أطلقت Nous Research يوم الأحد إصدار Hermes Mixture of Agents 2.0، وهو جيل جديد من منظومة «مزيج الوكلاء» يجمع مخرجات عدة نماذج لغوية كبرى، من بينها GPT وClaude وDeepSeek، لصياغة إجابات تتفوّق على أداء أي نموذج منفرد في اختبارات القياس القياسية.
ووفقاً لـتقرير، يمثّل MoA 2.0 تطويراً لإطار Hermes Agent القائم لدى Nous Research، مع الإبقاء على فلسفة المصدر المفتوح التي تتيح فحص الشيفرة وبنية النظام.
آلية عمل النظام
يعمل Hermes MoA 2.0 كطبقة تجميع فوقية (Ensemble Layer). إذ يوجّه استعلاماً واحداً بالتوازي إلى عدة نماذج أساس، ثم يجمع مخرجاتها ويُركّب منها إجابة نهائية موحّدة. هذه المنهجية، المعروفة باسم «مزيج الوكلاء – Mixture of Agents»، تتعامل مع النماذج المختلفة كـ«متخصصين» يساهم كلّ منهم بجزء من الإجابة، بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد يتولى جميع المهام بمفرده.
يمكن للمستخدمين تحديد أي النماذج تشارك في التجميع. أما الإعداد الافتراضي فيعتمد على GPT وClaude وDeepSeek، وهي نماذج تمثّل مدارس تدريب وبيانات متباينة. ومن خلال دمج مخرجاتها، يسعى MoA 2.0 إلى التقاط نقاط القوة المتكاملة لكل نموذج.
نتائج الاختبارات التي رافقت الإطلاق تُظهر أن MoA 2.0 يتفوّق على كل نموذج مكوِّن على حدة في مهام الاستدلال المنطقي، والبرمجة، وتنفيذ التعليمات. ويزداد الفارق وضوحاً في اختبارات «الاستدلال طويل الأفق» التي تميل فيها النماذج المنفردة إلى فقدان الترابط على امتداد الحوار أو المسألة.
الإطار يظل مفتوح المصدر، ما يتيح للباحثين والمطورين فحص المعمارية، واستبدال النماذج الأساس، وتكييف طبقة التجميع مع حالات استخدام محددة، سواء في مجالات مثل البرمجة، أو الأبحاث، أو المساعدة المعرفية المتقدمة.
اطلع أيضاً على: أنثروبيك تتجاوز أوبن إيه آي بقيمة 965 مليار دولار مع إعادة تشكيل سباق تمويل الذكاء الاصطناعي
مختبرات الأوزان المفتوحة تتجه إلى «تنسيق الوكلاء»
بنت Nous Research سمعتها عبر إصدارات نماذج «ذات أوزان مفتوحة» موجهة لمجتمع البحث. إطار Hermes Agent الأصلي رسّخ معايير مبكرة لتنسيق عمل عدة نماذج في وقت واحد مطلع عام 2026.
يأتي Hermes MoA 2.0 ضمن سياق دورة متسارعة لتطوير نماذج الأوزان المفتوحة عالمياً. ففي مطلع يوليو 2026، أطلقت Z.ai نموذج GLM-5.2 باعتباره نموذجاً مفتوح الأوزان موجهاً للمهام البرمجية طويلة الأمد في الهندسة. هذا الإطلاق ينسجم مع توجه مختبرات الأوزان المفتوحة لاستهداف مجالات قدرات محددة ما تزال النماذج المغلقة تحتفظ فيها بميزة السمعة التجارية.
اطلع أيضاً على: خبراء: حصة 5٪ المقترحة لأوبن إيه آي قد تدفع الذكاء الاصطناعي نحو سيطرة أعمق للدولة
في أواخر يونيو 2026، جادل جون يانغ لين، الرئيس التقني السابق لمشروع Qwen، علناً بأن «الأنظمة الوكيلة» تمثّل الخطوة الصحيحة التالية في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي. هذه الرؤية تتماشى مع فلسفة تصميم MoA 2.0، الذي يتعامل مع الوكلاء وتركيبات النماذج كمسار لتعزيز القدرات، بما يتجاوز ما يمكن أن تحققه جولات تدريب مفردة حتى على أضخم النماذج.
يأتي طرح Hermes MoA أيضاً وسط نقاش محتدم في مجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي حول الدور الأمثل لنماذج الأساس مقابل طبقات الوكلاء والتنسيق التي تُبنى فوقها.
حذّر أندريه كاربايثي في وقت سابق من الأسبوع من أن التوجّه «القائم على الوكلاء أولاً» قد يعيد تكرار أخطاء بعض الدورات البحثية المبكرة في OpenAI. نهج Nous Research يحاول الموازنة، عبر الاعتماد على نماذج أساس قوية كنقطة انطلاق، مع إضافة طبقة تنسيق فوقية تنظم عملها ولا تستبدلها بالكامل.
اطلع أيضاً على: أوبن إيه آي تستهدف طرحاً عاماً بقيمة تريليون دولار بينما تحتفظ مايكروسوفت بأكبر مكاسب الصفقة
ما الذي ينبغي متابعته؟
حتى الآن، لم يُختبر Hermes MoA 2.0 بصورة ممنهجة أمام أحدث نماذج الجبهة الأمامية. إصدارات منتصف 2026 من Claude Sonnet 5 ونسخ GPT المحدّثة قد تعيد رسم خريطة النتائج المعيارية. كما أن Nous Research لم تنشر بعد ورقة بحثية أكاديمية كاملة مصاحبة لهذا الإصدار.
مع ذلك، تبدو الدلالات العملية للمطورين واضحة: أداة مفتوحة المصدر قادرة، وفقاً للنتائج الأولية، على تحسين أداء النماذج المغلقة عبر جمعها في «تجميعة» واحدة، يمكن أن تخفّض عتبة الوصول لقدرات استدلال من الطراز الرفيع دون تحمّل كلفة استدعاء واجهات برمجة النماذج المتقدمة في كل مرة.
على مستوى صناعة الذكاء الاصطناعي، يعزّز MoA 2.0 وجهة النظر القائلة إن «تنوع النماذج» – وليس نموذجاً واحداً مهيمنًا – قد يكون العنوان الرئيس للمرحلة التالية من نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وستكون الأنظار موجهة خلال الأشهر المقبلة إلى كيفية تفاعل OpenAI وAnthropic مع موجة المقاربات المعتمدة على التجميع والـEnsembles.
اقرأ أيضاً: سياسة ترامب المزدوجة تجاه أنثروبيك التي يرفض البيت الأبيض توضيحها