حلقات الأهداف وحلقة Ralph في DeepSeek Harness
Updated August 16, 2026 · first published August 16, 2026
تعد إدارة المهام المفتوحة (Open-ended Tasks) أكبر تحدٍ مالي وتقني في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. يقدم DeepSeek Harness نموذجاً دقيقاً لتأطير العمل غير المقيد عبر مفاهيم: الخطوة، والمنعطف، والجولة، والأهداف طويلة المدى، وحلقة Ralph لإعادة المحاولة المنضبطة.
الخطوة، والمنعطف، والجولة
- الخطوة (Step): استدعاء نموذج واحد وما ينتج عنه من استدعاءات للأدوات.
- المنعطف (Turn): تبادل كامل لرسالة المستخدم والرد عليها حتى يتوقف النموذج أو تتدخل سياسة الحوكمة.
- الجولة (Round): تكرار خارجي للسياسة عبر عدة منعطفات، مثل محاولة جديدة لتحقيق هدف مفتوح بعد تقييم مرحلي.
الأهداف بوصفها موجّهات دائمة (Persistent Directives)
يتم تعريف الهدف كشرط إنجاز محدد، يظل حياً عبر جولات متعددة حتى يثبت الوكيل تحققه أو يقر بالفشل بعد استنفاد الميزانية.
حلقة Ralph: إعادة التشغيل الواعية
بدلاً من ترك الوكيل يعلق في سياق متضخم مليء بالأخطاء السابقة، تتيح حلقة Ralph إعادة تعيين سياق المحادثة مع الاحتفاظ بالهدف والملخص المرحلي فقط، مما يخفض تكلفة قراءة السياق بنسبة تفوق 70% في المهام الطويلة.
ضوابط الحوكمة للمهام المفتوحة
لمنع انفلات التكاليف في الجولات المتكررة، يفرض النظام سقفاً لعدد الجولات، وميزانية رموز قصوى للهدف، وقواطع دوائر تقطع العمل عند تكرار نفس الأخطاء.
Related
Want this applied to your own LLM spend? FinOps LLM runs a free audit of your AI costs and shows where the savings are. Book free audit →