أداة جديدة تُظهر تتبعات استخدام المتصفح لوكيلات الذكاء الاصطناعي للمطورين

منظور جديد على وكيلات الذكاء الاصطناعي

لقد أحدث التطور السريع لـ وكيلات LLM حدودًا جديدة في تصحيح أخطاء البرمجيات. مع قيام هذه الوكيلات بأداء مهام معقدة بشكل متزايد، أصبح فهم المكان والسبب الدقيق لفشلها عقبة كبيرة للمطورين. غالبًا ما تفشل طرق جمع ملاحظات المستخدمين التقليدية، مما يترك المهندسين يحثون عبر جبال البيانات دون توجيه واضح.

لسد هذه الفجوة، قدم جاستن، المطور وراء محرك البحث بالذكاء الاصطناعي الشهير فيند، أداة تصور جديدة. تهدف هذه المبادرة إلى إضفاء الوضوح على العمليات الداخلية الغامضة لوكيلات استخدام المتصفح، وتقديم طريقة منظمة لتحليل سلوكها وتحديد الأخطاء بدقة.

سابقة فيند

بدأ رحلة جاستن في تصحيح أخطاء الوكيلات مع التحديات التي واجهها أثناء بناء فيند. معالجت المنصة حجمًا كبيرًا من عمليات البحث اليومية، ومع ذلك، واجهت صعوبة في الحصول على ملاحظات قابلة للتنفيذ من قاعدة مستخدميها. أقل من 1% من المستخدمين قدموا ملاحظات صريحة حول نتائج البحث السيئة، مما خلق نقطة عمياء في عملية التطوير.

أدى هذا النقص في المدخلات المباشرة إلى اعتماد الفريق على طريقتين غير فعالتين: التحقيق اليدوي في سجلات البحث أو إجراء تحسينات عريضة للنظام على أمل الحصول على أفضل النتائج. أبرزت هذه التجربة حاجة حيوية لأدوات تشخيص أفضل، وهي درس يؤثر مباشرة على المشروع الحالي.

• الحجم العالي لعمليات البحث اليومية على فيند
• معدل ملاحظات المستخدمين أقل من 1%
• الاعتماد على التحليل اليدوي للسجلات
• الصعوبة في استهداف تحسينات النظام

تعقيد التوسع

إذا كان تصحيح أخطاء استعلامات البحث القياسية صعبًا، فإن إدارة وكيلات استخدام المتصفح تشكل تحديًا أكبر بكثير. تعمل هذه الوكيلات مع تتبعات أطول وأكثر تعقيدًا بشكل كبير من استعلامات البحث البسيطة. الحجم الهائل من البيانات التي تنتجها جلسة وكيل واحدة يجعل المراجعة اليدوية مهمة تستغرق وقتًا طويلاً وغير عملية غالبًا لفرق التطوير.

إدراكًا من أن هذه المشكلة لا تزداد إلا مع التوسع، يبني جاستن أداة مصممة خصيصًا لتحليل مخرجات LLM مباشرة. الهدف هو مساعدة مطوري تطبيقات ووكيلات LLM على فهم المكان والسبب الدقيق لتعطل الأمور، وتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

عرض التتبعات

لإظهار المفهوم، تم نشر عرض توضيحي مباشر باستخدام تتبعات استخدام المتصفح لوكيلات الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بواسطة GPT-5. تستضيف الأداة على Vercel وتوفر واجهة مرئية لاستكشاف سلوك هذه الوكيلات المعقدة. على الرغم من وصف المشروع بأنه في مراحله الأولى، إلا أنه يمثل خطوة ملموسة نحو حل مشكلة الرؤية في تطوير وكيلات الذكاء الاصطناعي.

"لقد قمت بجمع عرض توضيحي باستخدام تتبعات استخدام المتصفح لوكيلات الذكاء الاصطناعي (gpt-5)."

التركيز الحالي هو على جمع الملاحظات من مجتمع المطورين لتحسين قدرات الأداة وتجربة المستخدم.

خارطة الطريق المستقبلية

رؤية الأداة تمتد أبعد من العرض التوضيحي الحالي. من المتوقع أن تتضمن التكرارات المستقبلية ميزات مثل الاستعلام المباشر عن الأخطاء السابقة للوكيلات الجارية حاليًا، مما يسمح بتصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يتم استكشاف دمج نماذج التفضيل لتوسيع بيانات الإشارات النادرة، مما يعزز دقة الأداة التشخيصية بشكل أكبر.

يبحث جاستن بنشاط عن الملاحظات حول العرض التوضيحي الحالي ومهتم بالاتصال بالفرق التي تبني وكيلات وتولد 10,000+ تتبع يوميًا. سيوفر هذا التعاون النطاق اللازم لاختبار الأداة على نطاق واسع وتسريع تطويرها.

النظر إلى الأمام

يُمثل إدخال أداة التصور هذه تطورًا واعدًا في بيئة وكيلات الذكاء الاصطناعي. من خلال معالجة التحدي الأساسي لتحليل التتبعات، لديها القدرة على تسريع تصحيح الأخطاء وتحسين تطبيقات LLM المعقدة بشكل كبير.

مع تطور المشروع من عرض توضيحي إلى منصة أكثر قوة، يمكن أن تصبح أداة أساسية للمطورين الذين يتعاملون مع تعقيدات الوكيلات المستقلة. ستكون ملاحظات المجتمع حاسمة في تشكيل شكلها النهائي.