فهم جوهر Agent2Agent (A2A)
يمثل Agent2Agent، أو A2A اختصارًا، مسعى Google الطموح لتأسيس أساس موحد لعصر وكلاء الذكاء الاصطناعي المزدهر. تأتي هذه المبادرة في وقت كانت فيه Google تتبع القيادة بشكل أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومن الأمثلة الرئيسية على ذلك الاعتماد على واجهات برمجة تطبيقات OpenAI لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وبروتوكول Anthropic’s MCP لربط نماذج LLM بمصادر البيانات الخارجية.
تؤكد Google على أن A2A مصمم لاستكمال MCP، ومعالجة الوظائف المتميزة. في حين أن MCP يسهل اتصال النماذج بمصادر وأدوات البيانات الخارجية، فإن A2A يركز على تمكين الاتصال والتعاون السلس بين الوكلاء.
حالات الاستخدام التوضيحية لـ A2A
عرضت Google إمكانات A2A من خلال حالة استخدام مقنعة تتضمن عملية التوظيف. يتم تكليف وكيل الذكاء الاصطناعي بتحديد المرشحين المناسبين لشغل وظيفة شاغرة، مع مراعاة عوامل مثل المسمى الوظيفي والموقع والمهارات. بمجرد أن يقوم الوكيل الأولي بتصفية المرشحين، فإنه ينقل المرشحين المؤهلين بسلاسة إلى وكيل ثانٍ مسؤول عن جدولة المقابلات. ثم يتولى وكيل ثالث الأمر، ويجري فحوصات الخلفية ويتحقق من بيانات اعتماد المرشحين. يقلل هذا التعاون المنسق بين وكلاء متعددين بشكل كبير من حجم العمل ويبسط عملية التوظيف بأكملها. يسهل بروتوكول A2A النقل السلس للتعليمات والبيانات بين هؤلاء الوكلاء، مما يضمن التنسيق الفعال.
نظرة متعمقة على الإطار المعماري لـ A2A
يعمل إطار عمل A2A على بنية العميل والخادم، ويتألف من وكلاء عملاء يبدأون المهام ووكلاء بعيدين ينفذون تلك المهام. يتضمن الإطار مفاهيم رئيسية مثل:
اكتشاف القدرات: يمكن للوكلاء الإعلان عن قدراتهم، مما يسمح للوكلاء الآخرين باكتشاف مهاراتهم المحددة والاستفادة منها.
إدارة المهام: يوفر الإطار آليات لمراقبة تقدم المهام وضمان إنجازها في الوقت المناسب.
التفاوض: يمكن للوكلاء التفاوض على النتائج المرجوة، مثل إنشاء الصور أو إنشاء مقاطع الفيديو أو ملء النماذج.
يستفيد بروتوكول A2A من المعايير المفتوحة الحالية، مثل JSON لتبادل البيانات الوصفية ونقاط نهاية HTTP لخوادم الوكلاء.
أهمية نهج Google الشامل لـ A2A
تكمن أهمية A2A في نهج Google الشامل وشبكة الدعم الواسعة. حصلت Google على دعم العديد من شركات البرمجيات، بما في ذلك Atlassian وJetBrains وSAP وOracle وMongoDB وSalesforce وSAP وServiceNow وElastic وDatastax وWorkday. بالإضافة إلى ذلك، تعهدت شركات استشارات تكنولوجيا المعلومات البارزة مثل Accenture وBCG وDeloitte وInfosys وKPMG وMcKinsey وPWC وWipro بتقديم دعمها أيضًا.
توفر Google أيضًا أدوات لدمج A2A بسلاسة مع العديد من أطر عمل الوكلاء المتوفرة في السوق، مثل LangGraph وGenkit وLlamaIndex وCrewAI وSemantic Kernel وMarvin ومجموعة تطوير الوكلاء (ADK) الخاصة بها. هذا النهج الشامل يضع A2A للاعتماد والنجاح على نطاق واسع.
