باختصار
الموديل نادرًا ما يكون نقطة الضعف. النظام حوله هو المشكلة. أسوأ الأعطال صامتة، فابنِ بحيث ترى كل شيء، واطلب الدليل لا التقارير، وافرض الحدود خارج الموديل، وأبقِ القرارات الصعبة عند البشر.
في هذه الصفحة
أبني وأشغّل Bifröst، فريقي الخاص من AI coding agents. يشتغل على برمجيات حقيقية على مدار الساعة. النسخة الأولى تعثّرت، فأوقفتها، وحلّلت ما حصل، وأعدت بناءها من الصفر.
معظم ما يُكتب عن الـ AI agents يتكلم عمّا قد يفعلونه. هذا المقال عمّا حصل عندما اعتمدت عليهم فعلًا.
Agent واحد أداة. عدة agents نظام.
Agent واحد في Terminal سهل الفهم. تراقبه، وتصحّحه، وتوقفه.
عدة agents يشتغلون معًا مشكلة من نوع مختلف. لم يعد الموضوع Prompts، بل Distributed systems: الشغل يضيع، واثنان يصطدمان، وواحد ينتظر آخر إلى الأبد. ولا يبدو أيٌّ من هذا خطيرًا. كل المؤشرات خضراء، ولا شيء يتحرك.
إذا كنت تخطط لتشغيل أكثر من agent، فخطّط لهذا. الموديل نادرًا ما يكون نقطة الضعف. النظام حوله هو المشكلة عادةً.
ما الذي تعطّل فعلًا
ثلاثة أعطال سبّبت معظم الضرر في النسخة الأولى:
- agents لا أرى ماذا يفعلون. عندما يحصل خطأ، لم أكن أعرف ماذا فعل الـ agent ولماذا بدون بحث طويل. وما لا تراه لا تستطيع أن تثق به.
- رسائل تضيع. يخبر agent آخر بشيء، ولا تصل الرسالة أبدًا. لا يظهر أي خطأ، لكن الشغل يخرج غلطًا لاحقًا.
- مهام واقفة. ينتهي الشغل في مكان لن يحرّكه منه شيء. لم يفشل، فلم ينبّه أحد. توقف فقط.
القاسم المشترك أن الثلاثة كانت صامتة. الـ Crash يُصلح في ساعة. أما التوقف الصامت فقد يكلّفك أيامًا قبل أن تلاحظه.
الإيقاف كان القرار الصحيح
أصعب قرار كان إيقاف كل شيء بدل الاستمرار في الترقيع. كل ترقيعة كانت منطقية وحدها، لكنها معًا جعلت النظام أصعب على الفهم.
فأوقفته، وراجعت ما حصل فعلًا، وأعدت بناءه على مراحل. لكل مرحلة اختبارات تُكتب أولًا، ويجب أن تثبت نفسها على النظام الحقيقي قبل أن تبدأ التالية. هذا أبطأ في كل خطوة وأسرع بكثير في المجموع، لأنني توقفت عن البناء فوق أشياء كنت أظن فقط أنها تعمل.
ماذا أقول لمن يبدأ اليوم
اطلب الدليل، لا التقارير. عندما يقول agent «خلصت، وكل الاختبارات نجحت»، فهذا كلام. غالبًا صادق، وأحيانًا غلط. اجعل الدليل هو الناتج: نتيجة الاختبار الحقيقية، والرد الحقيقي من النظام المباشر. هذه العادة وحدها تكشف مشاكل أكثر من أي شيء آخر.
ضع جدرانًا، لا تعليمات. «رجاءً لا تلمس Production» طلب. أما صلاحية لا يملكها الـ agent فهي ضمانة. حدّد ما لا يستطيع كل agent أن يفعله، وافرضه خارج الموديل.
أبقِ القرارات المهمة عند البشر. الـ agents جيدون في التنفيذ. أما نطاق العمل، والاتجاه، وكل ما يصعب الرجوع عنه، فيبقى عند شخص. وأين ترسم هذا الخط هو أهم قرار تصميمي ستأخذه.
توقّع أن الذاكرة تنفد. الـ agents الذين يشتغلون طويلًا ينسون. كل ما يجب أن يبقى مكانه في مكان ثابت، لا في محادثة قد تُلخَّص وتضيع تفاصيلها.
راجع بعين جديدة. الـ agent الذي يراجع شغله يميل إلى الموافقة على نفسه. مراجع منفصل لم يرَ الكود وهو يُكتب يجد أكثر بكثير.
فحص الجاهزية
هل تستطيع أن تترك الـ agents شغّالين وحدهم؟
اختر ما هو صحيح اليوم، لا ما تخطط لإضافته.
ابدأ بالاختيار
0/9
كن صريحًا: احسب فقط ما يعمل اليوم فعلًا.
هل هذا يلغي المهندسين؟
ليس مما رأيته. هو يغيّر طبيعة الشغل. أقضي وقتًا أقل في الكتابة، ووقتًا أكثر في تحديد ما يجب أن يوجد، والتأكد من أنه صحيح، وتصميم النظام الذي ينجز الشغل. تحتاج إلى خبرة هندسية أكثر لتشغيل هذا جيدًا، لا أقل، لأن الأخطاء تأتي الآن أسرع وبثقة أكبر.
ما يتغيّر فعلًا هو الحجم. مهندس واحد يشغّل agents جيدًا يستطيع اليوم أن ينجز ما كان يحتاج إلى فريق صغير. وهكذا أستطيع أن أبني Helm، وأديره لأكثر من 10 شركات تدفع، وأسلّم شغل العملاء أيضًا.
إذا أردت أن تعرف أكثر كيف أشتغل مع الموديلات والـ harnesses، فكتبت عن ذلك في صفحة الـ AI.
بقلم خالد جمال
مهندس برمجيات من بيروت، معروف أونلاين باسم Dequavious، ومؤسس Helm. أبني منصات SaaS وAI agents وتطبيقات ديسكتوب ومواقع للعملاء، من الفكرة حتى الإطلاق.
