الحلقة العاملة: كيف تدرك عملاء الذكاء الاصطناعي وتفكر وتتصرف
الحلقة العاملة هي دورة الإدراك والتفكير والتصرف المتكررة التي تدفع عميل الذكاء الاصطناعي من بداية المهمة إلى الإجابة النهائية. في كل تكرار، يقرأ العميل السياق (الملاحظات، نتائج الأدوات، الذاكرة)، ويستدعي نموذج لغوي للتفكير في الخطوات التالية، وينفذ أداة أو يعيد استجابة، ثم يكرر. حدود التكرار وشروط الإنهاء ومعالجة الأخطاء تحدد ما إذا كان عميل الإنتاج موثوقاً أم خطراً. يفرض OpenLegion حدوداً صارمة على طبقة الشبكة، مما يحول الحلقات غير المنضبطة إلى أعطال حتمية.
ما هي الحلقة العاملة؟
الحلقة العاملة هي نموذج تنفيذ تكراري يُلاحظ فيه عميل الذكاء الاصطناعي بيئته بالتناوب، ويستنتج الإجراء التالي باستخدام نموذج لغوي، وينفذ هذا الإجراء، مكرراً حتى تتحقق شرط الإنهاء: اكتمال المهمة أو الحد الأقصى للتكرارات أو نفاد الميزانية.
كل عميل ذكاء اصطناعي، بصرف النظر عن الإطار، يشغل بعض متغيرات هذه الحلقة. الحلقة هي وحدة تنفيذ العميل: مرور واحد عبر الإدراك والتفكير والتصرف. المهمة البسيطة تكتمل في 2-3 تكرارات. المهمة المعقدة قد تتطلب 15-30 تكراراً.
للحلقة ثلاثة مدخلات ومخرج واحد لكل تكرار:
| المدخل/المخرج | المحتويات | متراكم عبر التكرارات؟ |
|---|---|---|
| موجه النظام | دور العميل، التعليمات، تعريفات الأدوات | لا - ثابت لكل تشغيل |
| تاريخ المحادثة | جميع الجولات السابقة: رسائل المستخدم، أفكار المساعد، استدعاءات الأدوات، نتائج الأدوات | نعم - ينمو في كل تكرار |
| الملاحظة الحالية | نتيجة الأداة من الإجراء السابق (التكرار الأول: رسالة المستخدم الأولية) | نعم - مُلحق في كل تكرار |
| المخرج | الإجراء التالي: استدعاء أداة أو طلب توضيح أو استجابة نهائية | لا - مخرج واحد لكل تكرار |
تراكم السياق هو المحرك الرئيسي للتكلفة. راجع كيفية التحكم في تكاليف الحلقة العاملة بحدود الإنفاق لكل عميل.
المراحل الثلاث بالتفصيل
الإدراك - قراءة السياق
مرحلة الإدراك هي سطح الهجوم الرئيسي لحقن الموجهات للحلقة العاملة. يُظهر CVE-2024-5184 (Synopsys CyRC، يونيو 2024) بالضبط ذلك: هجوم حقن موجه يتم تسليمه عبر محتوى استجابة الأداة يختطف تكرار الحلقة التالي للعميل. للاطلاع على المعالجة الكاملة لمتجهات الحقن والدفاعات، راجع هجمات حقن الموجهات التي تستهدف استجابات الأدوات في الحلقة العاملة.
التفكير - خطوة التفكير في نموذج اللغة
النموذج الأساسي لمرحلة التفكير هو نمط ReAct (Yao et al.، 2022، arXiv:2210.03629): التفكير والتصرف متشابكان داخل نفس مخرج نموذج اللغة. أثبتت ورقة ReAct أن تشابك التفكير الصريح مع الإجراءات يحسن بشكل كبير دقة مهام العميل على المعايير القياسية بما في ذلك HotpotQA وFEVER وALFWorld.
تكلفة خطوة التفكير: بالنسبة لـ GPT-4o بسعر 2.50 دولار/مليون رمز إدخال، يكلف تشغيل 20 تكراراً مع إضافة 2,000 رمز لكل تكرار حوالي 1.05 دولار في رموز الإدخال فقط لنافذة السياق في التكرار الأخير. راجع تخطيط عميل الذكاء الاصطناعي.
التصرف - تنفيذ الأداة أو الاستجابة النهائية
يجب على منفذ الأدوات التحقق من الاسم والمعاملات، والتنفيذ في سياق معزول، وإعادة النتيجة دون تعديل. راجع كيفية تنفيذ العملاء للأدوات داخل كل تكرار حلقة.