التعمق أكثر في الجوانب الفنية لـ Agent2Agent
إن Agent2Agent (A2A) ليس مجرد مفهوم؛ إنه بروتوكول مصمم بدقة مبني على أساس من قابلية التشغيل البيني والمرونة. لتقدير إمكاناتها حقًا، من الضروري فهم أركانها الفنية بشكل أعمق. سيقوم هذا القسم بتشريح المكونات والآليات الرئيسية التي تمكن A2A من العمل كإطار اتصال قوي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
المبادئ الأساسية لـ A2A
في جوهرها، تسترشد A2A بعدة مبادئ أساسية:
اللامركزية: تتجنب A2A نقطة تحكم مركزية، مما يسمح للوكلاء بالعمل بشكل مستقل والتفاعل مباشرة مع بعضهم البعض. يعزز هذا المرونة وقابلية التوسع.
التوحيد القياسي: من خلال الالتزام بالمعايير المفتوحة، تضمن A2A التوافق بين الوكلاء الذين تم تطويرهم من قبل فرق أو مؤسسات مختلفة. يعزز هذا قابلية التشغيل البيني ويقلل من تكاليف التكامل.
القابلية للتوسيع: تم تصميم A2A بحيث يمكن توسيعه بسهولة بإمكانيات وميزات جديدة. يسمح هذا للبروتوكول بالتكيف مع الاحتياجات المتطورة لنظام وكلاء الذكاء الاصطناعي.
الأمن: تتضمن A2A آليات أمان للحماية من الجهات الخبيثة وضمان سلامة الاتصال بين الوكلاء.
المكونات الرئيسية لبنية A2A
تتكون بنية A2A من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لتمكين الاتصال والتعاون السلسين:
خدمة اكتشاف الوكلاء: تسمح هذه الخدمة للوكلاء باكتشاف الوكلاء الآخرين القادرين على أداء مهام محددة. يمكن للوكلاء تسجيل قدراتهم في الخدمة، مما يجعلهم قابلين للاكتشاف من قبل الوكلاء الآخرين.
بروتوكول الاتصال: تحدد A2A بروتوكول اتصال موحد يستخدمه الوكلاء لتبادل الرسائل. يعتمد البروتوكول على معايير معتمدة على نطاق واسع مثل HTTP وJSON، مما يضمن إمكانية التشغيل البيني.
إطار إدارة المهام: يوفر هذا الإطار آليات للوكلاء لإدارة المهام وتتبع التقدم المحرز والتعامل مع الأخطاء. يسمح للوكلاء بتقسيم المهام المعقدة إلى مهام فرعية أصغر وتفويضها إلى وكلاء آخرين.
إطار الأمن: يوفر هذا الإطار آليات أمان للحماية من الوصول غير المصرح به والهجمات الخبيثة. يتضمن ميزات مثل المصادقة والتفويض والتشفير.
عملية تبادل الرسائل
تتبع عملية تبادل الرسائل في A2A هذه الخطوات عادةً:
- اكتشاف الوكلاء: يستخدم الوكيل الذي يحتاج إلى أداء مهمة خدمة اكتشاف الوكلاء للعثور على وكلاء آخرين قادرين على أداء المهمة.
- التفاوض على القدرات: يتفاوض الوكيل مع المؤدين المحتملين للمهام لتحديد أفضل طريقة لأداء المهمة. قد يتضمن ذلك تبادل المعلومات حول متطلبات المهمة والموارد المتاحة والنتيجة المرجوة.
- تفويض المهام: يفوض الوكيل المهمة إلى مؤدي المهام المحدد. تتضمن عملية التفويض تحديد متطلبات المهمة وبيانات الإدخال والإخراج المتوقع.
- تنفيذ المهام: يقوم مؤدي المهام بتنفيذ المهمة وإنشاء الإخراج.
- الإبلاغ عن النتائج: يبلغ مؤدي المهام الوكيل المفوض عن نتائج تنفيذ المهمة.
