"ريد هات" توحد جهود المطورين والمشغلين لبناء مستقبل الوكلاء الذكيين عبر تحديثات رئيسية في منصة الذكاء الاصطناعي

أعلنت اليوم "ريد هات" (Red Hat)، المزود الرائد عالمياً للحلول مفتوحة المصدر، عن تحديثاتٍ رئيسية في محفظة "ريد هات للذكاء الاصطناعي"، لسد الفجوة بين التجارب الأولية للذكاء الاصطناعي والتحكم التشغيلي على مستوى الإنتاج.
وتبسط منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4" الموحدة والشاملة تطوير ونشر آليات عمل الوكلاء الذكيين، ما يتيح للمؤسسات تجاوز مرحلة المشاريع التجريبية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر بنيتها التحتية بالكامل.
وتوفر "ريد هات"، من خلال تقديم إطار عمل متسق لكل من المطورين والمشغلين، أساساً للمؤسسات لتوسيع نطاق الأنظمة المستقلة، مع الحفاظ على الحوكمة، والقدرات الأمنية، وكفاءة الأجهزة التي تتطلبها بيئات العمل الحديثة.

ما هي منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4"؟
تعد منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4" منصة شاملة توفر الأساس المعماري والأدوات التشغيلية اللازمة لتوسيع نطاق النماذج وآليات عمل الوكلاء الذكيين عبر السحابة الهجينة. ويرتكز هذا الإصدار على تقديم ميزة "النموذج كخدمة" (Model-as-a-Service)، والتي توفر واجهة موحدة ومحكمة للمطورين للوصول إلى النماذج المعتمدة، مع تمكين مسؤولي النظام من تتبع الاستهلاك وتطبيق السياسات. ويستند ذلك إلى أساس من الاستدلال الموزع (Distributed inference) عالي الأداء، المدعوم بتقنيتي (vLLM) و(llm-d)، للحفاظ على تشغيل النماذج بكفاءة وبصورةٍ مثالية عبر بيئات عمل متنوعة.
ومع تزايد الطلب على الاستدلال بسبب وكلاء الذكاء الاصطناعي، توفر "ريد هات" القدرات اللازمة للمؤسسات لنشر وإدارة الوكلاء على نطاقٍ واسع، بغض النظر عن إطار عمل الوكيل. وتدير أدوات (AgentOps) الجديدة الوكلاء من مرحلة التطوير إلى الإنتاج، عبر تتبعٍ متكامل، وقابلية للمراقبة، وهوية مشفرة، وإدارة كاملة لدورة الحياة.
وتطرح المنصة ميزة إدارة الأوامر النصية (Prompt management) للتعامل معها كأصول بيانات رئيسية، إلى جانب مركز تقييم لقياس دقة وجودة وأمان النماذج والوكلاء، في سبيل دمج بيانات المؤسسة مع النماذج والوكلاء. وتعتمد هذه القدرات على منصة (MLflow)، التي توفر تتبعاً متكاملاً للتجارب وإدارة الأصول الرقمية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي. وتمكن المنصة المستخدمين من التحقق من أمان النماذج والوكلاء من خلال اختبارات الأمان الآلية ومحاكاة الهجمات (Red-teaming)، باستخدام تقنيات من (Chatterbox Labs) ومشروع (Garak)، لضمان مسار آمن ينقل المشاريع من المرحلة التجريبية إلى الاستخدام المؤسسي الجاهز للإنتاج.

