مايكروسوفت تعلن Azure Linux 4.0 وتوسّع منصتها المفتوحة لوكلاء الذكاء الاصطناعي

يمثل هذا الإصدار توسعًا لنظام لينكس الذي تطوره مايكروسوفت داخليًا، حيث لم يعد مقتصرًا على تشغيل البنية التحتية الداخلية أو مضيفات الحاويات، بل أصبح متاحًا لأحمال العمل العامة على Azure.

تقدّم مايكروسوفت Azure Linux كنظام تشغيل سحابي أصلي مصمم ليكون:

• أكثر أمانًا ومحصنًا ضد الهجمات
• متوافقًا مع البيئات المعتمدة على الحاويات
• مناسبًا لأحمال الذكاء الاصطناعي كثيفة المعالجة

الهدف هو توفير طبقة تشغيل موحدة ومستقرة يمكن للمؤسسات الاعتماد عليها لتشغيل خدمات واسعة النطاق داخل Azure.

وصول Azure Container Linux إلى التوفر العام

إلى جانب إصدار الآلات الافتراضية، أعلنت الشركة أن Azure Container Linux أصبح متاحًا رسميًا للاستخدام العام (General Availability).

هذا النظام مصمم خصيصًا لتشغيل الحاويات (Containers) ويعتمد على مفهوم النظام غير القابل للتغيير (Immutable OS)، ما يعني أن مكونات النظام الأساسية لا يتم تعديلها أثناء التشغيل.

أبرز خصائصه:

• نظام تشغيل خفيف بحد أدنى من المكونات
• تصميم غير قابل للتغيير لتقليل أخطاء الإعداد
• تعزيز الأمان للبنية التحتية السحابية

تُستخدم أنظمة التشغيل المحسّنة للحاويات عادةً في بيئات Kubernetes لأنها تقلل سطح الهجوم وتبسط عمليات الإدارة مقارنة بتوزيعات لينكس التقليدية. ويهدف Azure Container Linux إلى لعب هذا الدور داخل بيئة Azure، خصوصًا للبنى التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

Microsoft Agent Framework: منصة مفتوحة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

بعيدًا عن طبقة النظام التشغيلي، ركزت مايكروسوفت أيضًا على أدوات بناء التطبيقات الذكية عبر Microsoft Agent Framework، وهو إطار تطوير مفتوح المصدر لبناء وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء.

يوفر الإطار مجموعة من القدرات للمطورين، منها:

• إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي يعتمدون على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
• تصميم سير عمل رسومي ينسق عمل عدة وكلاء معًا
• التكامل مع مزودي النماذج والخدمات الخارجية

ويجمع هذا الإطار بين مشاريع مايكروسوفت السابقة مثل Semantic Kernel وAutoGen في نموذج موحد لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج.

كما يدعم العمل مع عدة مزودي نماذج ويتيح للوكلاء استخدام أدوات أو استدعاء خدمات خارجية لتنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل آلي.

أداة Conductor لتنظيم أنظمة الوكلاء متعددة المهام

ضمن نفس التوجه، سلطت مايكروسوفت الضوء على مشروع مفتوح المصدر يسمى Conductor لتنظيم سير العمل بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي.

الفكرة الأساسية هي جعل تدفق العمل حتميًا (Deterministic) بدل الاعتماد الكامل على قرارات نموذج اللغة. ويتم تعريف سير العمل باستخدام ملفات YAML، مع قواعد واضحة لتوجيه الطلبات بين الوكلاء.

هذا الأسلوب يساعد الفرق التقنية على:

• جعل سلوك النظام أكثر قابلية للتوقع
• تسهيل تتبع الأخطاء
• إدارة الأنظمة المعقدة في بيئات الإنتاج

Agent Governance Toolkit: طبقة أمان لوكلاء الذكاء الاصطناعي

مع تزايد قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهام مستقلة — مثل تشغيل كود أو الوصول إلى أنظمة أو إجراء معاملات عبر واجهات API — تزداد الحاجة إلى ضوابط أمنية قوية.

لهذا السبب قدمت مايكروسوفت Agent Governance Toolkit، وهو مشروع مفتوح المصدر مرخص برخصة MIT يهدف إلى تأمين وإدارة سلوك الوكلاء أثناء التشغيل.

تقول مايكروسوفت إن هذه الأداة مصممة لمعالجة أهم 10 مخاطر لوكلاء الذكاء الاصطناعي بحسب قائمة OWASP، مع آلية تنفيذ سياسات أمنية حتمية بزمن استجابة أقل من ميلي ثانية.

تشمل الحزمة عدة مكونات متوفرة بلغات برمجة مختلفة مثل:

• Python
• TypeScript
• Rust
• Go
• .NET

وتساعد هذه الأدوات على فرض السياسات الأمنية، وإدارة الهوية، ومراقبة سلوك الوكلاء أثناء التشغيل.

الصورة الأكبر: بنية تحتية مفتوحة لعصر الذكاء الاصطناعي

عند جمع هذه الإعلانات معًا، يظهر توجه واضح لدى مايكروسوفت: بناء بنية تحتية كاملة للذكاء الاصطناعي تعتمد على المصدر المفتوح.

تبدأ هذه الطبقة من:

• نظام تشغيل لينكس محسن للسحابة
• أنظمة تشغيل مخصصة للحاويات
• أدوات تنسيق Kubernetes

ثم تنتقل إلى طبقة التطبيقات التي تشمل أطر بناء الوكلاء وأنظمة الحوكمة الخاصة بهم.

الهدف النهائي هو إنشاء بيئة يمكن فيها تشغيل أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء بطريقة مفتوحة وقابلة للتشغيل البيني، لكنها أيضًا جاهزة لمتطلبات المؤسسات مثل الأمان والحوكمة وإدارة العمليات.

ومع تزايد قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهام معقدة عبر أنظمة مختلفة، تحاول مايكروسوفت تغطية كامل السلسلة التقنية — من نظام التشغيل الذي يشغل البنية التحتية إلى طبقة الحوكمة التي تتحكم في سلوك الوكلاء.