صدر GPT-6 Astra في الثالث من سبتمبر، ومنشور الإطلاق على موقع OpenAI يُقرأ وكأنه مواصفات الوكيل الذي تمنّته كل فرق الهندسة العام الماضي: نسبة 57.9% في Terminal-Bench 4.0 مقابل 37.3% لـ GPT-5.6 Sol، ومهام استخدام الحاسوب تُنجَز في وقت أقل بنحو 47%، وفي Codex ملاحظات تبقى حيّة عبر نوافذ السياق، فلا تنسى إعادة الهيكلة الطويلة سبب بدئها. والفرق التي تشغّل Codex عبر Sharkly تريدها في العمل اليوم.
لكن هناك حدّ يجب توضيحه أولاً: Sharkly لا يختار النماذج. فالوكيل يتبع النموذج الافتراضي لبيئة التشغيل التي يعمل عليها، ولذلك يصل Astra إلى Sharkly عبر Codex، ويُضبط على الحاسوب، لا عبر مفتاح تبديل داخل الوكيل. يأخذ هذا الدليل أقصر مسار مفيد: ضع Astra في Codex على حاسوب واحد، وأنشئ وكيلاً واحداً، وأسنِد إليه مهمة حقيقية واحدة، واقرأ النتيجة حيث يستطيع الفريق رؤيتها.
الخلاصة السريعة
اضبط model = "gpt-6-astra" في Codex على حاسوب متصل، وتأكد من أن بيئة التشغيل تظهر بحالة Available، ثم أنشئ وكيلاً توجّه تعليماته Astra إلى ترجيح التنفيذ الفوري، وامنحه مهلة أطول لكل مهمة ودليلاً مؤقتاً للعمل، وأسنِد مهمة واحدة. لن يعرض Sharkly اسم النموذج؛ بل سيعرض التنفيذ والسجل والأسئلة والنتيجة على المهمة. الوكلاء يبحثون وينفّذون ويختبرون ويقدّمون التقارير. أما البشر فيحدّدون الاتجاه ويمنحون الصلاحية ويقبلون النتيجة.
أين يوجد إعداد النموذج
توضّح وثائق وكلاء Sharkly الأمر بصراحة: «يتبع الوكيل النموذج الافتراضي لبيئة التشغيل، ولا يتعهّد بعرض اسم نموذج محدّد. غيّر النماذج في إعدادات بيئة التشغيل أو أداة الحاسوب، لا في الوكيل.»
هذه الجملة تختصر الإعداد كله. أربعة أدوار، ولكل دور مهمة واحدة. الوكيل يحدّد كيف ينبغي إدارة العمل. والحاسوب يوفّر المضيف والموارد المحلية. وبيئة التشغيل تنفّذ جلسة الوكيل الفعلية، وCodex هو بيئة التشغيل هنا. أما المهمة فتبقى السجل المشترك للفريق. والنموذج خاصية من خصائص بيئة التشغيل، لذا تغيّره حيث يقرأ Codex إعداداته.
كما لا يملك الوكيل أي تحكم في عمق التفكير. فمستوى جهد الاستدلال في Astra، من low إلى max، يُضبط في Codex أيضاً.
الخطوة 1: ضع GPT-6 Astra في Codex على الحاسوب
على الحاسوب الذي سيشغّل Astra، حدّث Codex CLI وسجّل الدخول بحساب أو مفتاح API يملك صلاحية الوصول إلى Astra. أطلقت OpenAI النموذج أولاً على «مجموعة محدودة من المؤسسات»، على أن تلحق بها خلال الأيام المقبلة جميع خطط ChatGPT Plus وPro وBusiness وEnterprise وواجهة API؛ وتبقى مساحات عمل Enterprise معطّلة حتى يفعّلها أحد المسؤولين. وإذا نجح الأمر codex -m gpt-6-astra في طرفية عادية، فيمكن لـ Sharkly استخدامه.