- التحقق من النتائج: يتحقق الوكيل المفوض من النتائج ويتخذ الإجراء المناسب. قد يتضمن ذلك إعادة محاولة المهمة أو تفويضها إلى وكيل آخر أو الإبلاغ عن خطأ.
دور البيانات الوصفية في A2A
تلعب البيانات الوصفية دورًا حاسمًا في A2A من خلال توفير معلومات حول قدرات ومتطلبات الوكلاء والمهام. تسمح هذه المعلومات للوكلاء باكتشاف بعضهم البعض والتفاوض على متطلبات المهام والتحقق من النتائج. تحدد A2A تنسيق بيانات وصفية موحد يعتمد على JSON، مما يضمن قابلية التشغيل البيني بين الوكلاء.
اعتبارات الأمان في A2A
يمثل الأمان مصدر قلق بالغ في A2A، نظرًا لاحتمال قيام الجهات الخبيثة بتعطيل الاتصال أو اختراق البيانات. تتضمن A2A العديد من آليات الأمان للتخفيف من هذه المخاطر:
- المصادقة: يجب على الوكلاء مصادقة أنفسهم قبل أن يتمكنوا من التواصل مع الوكلاء الآخرين. وهذا يضمن أن الوكلاء المصرح لهم فقط هم من يمكنهم المشاركة في نظام A2A البيئي.
- التفويض: يجب أن يكون الوكلاء مخولين لأداء مهام محددة. يمنع هذا الوكلاء غير المصرح لهم من الوصول إلى البيانات الحساسة أو تنفيذ العمليات الهامة.
- التشفير: يتم تشفير الاتصال بين الوكلاء للحماية من التنصت. يضمن هذا عدم تعرض البيانات الحساسة للأطراف غير المصرح لها.
- حماية السلامة: تتم حماية سلامة الرسالة لمنع العبث. يضمن هذا عدم تغيير الرسائل أثناء النقل.
- التدقيق: يتم الاحتفاظ بمسار تدقيق شامل لتتبع جميع الاتصالات والأنشطة داخل نظام A2A البيئي. يسمح هذا بالكشف عن الحوادث الأمنية والتحقيق فيها.
الآثار والاتجاهات المستقبلية لـ Agent2Agent
إن تقديم Agent2Agent له آثار بعيدة المدى على مستقبل الذكاء الاصطناعي ودمجه في مختلف الصناعات. من خلال تمكين الاتصال والتعاون السلسين بين وكلاء الذكاء الاصطناعي، تفتح A2A مستوى جديدًا من الأتمتة والكفاءة، مما يمهد الطريق لأنظمة أكثر تطوراً وذكاءً.
تحويل الصناعات باستخدام A2A
تتمتع A2A بالقدرة على إحداث ثورة في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك:
الرعاية الصحية: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لتشخيص الأمراض وتطوير خطط العلاج ومراقبة صحة المرضى.
المالية: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة المالية المخصصة.
التصنيع: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لتحسين عمليات الإنتاج وإدارة المخزون وضمان مراقبة الجودة.
النقل: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لتحسين تدفق حركة المرور وإدارة الخدمات اللوجستية وتحسين السلامة.
خدمة العملاء: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لحل استفسارات العملاء وتقديم الدعم الفني وتخصيص تجارب العملاء.
مستقبل التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي
إن A2A ليست سوى بداية رحلة طويلة نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً وتعاوناً. في المستقبل، يمكننا أن نتوقع رؤية:
بروتوكولات اتصال وكيل أكثر تطوراً: قد تتضمن البروتوكولات المستقبلية ميزات مثل فهم اللغة الطبيعية والتعرف على المشاعر والذكاء الاجتماعي.
قدرات استدلال وكيل أكثر تقدماً: قد يكون الوكلاء المستقبليون قادرين على التفكير في المواقف المعقدة واتخاذ القرارات بناءً على معلومات غير كاملة والتعلم من تجاربهم.