أهمية منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4"
يتطلب الانتقال من روبوتات الدردشة التجريبية إلى الأنظمة المستقلة الجاهزة للإنتاج تحولاً جذرياً في آلية تعاون فرق تكنولوجيا المعلومات. وتدرك العديد من المؤسسات اليوم الحاجة إلى التحول من مجرد "مستهلكين للرموز" (Token consumers) إلى "مقدمي رموز" (Token providers)، لضمان إدارة التكاليف بشكل أفضل ودعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة والسيادية. وتظل الفجوة بين المطورين ومسؤولي البنية التحتية تحدياً رئيسياً أمام التبني الواسع لهذه التقنيات.
وفي غياب نهج موحد ينسق بين هذين الدورين، تؤدي عوائق الوصول إلى البنية التحتية إلى إبطاء وتيرة الابتكار، في حين تتسبب حلول الذكاء الاصطناعي غير الرسمية وغير المعتمدة (Shadow AI) في ظهور مخاطر غير خاضعة للحوكمة وتكاليف غير متوقعة.
وتسهم منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4" في معالجة هذا التحدي عبر توفير أساسٍ مؤسسي متين لنشر الاستدلال والوكلاء المستقلين على نطاقٍ واسع، مع تقديم الشفافية والحوكمة اللازمتين لتلبية أعلى معايير الامتثال وإدارة المخاطر. ونظراً لعمل الوكلاء بمستوى معين من الاستقلالية، فإن الافتقار إلى الرؤية الواضحة لآلية اتخاذهم للقرارات يشكل خطراً أمنيا. وتعالج المنصة ذلك من خلال توفير البنية التحتية اللازمة لتتبع الإجراءات وخطوات التحليل المنطقي واستدعاءات الأدوات (Tool calls)، ما يتيح إمكانية التدقيق في كيفية وصول الوكيل إلى النتيجة النهائية.
وتربط المنصة الإجراءات بهوية تم التحقق منها من خلال دمج إدارة الهوية المشفرة، ما يساعد في تحديد الجهة التي نفذت المهمة. وتتضافر هذه القدرات لدعم المؤسسات في تجاوز مرحلة المشاريع التجريبية المنفصلة، والتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة مؤسسية قابلة للتطوير، ويمكن التنبؤ بنتائجها، وتخضع لمعايير المساءلة الواضحة.

تصريحات ريد هات وشركائها
قال جو فرنانديز، نائب الرئيس والمدير العام لقسم أعمال الذكاء الاصطناعي في "ريد هات": "يمثل عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل مرحلةً جديدة في تطور منصتنا، ننتقل معها من تشغيل التطبيقات التقليدية إلى تمكين الأنظمة الذكية والمستقلة ذاتياً، ونعمل على إرساء المعيار المفتوح الذي يحدد كيفية تشغيل المؤسسات لتقنيات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال توفير بنية أساسية متكاملة وموثوقة لدعم الاستدلال بالذكاء الاصطناعي والنماذج كخدمة (MaaS) وعمليات الوكلاء (AgentOps)، تمنح "ريد هات" المؤسسات الضمانات التشغيلية اللازمة للابتكار على نطاقٍ واسع، مع الحفاظ في الوقت ذاته على أعلى مستويات التحكم الصارمة".

وقالت أورفاشي تشودري، نائب رئيس إدارة المنتجات لخدمات الذكاء الاصطناعي في "كور ويف": "تستند شراكة "كور ويف" مع "ريد هات" إلى التزامٍ مشترك بالانفتاح وتوفير بنية أساسية عالية الأداء للاستدلال، تُمكّن المؤسسات من توسيع نطاق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيداً. ونجحنا معاً في تطوير مخطط لنشر حلول الاستدلال بالذكاء الاصطناعي من «ريد هات» على خدمة "كور ويف كوبرنيتس"، بما يتيح تشغيل منظومة استدلال موحدة داخل مقرات المؤسسات وفي البيئات السحابية، مع تحكمٍ قائم على نظام "كوبرنيتس" وأداء جاهز لبيئات الإنتاج. ويُمكّن هذا النهج فرق الذكاء الاصطناعي المؤسسية في القطاعات الخاضعة للتنظيم من التركيز على الأولويات الأكثر أهمية، والمتمثلة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها، بدلاً من إعادة تهيئة بنيتها التقنية مع كل بيئة جديدة".
وقال جون فانيللي، نائب الرئيس للبرمجيات المؤسسية في "إنفيديا": "يتطلب تشغيل الوكلاء المستقلين وطويلي الأمد داخل المؤسسات مستوى غير مسبوق من التحكم في البنية التحتية والأمان، بما يضمن عمليات موثوقة على نطاقٍ واسع. ويوفر "مصنع ريد هات للذكاء الاصطناعي بالتعاون مع إنفيديا" بنية أساسية موحدة ومفتوحة المصدر، تمنح المطورين وفرق التشغيل الحوكمة والثقة اللازمتين لمواكبة مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل".

