ستة مبادئ عالمية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي تبلورت في أسبوع واحد

مع بداية عام 2026، أصبحت هندسة السياق (Context Engineering) الموضوع الأكثر سخونة في عالم الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة واضحة: إذا كنت تبني وكلاء ذكاء اصطناعي ولا تعرف هذه المبادئ، فستجد نفسك متأخراً في 2026. إليك خلاصة ما توصل إليه المجتمع العالمي للذكاء الاصطناعي في أسبوع واحد فقط.

إدارة السياق بشكل ديناميكي، وليس ثابتاً

انتهى عصر السياق الثابت.

• Manus: يستخدم نظام الملفات كذاكرة خارجية، محتفظاً فقط بالروابط والمسارات بينما يستعيد المحتوى الكامل عند الحاجة. معدل إصابة KV-Cache هو المقياس الأساسي
• Cursor: قدم Dynamic Context Discovery، يزامن أوصاف أدوات MCP في مجلدات ويخفض استخدام الرموز بنسبة 46.9%
• Context7: إعادة الترتيب من جانب الخادم خفضت رموز السياق بنسبة 65%، والتأخير بنسبة 38%، بينما حسّنت جودة المخرجات فعلياً

عندما يكون السياق الخاص بك نظاماً حياً يتنفس، يحمّل المعلومات ويفرّغها حسب الحاجة، تتوقف عن الدفع مقابل رموز لا تستخدمها - ويظل النموذج مركزاً على ما يهم فعلاً.

التخطيط هو كل شيء

الوكلاء الذين يتلقون تعليمات غامضة ويبدأون التنفيذ فوراً محكوم عليهم بالفشل.

• AskUserQuestionTool من Claude Code: يُجري مقابلة مع المستخدم كمستشار، يطرح أسئلة موجهة لتعظيم وضوح المتطلبات قبل كتابة سطر واحد من الكود
• Plan Mode: يكتب خطة في ملف markdown قبل التنفيذ. 80% من النتيجة تُحدد في مرحلة التخطيط

أفضل كود بمساعدة الذكاء الاصطناعي لا يأتي من تحسين الأوامر (prompts). بل يأتي من تحسين الخطط.

صمّم الأدوات حول Bash وتوليد الكود

قبل بناء أدوات مخصصة، فكّر في Bash وتوليد الكود أولاً.

• Bash: قابل للتركيب، خفيف على السياق، ويمنحك وصولاً فورياً للبرمجيات الموجودة - ffmpeg، jq، grep، وآلاف غيرها
• Codegen: تركيب APIs في جوهره. اطلب حالة الطقس والوكيل يكتب سكريبت يستدعي Weather API مباشرة

المفاضلة: الأدوات المخصصة (مستقرة، تكلفة سياق عالية) مقابل Bash (قابل للتركيب، يحتاج وقت استكشاف) مقابل Codegen (مرن، وقت تنفيذ أطول).

احتضن الحلقات التكرارية

لا تتوقع نتائج مثالية من المحاولة الأولى.

• Ralph Wiggum skill من Claude Code وRecursive Language Models (RLM): تعظيم حلقات التصحيح الذاتي هو مفتاح الجودة
• كلما كانت المهمة قابلة للتحقق أكثر، كان هذا النهج أفضل. إذا كنت تستطيع التحقق من المخرجات، يمكنك التكرار نحو الكمال

الأوامر أحادية التنفيذ (Single-shot prompting) فخ. القوة الحقيقية لوكلاء الذكاء الاصطناعي تظهر عندما يُسمح لهم بالمحاولة، والفشل، والتقييم، والمحاولة مجدداً.

تبنَّ استراتيجية متعددة النماذج

محاولة حل كل شيء بنموذج واحد غير فعالة.

• Claude Opus 4.5: التخطيط الشامل والتطوير المعقد
• Gemini 3 Pro: تطوير الواجهات الأمامية، معالجة المستندات واسعة النطاق
• GPT-5.2: تصحيح الأخطاء والتفكير المجرد
• وجّه الوكلاء الفرعية للنموذج الأمثل لكل مهمة للحصول على السرعة والتخصص معاً

لا يوجد نموذج واحد يتفوق في كل شيء. الاستراتيجية الرابحة هي توجيه النماذج (model routing) - مطابقة كل مهمة مع النموذج الأنسب لها.

إدارة الحالة بذاكرة متعددة الطبقات

تقدم المهام والأخطاء يجب إدارتها بشكل منهجي.

• todo.md من Manus: يُدرج الأهداف بشكل متكرر في نهاية السياق لحل مشكلة “الضياع في المنتصف” (lost-in-the-middle)
• فصل الذاكرة: قصيرة المدى (سياق العمل)، متوسطة المدى (سجل الجلسة)، طويلة المدى (نظام الملفات)
• الاحتفاظ بالإجراءات الفاشلة وتتبع الأخطاء (stack traces) يمنع النموذج من تكرار نفس الأخطاء

بدون ذاكرة منظمة، تنحرف الوكلاء عن مسارها. معها، تتراكم المعرفة عبر الجلسات.

الخلاصة

في 2026، تجاوزنا مرحلة الوكلاء التي تجيب على الأسئلة أو تؤتمت سير العمل البسيط فقط. نحن الآن نبني وكلاء تؤدي عملاً حقيقياً ومعقداً.

هذه المبادئ الستة مُثبتة بالفعل في الإنتاج من قبل Manus، Cursor، و Claude Code. إذا لم تطبقها، سيفعل منافسوك.