تكامل أكثر سلاسة مع العمال البشريين: سيتم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية للعمل بسلاسة مع العمال البشريين، وتعزيز قدراتهم وتحسين إنتاجيتهم.
آليات أمان أكثر قوة: ستتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية آليات أمان أكثر قوة للحماية من الهجمات الخبيثة وضمان سلامة البيانات.
يمثل تطوير واعتماد Agent2Agent خطوة مهمة نحو مستقبل حيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل معًا لحل المشكلات المعقدة وتحسين حياة الناس في جميع أنحاء العالم.
معالجة تحديات تنفيذ A2A
في حين أن إمكانات Agent2Agent هائلة، فإن تنفيذها الناجح يتطلب معالجة العديد من التحديات:
التوحيد القياسي وقابلية التشغيل البيني
يعد ضمان التوحيد القياسي وقابلية التشغيل البيني عبر منصات وأطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة أمرًا بالغ الأهمية للاعتماد الواسع النطاق لـ A2A. يتطلب هذا التعاون بين أصحاب المصلحة في الصناعة لتطوير معايير وبروتوكولات مشتركة.
الأمن والخصوصية
تعد حماية أمن وخصوصية البيانات المتبادلة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. هناك حاجة إلى آليات أمان قوية وتقنيات للحفاظ على الخصوصية لمنع الوصول غير المصرح به وإساءة استخدام المعلومات الحساسة.
الثقة والقدرة على التفسير
يعد بناء الثقة في وكلاء الذكاء الاصطناعي وضمان القدرة على تفسير قراراتهم أمرًا ضروريًا لقبول الإنسان واعتماده. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الشفافة والقابلة للتفسير أن تساعد المستخدمين على فهم كيفية اتخاذ الوكلاء للقرارات وسبب توصلهم إلى استنتاجات معينة.
قابلية التوسع والأداء
يتطلب توسيع نطاق A2A للتعامل مع عدد كبير من وكلاء الذكاء الاصطناعي والمهام المعقدة بروتوكولات اتصال فعالة وبنية تحتية قوية. يعد تحسين الأداء وضمان قابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية لعمليات النشر في العالم الحقيقي.
الاعتبارات الأخلاقية
تعد معالجة الآثار الأخلاقية للتعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. يعد ضمان العدالة والشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لمنع التحيز والتمييز.
يتطلب التغلب على هذه التحديات جهدًا تعاونيًا بين الباحثين والمطورين وصانعي السياسات والمستخدمين النهائيين. من خلال معالجة هذه المشكلات بشكل استباقي، يمكننا إطلاق الإمكانات الكاملة لـ A2A وإنشاء مستقبل حيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل معًا لحل المشكلات المعقدة وتحسين حياة الناس في جميع أنحاء العالم.
النظام البيئي لـ A2A: المشاركون والتقنيات
إن نجاح Agent2Agent لا يتوقف فقط على مزاياه الفنية، بل أيضًا على قوة النظام البيئي المحيط به. يتكون هذا النظام البيئي من مجموعة متنوعة من المشاركين، يساهم كل منهم بخبرات وموارد فريدة. يعد فهم أدوار هؤلاء المشاركين والتقنيات التي يستخدمونها أمرًا بالغ الأهمية لتقدير التأثير المحتمل لـ A2A.
المشاركون الرئيسيون في نظام A2A البيئي
Google: بصفتها مبتكر A2A، تلعب Google دورًا مركزيًا في تطويره وترقيته. توفر Google بروتوكول A2A الأساسي والأدوات والوثائق، بالإضافة إلى الدعم للمطورين والباحثين.
شركات البرمجيات: تقوم شركات البرمجيات مثل Atlassian وJetBrains وSAP وOracle وMongoDB وSalesforce وSAP وServiceNow وElastic وDatastax وWorkday بدمج A2A في منتجاتها وخدماتها، مما يمكن عملائها من الاستفادة من التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي.
