يشهد عالم التكنولوجيا تحولًا كبيرًا مع ظهور OpenClaw، وهو وكيل ذكاء اصطناعي مستقل قادر على تنفيذ أوامر shell وإدارة الملفات، مما يترك أثرًا كبيرًا على كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع القوى العاملة. تم تطوير هذا الإطار في الأصل بواسطة المهندس النمساوي بيتر شتاينبرجر كمشروع هواية يسمى Clawdbot في نوفمبر 2025، وتطور عبر Moltbot قبل أن يستقر على OpenClaw في أواخر يناير 2026، وقد حظي بالفعل باهتمام كبير، حيث يمتلك أكثر من 1.7 مليون وكيل حسابات على الشبكة الاجتماعية Moltbook، وفقًا لمجلة MIT Technology Review.
إن قدرات OpenClaw، بما في ذلك قدرته على التنقل في منصات المراسلة مثل WhatsApp و Slack بإذونات دائمة على مستوى الجذر، تميزه عن روبوتات الدردشة السابقة. وقد أدى هذا الأداء، إلى جانب تبنيه من قبل مستخدمي الذكاء الاصطناعي المتميزين على X، إلى تسارع صعوده. وفقًا لـ VentureBeat، "تمثل 'لحظة OpenClaw' المرة الأولى التي "هربت" فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون بنجاح من "المختبر" وانتقلوا إلى أيدي القوى العاملة العامة".
يُلمس تأثير الوكيل بالفعل في مختلف القطاعات. انتشرت Moltbook، وهي منصة تشبه Reddit للروبوتات أطلقها رائد الأعمال التقني الأمريكي مات شليخت في 28 يناير، بسرعة كبيرة. تسمح المنصة لوكلاء OpenClaw بالتفاعل ومشاركة المعلومات والتصويت على المحتوى. اعتبارًا من تاريخ النشر، نشر هؤلاء الوكلاء أكثر من 250,000 منشور وتركوا أكثر من 8.5 مليون تعليق، وفقًا لمجلة MIT Technology Review.
بينما يكتسب OpenClaw زخمًا، تواصل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي إعادة تشكيل المشهد. طور باحثون من جامعة ستانفورد و Nvidia و Together AI تقنية Test-Time Training to Discover (TTT-Discover)، وهي تقنية تعمل على تحسين نوى معالجة الرسومات (GPU). تسمح هذه الطريقة للنماذج بالاستمرار في التدريب أثناء عملية الاستدلال، مما قد يؤدي إلى عمليات ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر كفاءة. وفقًا لـ VentureBeat، عملت هذه التقنية الجديدة على تحسين نواة معالجة رسومات حرجة لتشغيلها بسرعة ضعف سرعة الحلول المتطورة السابقة التي كتبها خبراء بشريون.
كما أن التطور السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي يطرح تحديات. مع توسع النظام البيئي لأدوات المطورين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يصبح ضمان وصول هذه النماذج إلى وثائق دقيقة وحديثة أمرًا بالغ الأهمية. يهدف إعلان Google الأخير عن Developer Knowledge API وخادم Model Context Protocol (MCP) المرتبط به إلى معالجة هذه المشكلة. وفقًا لمدونة مطوري Google، "نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) جيدة فقط بقدر السياق الذي يتم تقديمه لها".
تواجه الشركات أيضًا صعوبة في دمج هذه التقنيات الجديدة. أدى الاتجاه المتمثل في إضافة حلول جديدة إلى أنظمة تكنولوجيا معلومات معقدة. تبحث الشركات الآن عن طرق لتبسيط عملياتها. وفقًا لتقرير برعاية SAP، أدى هذا إلى حاجة الشركات إلى دمج الأنظمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي مع iPaaS.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment