چرا همه درباره «عاملهای هوش مصنوعی» صحبت میکنند؟

نگاهی به سازوکار عاملهای هوش مصنوعی: چیستند، چه میکنند و چرا دنیای هوش مصنوعی را متحول خواهند ساخت.  

میگویند سال ۲۰۲۵، سال «عاملهای هوش مصنوعی» خواهد بود. اگر اخیراً حتی برای چند دقیقه آنلاین بوده باشید (خصوصاً در ایکس/توییتر)، احتمالاً به این اصطلاح برخوردهاید. شاید دیده اید که کوین ویل، مدیر ارشد محصول OpenAI، در مجمع داووس از سال ۲۰۲۵ به عنوان «سال عاملها» نام برد یا مارک زاکربرگ در مورد مهندسان هوش مصنوعی صحبت کرد.  

به نظر میرسد این مفهوم، تحول بزرگ بعدی است—جانشینی برای چت‌بات‌هایی که به آنها عادت کرده‌ایم.  

اما تفاوت واقعی چیست و چرا باید برایتان مهم باشد؟ بیایید از شلوغی‌ها عبور کنیم و بفهمیم این عاملها دقیقاً چه هستند، چه کاری انجام میدهند و چطور ممکن است روش انجام کارهایمان را تغییر دهند.  

عاملهای هوش مصنوعی چیستند؟ (اجراکننده، نه فقط حرف‌زن)

به زبان ساده، عاملهای هوش مصنوعی سیستم هایی هستند که برای انجام اقدامات و تکمیل وظایف به صورت خودکار و در راستای هدفی که شما تعیین میکنید، طراحی شدهاند.  

یک چت‌بات معمولی—مثل ChatGPT، Claude یا Gemini—در درجه‌اول یک پاسخ‌دهنده است. شما سوالی می پرسید، چت بات پردازش می کند و متنی، کد یا تصویری به شما برمی‌گرداند. این ابزارها برای تولید محتوا و پاسخ به سؤالات عالی هستند، اما عمدتاً منتظر دستور بعدی شما میمانند.  

اما یک عامل هوش مصنوعی میخواهد یک اجرا کننده باشد. به جای اینکه فقط به شما بگوید چگونه کاری را انجام دهید، سعی میکند آن را برای شما انجام دهد.  

این یعنی برنامه ریزی، استفاده از ابزارها و تعامل با دنیای دیجیتال، تقریباً شبیه آنچه یک انسان انجام میدهد.  

مثلاً اگر به آن بگویید:  

«سه فست فود با بهترین امتیاز نزدیک من که برای دو نفر ساعت ۷ شب امروز جا دارند را پیدا کن و ارزان‌ترینشان را رزرو کن»…  

عامل هوش مصنوعی معمولاً در یک حلقه کاری عمل میکند:  

۱. فکر/برنامه ریزی: مراحل لازم برای رسیدن به هدف را مشخص می کند، مثلاً «اول، فست فودها نزدیک را پیدا کن».  

۲. اقدام: از یک ابزار استفاده میکند یا اقدامی انجام میدهد (مثل جستجوی اینترنتی).  

۳. مشاهده: نتیجه را بررسی میکند—مثلاً «لیستی دریافت کردم، باید امتیازها و موجودی را چک کنم».  

۴. دوباره فکر کردن: بر اساس مشاهده، قدم بعدی را تصمیم می گیرد—مثلاً «لیست را فیلتر کن، سایت‌های رزرو را برای ساعت ۷ چک کن».  

این حلقه تا رسیدن به هدف ادامه می یابد. نمونه‌های اولیه این فناوری هم اکنون در حال آزمایش هستند:  

– OpenAI در حال تست بتای Operator است که میتواند در وبسایت‌ها حرکت کند و رزرو یا خرید انجام دهد.  

– Claude از Anthropic حالت «استفاده از کامپیوتر» دارد که به آن اجازه میدهد با یک صفحه مجازی تعامل کند.  

این فناوری هنوز کامل نیست—خیلی هم دور از کامل بودن است—اما ایده اصلی، تغییر هوش مصنوعی از پاسخگویی منفعل به اجرای فعال است.  

عاملهای هوش مصنوعی در مقابل گردش های کاری هوش مصنوعی  

پس عاملها کاری را انجام می دهند. اما شاید بپرسید: «الان هم خیلی از ابزارها کارها را خودکار میکنند و بسیاری از آنها در این فرآیند از هوش مصنوعی استفاده می کنند.» درست است. بسیاری از سیستم‌های فعلی چیزی هستند که ما گردش کار هوش مصنوعی می نامیم.  

مثلاً فرض کنید یک اتوماسیون تنظیم کرده‌اید که بررسی محصولات را تحلیل میکند و هر روز گزارشی برایتان ایمیل می‌کند.  

در چنین گردش کاری، شما دنباله‌ای ثابت از مراحل را تعریف میکنید:  

گرفتن نظرات -> استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات -> فرمت‌بندی گزارش -> ارسال ایمیل.  

این یک مسیر ثابت است. اگر یک مرحله شکست بخورد (مثلاً قالب سایت بررسی‌ها تغییر کند)، کل گردش کار معمولاً متوقف میشود.  

این یک اتوماسیون هوشمند است، اما بر اساس اسکریپت شما پیش میرود.  

اما عاملهای واقعی هوش مصنوعی در یک اسکریپت قفل نشده اند. آنها از یک حلقه انعطاف‌پذیر فکر -> اقدام -> مشاهده -> تطبیق استفاده میکنند. یعنی یک برنامه میریزند، اقدامی انجام میدهند، نتیجه را می بینند و—از همه مهم تر—از استدلال خود برای تصمیم‌گیری درباره بهترین قدم بعدی استفاده میکنند.  

اگر یک روش جواب ندهد، عامل ممکن است کاملاً ابزار یا استراتژی متفاوتی را امتحان کند.  

مشکل بزرگ: مسئله «زمینه»  

عاملهای هوش مصنوعی در تئوری عالی به نظر می رسند. پس چرا هنوز زندگی دیجیتال ما را مدیریت نمی کنند؟ پاسخ یک کلمه است: زمینه (Context).  

به این فکر کنید: یک دستیار چقدر میتواند مفید باشد اگر هیچ چیزی درباره شما یا کار مورد نظر نداند؟ یک عامل چطور می تواند بهترین سفر آخر هفته را رزرو کند بدون اینکه بودجه شما، همراهانتان یا حتی نفرت شما از فرش‌های پشمی پررنگ و لعاب را بداند؟  

یک هوش مصنوعی برای عملکرد مؤثر باید دنیای شما را درک کند—هوش عمومی به تنهایی کافی نیست.  

بدون راهنمایی مشخص، عامل به صورت کلی عمل می کند یا فرضیاتی می سازد که ممکن است از نظر فنی درست باشند، اما در عمل بی‌فایده یا اشتباه باشند. تیم Lindy AI متوجه شد که تعیین محدودیت‌ها و داده‌های خاص اغلب مؤثرتر از استفاده از یک مدل هوش مصنوعی قوی‌تر است.  

چالش‌های اصلی توسعه‌دهندگان عاملها:  

• دسترسی ایمن: عاملها چطور می توانند به داده‌های شخصی یا شرکتی (مثل ایمیل‌ها، فایل ها) به صورت امن دسترسی پیدا کنند؟  
• فیلتر کردن مرتبط‌ترین اطلاعات: عامل چطور می تواند مربوط‌ترین بخش از انبوه اطلاعات را برای کار فعلی شناسایی کند؟  
• تازگی و دقت داده: چطور زمینه به‌روز و تایید شده نگه داشته می شود؟  

یک راه‌حل امیدوارکننده، توسعه پروتکل‌های زمینه مدل (MCPs) است، مثل استانداردی که Anthropic و دیگران در حال بررسی آن هستند. هدف MCPها ایجاد یک روش استاندارد و ایمن برای به‌اشتراک‌گذاری فقط زمینه لازم با عامل برای یک کار خاص است، نه دسترسی کامل. مثل این است که به جای دادن کلید اصلی، یک کارت دسترسی موقت و وظیفه‌محور به عامل بدهید.  