شركات استشارات تكنولوجيا المعلومات: تقدم شركات استشارات تكنولوجيا المعلومات مثل Accenture وBCG وDeloitte وInfosys وKPMG وMcKinsey وPWC وWipro خدمات استشارية لمساعدة المؤسسات على تنفيذ A2A ودمجها في عملياتها التجارية.
مطورون إطارات عمل الذكاء الاصطناعي: يقوم مطورو إطارات عمل الذكاء الاصطناعي مثل LangGraph وGenkit وLlamaIndex وCrewAI وSemantic Kernel وMarvin بدمج A2A في إطارات العمل الخاصة بهم، مما يسهل على المطورين بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم التواصل والتعاون مع بعضهم البعض.
الباحثون: يستكشف الباحثون طرقًا جديدة لاستخدام A2A لحل المشكلات المعقدة ويطورون خوارزميات وتقنيات جديدة للتعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي.
المستخدمون النهائيون: المستخدمون النهائيون هم المستفيدون النهائيون من A2A، حيث تمكنهم من أتمتة المهام وتحسين الكفاءة واتخاذ قرارات أفضل.
التقنيات الرئيسية في نظام A2A البيئي
إطارات عمل الذكاء الاصطناعي: توفر إطارات عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn اللبنات الأساسية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): توفر LLMs مثل GPT-3 وLaMDA وPaLM قدرات معالجة اللغة الطبيعية التي تمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من فهم وإنشاء لغة بشرية.
الرسوم البيانية المعرفية: توفر الرسوم البيانية المعرفية تمثيلاً منظمًا للمعرفة يمكن استخدامه من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي للتفكير واتخاذ القرارات.
منصات الحوسبة السحابية: توفر منصات الحوسبة السحابية مثل Google Cloud Platform وAmazon Web Services وMicrosoft Azure البنية التحتية والخدمات اللازمة لنشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي.
منصات إدارة واجهة برمجة التطبيقات: توفر منصات إدارة واجهة برمجة التطبيقات الأدوات اللازمة لإدارة وتأمين واجهات برمجة التطبيقات التي يستخدمها وكلاء الذكاء الاصطناعي للتواصل مع بعضهم البعض.
A2A مقابل مناهج اتصال الوكيل الحالية
لفهم حداثة وإمكانات A2A بشكل كامل، من الضروري مقارنته بالمناهج الحالية لاتصال الوكيل. في حين تم استخدام طرق مختلفة لتسهيل التفاعل بين الوكلاء، فإن A2A يميز نفسه من خلال تركيزه على التوحيد القياسي والمرونة وقابلية التوسع.
طرق اتصال الوكيل التقليدية
تمرير الرسائل: يتضمن ذلك قيام الوكلاء بتبادل الرسائل مباشرة مع بعضهم البعض، غالبًا باستخدام بروتوكول محدد مسبقًا. في حين أن تمرير الرسائل بسيط، إلا أنه يمكن أن يصبح معقدًا ويصعب إدارته مع زيادة عدد الوكلاء.
السبورات المشتركة: يمكن للوكلاء الوصول إلى سبورة مشتركة وتعديلها، مما يسمح لهم بالتواصل بشكل غير مباشر عن طريق نشر المعلومات وقراءتها. يمكن أن يكون هذا النهج مفيدًا لتنسيق المهام، ولكنه قد يؤدي أيضًا إلى خلافات وتناقضات.
بروتوكول شبكة العقد: يتضمن هذا البروتوكول قيام وكيل ببث مهمة ومزايدة وكلاء آخرين لأدائها. ثم يختار الوكيل أفضل مزايد ويسند المهمة. هذا النهج مناسب لتخصيص المهام، ولكنه قد يكون غير فعال إذا كانت المهمة معقدة أو تتطلب تعاونًا.
