وظيفة براتب سنوي 150 ألف، أتممتها باستخدام AI بقيمة 500 دولار: دليل ترقية وكيل الأعمال الشخصية

المؤلف: XinGPT

في عيد الربيع لعام 2026، اتخذت قرارًا: تحويل جميع عمليات عملي إلى وكيل (Agent).

بعد أسبوع، أصبحت هذه المنظومة تعمل بشكل شبه كامل، على الرغم من أن النظام لا يزال قيد التحسين، إلا أن مهامي الروتينية اليومية انخفضت من 6 ساعات إلى ساعتين، ومع ذلك زاد الإنتاج بنسبة 300%.

الأهم من ذلك، أنني验证ت فرضية: تحويل الأعمال الشخصية إلى وكيل (Agent) هو أمر ممكن، وأعتقد أن كل شخص ينبغي أن يبني نظام تشغيل مماثل.

امتلاك نظام وكيل، يعني أن طريقة تفكيرك تتغير تمامًا، من “كيف أنجز هذا العمل” إلى “كيف أُنشئ وكيلًا لأداء هذا العمل”، وهذا التحول من التفكير السلبي إلى الإيجابي له تأثير كبير.

في هذا المقال، لن أقدم أي حكايات تحفيزية من إنتاج الذكاء الاصطناعي، ولن أخلق قلقًا حول استبدال الذكاء الاصطناعي، بل سأفصل بشكل كامل كيف أنجزت هذا التحول خطوة بخطوة، وكيف يمكنك نسخ هذه الطريقة مجانًا.

هذه هي المقالة الأولى حول بناء نظام إنتاجية يعتمد على الوكيل، اضغط الآن على “مفضلة” لتتابع التحديثات القادمة.

لماذا التحول إلى وكيل (Agent) هو خيار لا بديل عنه، وليس خيارًا اختياريًا

لنبدأ بحقيقة قاسية:

إذا كانت نماذج عملك تعتمد على “الوقت مقابل الدخل”، فإن سقف دخلك قد تم تحديده بواسطة قوانين الفيزياء. فاليوم 24 ساعة، وحتى لو عملت طوال العام بدون توقف، فإن الحد الأقصى للدخل هو ذلك الرقم.

• مدير صندوق استثماري براتب سنوي 150 ألف يوان ≈ 720 يوان في الساعة (بحساب 2080 ساعة عمل سنويًا)
• شريك استشاري براتب 200 ألف يوان ≈ 960 يوان في الساعة
• كبار مؤثري وسائل الإعلام المالية براتب 300 ألف يوان ≈ 1440 يوان في الساعة

هل تبدو مرتفعة؟ لكنها في الواقع حدود النمو البشري القصوى.

أما منطق التحول إلى وكيل (Agent) فهو مختلف تمامًا: دخلك لم يعد يعتمد على وقت العمل، بل على كفاءة تشغيل النظام.

نقطة تحول حقيقية

في أحد ليالي الجمعة في يناير 2026، كنت لا أزال أمام الكمبيوتر أرتب بيانات السوق ليومها.

ذلك اليوم، هبطت الأسهم الأمريكية بشكل حاد، وانفجرت أسعار الذهب والفضة، وتدفقت العملات المشفرة، وانخفضت الأسهم في هونغ كونغ والصين بشكل كبير.

كانت التفسيرات السائدة:

• الذكاء الاصطناعي القانوني من شركة Anthropic قوي جدًا، وأسهم البرمجيات انهارت
• توقعات إنفاق جوجل الرأسمالي مرتفعة جدًا
• رئيس الاحتياطي الفيدرالي القادم وورش هو من نوع الصقور

لكن نظام الوكيل الخاص بي أصدر تنبيهًا قبل 48 ساعة من الانهيار، لأنه رصد:

• ارتفاع عائدات سندات الدين الأمريكية، وتضييق فارق العائد بين US2Y و JP2Y بشكل كبير
• ارتفاع رصيد حساب TGA، واستمرار وزارة المالية في سحب السيولة من السوق
• ارتفاع متكرر في هامش ضمانات عقود الذهب والفضة الآجلة من CME

كلها إشارات واضحة على تشديد السيولة. وداخل قاعدة معرفتي، يوجد تحليل كامل لاضطرابات السوق الناتجة عن إغلاق مركز تداول ياباني في أغسطس 2022.

