معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم معطوبون جوهريًا بطريقة حاسمة واحدة—إنهم ينسون كل شيء. بعد كل جلسة، تختفي سياقاتهم، والسلوكيات المكتسبة، والتعديلات الخاصة بالمستخدم، مما يجبرهم على البدء من الصفر في كل مرة. هذه الحالة غير المحفوظة هي عقبة صامتة في سباق بناء مساعدين ذاتيين ومفيدين على السلسلة. وقد ركزت DWF Ventures الآن على حل، مشيرةً إلى إطار عمل Hermes المفتوح المصدر من Nous Research، الذي يهاجم مباشرة مشكلة الذاكرة، وفقًا لـ التقرير الأصلي من WuBlockchain.
تُجادل ملاحظة DWF أن هيرميس يبرز لأنه ليس مجرد أداة أتمتة لمرة واحدة. يُقدّم الإطار ذاكرة دائمة تحافظ على تفاعلات المستخدمين والجلسات والتفضيلات المكتسبة عبر الزمن. ويُدمج هذا مع نظام مهارات تلقائي يوسع قدرات الوكيل بشكل عضوي، وملفات مستخدمين تربط الذاكرة بهوية ثابتة. حلقة تحسين ذاتي تُحسّن باستمرار ما يعرفه الوكيل، مما يزيد من فائدته بشكل مركب بدلاً من إعادة الضبط في كل دورة. بالنسبة لقطاع غمر السوق بملفات دردشة ووكلاء واجهات برمجة تطبيقات رفيعة، فإن هذا التصميم يمثل تحولاً بنيوياً نحو ذكاء دائم ومتراكم.
لماذا أصبح الوكلاء العديمو الدولة هم القاعدة
الهياكل بدون حالة رخيصة وسهلة. فهي مصممة للتوسع وتجنب تخزين بيانات المستخدم الحساسة. وكان هذا منطقيًا للروبوتات الأولى للتداول في العملات المشفرة والمساعدين البسيطين على Discord الذين كانوا بحاجة فقط إلى إرسال تنبيهات أو معالجة أمر واحد. مع بدء وكلاء الذكاء الاصطناعي في إدارة مهام أكثر تعقيدًا—تفسير مراكز DeFi، وتنفيذ عمليات متعددة الخطوات عبر السلاسل، أو التعلم من مصادر البيانات على السلسلة—يصبح غياب الذاكرة عبئًا. التكرار يقتل الكفاءة، وغياب التخصيص يضعف الثقة. يشير إطار عمل DWF إلى أنهم ينظرون أبعد من الهوس نحو البنية التحتية التي يمكنها البقاء أمام تفاعل مستخدم مستمر، وليس فقط الأداء الجيد في العروض التوضيحية.
يتماشى هذا التوجه نحو الوكلاء ذوي الحالة والوعي بالذاكرة مع الحركة الأوسع نحو بنية تحتية موزعة للذكاء الاصطناعي. لقد بدأت المشاريع في ربط طبقات الحوسبة والتخزين والتدريب التي تسمح للوكلاء الذكاء الاصطناعي بالعمل دون الاعتماد على السحابات المركزية. على سبيل المثال، تُظهر شراكات الحوسبة الموزعة مثل UXLINK وعمل شبكة Origins على تطبيقات Web3 مدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع كيف يتم وضع الأساس للوكلاء الذين يحتاجون إلى حوسبة مستمرة. وتساهم هيرميس في هذا من خلال الاعتماد على شبكة تدريب Psyche الموزعة التابعة لـ Nous، وهي طبقة توزع العبء الثقيل لتحسين النموذج.
الأمان، المفاتيح المختومة، وشبكة Psyche
الآليات الكامنة وراء ذلك لا تتعلق فقط بالذاكرة. فـ Hermes تدمج عزل الاعتماديات بحيث لا يتم خلط رموز الوصول والمفاتيح الخاصة مع طبقة الاستدلال الأساسية للوكيل. إن إخفاء الأسرار والتناوب التلقائي للمفاتيح يمنحه وضع أمان أقرب إلى نظام التخزين المركزي منه إلى روبوت تجريبي نموذجي. هذا التصميم مهم لأن الوكلاء ذوي الحالة التي تحتفظ ببيانات اعتماد المستخدم تصبح أهدافًا ذات قيمة عالية. إن دمج هذه الميزات مع Psyche — شبكة تدريب لامركزية — يعني أن النماذج نفسها تُحسَّن من خلال هيكل عقد موزع بدلاً من خادم واحد، مما يقلل من نقاط الفشل المركزية.
يتبع طلب التخزين على الوكلاء المستمرات التي تتعلم اتجاهًا معروفًا. مع تراكم النماذج للمعرفة وسجلات المستخدمين، يزداد الحاجة إلى تخزين رخيص وقابل للتحقق. وقد أدخل الاهتمام المتزايد بطبقات بيانات الذكاء الاصطناعي مشاريع مثل Filecoin في النقاش حول حلول تخزين لامركزية مصممة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. قد لا يعمل هيرميس على تخزين على السلسلة مباشرة، لكن الحلقة الذاتية التحسينية التي يعتمد عليها سيُجبرها حتمًا على السحب من البيئات اللامركزية والدفع إليها إذا ما توسّع لحالات استخدام Web3.
حيث الميزة ليست مضمونة
تُقارن DWF صراحةً بين Hermes وClaude Code وOpenAI Codex، وتجادل أن قوتهما في توليد الكود في اللحظة لا تتحول إلى قدرة متراكمة على مدار أسابيع من الاستخدام. يمكن لوكيل بلا حالة أن يُنتج مراجعة مثالية للعقد الذكي يومًا واحدًا ثم ينسى سياق المشروع بالكامل في اليوم التالي. يتميّز Hermes بقدرته على تراكم التجارب. هذا حواجز حقيقية إذا تم التنفيذ بسلاسة، لكنه يتطلب أيضًا من المستخدمين الالتزام ببيئة وكيل واحدة وطويلة الأمد، وهو ما كان السوق بطيئًا في اعتماده خارج العمليات المالية المتخصصة.
الطبيعة مفتوحة المصدر لـ Hermes تمتلك جانبين. فهي تُشجع على التدقيق الواسع والتكيف المجتمعي، مما قد يُسرّع التبني في أدوات DeFi وعمليات DAO وتحليلات NFT. في الوقت نفسه، الحفاظ على الطابع المفتوح المصدر مع الحفاظ على ميزة أمنية مقابل منافسين مغلقين المصدر وممولين جيدًا هو توازن دقيق. ما زال غير مؤكد ما إذا كان Hermes سيجذب كمية كافية من اهتمام المطورين ليصبح الهيكل الأساسي الافتراضي للوكلاء Web3 ذوي الحالة. فحدها الذاكرة لا يضمن الفائدة إذا كان جودة الاستدلال الأساسي متأخرة أو إذا بقيت التكاملات مع المحافظ وتطبيقات dApps الحالية غير سلسة. إن تركيز DWF هو إشارة إلى أن الأموال المغامرة تنتبه للهندسة، وليس فقط لأعداد المستخدمين. بالنسبة للفِرق التي تبني في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي، يصبح نموذج Hermes الآن المرجع لما يأتي بعد عصر الروبوتات الدردشية.