مزايا A2A على المناهج الحالية
التوحيد القياسي: توفر A2A بروتوكولًا موحدًا لاتصال الوكيل، مما يضمن التشغيل البيني بين الوكلاء الذين تم تطويرهم من قبل فرق أو مؤسسات مختلفة. يقلل هذا من تكاليف التكامل ويعزز التعاون.
المرونة: تم تصميم A2A ليكون مرنًا وقابلاً للتكيف مع أنواع مختلفة من الوكلاء والمهام. يدعم أنماط اتصال مختلفة ويسمح للوكلاء بالتفاوض على متطلبات ونتائج المهام.
قابلية التوسع: تم تصميم A2A ليتم توسيعه للتعامل مع عدد كبير من الوكلاء والمهام المعقدة. يستخدم بروتوكولات اتصال فعالة ويدعم البنيات الموزعة.
الأمن: تتضمن A2A آليات أمان للحماية من الجهات الخبيثة وضمان سلامة الاتصال بين الوكلاء.
اكتشاف القدرات: تسمح A2A للوكلاء بالإعلان عن قدراتهم، مما يجعلهم قابلين للاكتشاف من قبل الوكلاء الآخرين. يتيح هذا للوكلاء العثور على مهارات الوكلاء الآخرين في النظام البيئي والاستفادة منها.
تطبيقات وحالات استخدام واقعية لـ A2A
تكمن القيمة الحقيقية لـ Agent2Agent في قدرته على معالجة المشكلات الواقعية وتحويل الصناعات. تظهر العديد من التطبيقات وحالات الاستخدام، مما يدل على تنوع وإمكانات هذا البروتوكول المبتكر.
تحسين سلسلة التوريد
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لتحسين عمليات سلسلة التوريد، من الحصول على المواد الخام إلى تسليم المنتجات النهائية. يمكن للوكلاء مراقبة مستويات المخزون والتنبؤ بالطلب وتنسيق الخدمات اللوجستية لتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة.
التصنيع الذكي
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون للتحكم في عمليات التصنيع وتحسينها. يمكن للوكلاء مراقبة أداء المعدات واكتشاف الحالات الشاذة وضبط المعلمات لزيادة الإنتاجية وتقليل وقت التوقف عن العمل.
تشخيصات الرعاية الصحية
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لتشخيص الأمراض وتطوير خطط العلاج. يمكن للوكلاء تحليل الصور الطبية ومراجعة سجلات المرضى والتشاور مع الأطباء البشريين لتقديم تشخيصات دقيقة وفي الوقت المناسب.
الكشف عن الاحتيال المالي
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون للكشف عن الاحتيال المالي ومنعه. يمكن للوكلاء مراقبة المعاملات وتحديد الأنماط المشبوهة وتنبيه المحققين البشريين إلى حالات الاحتيال المحتملة.
أتمتة خدمة العملاء
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون لأتمتة مهام خدمة العملاء. يمكن للوكلاء الإجابة على الأسئلة وحل المشكلات وتقديم دعم مخصص للعملاء، مما يحرر الوكلاء البشريين للتركيز على الاستفسارات الأكثر تعقيدًا.
هذه ليست سوى أمثلة قليلة للعديد من التطبيقات وحالات الاستخدام الواقعية لـ Agent2Agent. مع نضوج البروتوكول ونمو النظام البيئي، يمكننا أن نتوقع ظهور المزيد من التطبيقات المبتكرة.
خاتمة
يمثل Agent2Agent تطورًا كبيرًا في مجال اتصال وتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال توفير بروتوكول موحد ومرن وقابل للتطوير، يمكن A2A وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل معًا لحل المشكلات المعقدة وتحويل الصناعات. في حين لا تزال هناك تحديات قائمة، إلا أن الفوائد المحتملة لـ A2A هائلة، ومن المرجح أن يتسارع اعتماده في السنوات القادمة. لقد مهدت مبادرة Google الطريق لمستقبل يمكن فيه لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون بسلاسة، وتعزيز القدرات البشرية ودفع الابتكار عبر مختلف القطاعات.