يشير تحليل فني جديد نشرته مؤسسة Cloud Native Computing Foundation (CNCF) إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل لن يعتمد على بنية تحتية جديدة تمامًا، ولكن على النظام البيئي السحابي الأصلي الناضج الذي يدعم بالفعل التطبيقات الموزعة الحديثة. بالاعتماد على تجربة بناء منصة للأمن السيبراني متعددة الوكلاء على Kubernetes، تؤكد المقالة أن تقنيات مثل Kubernetes وOpenTelemetry وDapr وSPIFFE وFalco وKafka وGitOps توفر بشكل جماعي العديد من القدرات التي تتطلبها أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة، بما في ذلك التنسيق وقابلية المراقبة وهوية عبء العمل والأمن والمرونة والحوكمة.
بدلاً من التعامل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي كنموذج معماري جديد تمامًا، يرى المؤلفون أن الأنظمة الوكيلة هي أنظمة موزعة بشكل أساسي مع قدرات تفكير إضافية. ومع انتقال المؤسسات إلى ما هو أبعد من مساعدي الذكاء الاصطناعي التجريبي نحو وكلاء مستقلين قادرين على استدعاء الأدوات، والتعاون مع وكلاء آخرين، واتخاذ القرارات التشغيلية، أصبحت التحديات التشغيلية مألوفة بشكل ملحوظ: تأمين الهويات، وتنسيق سير العمل طويل الأمد، وإدارة الحالة، وضمان إمكانية المراقبة، والتعافي من الإخفاقات. وفقًا لـ CNCF، هذه هي بالضبط المشكلات التي قضى النظام البيئي السحابي الأصلي العقد الماضي في حلها.
تركز المقالة على تطوير نظام أساسي أمني متعدد الوكلاء يستند إلى Kubernetes مصمم لاكتشاف تهديدات وقت التشغيل والاستجابة لها. تجمع المنصة بين العديد من التقنيات السحابية الأصلية في بنية متكاملة حيث يؤدي كل مكون دورًا متخصصًا.
بدلاً من استبدال أدوات الأمان التقليدية، يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على أساس سحابي أصلي، مما يوضح كيف يمكن توسيع المنصات التشغيلية القائمة من خلال اتخاذ قرارات ذكية بدلاً من إعادة كتابتها من الصفر.
ويرى المؤلفون أنه مع ازدياد تعقيد الأنظمة متعددة الوكلاء، أصبحت المخاوف المتعلقة بالبنية التحتية ذات أهمية متزايدة. يمكن للوكلاء التنفيذ لساعات أو أيام، والتنسيق مع العديد من الخدمات الخارجية، واستدعاء أدوات متعددة، والتعاون مع وكلاء آخرين عبر البيئات الموزعة. يوفر Kubernetes المرونة والتنسيق اللازمين لدعم أنماط التنفيذ المعقدة هذه مع الحفاظ على الاتساق التشغيلي عبر عمليات النشر المختلطة والمتعددة السحابية.
تسلط المقالة الضوء أيضًا على إمكانية الملاحظة باعتبارها أحد المتطلبات المحددة لأنظمة الذكاء الاصطناعي للإنتاج. على عكس التطبيقات التقليدية، يتخذ وكلاء الذكاء الاصطناعي قرارات احتمالية، ويستعينون بأدوات خارجية، ويتكيفون ديناميكيًا مع السياق المتغير، مما يزيد من صعوبة مراقبتهم واستكشاف الأخطاء وإصلاحها
أصبحت تقنيات إمكانية المراقبة السحابية الأصلية مثل OpenTelemetry ضرورية لتتبع ليس فقط تفاعلات الخدمة ولكن أيضًا مسارات التفكير واستدعاءات الأدوات وسياقات التنفيذ والتعاون متعدد الوكلاء. بدلاً من مجرد قياس زمن الوصول أو الإنتاجية، يجب أن تتطور إمكانية الملاحظة لشرح سبب وصول الوكيل إلى قرار معين وكيفية انتشار هذا القرار عبر النظام الأوسع.
الأمان هو موضوع رئيسي آخر في جميع أنحاء المقال. مع اكتساب وكلاء الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول بشكل متزايد إلى الأنظمة الحساسة وواجهات برمجة التطبيقات والعمليات التجارية، تصبح الهوية القوية لأعباء العمل ضرورية. يشير المؤلفون إلى مشاريع مثل SPIFFE وSPIRE كأمثلة لكيفية قيام أطر الهوية السحابية الأصلية بتوفير هويات يمكن التحقق منها بالتشفير لأحمال العمل المستقلة.
يتماشى هذا التركيز مع جهود الصناعة الأوسع نطاقًا لإنشاء تنفيذ موثوق لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تعكس المبادرات الأخيرة، بما في ذلك قدرات التنفيذ التي يمكن التحقق منها من Dapr 1.18 ومبادرة Akrites الأمنية من مؤسسة Linux، اعترافًا متزايدًا بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية يجب أن تكون قادرة على إثبات ليس فقط القرارات التي اتخذتها، ولكن أيضًا من اتخذها، وتحت أي سلطة، وما إذا كانت سجلات التنفيذ هذه ظلت سليمة.
تعكس المقالة اتجاهًا واضحًا بشكل متزايد عبر النظام البيئي السحابي الأصلي. يتم تكييف التقنيات التي تم إنشاؤها للخدمات الصغيرة بسرعة لتناسب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
والرسالة الأوسع هي أن الذكاء الاصطناعي الناجح يعتمد بشكل أقل على النماذج ذات القدرة المتزايدة بقدر ما يعتمد على هندسة الأنظمة المنضبطة. مع انتقال المؤسسات إلى ما هو أبعد من روبوتات الدردشة نحو سير العمل المستقل، يتحول العامل المقيد من ذكاء النموذج إلى الموثوقية التشغيلية.
