بنِ حلقات استرجاع أكثر أماناً للوكلاء مع Dot Reflex 14B

شنو كيدير Dot Reflex 14B

Dot Reflex 14B هو كونترولور لاسترجاع التنفيذ ديال الوكلاء اللي كيبرمجو وكيستعملو الأدوات. ما كيعوضش الوكيل اللي خدام. بالعكس، كيراجع ملخص JSON مختصر للمسار ديال الوكيل، وكيقترح كيفاش خاص الـharness المحيط يتحكم فالمرحلة الجاية من التنفيذ.

الكونترولور يقدر يشرف على وكلاء خدامين بـGPT ولا Claude ولا Gemini ولا Qwen ولا Llama ولا بأي موديل آخر، حيث كيخدم على أحداث تنفيذ موحّدة وماشي على البنية الداخلية ديال موديل الخدمة. هاد الإصدار هو adapter ديال QLoRA برتبة 64 لـQwen3-14B-Base.

Dot Reflex كيرجع واحد من عشرة ديال الإجراءات:

• continue: يخلي الخطة السليمة تكمل.
• verify: يطلب دليل على ادعاء ولا افتراض فيه مخاطرة.
• retry_differently: يعاود المحاولة المباشرة باستعمال أمر ولا معامل ولا طريقة مختلفة.
• replan: يبدل المقاربة اللي فشلات الافتراضات الأساسية ديالها.
• rollback: يرجع لحالة معروفة وصالحة من بعد تغيير مضر.
• branch: يعزل عدة مقاربات ممكنة فبيئات منفصلة.
• switch_model: يوجّه المحاولة الجاية لموديل آخر من بعد فشل مستمر فالقدرة ولا عند المزوّد.
• ask_human: يوقف مؤقتاً ملي كتكون الصلاحية ولا الأسرار ولا التوضيح ولا قرار خارجي ضروري.
• stop_successfully: يسالي ملي كيكون الإتمام مدعوم بدليل كافي.
• stop_failure: يوقف ملي ما كيبقاش استرجاع آمن ومسموح به.

الخرج غير توصية، وماشي ترخيص. الـharness ديالك كيبقى مسؤول على الصلاحيات، وتطبيق السياسات، وتنفيذ الأدوات، وآليات rollback، والقرار النهائي ديال التوقيف.

المزايا الرئيسية

• إدخال محايد تجاه الأطر: الكونترولور كيقبل JSON عادي مجموع من أحداث التنفيذ اللي سبق تسجلات فإطار عمل الوكيل.
• خرج قابل للقراءة آلياً: كل جواب صالح فيه إجراء، وتبرير، وقيمة ديال الثقة، وتعليمات الاسترجاع، وحالة التحليل.
• توليد حتمي: بيئة التشغيل المرجعية كتستعمل التوليد الجشع.
• سلوك كيسدّ الخدمة عند الخطأ: CLI كيخرج بحالة غير صفرية ملي كيكون مخطط الإدخال ولا الإجراء المولّد غير صالح.
• واجهات متعددة: دير قرار واحد من سطر الأوامر، ولا مرّر JSON عبر الإدخال القياسي، ولا استضف نقطة HTTP محلية.
• إشراف عابر للموديلات: ماشي ضروري الوكيل اللي خدام يستعمل Qwen ولا يشارك نفس البنية ديال الكونترولور.

المتطلبات والتثبيت

بيئة التشغيل المرجعية بـ4-bit كتحتاج Linux وكارت شاشة NVIDIA. كارت شاشة بـ24 GB هي الحد الأدنى العملي لطلب واحد فكل مرة، بينما 40–48 GB كتعطي هامش إضافي. هاد الإصدار ما فيهش builds ديال GGUF ولا Ollama ولا MLX ولا CPU ولا الأوزان المدموجة.

نزّل المستودع، صايب بيئة افتراضية ديال Python، وثبّت اعتمادات بيئة التشغيل:

git clone https://github.com/usedotai/dot-reflex.git
cd dot-reflex
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install -r requirements.txt

مستودع GitHub فيه بيئة التشغيل، والاختبارات، والأمثلة، والتوثيق، ووصولات التقييم. الـadapter اللي الحجم ديالو تقريباً 1.03 GB مستضاف فـHugging Face وكيتنزّل أوتوماتيكياً فأول استعمال. حتى أوزان Qwen3 الأساسية المثبّتة كيتنزلو وكيتم تخزينهم مؤقتاً بواسطة Hugging Face.

تحقّق من الإصدار

من جذر المستودع، تحقّق من payload ديال المصدر فـLinux:

sha256sum --check SHA256SUMS

فـmacOS، استعمل الأمر المكافئ اللي لتحت. خد فبالك أن macOS ما مذكورش كمنصة مدعومة لبيئة تشغيل GPU المرجعية.

shasum -a 256 -c SHA256SUMS

تقدر تتحقق من manifest ديال المصدر، والهوية المثبّتة للقاعدة، وأمثلة JSON، والمخطط، ووصولات الرسوم البيانية بلا ما تحمّل الموديل:

python3 scripts/validate_release.py

وجد مسار الوكيل

Dot Reflex كيتسنى snapshot مختصر وماشي transcript خام. العقد الدقيق ديال الإدخال محدد فـtrajectory.schema.json. أغلب أنظمة الوكلاء كتحتاج adapter صغير كيحوّل الأحداث الخاصة بالإطار لهاد البنية.