نظام الوكيل الخاص بي قام بمطابقة أنماط تاريخية، وقدم توصية بـ"تقليل المراكز" قبل الانهيار.

هذه التنبيهات ساعدتني على تجنب خسارة لا تقل عن 30%.

قاعدة معرفتي تحتوي على أكثر من 500 ألف سجل من البيانات المهيكلة، يتم تحديثها تلقائيًا بأكثر من 200 سجل يوميًا. لو كانت يدويًا، لاحتجت إلى فريق من باحثين كاملين.

الطبقة الأولى: قاعدة المعرفة (Knowledge Base)

هذه هي “ذاكرة” الوكيل.

كمثال على عمل البحث والاستثمار، أنشأت قاعدة معرفية تحتوي على المعلومات والبيانات التي أحتاجها للاستثمار، وتشمل:

1. قاعدة البيانات التاريخية

• بيانات الاقتصاد الكلي على مدى 10 سنوات (البنك الفيدرالي، CPI، البيانات غير الزراعية)
• تقارير مالية لأهم 50 شركة في السوق الأمريكية
• ملاحظات مراجعة للأحداث الكبرى (الأزمة المالية 2008، جائحة 2020، دورة رفع الفائدة 2022)

2. المؤشرات والأخبار المهمة

• وسائل الإعلام المالية الرئيسية وقنوات المعلومات التي أتابعها
• مواعيد إصدار تقارير الشركات الكبرى وسياسات البنك الفيدرالي
• 50 حساب تويتر (محللون اقتصاديون، مدراء صناديق)
• مؤشرات الاقتصاد الكلي المهمة
• تقارير أبحاث الصناعة وبياناتها

3. مخزون الخبرة الشخصية

• سجل قراراتي الاستثمارية خلال الخمس سنوات الماضية
• مراجعة الأخطاء والنجاحات في قراراتي

مثال واقعي: هبوط السوق في أوائل فبراير 2026

في بداية فبراير، هبط السوق فجأة، وانفجرت أسعار الذهب والفضة، وتدفقت العملات المشفرة، وانخفضت الأسهم في هونغ كونغ والصين.

كانت التفسيرات السائدة:

• الذكاء الاصطناعي القانوني من Anthropic قوي جدًا، وأسهم البرمجيات انهارت
• توقعات إنفاق جوجل الرأسمالي مرتفعة جدًا
• رئيس الاحتياطي الفيدرالي القادم وورش هو من نوع الصقور

نظام الوكيل الخاص بي أصدر تنبيهًا قبل 48 ساعة من الانهيار، لأنه رصد:

• ارتفاع عائدات سندات الدين الأمريكية، وتضييق فارق العائد بين US2Y و JP2Y بشكل كبير
• ارتفاع رصيد حساب TGA، واستمرار وزارة المالية في سحب السيولة من السوق
• ارتفاع متكرر في هامش ضمانات عقود الذهب والفضة الآجلة من CME

كلها إشارات واضحة على تشديد السيولة. وداخل قاعدة معرفتي، يوجد تحليل كامل لاضطرابات السوق الناتجة عن إغلاق مركز تداول ياباني في أغسطس 2022.

نظام الوكيل الخاص بي قام بمطابقة أنماط تاريخية، وقدم توصية بـ"تقليل المراكز" قبل الانهيار.

هذه التنبيهات ساعدتني على تجنب خسارة لا تقل عن 30%.

قاعدة معرفتي تحتوي على أكثر من 500 ألف سجل من البيانات المهيكلة، يتم تحديثها تلقائيًا بأكثر من 200 سجل يوميًا. لو كانت يدويًا، لاحتجت إلى فريق من باحثين كاملين.

الطبقة الثانية: Skills (إطارات اتخاذ القرار)

هذه هي الطبقة الأكثر أهمية، رغم أنها غالبًا ما تُغفل.

معظم الناس يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطريقة: افتح ChatGPT → أدخل السؤال → احصل على الإجابة. المشكلة أن الذكاء الاصطناعي لا يعرف معايير حكمك.

