Manus AI يتبنى المعايير المفتوحة: دمج مهارات الوكيل لبدء فصل جديد للوكلاء
من مساعد عام إلى خبير متخصص
وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) يتطورون بسرعة من مساعدات رقمية عامة إلى أدوات قوية قادرة على التعامل مع مهام معقدة ومتخصصة. ومع ذلك، رفع مستوى وكيل عام إلى مستوى خبير في مجال معين يتطلب كمية هائلة من السياق والمعرفة الإجرائية والمهارات المتخصصة. لمعالجة هذا التحدي، قدمت Anthropic مهارات الوكيل، وهو معيار مفتوح مصمم لتزويد وكلاء الذكاء الاصطناعي بقدرات معيارية وقابلة لإعادة الاستخدام.
في Manus AI، نحن ملتزمون ببناء أقوى وأكثر وكلاء الذكاء الاصطناعي مرونة. نحن نؤمن بشدة بأن المعايير المفتوحة هي المفتاح لدفع التقدم التكنولوجي. لذلك، نحن متحمسون للإعلان عن أن Manus AI سيقوم بدمج معيار مهارات الوكيل المفتوح بالكامل، مما يأخذ قدراتنا إلى مستوى جديد ويفتح إمكانيات غير مسبوقة لمستخدمينا.
ما هي مهارات الوكيل؟
مهارات الوكيل هي نهج مبتكر يجمع الخبرة وسير العمل وأفضل الممارسات في موارد قابلة لإعادة الاستخدام تعتمد على نظام الملفات. يمكنك التفكير فيها كدليل "توجيه للموظفين الجدد". على عكس التعليمات الحوارية الطويلة لمرة واحدة، يمكن اكتشاف المهارات وتحميلها بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي عند الطلب، مما يحول الوكيل العام إلى خبير قادر على التعامل مع مهام محددة.
المزايا الأساسية لهذه الهندسة هي:
•التخصص: تخصيص القدرات لمجالات محددة، مثل مراجعة قانونية، تحليل مالي، أو إنشاء محتوى مميز.
•إعادة الاستخدام: إنشاء مرة واحدة واستخدام تلقائي عبر محادثات متعددة، مشاريع، وحتى منتجات وكلاء الذكاء الاصطناعي المتوافقة المختلفة.
•التكوين: دمج مهارات مستقلة متعددة لبناء سير عمل قوي يمكنه التعامل مع مهام معقدة متعددة الخطوات.
القيمة الأساسية للمستخدم من المهارات
نعتقد أن دمج المهارات سيجلب فائدتين رئيسيتين لمستخدمينا:
1. تعزيز أفضل الممارسات الشخصية وزيادة الكفاءة
في عملك اليومي، قد يكون لديك تفاعل ناجح للغاية مع Manus AI، حيث تكمل مهمة معقدة بكفاءة عالية. الآن، يمكنك تجسيد هذه العملية الناجحة في مهارة شخصية بنقرة واحدة. هذا يعادل التقاط وتثبيت معرفتك وأفضل ممارساتك لمهمة محددة. عندما تحتاج إلى التعامل مع نفس المهمة في المستقبل، يمكنك ببساطة استدعاء مهارتك لتكرار سير العمل الناجح بشكل موثوق، مما يلغي الحاجة إلى التفكير المتكرر والتجربة والخطأ، وبالتالي تحسين إنتاجيتك الشخصية بشكل كبير.
2. تقليل الحاجز أمام الدخول وإعادة استخدام خبرة الفريق
بالنسبة للفريق، واحدة من الأصول الأكثر قيمة هي خبرة ومعرفة أعضائه. مع مكتبة مهارات الفريق القادمة، يمكن لأعضاء الفريق مشاركة مهاراتهم الشخصية الفعالة والمثبتة. هذا يعني أن الأعضاء الجدد أو الأقل خبرة يمكنهم "الوقوف على أكتاف العمالقة"، باستخدام المهارات التي أنشأها الأعضاء الخبراء لإكمال المهام. هذا يقلل بشكل كبير من الحاجز أمام الدخول ويعزز تراكم وتدفق المعرفة في جميع أنحاء الفريق.
