لقد جعلت Google AlphaEvolve متاحًا بشكل عام لجميع عملاء Google Cloud، مما يمنح مطوري المؤسسات إمكانية الوصول إلى وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يطور ويحسن الخوارزميات بما يتجاوز ما يمكن للمهندسين البشريين استكشافه عادةً بمفردهم. تُنتج هذه الخطوة، التي تم الإعلان عنها في 10 يوليو 2026، أداة بدأت كمشروع بحثي لشركة Google DeepMind في منتج تجاري على منصة Gemini Enterprise Agent Platform.
بدلاً من إعادة كتابة البرامج من الصفر، يعمل AlphaEvolve كما تسميه Google "المتعاون التطوري". يوفر المطور خوارزمية أساسية ومجموعة من الأهداف، ويقوم الوكيل [المدعوم من Gemini] (https://aibuzzwire.news) تلقائيًا بالبحث عن حلول أفضل، مما يؤدي إلى إرجاع كود محسّن يمكن قراءته بواسطة الإنسان ويمكن إسقاطه مباشرة في أنظمة الإنتاج.
كيف يعمل AlphaEvolve
تجمع AlphaEvolve بين إمكانات حل المشكلات الإبداعية لنماذج Gemini من Google مع أدوات التقييم الآلية التي تتحقق من الإجابات، جنبًا إلى جنب مع إطار عمل تطوري يعمل على تحسين الأفكار الواعدة عبر التكرارات المتعاقبة. فهو يختبر كل مرشح مقابل وظيفة تسجيل "الحقيقة الأساسية" التي يحددها المستخدم - إذا كان أداء الإصدار الجديد من الكود أفضل، فإنه يصبح الأصل للجيل التالي، مما يؤدي إلى إنشاء حلقة تعليقات تعمل على تحسين النتائج بشكل مطرد.
تصف Google عملية النشر بأنها عملية منظمة من أربع خطوات: التعريف، حيث توفر الفرق خوارزمية أولية وسياق المشكلة؛ القياس، حيث تقوم وظيفة تسجيل النقاط بتقييم البرامج المرشحة من حيث صحتها وأدائها والقيود التشغيلية؛ التحسين، حيث يقوم الوكيل بإنشاء تعليمات برمجية تم ضبطها بشكل واضح وفقًا لتلك المقاييس؛ وتطبيق، حيث يتم نشر الخوارزمية النهائية في الإنتاج.
إثبات في نتائج العملاء
منذ إطلاقه في المعاينة الخاصة في ديسمبر 2025، تم اختبار AlphaEvolve عبر الخدمات اللوجستية وأشباه الموصلات وعلم الجينوم والحوسبة عالية الأداء والخدمات المالية. كشفت Google عن قائمة بالمستخدمين الأوائل مع مقاييس محددة للمطابقة.
استخدمت JetBrains، الشركة التي تقف وراء أدوات التطوير الشهيرة، AlphaEvolve لتحسين أداء بيئة التطوير المتكاملة (IDE) بنسبة 15 إلى 20 بالمائة. قال دميتري باتكوفيتش، مدير الهندسة في JetBrains: "إن ذلك يحول التحسينات التي كانت تستغرق وقتًا طويلاً للغاية في استكشافها إلى مرشحين يمكننا اختبارهما بشكل روتيني". "لا يزال المهندسون يمتلكون القرار المعياري والمراجعة والإصدار."
أبلغت شركة Kinaxis، المتخصصة في إدارة سلسلة التوريد، عن تحسينات تزيد عن 22 بالمائة في مقاييس دقة التنبؤ الرئيسية مع تقليل وقت التشغيل بأكثر من 90 بالمائة في مجموعات البيانات القياسية. وقالت شركة الخدمات اللوجستية FM Logistic إن AlphaEvolve حسنت توجيه المستودعات بنسبة 10.4 بالمائة بالإضافة إلى خط الأساس المحسن للغاية بالفعل، مما أدى إلى توفير أكثر من 15000 كيلومتر من سفر الموظفين. شهدت شركة التجزئة الهولندية للتجارة الإلكترونية Coolblue انخفاض خطأ التنبؤ بالطلب لمدة 28 يومًا بنسبة تزيد عن 5 بالمائة بعد ما يقرب من 200 تكرار.