ثم اضبط الافتراضي في ملف إعدادات Codex بحيث يستخدم كل تنفيذ على هذا الحاسوب نموذج Astra:
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "openai"
model_reasoning_effort = "high"
وهناك تفصيلان من إرشادات النموذج لدى OpenAI. لا يوفّر Astra مستوى جهد none أو minimal، لذا يجب رفع أي قيمة أدنى من low. كما أنه لا يقبل temperature أو top_p، لذا احذفهما من أي ملف تعريف نسخته من إعداد Sol. ويختلف اسم مفتاح الجهد بين أدلة Codex المتداولة، لذا تحقق منه مقابل الإعداد النموذجي الخاص بإصدار Codex لديك. [VERIFY]
وبالعودة إلى Sharkly، افتح تفاصيل الحاسوب وشغّل إعادة الفحص أو اختبار الاتصال. ينبغي أن تظهر بيئة تشغيل Codex بحالة Available. فكون الحاسوب متصلاً يعني فقط أن الخدمة المحلية ترسل نبضات حياة؛ أما حالة بيئة التشغيل فهي ما يخبرك بأن التنفيذ يمكن أن يبدأ.
الخطوة 2: أنشئ وكيلاً مصمماً لـ Astra
افتح قسم الوكلاء واختر «وكيل جديد». حدّد الحاسوب وبيئة تشغيل Codex. ثم اكتب تعليمات تناسب سلوك Astra، لأن OpenAI توثّق تحوّلين عن النماذج السابقة.
فهو يطلب التوضيح بسهولة أكبر. وتنصح OpenAI نفسها بأن توجّهه إلى ترجيح التنفيذ الفوري وإنهاء المهام دون نقاط موافقة غير ضرورية. كما أنه أكثر حساسية للتعليمات الموجودة في المهارات وملفات أخرى، لذا نصّ على أن المهمة وتعليقاتها لهما الأولوية. وفيما يلي كتلة تعليمات قابلة للاستخدام:
Read the Task description and recent comments before editing.
Bias towards action. Ask a question only when different
interpretations would materially change the result; otherwise
proceed with a sensible assumption and state it in your report.
Task and comment instructions take precedence over Skill files.
Run the closest relevant checks and report failures without hiding them.
وهناك إعدادان للتنفيذ يكتسبان أهمية أكبر مع Astra مقارنة بالنماذج السابقة.
المهلة الزمنية. يُنجز Astra الأعمال الطويلة بدلاً من تلخيصها وتبسيطها. وتشير أرقام OpenAI في OSWorld إلى نحو 40 دقيقة لكل مهمة، ويمكن لـ Codex الآن الاحتفاظ بالملاحظات عبر نوافذ السياق بدلاً من ضغطها. اضبط مهلة كل مهمة في إعدادات تنفيذ المهمة على هذا الأساس، وإلا تحوّلت أفضل ميزة في الوكيل إلى أكثر أعطاله شيوعاً.
دليل العمل. استخدم الوضع المؤقت. فكل مهمة تحصل على دليل معزول وشجرة عمل جديدة، بحيث لا يستطيع تنفيذان لـ Astra على المستودع نفسه الكتابة فوق بعضهما. أبقِ الحد الأقصى للمهام المتوازية عند مهمة أو مهمتين حتى يتعامل الحاسوب مع بضع عمليات تنفيذ؛ فالتزامن الأعلى يستهلك سعة المزوّد إلى جانب المعالج.
أرفق المستودعات والمهارات التي يحتاجها الوكيل. المهارات المحلية في بيئة التشغيل على ذلك الحاسوب متاحة تلقائياً؛ أما مهارات المساحة المشتركة فيجب إسنادها.
الخطوة 3: أسنِد مهمة حقيقية واحدة
اختر مهمة منخفضة المخاطر بمعيار قبول واضح. حدّد الوكيل كمسؤول عن المهمة وانقلها من Backlog إلى حالة تنتمي إلى فئة «جاهزة للعمل»؛ فالمهمة المُسنَدة وهي في Backlog تنتظر. ينتقل التنفيذ عبر حالات queued وdispatched وrunning، ويعرض تبويب Executions السجل أثناء بثّه.