التصميم الأساسي: قوة الكشف التدريجي
أكثر تصميم ثوري لمهارات الوكيل هو آلية "الكشف التدريجي". هذا المبدأ يضمن أن وكيل الذكاء الاصطناعي يمكنه استخدام نافذة السياق القيمة بأكبر قدر من الكفاءة عند معالجة المهام. يتم تقسيم محتوى المهارة إلى ثلاثة مستويات، يتم تحميلها في السياق فقط عند الحاجة، مما يقلل من هدر الموارد.
المستوى | المحتوى | وقت التحميل | تكلفة السياق |
المستوى 1: البيانات الوصفية | الاسم والوصف | يتم تحميله عند بدء التشغيل | منخفض جدًا (~100 رمز/مهارة) |
المستوى 2: التعليمات | المحتوى الرئيسي لملف SKILL.md | يتم تحميله عند تشغيل المهارة | معتدل (<5k رمز) |
المستوى 3: الموارد | النصوص، الملفات المرجعية، الأصول | يتم تحميله عند الطلب | يتم استهلاكه فقط عند الرجوع إليه |
Manus AI ومهارات الوكيل: تطابق مثالي
الهندسة الأساسية لـ Manus AI تتماشى تمامًا مع فلسفة تصميم مهارات الوكيل، مما يضع أساسًا قويًا للتكامل السلس.
•التوافق المعماري الأصلي: يعمل Manus AI في بيئة آلة افتراضية معزولة تمامًا مع وصول كامل لنظام ملفات Ubuntu وقدرات تنفيذ الأوامر. هذه هي البيئة المثالية المطلوبة بواسطة مهارات الوكيل. يمكننا بسهولة قراءة دليل المهارة، تحليل ملف SKILL.md، وتنفيذ النصوص البرمجية Python أو Bash التي يحتوي عليها.
•قدرات مكملة تمامًا: القدرات القوية للتعاون متعدد الأدوات لـ Manus AI (المتصفح، تنفيذ التعليمات البرمجية، عمليات الملفات) جنبًا إلى جنب مع المعرفة المتخصصة للمهارات ستخلق تأثيرًا تآزريًا كبيرًا. على سبيل المثال، يمكن لمهارة "بحث السوق" أن توجه Manus AI لاستخدام أداة المتصفح لزيارة مواقع ويب محددة، استخدام نص تحليل البيانات لمعالجة البيانات التي تم تنزيلها، وأخيرًا إنشاء تقرير تحليل السوق الكامل بناءً على قالب محدد مسبقًا.
•الالتزام بالمعايير المفتوحة: نحن نؤمن بأن مستقبل الذكاء الاصطناعي مفتوح وتعاوني. كمعيار مفتوح، تسمح مهارات الوكيل لمنتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي المتعددة بمشاركة تنسيق موحد لتوسيع القدرات. من خلال دمج المهارات، لا يعزز Manus AI وظائفه الخاصة فحسب، بل يساهم أيضًا في بناء نظام بيئي أكثر ترابطًا للذكاء الاصطناعي.
العلاقة بين المهارات و MCP: مكملة، وليست بديلاً
في نظام Manus AI، المهارات وبروتوكول سياق النموذج (MCP) هما تقنيتان بأهداف مختلفة ولكن بقدرات مكملة.
•الهدف الأساسي لـ MCP هو حل مشكلة عزلة البيانات من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من الوصول الآمن والموثوق إلى مصادر البيانات الخارجية (مثل Gmail و Notion) عبر بروتوكول موحد. يركز على طبقة اتصال البيانات.
•الهدف الأساسي للمهارة هو تجسيد وإعادة استخدام سير العمل. على الرغم من أنها ليست مصممة للاتصال بالخدمات الخارجية، يمكن للمهارة استدعاء أي API طرف ثالث بشكل غير مباشر عن طريق تضمين نصوص برمجية (مثل نصوص Python). في بعض السيناريوهات، قد يكون هذا التنفيذ المباشر للنصوص أكثر كفاءة من حيث استهلاك السياق والوصول إلى البيانات مقارنة بالمرور عبر خدمة MCP.
باختصار، يوفر MCP لـ Manus AI "أنابيب بيانات" موحدة، بينما توفر المهارات "دليل التشغيل" لتنفيذ تلك الأنابيب. معًا، يشكلان النظام البيئي القوي والقابل للتوسيع لـ Manus AI.
