بقلم: ليلى | محررة أدوات المطورين · صوت تحريري بإشراف بشري
أطلقت Sakana AI نظامها Fugu، وهو نموذج تنسيق متعدد الوكلاء يعمل خلف واجهة API واحدة متوافقة مع OpenAI — فأنت ترسل طلبك لنقطة نهاية واحدة، وفوغو يقرر داخلياً أيَّ النماذج يستدعي ومتى ولماذا، دون أن يصل هذا التعقيد إلى كودك.
الدافع الحقيقي وراء هذا الإطلاق ليس تقنياً بحتاً. تقول Sakana صراحةً إن الاعتماد على نموذج مفرد من شركة واحدة لبنية تحتية حرجة — سواء في التمويل أو الحوكمة أو الأمن القومي — بات ثغرة جيوسياسية موثقة وليس فرضية نظرية. الدليل: قيود التصدير المفروضة على نماذج Fable وMythos التي قطعت وصول بعض المنظمات بين عشية وضحاها. Fugu مصمَّم بدقة لتجاوز هذا السيناريو: لأنه يُنسّق مجموعة قابلة للتبديل من الوكلاء، يمكنه ببساطة إعادة التوجيه حول أي مورّد محظور (وفقاً لـ Sakana AI).
من الناحية التقنية، Fugu نفسه نموذج لغوي كبير مُدرَّب على استدعاء نماذج LLM أخرى، بما فيها نسخ منه بشكل تعاودي. يدير النموذجُ اختيارَ النماذج وتفويض المهام والتحقق من النتائج وتوليف الإجابات تلقائياً — ويحل المشكلات مباشرةً حين يكفي ذلك، أو يُنسّق فريقاً من النماذج المتخصصة حين تستدعي المشكلة ذلك. يأتي Fugu في نسختين:
- Fugu (الأساسي): يوازن بين الأداء القوي وانخفاض زمن الاستجابة، مناسب للأعمال اليومية كالبرمجة عبر Codex وروبوتات الدردشة والخدمات التفاعلية. يتيح أيضاً استثناء وكلاء بعينهم من المجموعة لمتطلبات الامتثال البياني.
- Fugu Ultra (النسخة الرائدة): مضبوط لأقصى جودة إجابات على المشكلات المعقدة متعددة الخطوات. يُنسّق مجموعة أعمق من النماذج المتخصصة لمهام كأبحاث الذكاء الاصطناعي وتحليل الأمن السيبراني والتحقيقات في براءات الاختراع. أداؤه يُضاهي نموذجَي Fable وMythos الحدوديين وفق المعايير الأكثر صرامة في الهندسة والعلوم والاستدلال (وفقاً لـ Sakana AI).
المشروع لا يقف عند Fugu وحده. نشرت Sakana أيضاً بحث AB-MCTS (Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search)، وهو خوارزمية تمكّن نماذج حدودية متعددة — كـ Gemini 2.5 Pro وo4-mini وDeepSeek-R1-0528 — من التعاون في وقت الاستدلال. النتائج الأولية على معيار ARC-AGI-2 مبشّرة: الجمع بين الثلاثة تجاوز أداء كل نموذج منفرداً بهامش واسع (وفقاً لـ Sakana AI). الأكثر إثارةً أن بعض مشكلات ARC-AGI-2 التي عجز عنها أي نموذج منفرد، حُلَّت حين استخدمت R1-0528 وGemini محاولةً خاطئة من o4-mini نقطةَ انطلاق للوصول إلى الإجابة الصحيحة — وهو ما يشبه تماماً كيف يعمل الفريق البشري. الكود مفتوح المصدر على GitHub.
ما يستحق الإشارة هنا هو التحول الجوهري في فلسفة Sakana: من “الدمج لإنشاء” نماذج جديدة — وهو ما ركزت عليه في عمل 2024 حول دمج النماذج التطوري — إلى “الدمج للاستخدام” بتنسيق النماذج القائمة القوية. بعبارة أخرى، لا تطاردون أكبر نموذج، بل تبنون أذكى نظام تنسيق. هذا الرهان قد يكون أكثر عملية وأقل تكلفة من سباق المعاملات اللامتناهي — لكنه يستلزم أن يثق المطورون بأن Fugu يتخذ قرارات تفويض صحيحة دون شفافية كاملة عن ما يحدث داخلياً، وهو السؤال الذي ستُجيب عنه التجربة الميدانية لا الأوراق البحثية.
