من هندسة الأوامر إلى هندسة الحلقات

هناك مفهوم يزداد شعبية مؤخرًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي بوادي السيليكون: هندسة الحلقات (Loop Engineering).

خلال السنوات القليلة الماضية، كان الكثير من الحديث عن البناء بالذكاء الاصطناعي يدور حول هندسة الأوامر (Prompt Engineering): كيف نعطي الذكاء الاصطناعي تعليمات أفضل لينتج إجابة أفضل؟

لكن مع انتقال الذكاء الاصطناعي من الإجابة عن الأسئلة إلى أداء العمل فعليًا، تتغيّر المشكلة.

الأمر الممتاز يمكن أن ينتج إجابة ممتازة. لكن العمل التجاري الحقيقي نادرًا ما ينتهي من محاولة واحدة.

تجرّب شيئًا. تقيّم النتيجة. تكتشف ما ينقص. تعدّل المقاربة. تحاول مجددًا — حتى تبلغ النتيجة هدفًا محددًا بوضوح.

هذه هي الفكرة وراء هندسة الحلقات.

وقد كنت أفكر كثيرًا في كيفية إدخال هذه الفكرة إلى Snappy.

لنأخذ Snappy Front Desk مثالًا.

تخيّل أن صاحب مشروع صغير يقول لـSnappy:

«أريد أن أجد مجموعة من العملاء المحتملين الذين يمكنني التواصل معهم.»

قد يقترح مساعد ذكاء اصطناعي تقليدي جمهورًا مستهدفًا، أو يولّد بعض استعلامات البحث، أو يعيد قائمة من العملاء المحتملين.

مفيد — لكن هذا لا يزال مجرد إجابة.

ما نريد أن يفعله Snappy مختلف.

يمكن لـSnappy أولًا أن يترجم فكرة رائد الأعمال إلى ملف تعريف للعميل المحتمل ويقترح استراتيجية للعثور على هؤلاء الأشخاص. ثم يمكنه تنفيذ الجولة الأولى من عمليات البحث وفحص النتائج.

لكن النتيجة الأولى ليست النهاية.

قبل أن تبدأ العملية، يحدد Snappy هدف قبول واضحًا: كيف يبدو العميل المحتمل المؤهل فعلًا؟ ما المعلومات التي يجب توفرها؟ ما مدى الصلة الذي ينبغي أن يكون عليه هؤلاء العملاء؟ هل هذه المجموعة مركّزة وقابلة للوصول بما يكفي لتصبح حملة حقيقية؟

ثم تبدأ الحلقة.

ابحث ← قيّم ← حدّد ما الخطأ ← عدّل الاستراتيجية ← ابحث مجددًا ← قيّم مجددًا.

الهدف ليس إنتاج نتيجة بحث.

الهدف هو إنتاج استراتيجية تعمل فعلًا في النهاية.

وبمجرد أن تجتاز تلك الاستراتيجية معايير القبول، تصبح قابلة لإعادة الاستخدام. يمكن لـSnappy استخدامها لتحديد العملاء المؤهلين باستمرار وتحويل الفكرة الأولية لرائد الأعمال إلى حملة تواصل قابلة للتنفيذ.

هذا التمييز مهم بالنسبة لي.

لأن مستخدمينا لا ينبغي أن يحتاجوا أبدًا إلى تعلّم هندسة الحلقات.

تمامًا كما لم يكن ينبغي أن يصبحوا خبراء في هندسة الأوامر.

لا ينبغي لصاحب مشروع صغير أن يفهم بنية الوكلاء أو حلقات التقييم أو هندسة السياق أو توجيه النماذج أو كيفية بناء سير عمل ذكاء اصطناعي.

ينبغي أن يكون قادرًا ببساطة على أن يقول:

«هؤلاء هم العملاء الذين أريد أن أجدهم.»

وعلى Snappy أن يكتشف كيف يصل إلى هناك.

أعتقد أن هذا يمثل شيئًا أوسع حول ما نحاول بناءه في SnapLedger.

الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة لا تصدق. كل بضعة أشهر تظهر أفكار جديدة من وادي السيليكون — من هندسة الأوامر إلى هندسة السياق، وسير العمل الوكيل، والآن هندسة الحلقات. اليوم، تُناقَش هذه الأفكار في الغالب بين باحثي الذكاء الاصطناعي والمهندسين والمؤسسين والشركات التقنية المتقدمة.

لكنها لا ينبغي أن تبقى هناك.

ينبغي أن يستفيد في النهاية مصنّع أثاث في دبي، أو مستقل في فرنسا، أو شركة تجارية من خمسة أشخاص من التقدم نفسه تمامًا — دون أن يضطروا لفهم أيٍّ منها.

هذا جزء من عمل SnapLedger.

نريد أن نمتص باستمرار أفضل الأفكار الناشئة من حدود الذكاء الاصطناعي، ونهندسها داخل Snappy، ونجعلها بهدوء متاحة لرواد الأعمال العاديين.

التعقيد ينبغي أن يكون داخل المنتج، لا أن يُطالَب به المستخدم.

ربما يكون هذا أحد أكثر الأشياء إثارة في بناء برمجيات الذكاء الاصطناعي اليوم.

الحدود تتحرك بسرعة مذهلة.

وعملنا هو التأكد من أن الشركات الصغيرة تستطيع التحرك معها.

رائد الأعمال يحدد الهدف.

وSnappy يبني الحلقة.

ومعًا، يصلان إلى النتيجة.