طريقتي أن أُجزئ منطق قراراتي إلى Skills مستقلة. كمثال على قرارات الاستثمار:

Skill 1: إطار تقييم الأسهم الأمريكية

(هذه أمثلة، وليست بالضرورة تمثل معاييري الفعلية، فهي تتغير باستمرار):

مُدخل: بيانات القوائم المالية للشركة

معايير الحكم:

• العائد على حقوق المساهمين > 15% (لمدة 3 سنوات على الأقل)
• نسبة الدين إلى الأصول < 50%
• التدفق النقدي الحر > 80% من صافي الربح
• تقييم الحصن التنافسي (العلامة التجارية/تأثير الشبكة/الميزة التكاليفية)

مُخرج: تصنيف الاستثمار (A/B/C/D) + الأسباب

Skill 2: نموذج تحديد قاع البيتكوين

مُدخل: بيانات سوق البيتكوين

معايير الحكم:

• مؤشرات الشموع: RSI < 30 وذروة البيع على الإطار الأسبوعي
• حجم التداول: انخفاض حجم البيع بعد حالة الذعر (أقل من متوسط 30 يومًا)
• نسبة MVRV: < 1.0 (القيمة السوقية أقل من القيمة السوقية المحققة، والخاسرون من حاملي البيتكوين بشكل جماعي)
• مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي: مؤشر الذعر على تويتر/ريديت > 75
• سعر إيقاف تشغيل منجم البيتكوين: السعر الحالي قريب أو أقل من سعر إيقاف تشغيل المناجم السائد (مثل تكلفة S19 Pro)
• سلوك الحائزين على المدى الطويل: نسبة العرض من قبل الحامليين على المدى الطويل ترتفع (إشارة للشراء عند القاع)

شروط التنشيط:

• إذا استوفيت 4 مؤشرات أو أكثر → إشارة لبناء مراكز تدريجيًا
• إذا استوفيت 5 مؤشرات أو أكثر → إشارة للتركيز على الشراء بكثافة

مُخرج: تقييم القاع (قوي/متوسط/ضعيف) ونسبة الحصة المقترحة

Skill 3: مراقبة مشاعر سوق الأسهم الأمريكية

مُؤشرات المراقبة:

• مؤشر NAAIM للتعرض: نسبة مراكز المستثمرين النشطين · إذا كانت > 80 ومتوسطها يلامس 100 → تنبيه ببلوغ ذروة الشراء
• نسبة تخصيص الأسهم من قبل المؤسسات: بيانات من مؤسسات مثل State Street · إذا كانت عند أعلى مستوى منذ 2007 → إشارة عكسية للتحذير
• صافي شراء المستثمرين الأفراد: تدفقات الأموال اليومية التي تتبعها JPMorgan · إذا كانت أعلى من 85% من المستويات التاريخية → إشارة لهيمنة المشاعر
• نسبة السعر إلى الأرباح المستقبلية لمؤشر S&P 500: مراقبة قربها من أعلى مستوياتها التاريخية · إذا كانت قريبة من مستويات 2000 أو 2021 → تباين بين الأساسيات والأسعار
• نسبة الرافعة المالية للصناديق المراجحة: بيئة ذات مديونية عالية · إذا كانت عند أعلى المستويات → احتمالية زيادة التقلبات

شروط التنشيط:

• إذا ظهرت أكثر من 3 مؤشرات تحذيرية → إشارة لتقليل المراكز
• إذا كانت جميع المؤشرات 5 تحذيرات → تقليل كبير للمخاطر أو تحوط

مُخرج: تقييم الحالة النفسية (مفرط في الطمع/طمع/محايد/ذعر) ونصائح نسبة التخصيص

Skill 4: مراقبة السيولة الكلية

مُؤشرات المراقبة:

• السيولة الصافية = أصول الاحتياطي الفيدرالي الكلية - حساب TGA - عمليات إعادة شراء الأوراق المالية (RRP)
• سعر الفائدة على التمويل الليلي (SOFR)
• مؤشر MOVE (مؤشر تقلب سندات الخزانة الأمريكية)
• فارق USDJPY و US2Y-JP2Y

شروط التنشيط:

• انخفاض السيولة الصافية بأكثر من 5% خلال أسبوع → تنبيه
• تجاوز سعر SOFR مستوى 5.5% → إشارة لتقليل المراكز
• مؤشر MOVE يتجاوز 130 → وقف خسائر للأصول عالية المخاطر

جوهر هذه Skills هو: جعل معاييري واضحة ومنظمة، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي العمل وفقًا لإطار تفكيري.

