كيف يختلف Manus AI عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟
منذ شهر تقريبًا أطلقت شركة صينية تُدعى Butterfly Effect، وكيل ذكاء اصطناعي جديد AI agent يُسمى Manus AI، ورافق الكشف عن هذا النموذج مقطع فيديو انتشر كالصاروخ على وسائل التواصل، وفيه، رأينا المؤسس المشارك يي تشاو جي (يُلقّب بيك)، وهو يتحدث عن Manus AI ويصفه بأنه "لمحة من الذكاء الاصطناعي العام AGI"، وأنه "نموذج جديد للتعاون بين الإنسان والآلة"، فما قصة هذا النموذج المثير للاهتمام؟ وما المختلف بشأنه عن بقية النماذج وعلى رأسها ChatGPT؟
Manus AI ما الذي يميزه عن غيره من نماذج الذكاء الاصطناعي؟
لكي نفهم Manus AI وما يميزه عن نماذج الذكاء الاصطناعي المعهودة، نحتاج إلى أن نفهم معنى الذكاء الاصطناعي الوكيل AI Agent أولًا.
يُعرف الذكاء الاصطناعي الوكيل بأنه نموذج أو نظام ذكي، يتصرف باستقلالية ضمن بيئة محددة، من أجل تحقيق هدف محدد، وعلى عكس معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التي نعرفها، مثل ChatGPT وGemini وDeepSeek وغيرها، تفوق قدرات الذكاء الاصطناعي الوكيل مجرد معالجة اللغة والصور، وتمتد لتشمل مهام مثل اتخاذ القرارات، أي إن هذه النماذج لن تكتفي بالرد على استفسارك، وإنما ستُنفّذ لك المهمة التي تستفسر بشأنها، وذلك لقدرتها على استخدام الأدوات والمصادر الخارجية، مثل قواعد البيانات وواجهات التطبيقات.
تخيل أنك تريد استخدام الذكاء الاصطناعي في السفر؛ على الأرجح ستذهب إلى واحدٍ من النماذج المعروفة، وتسأله عن أفضل وجهة للسفر بالنسبة لك، وكيف تحجز تذكرة الطيران لهذا المكان، وأين تعثر على أفضل فندق وتحجز غرفةً به؟
وهنا سيساعدك النموذج المُستخدم في معرفة التفاصيل فعلًا، لكنه لن يحجز لك تذكرة الطيران أو غرفة الفندق التي رشحها، أما الذكاء الاصطناعي الوكيل، فسيفعل لك ذلك، بل وأكثر من ذلك، خصوصًا إذا استخدمته أكثر من مرة، وذلك لأنه يحتفظ بسجل التجارب السابقة ويستخدم التغذية الراجعة Feedback ليحسن من مستوى الخدمة، وهذا هو Manus AI ببساطة شديدة.
أنواع الذكاء الاصطناعي الوكيل
هناك أنواع للذكاء الاصطناعي الوكيل، وكل نوع يُحدد ما يستطيع أن يقوم به من مهام؛ ونستطيع أن نُلخص الأنواع في هذه الفئات الخمس:
1. وكيل انعكاسي بسيط Reflex Agent:
يتفاعل مع البيئة بناءً على قواعد محددة فقط (مثل منظم حرارة).
مثال: الثرموستات الذي يُشغّل نظام التدفئة في وقت معين، اعتمادًا على قاعدة شرط، مثال: إذا وصل عقرب الساعة إلى الثامنة مساءً، يتم تفعيل التدفئة.
2. وكيل انعكاسي قائم على النموذج Model-based Reflex Agent:
لديه ذاكرة ليستحضر تفضيلاتك الشخصية ويأتي بأفضل النتائج.
مثال: مكنسة روبوتية ذكية تستطيع تنظيف الأرضيات المتسخة، لكن تتجنب الأثاث والعقبات عمومًا، كما تحفظ الأماكن التي نظفتها من قبل لئلا تقع في حلقة مفرغة من التشغيل.
