---
title: وكيل ذكاء اصطناعي من Nvidia يقلل تكاليف الرموز البرمجية بنسبة تقارب 50 بالمئة
url: https://www.dataloco.com/ar/okyl-thkaaa-astnaaay-mn-nvidia-ykll-tkalyf-alrmoz-albrmgy-bnsb-tkarb-50-balmy
published: 2026-09-29T08:26:31+00:00
language: ar
section: الذكاء الاصطناعي
source: https://the-decoder.de/ki-agent-optimiert-token-kosten-nvidia-spart-fast-50-prozent-bei-coding-agenten-durch-bessere-steuerung/
organizations: Nvidia
publisher: Dataloco
---

# وكيل ذكاء اصطناعي من Nvidia يقلل تكاليف الرموز البرمجية بنسبة تقارب 50 بالمئة

طورت شركة Nvidia نظاما يقوم بتحسين طبقة التحكم في وكلاء البرمجة، والمعروفة باسم Harness، بشكل مستقل، مما أدى إلى خفض استهلاك الرموز بنسبة تقارب النصف مع الحفاظ على مستوى الأداء تقريبا.

يعمل النظام الذي يسمى SoL-Pi من خلال وكيل بحث يراقب آثار وكيل آخر، ويقترح تغييرات في طبقة التحكم ثم يختبرها في بيئات مجهزة. وتحدد اختبارات الكفاءة والقدرة المرشحين الذين يتم الإبقاء عليهم، وهو نهج مستوحى من التحسين الذاتي المتكرر. وقد فحص النظام 152 اتجاها للنهج في 535 بيئة قابلة للتنفيذ، شملت 495 مهمة مشتقة من أزواج طلبات السحب في GitHub و40 حالة اختبار اصطناعية، مما نتج عنه أكثر من 3,000 دورة وأكثر من 60,000 تفاعل بين الوكيل والبيئة.

نتج عن عملية البحث أربع آليات لتقليل الهدر. تعمل آلية دمج الإجراءات على دمج خطوتين متتاليتين في خطوة واحدة، مثل تغيير الكود وتشغيله للاختبار، مما يلغي استدعاء كاملا للنموذج اللغوي. وتقوم آلية ضغط السياق عبر الإنترنت بفحص ما إذا كان يمكن تقصير السياق المجمع بعد كل خطوة تخطيط دون فقدان معلومات مهمة. أما آلية حزمة الملاحظات فتقوم بتخزين مخرجات الأدوات الطويلة في أرشيف وإدراج ملخص قصير فقط في الخطوات اللاحقة. وأخيرا، يقوم مختزل الحفاظ على الأدلة بإرسال سجلات الأخطاء والاختبارات الواسعة إلى نموذج أرخص لتلخيص النتائج الأساسية.

أظهرت النتائج على مقياس EdgeBench أن النسخة الأكثر توفيرا من SoL-Pi تستهلك رموزا أقل بنسبة 49 بالمئة وتحقق 93.7 بالمئة من نقاط نظام Pi. وبشكل عام، انخفض استهلاك الرموز بنسبة تتراوح بين 44.7 و49 بالمئة عبر مختلف المتغيرات. وفيما يتعلق بالتكاليف المالية، يقدر الباحثون التوفير ما بين 8.75 و13.50 دولار أمريكي في الساعة مقارنة بأنظمة Codex وClaude Code، وما بين 4.36 و5.71 دولار أمريكي مقارنة بنظام Pi.

تم تطوير النظام باستخدام GPT-5.6 Sol ثم طُبق على Opus 5 دون تعديل، حيث حافظ على 94.3 بالمئة من أداء Pi مع توفير مماثل. ومع ذلك، كانت النتائج على مقاييس أخرى متباينة، ففي 63 مهمة لوحدة المعالجة المركزية من Terminal-Bench 4، حل SoL-Pi 15 مهمة فقط، بينما حل Codex وPi 18 مهمة، رغم انخفاض التكاليف الإجمالية بنسبة تزيد عن الربع مقارنة بنظام Pi.

## This story in other languages

- [Polski](https://www.dataloco.com/pl/nvidia-opracowala-system-redukujacy-koszty-tokenow-w-agentach-programistycznych)