مثلاً، نفترضو أن وكيل بدّل كود إعادة تعيين كلمة السر وادعى أنه سالا بلا ما يشغّل الاختبارات. المسار يقدر يكون هكا:

{
  "task_summary": "Add password-reset token validation",
  "execution_history": [
    {
      "step": 1,
      "actor": "agent",
      "action": "Modified auth/reset.py and declared completion.",
      "result": "Patch applied; no verification was run."
    }
  ],
  "tool_results": [
    {
      "tool": "pytest",
      "status": "not_run",
      "summary": "Tests were never executed."
    }
  ],
  "current_state": "Code changed, but there is no evidence it works.",
  "detected_failure_signals": ["false_completion_risk"]
}

من بعد، الكونترولور يقدر يحدد الدليل الناقص ويرجع قرار منظم بحال:

{
  "action": "verify",
  "rationale": "The agent claimed completion without test evidence.",
  "confidence": 0.98,
  "recovery_instructions": "Run the targeted reset-token tests, then the relevant auth suite.",
  "parse_valid": true
}

دخل غير الأدلة اللي الـharness ديالك يقدر يدعمها بدقة. الأحداث الناقصة ولا القديمة ولا المضللة تقدر تسبب فتوصية غير صحيحة.

دير قرار أساسي

المستودع فيه مثال ديال مسار لحالة إتمام كاذب. صيفطو للواجهة ديال سطر الأوامر ذات الجولة الواحدة:

python3 inference.py examples/trajectory_false_completion.json \
  --adapter usedot/Dot-Reflex-14B

وتقدر حتى تدوز مسار عبر الإدخال القياسي باستعمال - كمسار الإدخال:

python3 inference.py - --adapter usedot/Dot-Reflex-14B \
  < examples/trajectory_false_completion.json

فالمُنظِّم، تحقّق من حالة الخروج ديال العملية ومن الحقل المرجوع parse_valid بجوج. حالة خروج ماشي صفر كتعني بلي مخطط الإدخال ولا الإجراء المُولَّد غير صالح، وخصها تمنع الاستمرار التلقائي.

شغّل Dot Reflex كخدمة HTTP محلية

ثبّت الاعتماديات الإضافية ديال الخادم وشغّل تطبيق FastAPI باستعمال Uvicorn:

python3 -m pip install -r requirements-server.txt
uvicorn serve:app --host 127.0.0.1 --port 8080

صيفط نفس المسار لنقطة نهاية القرار:

curl --fail-with-body \
  -H 'content-type: application/json' \
  --data @examples/trajectory_false_completion.json \
  http://127.0.0.1:8080/v1/decision

المثال مربوط بـ localhost. قبل ما تعرّض الخدمة للشبكة، زِد المصادقة، وTLS، وحدود معدل الطلبات، وحدود حجم الطلب، وتسجيل التدقيق.

دمج المتحكّم فحلقة ديال الوكيل

عيّط لـ Dot Reflex فبوابات الأدلة المهمة، ماشي من بعد كل رمز مُولَّد. من نقاط التحقق المفيدة: فشل استدعاء أداة، تكرار إجراء، تعديل فالكود، نتيجة اختبار ولا بناء، تبدّل فالبيئة، ولا ادعاء بإتمام المهمة.

trajectory = harness.snapshot_for_supervisor()
decision = reflex.predict(trajectory)

if decision["action"] == "continue":
    harness.resume()
elif decision["action"] == "verify":
    harness.require_verification(
        decision["recovery_instructions"]
    )
elif decision["action"] == "ask_human":
    harness.pause_for_user(decision["rationale"])
elif decision["action"].startswith("stop_"):
    harness.stop(decision)
else:
    harness.apply_recovery_control(decision)

هاد النمط كيخلّي المسؤوليات مفروقة. Dot Reflex كيصنّف شنو خاصّ من استرجاع، بينما الـ harness كينفّذ العملية الفعلية. مثلاً، التوصية بـ rollback خاصها غير تستدعي بدائية التراجع اللي سبق للـ harness يعرّفها ويخوّلها.

تقدر تربط المتحكّم مع LangGraph، وOpenAI Agents SDK، وOpenHands، وAutoGen، وCrewAI، وGoogle ADK، ولا حلقة أدوات مخصّصة، وذلك بتوحيد الأحداث ديالها. ماشي middleware جاهز للاستعمال مع Cursor، ولا Claude Code، ولا Codex CLI، ولا Aider، إلا إلا كان wrapper ولا hook كيلتقط تدفقات الأحداث ديالهم. راجع INTEGRATION.md لأمثلة الربط وملاحظات التوافق.

