تحاول Microsoft استخدام مجموعة جديدة من المعايير مفتوحة المصدر لمساعدة الشركات على التحكم بشكل أكبر في نشر عوامل الذكاء الاصطناعي القوية بشكل متزايد في أنظمة وتطبيقات مختلفة. تهدف هذه المجموعة من المعايير، التي تسمى "مواصفات التحكم بالوكيل" (ACS للاختصار)، إلى تزويد المطورين بطريقة أكثر اتساقًا ودقة للحد مما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي القيام به وما لا يمكنهم فعله، وعندما يكون التدخل البشري ضروريًا.
مع قيام المؤسسات بتسريع دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف التطبيقات وسير العمل والمنتجات، فإن المعضلة البارزة تتمثل في كيفية التأكد من أن نفس الوكيل يتصرف دائمًا كما هو متوقع ومتوافق عند التشغيل في بيئات مختلفة. في الوقت الحاضر، غالبًا ما يقوم المطورون ببناء آليات تحكم بطريقة "مقسمة" من خلال كلمات مطالبة النظام، أو إضافة عمليات تحقق مخصصة إلى رموز التطبيق، أو استخدام المصنفات لاعتراض مدخلات ومخرجات المشكلة. قد تنجح هذه الممارسات على المدى القصير، لكنها يمكن أن تؤدي بسهولة إلى انتشار استراتيجيات التحكم عبر أطر وواجهات مختلفة، مما يجعل من الصعب تدقيقها وإعادة استخدامها عبر أنظمة متعددة. أصبحت نقطة الألم هذه بارزة بشكل متزايد مع تفكير الصناعة في قضايا مثل الأخطاء في استدعاء أدوات الذكاء الاصطناعي وفشل السلسلة الناجم عن عمليات غير متوقعة.
تقول Microsoft إن هدف ACS هو دمج الضوابط المتباينة في طبقة حوكمة موحدة تسمح لفرق التطوير والامتثال والأمان بتقييد سلوك الوكيل من خلال وثيقة سياسة واحدة. في وثائق السياسة هذه، يمكن للفرق أن تحدد بوضوح الإجراءات المسموح بها والمحظورة على الوكلاء، وتحت أي ظروف يلزم الحصول على موافقة بشرية، وما هي الأدلة التي يجب تسجيلها لمراجعتها لاحقًا. يقوم النظام بالتحقق من هذه السياسات في "نقاط الاعتراض" الرئيسية حيث يؤدي الوكيل مهامه للتأكد من أن الوكيل يعمل دائمًا ضمن "حواجز الحماية".
على وجه التحديد، يسمح ACS بتنفيذ الكشف في مراحل متعددة من سير عمل الوكيل: قبل أن يتلقى الوكيل الإدخال، وقبل استدعاء الأداة، وبعد أن تقوم الأداة بإرجاع النتائج، وقبل إخراج الرد النهائي للمستخدم. يمكن أن تعطي السياسات إجراءات مختلفة على هذه العقد: على سبيل المثال، السماح بإجراء ما بشكل مباشر، أو منع التنفيذ، أو إزالة الحساسية أو تغطية المعلومات الحساسة، أو تقديم القرارات إلى الموظفين المعينين للموافقة عليها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمطورين أيضًا دمج مصنفات المدخلات والمخرجات لتصنيف المعلومات، والتنبؤ بالنتائج المحتملة، أو توجيه الوكلاء حول كيفية الاستجابة؛ يمكنهم أيضًا تقديم نماذج لغوية واسعة النطاق لمطابقة كلمات موجهة محددة، والسماح لهم بالعمل كـ "مراجع" للسياسة، وإضافة منطق للتحقق من استدعاء الأداة، واختيار الأداة، ودقة الإدخال، واستخدام المخرجات، ومحتوى الرد.
تتمثل إحدى أفكار التصميم الرئيسية لـ ACS في كتابة سياسات التحكم هذه في ملف واحد مستقل ومحمول و"حزمتها" مع الوكيل. بهذه الطريقة، يمكن ترحيل نفس مجموعة سياسات الأمان والامتثال مع الوكيل بين أطر العمل وبيئات التشغيل المختلفة دون إعادة كتابة منطق القاعدة بشكل متكرر، وبالتالي تعزيز الاتساق عبر الأنظمة وإمكانية التدقيق. بالنسبة للمؤسسات الكبيرة التي تعمل على تعزيز نشر الذكاء الاصطناعي في خطوط أعمال متعددة ومجموعات تكنولوجية متعددة بالتوازي، من المتوقع أن يؤدي نموذج "الاستراتيجية تتبع الوكيل" إلى تقليل تكاليف الحوكمة مع تحسين شفافية الامتثال.
في نموذج التنفيذ الخاص به، يتم توفير ACS في شكل SDK وتم دمجها في العديد من أطر عمل الوكيل وأدوات التطوير. وفقًا للتقارير، تدعم ACS SDK حاليًا أدوات LangChain وOpenAI Agents SDK وAnthropic Agents SDK وAutoGen وCrewAI وSemantic Kernel وMicrosoft.Extensions.AI وMCP والأنظمة البيئية الأخرى. من خلال هذه المكونات الإضافية، يمكن للمطورين توصيل ACS بتطبيقات الوكيل الموجودة وتضمين ملفات السياسة في مسارات العمل الأصلية دون إعادة بناء بنية النظام من البداية.
في الوقت الذي يخترق فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي الأعمال التجارية بسرعة، أصبحت كيفية إيجاد توازن بين "قابل للاستخدام" و"سهل الاستخدام" و"يمكن التحكم فيه" و"قابل للتدقيق" مشكلة واقعية تواجهها الفرق الفنية وإدارات الامتثال وفرق الأمان. تحاول مواصفات التحكم في الوكيل التي أطلقتها Microsoft هذه المرة تزويد الصناعة ببنية تحتية موحدة للحوكمة بطريقة قياسية مفتوحة حتى يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على المرونة مع كونهم مقيدين بشكل واضح ومسؤولين عند التشغيل في سيناريوهات مختلفة.