاء الاصطناعي التي تُبنى لحظيًا

يتجاوز Generative UI حدود روبوتات الدردشة: فالنموذج لا يكتب الإجابة فحسب، بل يقرر أيضًا أي واجهة يعرضها على المستخدم في لحظة بعينها. ويشرح تحليل جديد المواضع التي يكون فيها هذا النهج مفيدًا فعلًا، من التحليلات إلى الحجوزات، ولماذا يتقدم اختيار البنية المعمارية هنا على اللحاق بموضة الأنظمة الوكيلية.

ما الذي يميّز GenUI

في دردشة الذكاء الاصطناعي المعتادة يتلقى المستخدم نصًا، وأحيانًا مع جدول أو تنسيق markdown، لكن منطق الشاشة يبقى مضمّنًا مسبقًا في المنتج. أما Generative UI فيذهب أبعد: إذ يستطيع النموذج بنفسه اختيار المكوّن المناسب، أو بناء نموذج إدخال، أو عرض بطاقة تحمل فكرة تحليلية، أو رسم بياني، أو أداة للتنقل بين النتائج. وتتضح فائدة ذلك حين تعتمد الواجهة لا على سيناريو واحد، بل على سياق الطلب ونوع البيانات والخطوة التالية للمستخدم.

«الواجهة شديدة التنوع، بحيث يستحيل تثبيت كل حالاتها برمجيًا».

يحدد المقال أربع حالات نموذجية يكون فيها استخدام GenUI مبرَّرًا فعلًا: حين ينبغي أن يعيش ناتج التوليد كعنصر قابل للتحرير، وحين يحتاج الوكيل إلى جمع بيانات منظّمة عبر نموذج إدخال، وحين يكون عرض الإجابة بصريًا أفضل من فقرات النص، وحين يحتاج المستخدم إلى التنقل بين عدة خيارات عُثر عليها. والفكرة هنا ليست جعل الواجهة أكثر إبهارًا، بل تخفيف العبء الذهني الزائد وتسريع العمل مع الإجابة.

ثلاثة نماذج للبناء

يستعرض الكاتب ثلاثة مناهج معمارية، ولكل منها توازنه الخاص بين حرية النموذج وجودة تجربة الاستخدام ومخاطر المنتج. وأوضح الطرق هو أن يولّد النموذج HTML ثم يُعرض فورًا في المتصفح. هذا سريع في النماذج الأولية، لكنه هش في بيئة الإنتاج: فالنموذج يكسر نظام التصميم بسهولة، ويختلق سمات (attributes) غير موجودة، ويفتح أسئلة إضافية تتعلق بالأمان.

• توليد HTML — أقصى حرية للنموذج وأدنى سيطرة لفريق المنتج.
• النهج التصريحي — يصف الوكيل الواجهة عبر JSON وقاموس مكونات، ويعرضها العميل ضمن حزمة واجهة المستخدم (UI-kit) الخاصة به.
• اختيار مكوّن جاهز — لا يبني الوكيل الواجهة، بل يضع البيانات في بطاقات ورسوم ونماذج إدخال مُعدّة مسبقًا.

الطريق الأوسط هنا هو البناء التصريحي، حيث لا يكتب الوكيل الشيفرة مباشرة، بل يعمل مُركِّبًا من عناصر ذرّية. ويشير المقال إلى أن هذا النهج يُضفي عليه بروتوكول A2UI من Google طابعًا رسميًا، وقد نُشر في ديسمبر 2025. أما أكثر الخيارات قابلية للضبط فهو مكتبة المكونات الجاهزة: حرية النموذج فيها أقل، لكن الواجهة تبقى قابلة للتنبؤ. هذا النهج أقل ملاءمة لعدد لا نهائي من السيناريوهات، لكنه يعمل على أفضل وجه حيث تتقدم تجربة الاستخدام على الارتجال.

لماذا وقع الاختيار على Tambo

ترتبط الحالة العملية في المقال بمساعد ذكاء اصطناعي لتحليلات التسويق. في منتج كهذا توجد منطقة عمل فيها جداول وشرائح بيانات يحلل المستخدم من خلالها المعطيات، وتوجد دردشة مع وكيل يساعد في استخراج الأفكار التحليلية. المشكلة أن من المفيد للوكيل عرض رسوم مصغّرة وبطاقات وملخصات، لكن لا يجوز تركه يعيد بناء منطقة العمل الرئيسية كما يشاء. فهي في المنتج التحليلي العنصر الأهم، وأي ديناميكية زائدة فيها تضرّ ولا تنفع.

وفي النهاية استقرت الكاتبة على Tambo، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لـ React يعمل بنموذج المكونات الجاهزة، ويضيف دورة الحياة والحالات وربطًا ثنائي الاتجاه بين الواجهة والوكيل عبر AG-UI. تُسجَّل المكونات مع أوصافها ومخططات Zod لخصائصها (props)، ثم يختار الوكيل ما يعرضه، ويستطيع بث البيانات إلى المكوّن في الزمن الفعلي. وتبقى منطقة العمل في هذا التصميم ثابتة ومُعدّة مسبقًا، بينما تعيش جميع العناصر التوليدية، من رسوم وبطاقات وملخصات سريعة، داخل الدردشة دون أن تفسد تجربة الاستخدام الأساسية.

ماذا يعني ذلك

لم يعد Generative UI مجرد تجربة للعروض التوضيحية، بل أصبح طبقة تطبيقية في منتجات الذكاء الاصطناعي. والخلاصة بسيطة: ينبغي ألا تختار الإطار الأكثر رواجًا، بل درجة الحرية التي أنت مستعد لمنحها للنموذج دون الإضرار بالواجهة والأمان ومنطق عمل المستخدم.