3. وكيل قائم على الهدف Goal-based Agent:
يسعى لتحقيق هدف معين عبر التخطيط.
مثال: نظام ملاحة يوصي بأسرع مسار يوصلك بوجهتك.
4. وكيل قائم على المنفعة Utility-based Agent:
وهذا لا يؤدي الدور المطلوب منه فحسب، بل يسعى لتأديته بأفضل طريقة ممكنة لتوفير الوقت والتكلفة معًا.
مثال: نظام ملاحة يوصي بأفضل مسار يوصلك بوجهتك، فعلى عكس الوكيل القائم على الهدف، لا يساعدك النظام القائم على المنفعة بالوصول إلى وجهتك فحسب، بل يخبرك بأفضل طريقة للقيام بذلك من حيث توفير الوقود والنقود وتقليل الخسائر بشكل عام.
5. وكيل قائم على التعلم Learning Agent:
يتعلم من البيئة ويطور نفسه وبياناته باستمرار حتى يجلب لك حلولًا جديدة دائمًا.
مثال: التوصيات التي تجدها في الكثير من المواقع الإلكترونية، خاصة مواقع التجارة، فالأنظمة الذكية هنا تتعلم باستمرار من نشاطك وزياراتك للموقع، لتعرض لك أفضل التوصيات دائمًا.
اقرأ أيضًا: ثورة في التكنولوجيا: الذكاء الاصطناعي يحوّل الأفكار إلى كلام في الوقت الحقيقي
استخدامات وتطبيقات Manus AI في المجالات المختلفة
لم يصف جاك دورسي، المؤسس المشارك لتويتر، ولا فيكتور موستار، من Hugging Face، نموذج Manus AI بأنه يمثل خطوة جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي من فراغ.
حيث يعتمد Manus على مزيج من عدة نماذج ذكاء اصطناعي مثل Claude 3.5 Sonnet من Anthropic، وإصدارات محسّنة من نموذج Qwen مفتوح المصدر، التابع لـ Alibaba، ما يعني أنه لم يُطوَّر من الصفر مثل بقية النماذج اللغوية الكبيرة LLM، وما يميز هذا النموذج بشكل أساسي هو قدرته على تنفيذ المهام بشكل مستقل كما شرحنا.
عند اختباره على أرض الواقع، أظهر Manus براعة في أداء مهام تتطلب تحليلًا وبحثًا دقيقين، فعلى سبيل المثال، طُلِب منه إعداد قائمة بأبرز الصحفيين المتخصصين في قطاع التكنولوجيا الصينية.
في البداية، قدّم قائمة مختصرة بها بعض التناقضات، لكنه تفاعل بشكل لافت عندما طُلِب منه تحسين النتائج، فاستجاب بتوسيع القائمة إلى 30 صحفيًا موثوقًا، مرفقًا بمعلومات وافية عن أعمالهم ومواقعهم الحالية، وهو ما يجسد طابع Manus التفاعلي وقدرته على تحسين مخرجاته بالتوجيه المستمر.
وفي مهمة أخرى، تم تكليفه بالبحث عن شقق بغرفتي نوم في نيويورك وفق معايير محددة، مثل قربها من المترو ووجود مساحة خارجية، وأظهر النموذج في البداية فهمًا حرفيًا مفرطًا للمعايير، لكنه سرعان ما تدارك الأمر بعد التوضيح، ليُنتج قائمة منظمة تتضمن خيارات مصنّفة تحت عناوين مثل "الأفضل بشكل عام" و"أفضل قيمة" و"الخيار الفاخر".
كيف يمكن لـ Manus AI تحسين العمليات والأداء؟
أما المهمة الأصعب فتمثلت في ترشيح 50 شخصية لقائمة المبتكرين تحت سن 35 الصادرة عن MIT Technology Review، ورغم أن المهمة استغرقت ساعات وتطلبت تصفحًا واسعًا على الإنترنت، تمكن Manus من إعداد مسودة أولية، وجمع معلومات تفصيلية عن بعض المرشحين، قبل أن يتعثر عند محاولة الوصول إلى مصادر محمية أو أكاديمية.