إنهاء الحلقة - متى يتوقف العملاء
الإنهاء الطبيعي
يحدث الإنهاء الطبيعي عندما تُخرج خطوة التفكير في نموذج اللغة استجابة نهائية بدلاً من استدعاء أداة.
تطبيق max_turns
القيم الافتراضية:
- OpenAI Agents SDK:
max_turns = 10(أبريل 2026) - LangGraph:
recursion_limit = 25 - LangChain AgentExecutor:
max_iterations = 15، لا حد للوقت افتراضياً - AutoGen:
max_consecutive_auto_reply = 10لكل عميل
تكوين max_turns للإنتاج: اقس النسبة المئوية 95 لعدد التكرارات على 100 مهمة تمثيلية؛ اضبط max_turns على P95+20% هامش.
الإنهاء القائم على الميزانية
نموذج تطبيق OpenLegion:
daily_budget(افتراضي 50 دولار/يوم) وmonthly_budget(افتراضي 200 دولار/شهر) مكونان لكل عميل فيINSTRUCTIONS.md- يتتبع الموجه الشبكي الإنفاق المتراكم لكل معرف عميل في الوقت الفعلي
- عندما يتجاوز تكرار الحلقة الميزانية اليومية المتبقية، يُرفض الطلب على طبقة الشبكة قبل الوصول إلى مزود نموذج اللغة
الإنهاء القائم على الأخطاء
ثلاث استراتيجيات: الإجهاض عند الخطأ، أو إعادة المحاولة مع التراجع التدريجي، أو الاحتياطي والاستمرار.
أنماط مضادة للحلقة اللانهائية
وجد تقرير حالة العملاء لـ LangChain 2025 أن 23% من أعطال العملاء كانت بسبب حلقات استدعاء الأدوات اللانهائية - أكبر فئة عطل منفردة.
عاصفة استدعاء الأدوات
تحدث عندما تستدعي خطوة التفكير لدى العميل نفس الأداة بشكل متكرر دون التقدم نحو اكتمال المهمة. المحفزات الشائعة: مواصفات المهام الغامضة، والتحقق المفقود من نتائج الأدوات، والتفكير الدائري.
تلويث السياق
يحدث عندما تُدخل نتيجة الأداة محتوى في تاريخ المحادثة يُشوه تفكير نموذج اللغة في التكرارات اللاحقة. الوقاية: معالجة مسبقة لنتائج الأدوات.
حقن الموجه عبر استجابة الأداة
المحفز الأكثر خطورة للحلقة اللانهائية: CVE-2024-5184. الدفاع: التعامل مع كل نتيجة أداة كإدخال غير موثوق. راجع هجمات حقن الموجهات التي تستهدف استجابات الأدوات في الحلقة العاملة.
رأي OpenLegion: الدفاع المتعمق للتحكم في الحلقة
التحكم في الحلقة خاصية أمنية، وليس مجرد خاصية تشغيلية. الأرقام الثلاثة الملموسة التي تحدد المشكلة:
23% من أعطال العملاء تُعزى إلى حلقات استدعاء الأدوات اللانهائية (LangChain 2025). الحل ليس حداً أعلى لـ max_turns، بل شروط إنهاء قابلة للقياس وفحوصات تقدم صريحة ومنطق قاطع الدائرة.
OpenAI Agents SDK الافتراضي max_turns = 10؛ LangGraph recursion_limit = 25. هذه قيم افتراضية لنقطة البداية، وليست قيم إنتاجية.
CVE-2024-5184 ثغرة التحكم في الحلقة، وليس مجرد ثغرة أمنية.
| آلية التحكم في الحلقة | OpenLegion | LangChain AgentExecutor | LangGraph | OpenAI Agents SDK |
|---|---|---|---|---|
| حد التكرار | max_turns في INSTRUCTIONS.md، مُطبق على الشبكة | max_iterations=15 (افتراضي) | recursion_limit=25 | max_turns=10 (افتراضي) |
| الإنهاء القائم على الميزانية | daily_budget + monthly_budget لكل عميل، مُطبق على طبقة الشبكة | غير مدمج | غير مدمج | غير مدمج |
| إنهاء الخطأ | خطأ منظم يُعاد إلى المنسق | يرفع AgentExecutorError | يرفع GraphRecursionError | يرفع MaxTurnsExceeded |
| دفاع الحقن | استدعاءات الأدوات عبر وكيل القبو؛ صلاحية موجه النظام | handle_parsing_errors قابل للتكوين | غير مدمج | غير مدمج |
| مسار تدقيق الحلقة | كل تكرار مُسجل مع agent_id والنموذج واستدعاء الأداة والتكلفة | LangSmith (اختياري) | LangSmith (اختياري) | لوحة تحكم OpenAI |
للاطلاع على الأنماط التي تجمع حلقات عملاء متعددة في أنظمة إنتاجية، راجع كيف تجمع سير العمل العاملة حلقات متعددة في خطوط أنابيب إنتاجية وأنماط تصميم الذكاء الاصطناعي العامل لتنسيق الحلقات وتنسيق العملاء.