الطبقة الثالثة: CRON (التنفيذ الآلي)

هذه هي المرحلة الحاسمة لتشغيل النظام بشكل فعلي.

لقد أعددت مهامًا آلية:

الآن، صباحي يكون كالتالي:

7:50 أستيقظ، وأثناء تنظيف أسناني أطلع على الهاتف. نظام الوكيل أرسل لي ملخص السوق العالمي لليلة الماضية:

• الأسهم الأمريكية ارتفعت قليلاً، وقيادة التكنولوجيا
• بنك اليابان أبقى على سعر الفائدة، وانخفض الين
• أسعار النفط ارتفعت بنسبة 2% بسبب التوترات الجيوسياسية
• التركيز اليوم: بيانات CPI الأمريكية، وتقارير نيفيديا

8:10 أتناول الإفطار، وأفتح الكمبيوتر للاطلاع على التحليل المفصل. نظام الوكيل أعد لي الاستراتيجية ليومها:

• توقعات بيانات CPI تتوافق مع السوق، والتأثير على السوق محايد
• تقرير نيفيديا الرئيسي هو توقعات طلبات شرائح الذكاء الاصطناعي
• التوصية: الاحتفاظ بمحفظة التكنولوجيا، والتركيز على فرص قطاع الطاقة

8:30 أبدأ العمل، وأعتمد على تحليل الوكيل لاتخاذ القرار النهائي: هل أغير المراكز، وكم أزيد أو أقل.

العملية كلها تستغرق 30 دقيقة.

لم أعد أضطر إلى التشتت في قراءة الأخبار بشكل عشوائي، فالذكاء الاصطناعي أعد لي مسبقًا قراءة تمهيدية.

الأهم أن قراراتي الاستثمارية لم تعد تتأثر بسهولة بالمشاعر، بل تعتمد على منطق استثماري كامل، ومعايير واضحة، وأقوم بمراجعة الأداء، وتحليل النتائج، وتحديث الاستراتيجيات؛ هذا هو الطريق الصحيح للاستثمار في عصر الذكاء الاصطناعي، بدلاً من توظيف عشرات المتدربين يوميًا لتحديث جداول التوقعات، أو المراهنة بمضاعفات عالية على الظن.

02 تحويل إنتاج المحتوى إلى وكيل (Agent): من ورشة يدوية إلى خط إنتاج

العمل الرئيسي الثاني لي هو إنتاج المحتوى، والمنصات الأساسية حاليًا هي تويتر، وأستكشف يوتيوب وأشكال فيديو أخرى.

العملية التقليدية لكتابة مقال كانت كالتالي:

• اختيار الموضوع (ساعة واحدة)
• البحث عن المعلومات (ساعتان)
• الكتابة (3 ساعات)
• المراجعة (ساعة واحدة)
• النشر والتفاعل (ساعة واحدة)

مجموع 8 ساعات لمقال واحد، والجودة غير ثابتة.

راجعت أسباب ضعف المحتوى السابق، ووجدت أن هناك عدة نقاط:

• اختيار موضوع واسع جدًا، بدون نقطة دخول واضحة
• المحتوى نظري جدًا، ويفتقر إلى أمثلة واقعية
• العنوان غير جذاب
• توقيت النشر

لكن، دمج عملية إنتاج المحتوى مع نظام الوكيل (Agent) يمكن أن يكون مشروعًا منظّمًا!

لذلك، قسمت عملية تحسين المحتوى إلى ثلاث خطوات:

الخطوة الأولى: بناء قاعدة معرفية للمحتوى الناجح

قمت بشيء يغفله الكثيرون: دراسة أنماط المقالات التي حققت نجاحًا كبيرًا بشكل منهجي.

