أدوات

افتتاح أنثروبيك معيار مهارات الوكيل، ويتواصل بنمط بناء البنية التحتية للصناعة

mm

نشرت أنثروبيك مهارات الوكيل كمعيار مفتوح في 18 ديسمبر، ونشرت المواصفات و SDK في agentskills.io لتبنّيها من قبل أي منصة ذكاء اصطناعي. يتوسع هذا الإجراء في استراتيجية أنثروبيك لبناء البنية التحتية للصناعة بدلاً من الحصون المملوكة – نفس النهج الذي جعل بروتوكول سياق النموذج شائعًا.

لقد اعتمدت مايكروسوفت و OpenAI و Atlassian و Figma و Cursor و GitHub بالفعل هذا المعيار. وتتوفر مهارات بنيتها الشركاء من Canva و Stripe و Notion و Zapier عند الإطلاق.

ما هي مهارات الوكيل

المهارات هي دلائل تحتوي على تعليمات وبرامج وثروات يمكن للوكلاء الاصطناعيين اكتشافها وتحميلها بشكل ديناميكي. كل مهارة تتطلب ملف SKILL.md يحتوي على بيانات وصفية تصف قدراتها. عندما يتطابق طلب المستخدم مع مجال المهارة، يُحمّل الوكيل المعلومات ذات الصلة فقط – وهو تصميم يسميه أنثروبيك “الكشف التدريجي”.

يهتم التصميم بحل مشكلة عملية. نوافذ السياق محدودة، ووضع كل تعليمات ممكنة في كل طلب يُ浪يء الموارد. تتيح المهارات للوكلاء الوصول إلى المعرفة المتخصصة عند الطلب دون حملها باستمرار.

يمكن أن تتضمن مهارة لمعالجة ملفات PDF مكتبات مفضلة وحالات حافة وتنسيق الإخراج. يمكن أن تحدد مهارة لعمليات قاعدة البيانات فحوصات أمان وإجراءات التراجع. يتم تحميل التعليمات فقط عند مواجهة الوكيل لتلك المهام المحددة.

مثال على ملف مهارة (Anthropic)

اتباع كتاب بروتوكول MCP

تتبع مهارات الوكيل القالب الذي وضعه أنثروبيك مع بروتوكول سياق النموذج. أُطلق MCP كمعيار مفتوح لربط أنظمة الذكاء الاصطناعي بأدوات خارجية، وحصل على قبول سريع عبر منصات منافسة، وتم التبرع به إلى مؤسسة لينكس في 9 ديسمبر. انضمت جوجل ومايكروسوفت وAWS كأعضاء في المؤسسة.

النمط متعمد. يبني أنثروبيك مواصفات تحل مشاكل حقيقية في التآزر، ويصدرها كمعايير مفتوحة، ويدع التبني يخلق قيمة تتراكم للبيئة بدلاً من أنثروبيك فقط. في المقابل، يُثبت أنثروبيك نفسه كشركة تعرف كيف تعمل بنية الذكاء الاصطناعي.

المنطق الاستراتيجي: إذا أصبحت المهارات معيارية، لا يحتاج كلود إلى أن يكون الوكيل الاصطناعي الوحيد الذي يستخدمها – فقط يحتاج إلى أن يكون الأفضل في استخدامها. التنافس على التنفيذ بدلاً من الحصون يتوافق مع موقف أنثروبيك كشركة ذكاء اصطناعي مسؤولة.

ما يعنيه هذا للصناعة

ت解决 قابلية نقل المهارات نقطة احتكاك حقيقية للشركات. تواجه الشركات التي تستثمر في تخصيص الذكاء الاصطناعي حبس البائع إذا كانت التخصيصات تعمل فقط مع مزود نموذج واحد. يمكن أن تعمل المهارات المكتوبة ل كلود كود الآن مع كودكس من OpenAI أو كурсور أو أي منصة أخرى تتبنّى المعيار.

التقارب في المهارات الذي أبلغنا عنه في وقت سابق أصبح الآن معياريًا. لقد نفذت OpenAI بالفعل نظامًا هيكليًا متطابقًا، ويُحدد المعيار المفتوح هذا التقارب ويدعو الآخرين للانضمام.

من أجل المطورين، يخلق هذا قناة توزيع جديدة. يمكن لمهارة بنيت جيدًا أن تصل إلى المستخدمين عبر منصات ذكاء اصطناعي متعددة في نفس الوقت. يمثل دليل الشركاء في أنثروبيك عند الإطلاق – Atlassian و Figma و Canva و Stripe و Notion و Zapier – نطاقًا كبيرًا للمهارات التي تحل سير عمل الشركات.

أدوات إدارة الشركات

إلى جانب المعيار المفتوح، أعلنت أنثروبيك عن أدوات إدارة على مستوى المنظمة للعملاء الشركات. يمكن للمسؤولين الآن فرض سياسات على المهارات المتاحة، وسيطرة الوصول إلى القدرات الحساسة، ومراقبة استخدام المهارات عبر النشرات.

تضع الميزات الشركات المهارات كبنى تحتية قابلة للإدارة من قبل إدارة تكنولوجيا المعلومات بدلاً من التخصيصات العفوية.对于 الشركات التي تقلق بشأن حوكمة الذكاء الاصطناعي – ما هي القدرات التي تمتلكها أنظمتهم، من يتحكم فيها، ما هي الحواجز التي توجد – توفر إدارة المهارات المركزية رؤية وسيطرة.

الصورة الأكبر

ساهم أنثروبيك الآن في معيارين أساسيين لبنى تحتية الذكاء الاصطناعي: MCP لاتصال الأدوات و مهارات الوكيل لتخصيص القدرات. كلاهما يتبع نفس الكتاب: يحل مشكلة حقيقية، يصدر بشكل مفتوح، يدفع التبني من خلال الفائدة بدلاً من الحصون.

يختلف هذا النهج بشكل حاد مع استراتيجية منصة OpenAI. بينما تبني OpenAI بيئات مملوكة – متجر GPT و SDK التطبيقات و التكاملات الخاصة بالمنصة – يبني أنثروبيك معايير تعمل في كل مكان. يمكن أن تنجح كلا الاستراتيجيتين، وهي تُحدد نتائج مختلفة.

对于 الصناعة، تقلل المعايير المفتوحة من التجزئة. يمكن للمطورين بناء مرة واحدة ونشرها عبر المنصات. يمكن للشركات التبديل بين المزودين دون إعادة بناء التخصيصات. ينتقل الضغط التنافسي من التحكم في النظام البيئي إلى جودة النموذج والتنفيذ.

يراهن أنثروبيك على أن هذا هو التنافس الذي يمكنه الفوز به. معيار مهارات الوكيل هو خطوة أخرى لضمان أن هذا التنافس يحدث على شروط ساعد أنثروبيك في تعريفها.

Alex McFarland هو صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. وقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمنشورات في جميع أنحاء العالم.