عاملها در عمل  

پس این عامل‌ها در دنیای واقعی چطور عمل میکنند؟ هنوز در مراحل اولیه است، اما ابزارهای موجود نشان می دهند که این دستیارهای هوش مصنوعی چطور ممکن است وظایف واقعی را مدیریت کنند. در اینجا چند مثال بر اساس ابزارهای موجود آورده شده است:  

۱. انجام تحقیقات و وظایف چندمرحله‌ای (مثال: Manus AI)  

عامل هایی مثل Manus AI می خواهند اجراکننده‌های همه‌کاره باشند—قادر به مدیریت پروژه‌های پیچیده شامل تحقیق، تحلیل و حتی کدنویسی، با استفاده از یک محیط مجازی امن.  

– وظیفه: در یک کارگاه اخیر، Ben از Manus خواست تا بازار سهام را در ۶-۸ ماه گذشته بررسی کند و ببیند آیا اخبار خاصی قبل از رشد یا سقوط بزرگ بازار منتشر شده‌اند.  

– نحوه کار عامل: Manus از مرورگر داخلی خود برای یافتن داده‌های قدیمی بازار سهام استفاده کرد تا نوسانات بزرگ را شناسایی کند. سپس، در آرشیو خبری آنلاین جستجو کرد تا ببیند چه خبرهایی دقیقاً قبل از این نوسانات منتشر شده بودند. ارتباطات را پیدا کرد (مثلاً متوجه شد اخبار مربوط به تغییرات سیاست دولت اغلب قبل از سقوط بازار می‌آیند) و همه یافته‌ها را در یک گزارش ساده جمع‌بندی کرد.  

۲. استفاده از پروتکل‌های زمینه مدل (MCPs)  

هرچند MCPها ابزار مستقل نیستند، اما به یک استاندارد برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) به برنامه‌های خارجی تبدیل شده‌اند و گامی بزرگ در توسعه عاملهای هوش مصنوعی هستند.  

– وظیفه: ارائه پشتیبانی مشتری با اشراف به کسب و کار  

– نحوه کار عامل با MCP: یک عامل پشتیبانی میتواند از MCP برای دسترسی ایمن به Salesforce (تاریخچه خرید)، Slack (یادداشت‌های مربوط به مشکلات مشابه) و Google Drive (راهنمای محصول) استفاده کند تا پاسخی دقیق و آگاهانه ارائه دهد.  

۳. خودکارسازی فرآیندهای تکراری کسب‌وکار (مثال: Lindy)  

پلتفرم‌هایی مثل Lindy و Gumloop به کاربران اجازه میدهند دستیارهای هوش مصنوعی تخصصی «Lindies» بسازند و آنها را به هزاران برنامه دیگر متصل کنند. این پلتفرم‌ها به تدریج قابلیت‌های عامل‌گونه، مثل حلقه‌های خودکار، را اضافه می‌کنند.  

– وظیفه: جستجوی فروش و ارتباط با مشتریان بالقوه در مقیاس بزرگ  

– نحوه کار عامل: با قابلیت‌های حلقه‌ای Lindy، یک دستیار می تواند لیست بزرگی از مشتریان بالقوه را مدیریت کند—برای هر کدام تحقیق کند، جزئیات را در CRM بررسی کند، یک ایمیل شخصی‌سازی شده بنویسد و ارسال کند، و این کار را برای کل لیست تکرار کند.  

این مثال‌ها نشان میدهند که فناوری به کدام سمت می رود. هوش مصنوعی دیگر فقط برای پاسخ به سؤالات نیست—حالا می تواند با برنامه ریزی، اقدام و یافتن اطلاعات مورد نیاز، وظایف پیچیده را مدیریت کند. هرچند هنوز در حال رشد است، این یک تغییر بزرگ به سمت هوش مصنوعی به عنوان یک کمک‌کننده فعال در انجام کارهاست.