الطريقة:

• جمع مقالات من أعلى 200 منشور في منصة X خلال السنة الماضية في مجالات المالية والتكنولوجيا
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليلها واستخلاص القواسم المشتركة: بنية العنوان، أسلوب المقدمة، منطق الحجة، تصميم الخاتمة
• استخراج “صيغة النجاح” القابلة لإعادة الاستخدام

أمثلة على الصيغ:

صيغة العنوان:

• صيغة الأرقام: “بعد خسارة 70% من الأصول، أدركت أن…”
• صيغة المفاجأة: “الإنترنت مات، وAgent سيبقى للأبد”
• صيغة الوعد بالقيمة: “سوف أساعدك على توفير… بدون الحاجة لشراء على يانديكس”

صيغة المقدمة:

• الدخول من حدث معين: “في يناير 2025، اتخذت قرارًا…”
• المقارنة المتطرفة: “إذا استمريت على نفس الوتيرة… بعد 6 أشهر…”
• كسر القاعدة وبدء جديد: “التفسيرات السائدة تقول كذا، لكني أرى أن…”

هيكل الحجة:

• الرأي → دعم بالبيانات → إثبات من خلال أمثلة → مناقشة العكس
• استخدام 1/2/3 منظم وواضح
• مصطلحات فنية + شرح بسيط

جمعت هذه القواعد في “مكتبة إطار المحتوى الناجح”، وأعطيتها للذكاء الاصطناعي.

الخطوة الثانية: التعاون بين الإنسان والآلة في خط إنتاج المحتوى

الآن، أصبح عملي في إنتاج المحتوى عبارة عن خط إنتاج فعال، كل مرحلة فيها تقسيم واضح:

مرحلة اختيار الموضوع (الذكاء الاصطناعي يقود، وأنا أقرر)

كل أسبوع، يرسل لي نظام الوكيل 3-5 اقتراحات لمواضيع.

المصادر:

• أحداث السوق العالمية الأسبوعية (تُجمع تلقائيًا)
• ملاحظاتي وأفكاري الجديدة
• النقاشات الشائعة على وسائل التواصل
• أسئلة القراء المتكررة

صيغة المخرجات:

markdown

الموضوع 1: اختراق البيتكوين لعشرة آلاف دولار… ما وراء السيولة

الأساس: ليس الطلب، بل توسع السيولة بالدولار هو السبب

نقطة مثيرة: كثافة البيانات + رأي غير تقليدي

معدل التفاعل المتوقع: عالي

الموضوع 2: لماذا الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي تخسر أموالًا، لكن أسعار أسهمها ترتفع

الأساس: السوق يُقيم التدفقات النقدية المستقبلية، وليس الأرباح الحالية

نقطة مثيرة: تفسير التباين بين السوق والجوانب الأساسية

معدل التفاعل المتوقع: متوسط إلى عالي

الموضوع 3: مؤشر مشاعر المستثمرين الأفراد يصل إلى أعلى مستوى… هل نبيع القمة؟

الأساس: يجب دمج مؤشرات المشاعر مع بيئة السيولة

نقطة مثيرة: أدوات عملية + منهجية

معدل التفاعل المتوقع: متوسط

سأختار الموضوع الذي يتوافق مع الحالة النفسية الحالية للسوق، والذي أمتلك حوله رؤية فريدة.

مرحلة جمع المعلومات (الذكاء الاصطناعي ينفذ، وأنا أضيف)

بعد اختيار الموضوع، يبدأ الوكيل تلقائيًا في جمع البيانات:

1. جمع البيانات (تلقائي)

• البيانات المالية للشركات ذات الصلة
• البيانات التاريخية للمؤشرات الاقتصادية
• آراء وتقارير الأبحاث الصناعية
• وجهات نظر وسائل التواصل الاجتماعي

2. تنظيم المعلومات (الذكاء الاصطناعي يعالج)

• تصنيف المعلومات حسب منطق الحجة
• استخراج البيانات الرئيسية والمصادر
• إعداد إطار مناقشة أولي

3. الإضافة اليدوية (قيمتي)

• إضافة خبرتي الشخصية وأمثلة
• إرفاق مصادر غير موجودة في الوكيل
• تحديد النقاط التي تحتاج لمزيد من التوضيح

هذه المرحلة تقلصت من ساعتين إلى 30 دقيقة.