نصائح متقدمة للدمج

استعمل أصغر تحقق حاسم

ملي كيكون الإجراء هو verify، فضّل أضيق فحص يقدر يأكد الادعاء ولا يرفضو. فمسار ديال البرمجة، يقدر هاد الشي يعني تشغيل اختبارات موجّهة قبل مجموعة اختبارات أكبر. سجّل النتيجة وصيفط مسار جديد فبوابة الأدلة الموالية.

حدّد كل إجراء بشكل صريح

ما تعتبرش الإجراءات المجهولة ولا غير المدعومة بحال continue. حدّد سلوك الـ harness فالإجراءات العشرة كاملين، وتحقّق من الإجراء المُولَّد، ووقف بأمان ملي يفشل التحليل ولا فحوصات السياسة.

وفّر بدائيات حقيقية للاسترجاع

التوصيات ما كتفيد غير إلا كان الـ harness قادر يفرضها. النظام اللي كيدعم branch خاصو ينشئ worktrees ولا sandboxes معزولة. والنظام اللي كيدعم rollback خاصو يحافظ على حالات معروفة بصحتها وقابلة للاسترجاع. والموجّه متعدد النماذج خاصو تكون عندو آلية توجيه فعلية باش ينفّذ switch_model.

خلّي البشر متحكمين فالقرارات الحساسة

استعمل ask_human ملي ما يكونش عند الوكيل الصلاحية، ولا الأسرار، ولا التوضيح، ولا قرار خارجي. ما تسمحش أبداً لمخرجات النموذج بوحدها أنها تأذن بإجراءات مدمّرة، ولا مالية، ولا طبية، ولا قانونية، ولا حساسة أمنياً، ولا بأي إجراءات أخرى عالية التأثير.

عاير الثقة محلياً

قيمة الثقة المرجوعة هي نص مُولَّد، وماشي ضمانة ديال السلامة. قِسها وعايرها من جديد باستعمال مسارات كتمثّل البيئة ديالك قبل ما تطبّق العتبات ولا سياسات الأتمتة.

حافظ على الأدلة ومسارات التدقيق

خزّن مسار الإدخال، وردّ المتحكّم، وإجراء الاسترجاع المنفّذ، والنتيجة اللاحقة. هاد الإيصالات كتسهّل البحث فالأعطاب وكتعاون فتقييم واش المتحكّم كينتاقل مزيان لحِمل الخدمة ديالك.

فهم حدود التقييم

Dot Reflex تدرّب على 6,000 مسار اصطناعي وتتحقّق على 600 مسار اصطناعي. تقييم Agent Recovery Bench v0 المنشور فيه 1,000 مسار اصطناعي متوازن ومحجوز للاختبار، و200 حلقة استرجاع اصطناعية حالية منفصلة.

المحوّل حقق دقة استرجاع قدرها 1.000، وmacro F1 قدرها 1.000، واسترجاعاً محاكياً قدره 1.000 فداك المعيار الاصطناعي. ومتوسط الكمون المبلّغ عليه كان 6.13 ثواني على NVIDIA H200، ولكن هادي قياسة مرتبطة بهاد التشغيل بالذات وماشي ادعاءً عاماً على الخدمة.

النتيجة الاصطناعية ديال 100% ما كتثبتش الموثوقية الشاملة. المعيار ماشي SWE-bench، وماشي اختبار شامل لحل مشاكل المستودعات من البداية للنهاية، وماشي تجربة فالإنتاج.

المعطيات المنشورة كتبرهن على التوافق مع توزيع الاختبار المعياري، ماشي على انتقال موثوق لأعطاب مكتوبة بشكل مستقل ولا لأعطاب الإنتاج. راجع EVALUATION.md قبل ما تستشهد بالنتائج ولا تصمّم سياسات النشر.

تفاصيل النموذج وبيئة التشغيل

• النموذج الأساسي: Qwen/Qwen3-14B-Base.
• الطريقة: QLoRA بـ NF4 ‏4-bit مع حساب BF16.
• إعدادات LoRA: الرتبة 64، وalpha بقيمة 128، وdropout بقيمة 0.05.
• الوحدات المستهدفة: طبقات إسقاط الانتباه وMLP.
• سياق التدريب: 2,048 رمز.
• المعاملات القابلة للتدريب: 256,901,120، أي 1.710% من النموذج الأساسي.
• الرخصة: Apache-2.0 بالنسبة للمستودع وملفات المحوّل.

نموذج Qwen الأساسي تبعية مستقلة من المصدر upstream. راجع بطاقة النموذج والرخصة ديالو قبل ما توزّع النظام المدمج ولا تنشرو.

الخلاصة

Dot Reflex 14B كيزيد طبقة منظّمة لاسترجاع التنفيذ داخل حلقات تشغيل الوكلاء. بدا بتثبيت بيئة تشغيل GPU، وحوّل الأحداث الموجودة لمخطط المسارات، وجرّب قرار واحد عبر CLI. من بعد تقدر تزيد خدمة HTTP ولا تستدعي المتحكّم عند بوابات الأدلة داخل harness مخصّص. خلّي صلاحية التنفيذ عند الـharness، وتحقّق من كل استجابة، وحافظ على أدلة التدقيق، وقيّم الأداء على عبء العمل ديالك قبل ما تفعّل الأتمتة.