استخدمت شركة BASF العملاقة للكيماويات AlphaEvolve لبناء توأم رقمي لشبكة التوريد العالمية الخاصة بها - وهو جهد فشلت الأساليب الحتمية السابقة في تحقيقه - مما أدى إلى تحسين نماذج التخطيط والتنبؤ بأكثر من 80 بالمائة. أبلغت شركة Chipmaker Infineon عن تجارب مبكرة واعدة لتطبيق العامل على تصميم أشباه الموصلات.
انتصارات جوجل الخاصة
لقد أكل جوجل الطبخ الخاص به. وتقول الشركة إن AlphaEvolve اكتشف طريقة أفضل لجدولة المهام عبر مراكز البيانات الخاصة بها، حيث يستعيد بشكل مستمر متوسط 0.7 بالمائة من موارد الحوسبة العالمية. لقد أدى ذلك إلى تسريع النواة الحسابية الحيوية في بنية جيميني بنسبة 23 بالمائة، مما أدى إلى انخفاض بنسبة 1 بالمائة في وقت التدريب الإجمالي للنموذج - وهو توفير كبير على نطاق تدريب الذكاء الاصطناعي الحدودي. قام الوكيل أيضًا بتسريع تصميم الجيل التالي من وحدات معالجة Tensor (TPUs) من خلال اكتشاف دوائر حسابية أكثر كفاءة.
لماذا يهم
يشير التوفر العام لـ AlphaEvolve إلى تحول أوسع في كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على المشكلات الهندسية. في حين ركزت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المبكرة على كتابة تعليمات برمجية جديدة من خلال موجه، تستهدف AlphaEvolve مهمة مختلفة ويمكن القول إنها أكثر صعوبة: تحسين الخوارزميات الحالية التي تعد ضرورية بالفعل للأعمال التجارية، ولكن حيث تكون مساحة البحث عن حلول أفضل واسعة للغاية بحيث لا يستطيع البشر التنقل فيها يدويًا.
من خلال طلب وظيفة تسجيل موضوعية، يتجنب النظام أيضًا إحدى المشكلات المزعجة المتعلقة بالتشفير بمساعدة الذكاء الاصطناعي - وهو الإخراج الذي لا يمكن التحقق منه. يتم قياس كل مرشح تنتجه AlphaEvolve مقابل مقياس يحدده العميل، مما يعني أنه يمكن قياس المكاسب والوثوق بها قبل النشر. وكما أشار باتكوفيتش من JetBrains، يحتفظ المهندسون بملكية القرار المعياري والمراجعة والإصدار؛ يقوم الوكيل ببساطة بتضييق مساحة البحث التي كان على البشر استكشافها يدويًا.
القيود والمحاذير
AlphaEvolve ليس مساعد ترميز للأغراض العامة. لقد تم تصميمه خصيصًا لمشكلات التحسين التي يمكن التعبير عنها بالكود وقياسها بشكل موضوعي - الجدولة والتوجيه والتنبؤ وتصميم الرقائق والمجالات المماثلة. فالمشاكل التي تفتقر إلى وظيفة تسجيل واضحة، أو التي تعتمد على الحكم الشخصي، تقع خارج نطاق حلها. تلاحظ Google أيضًا أن جودة المخرجات تعتمد بشكل كبير على الخوارزمية الأساسية والسياق الذي يوفره المستخدم، مما يعني أن الفرق تحتاج إلى خبرة في المجال لإعداد المشكلة بشكل فعال.
في الوقت الحالي، يتم الوصول من خلال منصة Gemini Enterprise Agent Platform، والتي تحمل أسعارًا على مستوى المؤسسات. وهذا يضع AlphaEvolve بقوة في عالم المؤسسات الأكبر حجمًا التي تتمتع بالموارد اللازمة لدمجها في مساراتها الهندسية، بدلاً من المطورين الفرديين أو الشركات الناشئة الصغيرة.
بالنسبة إلى Google Cloud، يضيف الإطلاق عرضًا مختلفًا إلى محفظة الذكاء الاصطناعي المؤسسية الخاصة بها في وقت يتنافس فيه مقدمو الخدمات السحابية بشكل مكثف لاستضافة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. لا تضع الشركة AlphaEvolve في موقع برنامج الدردشة الآلي أو مساعد إكمال التعليمات البرمجية، ولكن كمحرك تحسين للمشكلات التي لها أموال حقيقية مرتبطة بها.
ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي
للحصول على أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي وإصدارات النماذج واعتماد المؤسسات، تابع AI Buzz Wire للحصول على تغطية واضحة وواقعية للتطورات التي تعيد تشكيل التكنولوجيا.
اقرأ المزيد من أخبار أدوات الذكاء الاصطناعي →