مرحلة الكتابة (تعاون بين الإنسان والآلة)

هذه هي المرحلة الأهم، وتقسيم العمل فيها واضح:

الذكاء الاصطناعي مسؤول عن:

• توليد هيكل المقال وفقًا لإطار النجاح
• ملء البيانات والمعلومات
• اقتراح عناوين ومقدمات متعددة
• ضمان ترابط الحجة

أنا مسؤول عن:

• إضافة وجهة نظري الشخصية
• تضمين أمثلة حقيقية وتفاصيل
• ضبط النغمة والأسلوب
• حذف المحتوى الذي لا يضيف قيمة ويكتبه الذكاء الاصطناعي

مرحلة التعديلات (الذكاء الاصطناعي يساعد، وأنا أتحكم)

بعد الانتهاء من المسودة، أطلب من الوكيل أن يقوم بـ:

• فحص قابلية القراءة (هل الجمل طويلة جدًا؟ هل هناك تكرار؟ هل المصطلحات بحاجة لشرح؟)
• التحقق من عناصر النجاح (هل العنوان جذاب؟ هل المقدمة مشوقة؟ هل هناك بيانات داعمة؟ هل هناك اقتباسات مميزة؟)
• إنتاج نسخ متعددة (ثلاثة عناوين مختلفة، نهايات متنوعة)

هذه المرحلة تقلصت من ساعة إلى 15 دقيقة.

مرحلة النشر (تلقائية)

عند اكتمال المقال، ينفذ الوكيل تلقائيًا:

• تحويل المحتوى إلى تنسيقات مختلفة (X، ويش، مدونة)
• اقتراح صور مرافقة (وأنا أؤكد عليها)
• النشر في الوقت الأمثل استنادًا إلى بيانات التوقيت السابقة

المرحلة الثالثة: التحسين المستمر عبر البيانات

مبدأ أساسي: نظام المحتوى القائم على الوكيل ليس مشروعًا ينتهي، بل هو نظام يتطور باستمرار.

أقوم بمراجعة أسبوعية:

• أي نوع من العناوين يحصد أعلى نسبة حفظ؟
• أي نمط من الحجج يُعاد مشاركته أكثر؟
• ما الأسئلة الأكثر تكرارًا في قسم التعليقات؟

مثال عملي:

وجدت أن المقالات التي تعتمد على كثافة البيانات والأرقام (الرسوم البيانية) تحصل على 40% أكثر من الإعجابات والحفظ مقارنة بالمقالات النظرية فقط. فعدلت إطار المحتوى ليشترط:

• وجود على الأقل بيانات واحدة لكل نقطة أساسية
• تضمين 3 رسوم بيانية على الأقل
• ذكر مصدر البيانات

النتيجة: زادت نسبة الحفظ لمقالات آخر 5 أسابيع من 8% إلى 12%.

وفي يناير 2026، كتبت مقالًا بعنوان “عصر انفجار الوكيل، كيف نواجه قلق الذكاء الاصطناعي؟”، وكانت نسبة المشاركة عالية جدًا، وصلت إلى 20%.

اكتشفت أن السبب هو:

• تناولت قضايا عميقة تتعلق بالقيم (الذكاء الاصطناعي مقابل الإنسان)
• استخدمت سيناريوهات واقعية مثل “متحف اللوفر يحترق لإنقاذ القطط أو اللوحات”
• الخاتمة التي تقول: “أن تكون أكثر قدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي مهم، لكن الأهم أن لا تنسى كيف تكون إنسانًا” أثارت تفاعلًا واسعًا

أضفت هذا الاكتشاف إلى إطار المحتوى، وأكدت أن دمج التفكير الفلسفي والنقاش حول القيم في المحتوى التقني يعزز من انتشاره.

وهذا هو تأثير الفائدة المركبة لنظام الوكيل: النظام يساعدني على تحسين نفسه. المحتوى المبني على الوكيل ليس مشروعًا ينتهي، بل هو نظام يتطور باستمرار.

03 من القدرات الشخصية إلى خدمات استشارية: إثبات قابلية تكرار المنهجية

عندما نجحت في تشغيل نظام البحث والاستثمار، بدأت أفكر: هل يمكن أن تساعد هذه المنهجية الآخرين أيضًا؟

في ديسمبر الماضي، تناولت عشاءً مع مدير صندوق استثمار، قال لي إنه مشغول جدًا، يدير صندوقًا خاصًا بقيمة 5 مليارات، ويعمل مع حوالي 10 أشخاص، ومع ذلك يشعر أنه يتبع أخبار السوق بشكل عشوائي، ويعاني من الإرهاق.