أبرز النقاط
• استدلال قابل للتوسع وعالي الأداء مع وصول مُنظَّم إلى النماذج: يمثل الاستدلال عالي الكفاءة للنماذج الركيزة الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج. ومن خلال الجمع بين خادم استدلال النماذج اللغوية الكبيرة (vLLM) ومحرك الاستدلال الموزّع للنماذج اللغوية الكبيرة (llm-d) وخدمات النماذج كخدمة (MaaS)، يوفر الإصدار 3.4 من «ريد هات للذكاء الاصطناعي» أساساً موثوقاً وعالي الأداء لاستدلال النماذج، مع تبسيط الوصول المُنظَّم إليها للمستخدمين والوكلاء على حد سواء.
• عمليات وكلاء مبسطة لدورة حياة التطبيقات المستقلة: يقدّم "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4" قدرات شاملة لعمليات الوكلاء (AgentOps) تتيح تشغيل الوكلاء على نطاق واسع بكفاءة أعلى. وتشمل هذه القدرات التتبع المدمج، وإمكانية المراقبة، والتقييمات، إلى جانب إدارة هوية الوكلاء ودورة حياتهم، بما يسهّل انتقالهم بسلاسة من مرحلة التطوير إلى بيئات الإنتاج.
• ربط البيانات بالنماذج والوكلاء: تُعد البيانات المؤسسية المصدر الرئيسي الذي يغذي النماذج والوكلاء. ويضيف "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3.4" إمكانية إدارة الأوامر النصية باعتبارها أصولاً معلوماتية أساسية، إلى جانب مركز تقييمات لإدارة معايير الجودة والدقة والسلامة والمخاطر. وتعمل هذه القدرات عبر منصة (MLflow)، التي توفّر أيضاً تتبّع التجارب وإدارة الأصول بشكل متكامل لحالات استخدام الذكاء التوليدي والذكاء التنبؤي وتعلّم الآلة.
• منظومة أمن وسلامة متكاملة للنماذج والوكلاء: لضمان حماية منظومة الذكاء الاصطناعي بأكملها، تعتمد "ريد هات للذكاء الاصطناعي" نهجاً أمنياً متعدد الطبقات، يمتد من نظام التشغيل وصولاً إلى منطق الوكلاء الذكيين. ومن خلال توفير اختبارات السلامة المؤتمتة ومنهجية محاكاة الهجمات لكشف الثغرات الأمنية، تتمكّن المؤسسات من تبنّي نهج قائم على البيانات في اختيار النماذج وآليات الحماية وضبطها، بما يعزّز قدرتها على التصدي للتهديدات المتطورة التي تستهدف أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