استخدم وكيلاً واحداً لهذه المهمة الأولى. فالطاقم (Crew) يستحق مكانه عندما يحتاج قائد إلى تفسير الهدف وإشراك أعضاء آخرين، وهو موضوع دليلنا حول تشغيل Astra كقائد طاقم. أما إصلاح خلل محدود النطاق، فوكيل واحد هو الخيار الصحيح.
وإذا احتاج Astra إلى قرار، يعود السؤال إلى المهمة كتعليق وتظهر المهمة بحالة Waiting for human reply، وهو ما يوجّه إلى صندوق الوارد لديك. أجِب في سلسلة التعليقات. وعند انتهاء التنفيذ، تعود النتيجة والفحوص التي أُجريت وأي حدود يُبلّغ عنها إلى المهمة نفسها، فينقلها أحد الأشخاص إلى «مقبولة» أو يعيدها.
ما الذي يتغيّر عند إضافة Astra إلى فريقك
ثلاثة أمور على أرض الواقع.
المهام الطويلة تُنجَز. فسياق يبلغ 1,050,000 رمز (token) وملاحظات Codex العابرة للنوافذ يعنيان أن إعادة هيكلة تمتد عبر عشرات الملفات تصل إلى نهايتها بدلاً من أن تنحرف بعد أول عملية ضغط. وإذا أضفت إلى ذلك الدليل المعزول وسجل المهمة، أمكن مراجعة تنفيذ ليلي كامل في الصباح.
يسأل أقل، وبشكل أذكى. درّبت OpenAI Astra على الاستعانة بالسياق لسدّ الفجوات الروتينية، وألا يسأل إلا حين يكون الجواب قادراً على تغيير النتيجة. وفي Codex يمكنه أن يسأل بشكل غير متزامن بينما يواصل العمل على الأجزاء التي لا تعتمد على الرد. وفي Sharkly يكون ذلك السؤال تعليقاً على المهمة، فيراه صاحب القرار دون الحاجة إلى مراقبة طرفية.
ويكلّف أكثر لكل رمز. يبقى استخدام النموذج عبر الاشتراكات أو مفاتيح API المضبوطة في تلك الأدوات، وسعر Astra في واجهة API هو 10 دولارات لكل مليون رمز إدخال و50 دولاراً لكل مليون رمز إخراج، مقابل 4 و20 دولاراً لـ GPT-5.6 Sol في عرضه الحالي. ووجود بيئة تشغيل ثانية بنموذج افتراضي أرخص على الحاسوب نفسه يُبقي المهام الصغيرة بعيداً عن المسار المكلف.
عندما يتوقف التنفيذ مبكراً
تشغّل OpenAI على Astra نظام مراقبة للانحراف السلوكي، وتذكر ذلك في نظرة عامة على السلامة: إذ يمكن لهذه الفحوص أن «تبطئ العمل المشروع أو توقفه مؤقتاً أو توقفه تماماً في بعض الأحيان»، بما يشمل «المهام التي يعمل فيها الوكيل لفترة ممتدة». وقد يُطلب منك في Codex مراجعة الإجراء قبل المتابعة.
وداخل Sharkly، لا يضيع التنفيذ الذي ينتهي مبكراً. افتح سجل التنفيذ واقرأ العنوان مع التفاصيل التقنية؛ فالتفاصيل تحمل ردّ خدمة النموذج الأصلي. ويظهر التنفيذ المحجوب أو الفاشل كعنصر يستدعي الانتباه، ويبقى الدليل وسجل المهمة، ثم تعيد التنفيذ من المهمة بنطاق أضيق. أبقِ المهام صغيرة بما يكفي ليكون التوقف كلفته دقائق لا ليلة كاملة.