اللافت في التجربة أن النظام أظهر شفافية واضحة في خطواته، وطلب المساعدة عند الحاجة، واحتفظ بالتعليمات المهمة ضمن "ذاكرته"، لتحسين الأداء في المستقبل.
يجدر الإشارة إلى أن Manus AI يستطيع القيام بما هو أكثر من ذلك بكثير، مثل حجز تذاكر الطيران وغرف الفنادق، وما إلى ذلك من المهام التي تحدثنا عنها.
أما بالنسبة للمهام الثلاث المذكورة، فهي ليست بالمهام السهلة على الإطلاق، وقبل أن تُفكر في أن ChatGPT مثلًا يستطيع أن يُنفّذها، فكر مجددًا وحاول أن تستخدم كلا النموذجين وتقارن بنفسك.
في المهمة الثالثة مثلًا، إذا طلبت من ChatGPT أن يُنفذ الطلب المذكور، وهو ترشيح 50 شخصية لقائمة المبتكرة المذكورة، فأغلب الظن أنه قد يرشح لك أسماء لا تصلح نظرًا لسنهم أو مؤهلاتهم أو غير ذلك، وإن تخطى هذه المرحلة، فلن يجلب لك التفاصيل التي تحتاج إلى معرفتها عن هؤلاء الأشخاص مثلما سيفعل Manus AI.
المميز في Manus أيضًا أنه يُطلعك على كل التفاصيل والمراحل التي يمر بها في بحثه، حتى تستطيع أن تتدخل وتُعدل عليها في أي وقت، بحيث تحصل على نتائج أفضل، فيما يمكنك أيضًا أن تستخرج النتائج بسهولة بصيغة Word أو Excel، ومشاركة الجلسات أو إعادة تشغيلها لاحقًا.
مستقبل Manus AI وتأثيره المحتمل على الصناعة
بشكل عام، يُتوقع أن يكون للذكاء الاصطناعي الوكيل دور كبير في المستقبل، فهو مختلف ومفيد حقًا، بالمقارنة مع النماذج التي نمتلكها اليوم، وهذا يُفسر ويبرر تكلفة استخدام هذه النماذج، التي قد تكون كبيرة بالنسبة للبعض.
نموذج Manus AI مثلًا يقدم 3 خطط للاستخدام؛ الخطة المجانية Free، والخطة المبدئية Manus Starter، والخطة الاحترافية Manus Pro.
الخطة الأولى محدودة جدًا وبالكاد تجعلك تجرب النموذج، والأمر لا يختلف كثيرًا بالنسبة للخطة الثانية التي تُسعّر بـ39 دولارًا شهريًا، أما الخطة الثالثة التي تكلف 199 دولارًا بالشهر. وعلى الرغم من سعتها الكبيرة مقارنة بالخطتين الأولى والثانية، فإنها تظل محدودة أيضًا على عكس ChatGPT Pro مثلًا.
اقرأ أيضًا: فرص جيل Z لبناء الثروة يعززها الذكاء الاصطناعي
ويُتوقع أن يستمر الوضع كما هو -من حيث التسعير تحديدًا- لفترة، وذلك لأن النماذج الوكيلة هذه تستهلك موارد تشغيلية ضخمة، لكن وكما حدث مع ChatGPT وغيره من النماذج، نظن أننا سنصل للمرحلة التي نستخدم فيها هذه النماذج بأريحية تامة، ووقتها سنكون قد خطونا خطوةً كبيرة فعلًا في سبيل الوصول للذكاء الاصطناعي العام AGI!
Manus AI متاح للاستخدام الآن، لكنه يحتاج إلى دعوة لذلك؛ فادخل إلى الموقع الرسمي للنموذج، وسجل بحسابك وانتظر الدعوة على الإيميل لتبدأ التجربة.