الأسئلة الشائعة
ما هي الحلقة العاملة؟
الحلقة العاملة هي دورة الإدراك والتفكير والتصرف المتكررة التي يُنفذها كل عميل ذكاء اصطناعي لتنفيذ مهمة. في كل تكرار، يقرأ العميل سياقه الحالي، ويستدعي نموذجاً لغوياً لتحديد الإجراء التالي، وينفذ هذا الإجراء، ثم يكرر حتى تتحقق شرط الإنهاء.
كم من التكرارات تُجري الحلقة العاملة؟
تكتمل المهام البسيطة عادةً في 2-5 تكرارات. تُجري المهام المعقدة 10-30 تكراراً أو أكثر. اضبط max_turns بناءً على النسبة المئوية التجريبية 95 للتكرارات الخاصة بعميلك في توزيع المهام الخاص بك مع هامش 20%.
ما الذي يتسبب في حلقة عاملة لانهائية؟
الأسباب الثلاثة الرئيسية: عواصف استدعاء الأدوات، وتلويث السياق، وحقن الموجه عبر محتوى استجابة الأداة (CVE-2024-5184). وجد تقرير LangChain 2025 أن 23% من أعطال العملاء كانت بسبب حلقات استدعاء الأدوات اللانهائية.
ما هو نمط ReAct في الحلقات العاملة؟
ReAct (التفكير + التصرف) هو نموذج الحلقة العاملة الأساسي الذي أدخله Yao et al. عام 2022 (arXiv:2210.03629). يهيكل النمط كل تكرار حلقة كمخرج نموذج لغوي ثلاثي الأجزاء: الفكر والإجراء والملاحظة. أثبتت ورقة ReAct أن دمج التفكير الصريح مع الإجراءات يحسن دقة مهام العميل، مُقيَّماً على HotpotQA وFEVER وALFWorld.
كيف يؤثر حقن الموجه على الحلقة العاملة؟
حقن الموجه عبر محتوى استجابة الأداة — كما أثبت CVE-2024-5184 — يستغل مرحلة الإدراك في الحلقة العاملة. يتطلب الدفاع تسلسلاً هرمياً صريحاً للتعليمات يفرض سلطة موجه النظام على محتوى نتائج الأدوات.
كيف يمنع OpenLegion الحلقات العاملة غير المنضبطة؟
يطبق OpenLegion الدفاع المتعمق بطبقتي تطبيق. تُطبق حدود التكرار لكل عميل في INSTRUCTIONS.md على طبقة التطبيق. تُطبق daily_budget وmonthly_budget لكل عميل على طبقة الموجه الشبكي قبل كل استدعاء لنموذج اللغة. عندما يتجاوز تكرار الحلقة الميزانية المتبقية، يُرفض الطلب على طبقة الشبكة.
ما الفرق بين الحلقة العاملة وسير العمل؟
الحلقة العاملة هي دورة التكرار لكل عميل. سير العمل هو خط أنابيب متعدد العملاء حيث تُؤلف عملاء متعددون، كل منهم يُشغل حلقاته الخاصة، في نظام أكبر مع منطق تسليم صريح وتنسيق وتدفق بيانات بين العملاء.
ابدأ مع OpenLegion
الحلقة العاملة هي المكان الذي تُكسب أو تُخسر فيه موثوقية العميل. الافتراضيات الإطارية — max_turns=10، recursion_limit=25 — هي نقاط بداية، وليست تكوينات إنتاجية.
يفرض OpenLegion حدود الميزانية وحدود التكرار على طبقة الشبكة — خارج نطاق تفكير نموذج اللغة للعميل، ولا يمكن تجاوزه بحقن الموجه.
ابدأ البناء على OpenLegion — حدود حلقة صارمة وتطبيق ميزانية لكل عميل مدمجان.
راجع كيف تجمع سير العمل العاملة حلقات متعددة في خطوط أنابيب إنتاجية.