تفاصيل موسّعة
• الاستدلال المتقدم وتحسين النماذج: يقدّم سيرفر Red Hat AI Inference إمكاناتٍ إضافية تشمل أولوية الطلبات ضمن قدرات الاستدلال الموزعة، بما يسمح بتوجيه الطلبات التي تستدعي زمن استجابة أسرع أولاً عند ارتفاع الضغط، مع إمكانية مشاركة نقطة النهاية ذاتها بين الطلبات التفاعلية وتلك التي تعمل في الخلفية. كما يوسّع الخادم نطاق عمله ليشمل خدمات Kubernetes مثل CoreWeave وAzure، ما يمنح المؤسسات قدرات استدلال موحدة عبر مختلف البيئات. وتوفّر تقنية فكّ الترميز التخميني (Speculative Decoding) المتاحة الآن على نطاقٍ عام، سرعة استجابة أعلى بمعدل يتراوح بين ضعفين إلى ثلاثة أضعاف، مع تأثير محدود على جودة النتائج وخفض التكلفة لكل تفاعل.
• إطار عمل النماذج كخدمة (MaaS): تتيح هذه الخاصية لمهندسي المنصات تقديم نماذج مختارة ومُتحقق من فعاليتها عبر واجهات برمجية محسّنة أمنياً ومتوافقة مع معايير OpenAI، الأمر الذي يضمن حوكمة موحدة للنماذج الداخلية وواجهات البرمجة الخارجية، مع دمج المصادقة المعتمدة على موفري الهوية (IDP).
• إدارة مدمجة للأوامر: توفر المنصة أدوات موحدة لبناء وإدارة الأوامر باعتبارها أصول بيانات أساسية. ويسمح تخزين مُدخلات النماذج والوكلاء في سجل مركزي بإنشاء مصدر واحد للمعلومات يخدم المطورين والمسؤولين.
• تقييمات مؤتمتة للنماذج والوكلاء: يقدم إصدار Red Hat AI 3.4 مركزاً للتقييم، وهو طبقة تقييم موحدة لا تعتمد على إطار عمل محدد، لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء. وتستبدل هذه المنهجية أساليب الاختبار المتفرقة بنهجٍ موحد لقياس الجودة والدقة والمخاطر.
• أمان متعدد الطبقات: تم دمج الفحص الأمن الهجومي (Adversarial scanning) المؤتمت مباشرة ضمن دورة التطوير. وبالاستفادة من تقنيات شركة Chatterbox Labs، تستخدم منصة Red Hat AI أداة Garak لفحص النماذج والوكلاء بحثاً عن مخاطر مثل الاختراقات، وحقن المطالبات، والتحيز، إلى جانب دمج NVIDIA NeMo Guardrails لضمان الأمان أثناء التشغيل.
• قابلية الملاحظة على مستوى الإنتاج: يوفر دمج منصة MLflow رؤية شاملة لعمليات الوكلاء، متيحاً تتبعاً كاملاً لاستدعاءات النماذج اللغوية الكبيرة، وإجراءات الاستدلال، وتنفيذ الأدوات، واستجابات النماذج، واستخدام الرموز عبر OpenTelemetry. وتوفر هذه الشفافية سجلاً تدقيقياً كاملاً لدورة حياة الأوامر والتضمينات (Embeddings) وأنماط تشكيل "التوليد المعزز بالاسترجاع" (RAG)، إلى جانب تتبُّع التجارب وإدارة المخرجات لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي.
• حوكمة قائمة على الهوية: من خلال إدارة الهوية التشفيرية (SPIFFE/SPIRE)، تمكّن منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي" المؤسسات من استبدال المفاتيح الثابتة برموز قصيرة الأمد، ما يدعم مبدأ الحد الأدنى من الوصول للوكلاء الذاتيين عبر مختلف المجموعات، ويضمن ربط الإجراءات بهوية موثوقة.
• تجارب مؤتمتة: تعمل أدوات مثل AutoRAG وAutoML على أتمتة مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، بدءاً من اختيار أفضل استراتيجيات الاسترجاع لمجموعات البيانات، وصولاً إلى بناء النماذج التنبؤية وتحسينها.
• مرونة الأجهزة ودعم السحابات المُدارة: يوفر الإصدار Red Hat AI 3.4 دعماً فورياً لمعالجات NVIDIA Blackwell GPUs وAMD MI325X، كما يوسّع بنية المنصة الموحدة لتعمل بشكل أصلي على السحابات المُدارة من جهات خارجية، بما في ذلك Red Hat AI Inference على IBM Cloud، ما يضمن اتساقاً تشغيلياً عبر مجموعة واسعة من المعدات ومزودي الخدمات السحابية.

التوافر
من المتوقع أن يصبح إصدار "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3" Red Hat AI 3.4 متاحاً خلال الشهر الجاري.