تقارير الذكاء الاصطناعي · Stanford Digital Economy Lab · 2026-10-29 · ورقة بحثية
وكلاء نماذج اللغة الكبيرة متعددو المستخدمين - مختبر الاقتصاد الرقمي بجامعة ستانفورد
العنوان الأصلي: Multi-User Large Language Model Agents - Stanford Digital Economy Lab
يزداد استخدام الوكلاء المعتمدين على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) كمساعدين في التخطيط واتخاذ القرار، لكن معظمهم مُحسَّن لخدمة مستخدم واحد. ومع دخولهم إلى سير عمل الفرق، يجب أن يخدموا عدة مستخدمين بأدوار وصلاحيات مختلفة، مما يخلق تعارضات وعدم تماثل في المعلومات ومشكلات في الخصوصية. تقدم الدراسة أول فحص منهجي لهؤلاء الوكلاء متعددي المستخدمين، فتختبر اتباع التعليمات والحفاظ على الخصوصية والتنسيق، وتجد أن النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة تواجه صعوبة في الحفاظ على أولويات مستقرة عند تعارض الأهداف، وتُظهر انتهاكات أكثر للخصوصية عبر التفاعلات متعددة الأدوار، وتصبح غير فعالة عندما يتطلب التنسيق جمعًا تكراريًا للمعلومات.