حالة استخدام محددة: فتح مصادر البيانات باستخدام المهارات
يمتلك Manus AI العديد من مصادر البيانات المدمجة القوية، مثل SimilarWeb، YahooFinance، و LinkedinSearch. في الماضي، كانت أشبه بـ APIs داخلية غير منشورة. من خلال تجسيد كل مصدر بيانات كمهارة، نحن نحول هذه الأدوات الغامضة إلى مكونات قابلة للاكتشاف والفهم للمستخدمين. يمكن للمستخدمين تصفح هذه مصادر البيانات في مكتبة المهارات الخاصة بهم، فهم وظائفها ومعاييرها من خلال قراءة ملف SKILL.md، واستدعائها بطريقة مستقرة وموثوقة. هذا التغيير يحسن بشكل كبير من قابلية الاستخدام واكتشاف ميزات المنصة.
تسليح سير العمل الخاص بك بمهارات Manus
يتجاوز تكاملنا مجرد اعتماد المعيار. نحن نقدم ميزات جديدة تجعل المهارات جزءًا لا غنى عنه من تجربة Manus AI.
إنشاء مهارة باستخدام Manus
نحن متحمسون لتقديم ميزة "إنشاء مهارة باستخدام Manus". عندما تكمل مهمة باستخدام Manus AI وتشعر بالرضا التام عن النتيجة والعملية، يمكنك الآن توجيه Manus لـ "تجميع سير العمل هذا في مهارة." سيقوم Manus بتحليل تدفق التفاعل الناجح، إنشاء ملف SKILL.md الضروري تلقائيًا، وتجميع أي نصوص برمجية ذات صلة. هذا يلتقط عمليتك الفعالة في مهارة قابلة لإعادة الاستخدام يمكنك استخدامها مرارًا وتكرارًا أو مشاركتها مع الآخرين.
آلية تشغيل دقيقة وموثوقة
لضمان تشغيل المهارة المحددة التي تحتاجها بدقة عندما تحتاج إليها، يمكنك الآن استخدام أوامر الشرط في مربع الدردشة. عن طريق كتابة /SKILL_NAME، يمكنك توجيه Manus بشكل صريح لتحميل المهارة المقابلة. يضمن هذا الإجراء أن Manus سيقرأ ملف SKILL.md ويشغل تعليماته، مما يمنحك التحكم الدقيق في سلوك الوكيل.
خارطة طريق تكامل المهارات لدينا
لضمان تكامل سلس وقوي لمهارات الوكيل، قمنا بتطوير خارطة طريق واضحة:
1.تكامل المشروع والموصلات: قريبًا، ستتمكن من دمج المهارات مباشرة في مشاريع Manus الخاصة بك. جنبًا إلى جنب مع الموصلات، سيسمح لك ذلك بتخصيص إجراءات التشغيل القياسية (SOPs) الخاصة بك للعمل اليومي بعمق، مما يخلق سير عمل آلي وذكي للغاية.
2.مكتبة مهارات الفريق: بالنسبة لمستخدمي خطة الفريق لدينا، سنقدم مكتبة مهارات الفريق. يمكن للأعضاء نشر مهاراتهم الشخصية التي تم اختبارها في المعركة إلى هذه المكتبة المشتركة، مما يتيح مشاركة سلسة للخبرة وتجربة العمليات عبر المنظمة بأكملها وتعزيز ثقافة التحسين التعاوني والاحتفاظ بالمعرفة.
المستقبل قابل للتكوين ومفتوح
نحن في نقطة تحول تكنولوجية مثيرة. مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي سيكون قابلاً للتكوين، قابلاً للتوسيع، ومفتوحًا. المعايير المفتوحة مثل مهارات الوكيل وبروتوكول سياق النموذج (MCP) تمهد الطريق لشبكة من أدوات الذكاء الاصطناعي الذكية والمتصلة.
Manus AI فخور بأن يكون مشاركًا نشطًا في هذه الحركة. من خلال تبني المعايير المفتوحة، نعتقد أننا لا يمكننا فقط تقديم منتج أكثر قوة لمستخدمينا، ولكن أيضًا العمل مع المجتمع بأكمله لتشكيل مستقبل أكثر تعاونًا وابتكارًا للذكاء الاصطناعي.
ندعوكم للانضمام إلينا في هذه الرحلة.