بناء وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية

ينتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون إلى سير عمل حقيقي، وإدارة المشاريع وأتمتة المهام المعقدة مع استقلالية متزايدة. ومع توسع مسؤولياتهم، تزداد الحاجة إلى أمان وموثوقية ومراقبة تنفيذ أقوى. تتطلب بيئات الإنتاج سلوكًا يمكن التنبؤ به وأتمتة آمنة ومراقبة.

تركز هذه المقالة على كيفية قيام OpenClaw 2026.2.3، أحدث إصدار من OpenClaw، بتعزيز الأسس التي تجعل الوكلاء المستقلين جديرين بالثقة. بدلاً من إضافة ميزات تجريبية، يستهدف الإصدار الأحدث من OpenClaw المراجعات التي تعزز النظام الأساسي. يعمل التحديث على تحسين الأمان وتحقيق الاستقرار في تنفيذ الوكيل وتحسين موثوقية سير العمل في الإنتاج.

ما هو OpenClaw؟

OpenClaw هو إطار عمل برمجي مجاني يسمح للمطورين بإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يمكنهم تنفيذ المهام بالإضافة إلى التفكير في تلك المهام وإدارة الملفات وأتمتة سير العمل. على عكس المساعدين التقليديين المعتمدين على الدردشة، يمكن للوكلاء الذين تم إنشاؤهم باستخدام OpenClaw القيام بما يلي:

• إنشاء وتعديل الملفات.
• تذكر الجلسات السابقة باستخدام الذاكرة الدائمة.
• استكمال المهام المنظمة.
• التكامل مع الأدوات والمنصات الأخرى.
• تعمل بشكل مستقل على جلسات متعددة.

لهذه الأسباب، سيكون OpenClaw مفيدًا للمطورين والشركات التي تقوم بتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير العمل.

اقرأ المزيد: قم ببناء وكيل AI في أقل من 10 دقائق باستخدام OpenClaw

ما الجديد في OpenClaw 2026.2.3

يركز OpenClaw 2026.2.3 على تعزيز أساس النظام الأساسي بدلاً من إضافة ميزات تجريبية. يعمل هذا الإصدار على تحسين الأمان وسلامة التنفيذ وموثوقية سير العمل لجعل الوكلاء المستقلين أكثر موثوقية في بيئات الإنتاج. تشمل التحديثات الرئيسية ما يلي:

• حماية أقوى ضد الحقن الفوري للبيانات الوصفية
  يمنع رسائل النظام الأساسي الخارجية من تجاوز تعليمات النظام، والحفاظ على سلوك الوكيل المتسق وحماية المطالبات الأساسية.
• معالجة أكثر أمانًا للملفات والوسائط
  يفرض بيئات وضع الحماية للمرفقات ويقيد الوصول إلى الملفات إلى حدود مساحة العمل الآمنة لمنع التنفيذ غير الآمن.
• تحسين المصادقة وأمن الوصول إلى الأداة
  يضيف حماية أكثر صرامة لبيانات الاعتماد ومتطلبات الموافقة للإجراءات الحساسة، مما يقلل من مخاطر التعرض غير المقصود للبيانات.
• سير عمل آلي ومجدول أكثر موثوقية
  يعمل على إصلاح المشكلات المتعلقة بجدولة المهام وتسليم الرسائل وعزل الوكيل لدعم الأتمتة المستقرة طويلة الأمد.
• تحسينات الاستقرار لتنفيذ الوكيل
  يعمل على تحسين اتساق تنفيذ الأداة وإدارة الجلسة وموثوقية الذاكرة واستجابات البث للحصول على أداء يمكن التنبؤ به.

قم ببناء وكيل مخطط تعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام OpenClaw

في هذه المهمة العملية، يمكن أن يساعدنا OpenClaw في إنشاء وكيل يقوم بإعداد وتنظيم خطة تعليمية منظمة.

الخطوة 1: قم بتشغيل OpenClaw

يمكنك تشغيل OpenClaw باستخدام جهازك الطرفي.

openclaw 

سيتم إنشاء بيئة الوكيل بعد منح الأذونات المناسبة.

الخطوة 2: تقديم موجه إلى الوكيل

أدخل في المطالبة المقدمة.

You are an AI learning assistant. I want to become proficient in the development of AI agents using OpenClaw, LangChain, and modern LLM tools.
Devise a 4-week learning schedule. For each week, please give me: 
• Principal concepts to learn 
• Practical exercises to complete 
• Anticipated result of the week 
Store the plan in an agent_learning_plan.md file. 

الخطوة 3: ماذا يحدث بعد إعطاء الإدخال

سيقوم OpenClaw الآن بتنفيذ ما يلي بشكل مستقل.

