باختصار
التصحيح الذاتي (Self-Correction) هو قدرة الوكيل (Agent) على إنه يكتشف خطأ في ناتجه هو، وبعدين يجرّب أسلوبًا مختلفًا.
بالتفصيل
الوكلاء بيشتغلوا في بيئات حقيقية فيها تجربة وخطأ، فالقدرة على التعلّم من الغلطة جوّه نفس المهمّة مهمّة جدًّا. مقال Lil’Log بيعتبر «التأمّل الذاتي» (Self-Reflection) جانبًا حيويًا بيسمح للوكلاء إنهم يتحسّنوا تدريجيًا بتنقيح قراراتهم السابقة وتصحيح الأخطاء.
ومن أشهر الأمثلة إطار Reflexion: بعد كل إجراء، الوكيل بيحسب مؤشّرًا بيحدّد هل المسار الحالي غير كفؤ (أخد وقت طويل من غير نجاح) أو فيه «هلوسة» (نفس الإجراء بيتكرّر ويوصل لنفس النتيجة). لو كده، ممكن يبدأ محاولة جديدة. والتأمّلات المكتوبة في المحاولات الفاشلة بتتحطّ في الذاكرة العاملة للوكيل، لحد تلاتة، وبتُستخدم كسياق في المحاولة الجاية.
بس خلّي بالك: التصحيح الذاتي محدود بقدرة النموذج على رؤية خطئه. عشان كده في أنظمة كتير بيتدعم بإشارة من برّه، زي نتيجة اختبار أو وكيل مقيّم منفصل.
مثال عملي
وكيل بيكتب استعلام قاعدة بيانات، والاستعلام بيرجّع خطأ «العمود غير موجود». بدل ما يعيد نفس الاستعلام، بيقرأ رسالة الخطأ، ويستعلم عن أسماء الأعمدة الحقيقية، ويعيد الكتابة بالاسم الصحيح. ده تصحيح ذاتي مبني على تغذية راجعة من البيئة.
مصطلحات مرتبطة
- Evaluator Agent — الوكيل المقيّم.
- ReAct — التفكير والتنفيذ.
- Agentic Loop — الحلقة الوكيلية.
المصادر: Google ML Glossary، Lil'Log — LLM Powered Autonomous Agents — 2023-06-23