روتُ له يومه:

• يستيقظ في 6:30 صباحًا لمتابعة السوق العالمية
• 7-8 صباحًا: يطلع على الأخبار الرئيسية
• 8:30-9:30: يعقد اجتماع الصباح
• 9:30-15: يراقب السوق ويقوم بالتداول
• 15-18: يدرس الشركات ويقرأ التقارير
• 18-20: يكتب مذكرات الاستثمار ويقوم بالمراجعة
• 22: يراقب الأسواق الخارجية

قمت بتحليل سير عمله، ووجدت أن:

• 60% من وقته يضيع في جمع وتنظيم المعلومات (يمكن أتمتتها)
• 20% في تحليل متكرر (يمكن أتمتته)
• 15% في اتخاذ القرارات (تعاون بين الإنسان والآلة)
• 5% في تنفيذ الصفقات (يمكن أتمتته)

وبعد أسبوعين، أنشأت له نسخة مبسطة من نظام الوكيل للاستثمار:

• الأسبوع الأول: مقابلة وفهم سير العمل، وتحديد الأجزاء التي يمكن أتمتتها
• الأسبوع الثاني: بناء قاعدة المعرفة، وتكوين 3 Skills رئيسية، وضبط المهام الآلية

بعد أسبوعين، أرسل لي رسالة على الواتساب: “بفضل تقليل وقت التفكير، أصبحت أكثر استقرارًا نفسيًا في الاستثمار.”

هذه التجربة أظهرت أن الحاجة إلى التحول إلى نظام وكيل (Agent) هي حاجة عامة، وأن تقليل وقت معالجة المعلومات هو مفتاح زيادة الكفاءة.

لكن، اكتشفت أن تقديم استشارات فردية له حدود:

• القيود الزمنية: كل مشروع يستغرق من 2 إلى 4 أسابيع، وأقصى عدد يمكنني استيعابه شهريًا هو 3 مشاريع
• عدم القدرة على التوسع: كل عميل لديه احتياجات مختلفة، ويصعب توحيد الحلول

وهذا دفعني للتفكير في المرحلة التالية: من خدمة استشارية إلى منتج.

04 من الخدمة إلى المنتج: نموذج Agent as a Service (AaaS)

البرمجيات التقليدية تعتمد على SaaS (البرمجية كخدمة):

• تقدم أداة للعميل
• يحتاج العميل لتعلم استخدامها
• يديرها ويصونها بنفسه

أما المستقبل فهو AaaS (الوكيل كخدمة):

• تقدم للعميل وكيلًا جاهزًا
• يطلب منه فقط الأوامر
• ينفذ ويطور نفسه تلقائيًا

الفرق: أن SaaS يبيع “القدرة”، وAaaS يبيع “النتيجة”.

في يناير، التقيت مرة أخرى بصديق مدير صندوق، وقال:

“الوكيل اللي بنيته لك ممتاز جدًا. عرضته على زملائي، وكلهم يريدون نسخة. لكن أنت تعمل استشارات، فكم عميل يمكن أن تخدم؟”

قلت: “صحيح، هذا هو التحدي.”

قال: “لماذا لا تصنع منه منتجًا؟ مثل Salesforce، لكن بدلاً من بيع البرمجيات، تبيع خدمة الوكيل.”

وأنا أؤمن أن الوكيل الجيد يجب أن يُقدم كخدمة، ليحل محل SaaS، تمامًا كما تنبأ Peter من Openclaw، أن المستقبل سيكون لعالم الوكلاء، ولن يحتاج المستخدم لتثبيت برامج.

لذا، بعد أن أطور نظام الوكيل بشكل كامل، سأجعله مشروعًا مفتوح المصدر، ليتمكن الجميع من نسخه واستخدامه. وللعملاء التجاريين، أقدم ميزات متقدمة مقابل اشتراك أو حسب الاستخدام.

05 جوهر التحول إلى وكيل (Agent): من الرافعة الزمنية إلى الرافعة الخوارزمية

أود أن أشارككم بعض الأفكار الأعمق هنا.

الطريق التقليدي لنمو الأعمال الشخصية هو:

• المرحلة الابتدائية: بيع الوقت (بالساعة)
• المرحلة المتوسطة: بيع المنتج (مرة واحدة، وتكرار البيع)
• المرحلة المتقدمة: بناء النظام (إنشاء منصة تتيح للآخرين التداول عليها)

أما التحول إلى وكيل (Agent) فهو يوفر مسارًا رابعًا: بيع القدرة الخوارزمية.