• إنشاء خطة تعليمية منظمة
• قم بإنشاء المستند في مساحة العمل
• تخزين المواد بشكل آمن
• تأكد من بقاء أنظمة الملفات ضمن المناطق الآمنة المحددة.

نظرًا للتحسينات في الأمان والتنفيذ في OpenClaw 2026.2.3، أصبحت العملية الآن أكثر أمانًا ويمكن الاعتماد عليها.

الخطوة 4: ارسم الخطة باستخدام ذاكرة الوكيل

اتبع مع الموجه التالي.

Add to the learning plan and provide suggested tools, along with suggested projects for each week. Preserve the previous material while adding to it. 

سوف يقوم OpenClaw بقراءة المستند السابق وسيحتوي على الكمية المناسبة من المعلومات التي يمكن إضافتها إليها.

بناء لعبة سودوكو باستخدام OpenClaw

خلال هذا التدريب العملي، سنستخدم OpenClaw لإنشاء لعبة Sudoku كاملة الوظائف بطريقة آلية بالكامل. سيوضح هذا قوة OpenClaw من حيث قدرته على إنشاء مشاريع منظمة، وكتابة أكواد الجودة، وإنشاء تطبيقات قابلة للتشغيل من موجه واحد.

الخطوة 1: إطلاق الواجهة

للبدء، تحتاج إلى تشغيل OpenClaw على نظامك. للقيام بذلك، ستحتاج إلى فتح المحطة الطرفية الخاصة بك والانتقال إلى مساحة العمل/المجلد الخاص بك حيث تريد استخدام OpenClaw. اكتب الأمر:

openclaw

عند إطلاقه، يوفر OpenClaw إمكانية الوصول إلى جميع الموارد اللازمة لوكيل الذكاء الاصطناعي لديك (مساحات العمل والذاكرة وتنفيذ الملفات).

الخطوة 2: قم بمطالبة وكيل OpenClaw

بمجرد إطلاق OpenClaw بنجاح، أصبح الآن جاهزًا لبدء قبول التعليمات وإنشاء تطبيقات برمجية بناءً على مطالباتك. الخطوة التالية هي مطالبة OpenClaw باستخدام المطالبة التالية:

You're a good software developer. Create an executable Sudoku game using Python that will run in the command line. 
Requirements: 
• Create a playable 9×9 Sudoku Board 
• Generate an entire Sudoku Board without any incorrect answers 
• Allow users to enter numbers into the board 
• Validate the entered number is a valid move 
• Determine when a user has successfully completed a game of Sudoku 
Project Structure: 
• Create a folder called 'sudoku_game' 
• Create a file called 'main.py' inside the last created folder 
Your code should follow the rules of being modular, and easy to read.

الخطوة 3: هيكلة مجلد المشروع

بمجرد الانتهاء من إنشاء المشروع بواسطة OpenClaw، سيقوم بما يلي:

1. إنشاء مشروع المجلد
2. قم بإنشاء منطق اللعبة الكامل للعب Sudoku
3. قم ببناء جميع الملفات بشكل صحيح واحفظها في مساحة العمل الخاصة بك تلقائيًا

كما ترون هنا، يمكن لـ OpenClaw بناء اللعبة بشكل مستقل تمامًا.

الخطوة 4: قم بتشغيل اللعبة

تعرض جهازك الآن لوحة Sudoku قابلة للمس، مما يسمح لك بكتابة الأرقام وتحريك القطع وإنهاء اللعبة.

من خلال هذه العملية، يوضح OpenClaw كيف يمكنه تحويل اللغة البسيطة إلى تطبيق فعال في دقائق معدودة فقط.

ملحوظة: تم اختصار المطالبات لتوضيح القصد دون أن تكون مطولة. إذا كنت مهتمًا بالمطالبات الكاملة، تلك المعروضة. يمكن الرجوع إلى الفيديو.

خاتمة

يوفر OpenClaw (2026.2.3) قاعدة صلبة يمكننا من خلالها وضع أساس ومواصلة تعزيز إطار العمل الخاص بالأمان والاعتمادية وضمان التنفيذ. بدلاً من تقديم وظائف تجريبية، يضمن هذا الإصدار التشغيل الآمن والمتوقع والمتسق للوكيل.

إذا كنت تفكر في العمل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين وبناء سير عمل التشغيل الآلي، فإن استخدام OpenClaw كقاعدة لك سيوفر مستوى قويًا ومتزايدًا من الاعتمادية. ومع اعتماد المزيد من الوكلاء، ستساعد الإصدارات المستقبلية على ضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي جاهزًا للاستخدام الإنتاجي الحقيقي.

الأسئلة المتداولة