لم تعد بحاجة إلى:

• توظيف فريق (وتحمل تكاليف الإدارة)
• تطوير برمجيات معقدة (وتحمل التحديات التقنية)
• بناء منصة (وتحمل تكاليف الشبكة والتسويق)

بل فقط:

• تنظيم خبرتك بشكل هيكلي
• إعداد نظام الوكيل ليعمل
• تحسين الإطار الخوارزمي باستمرار

وهذا نوع جديد من الرافعة: الرافعة الخوارزمية (Algorithmic leverage).

ميزاتها:

• تكلفة منخفضة: تعتمد على رسوم API، أقل بكثير من التكاليف البشرية
• قابل للتكرار: يمكن لنفس النظام أن يخدم عددًا غير محدود من العملاء
• قابل للتطور: مع تطور قدرات النماذج الكبيرة، يصبح الوكيل أقوى تلقائيًا

قائمة خطوات التحول إلى وكيل (Agent) التي يمكنك اتباعها

إذا أثرت عليك هذه المقالة، فإليك خطة العمل:

الخطوة الأولى: التشخيص (هذا الأسبوع)

قم بإعداد قائمة مهامك اليومية، ووسمها:

• المهام الروتينية (جمع البيانات، تنظيم المعلومات، تحويل الصيغ)
• المهام التي تتطلب حكمًا (اتخاذ القرارات، الإبداع، الاستراتيجية)
• المهام التنفيذية (النشر، المتابعة، الردود)

المبدأ: ابدأ بأتمتة المهام الروتينية، وشارك المهام التي تتطلب حكمًا مع الذكاء الاصطناعي، وكرر الأتمتة للمهام التنفيذية.

تمرين بسيط

اكتب على ورقة مهام يومك بالأمس.

ثم اسأل نفسك:

• هل يمكن توحيد هذه المهمة؟ (إذا نعم، يمكن أتمتتها)
• هل تتطلب إبداعًا؟ (إذا لا، يمكن أتمتتها)
• هل تتطلب حكمًا خاصًا بي؟ (إذا لا، يمكن أتمتتها)

ستجد أن 50% على الأقل من المهام يمكن أتمتتها.

الخطوة الثانية: البناء (هذا الشهر)

اختر سيناريو بسيطًا لتجربة:

• إذا كنت مستثمرًا → أنشئ “وكيل ملخص السوق اليومي”
• إذا كنت منشئ محتوى → أنشئ “وكيل اقتراح المواضيع”
• إذا كنت تاجرًا → أنشئ “وكيل بحث العملاء”
• إذا كنت مصممًا → أنشئ “وكيل جمع الإلهام”

ابدأ بأبسط حلقة عمل، ولا تسعَ للكمال، فقط نفذ.

الخطوة الثالثة: التحسين (هذا الربع)

راقب كم من الوقت وفر لك النظام، وهل جودة الإنتاج ثابتة.

قم بمراجعة أسبوعية:

• أي أجزاء يعمل فيها الوكيل بشكل جيد؟
• أين تحتاج تدخل يدوي؟
• كيف تعدل Skills لتكون أكثر دقة؟

الخطوة الرابعة: التوسع التجاري (هذا العام)

عندما يصبح النظام مستقرًا، فكر:

• هل هذه المنهجية ذات قيمة لغيري؟
• هل سيشتريها الآخرون؟
• هل يمكن تحويلها لمنتج قابل للبيع؟

إذا كانت الإجابة نعم، فتهانينا، أنت الآن على أعتاب نموذج عمل جديد.

سأشارك لاحقًا كيف تبني نظام الوكيل باستخدام أدوات مثل Openclaw، وإذا كانت لديك خبرة في تحرير الفيديو أو استخدام أدوات الوكيل، أو حتى تطوير مشاريع AI، تواصل معي، وأبحث عن فريق لبناء المستقبل معًا.

مراجع إضافية:

1. خسارة الأصول في سوق الأسهم الأمريكية بنسبة 70%… ما السبب الحقيقي للانهيار (تحليل أسباب الانهيار في بداية 2026، ونظام مراقبة السيولة)
2. عصر انفجار الوكلاء، كيف نواجه قلق الذكاء الاصطناعي؟ (مناقشة عمق حول مكانة الإنسان، وأهمية الجمع بين الأدوات والإنسان)