فريق صيني، EvoMap يثور على نسخة Hermes Agent المقلّدة المنتشرة فجأة: يوجد تشابه كبير بين أنظمة التطور الذاتي

مشروع وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر Hermes Agent، الذي حقق انتشارًا واسعًا مؤخرًا، تورّط مؤخرًا في جدل حول الانتحال. في منتصف أبريل، أصدر الفريق الصيني EvoMap بيانًا مطولًا يتهم نظام التطور الذاتي لدى Hermes Agent التابع لـ Nous Research، بأن بنيته في “تشابه كبير” مع إطار Evolver/GEP الذي كان قد نُشر سابقًا.

(حتى AI يجب أن يحب هيرميس! OpenClaw الذي يتطور تلقائيًا: ما هو Hermes Agent؟)

EvoMap الفريق الصيني يهاجم Hermes Agent بسبب الانتحال

يعتقد EvoMap أن جوهر الجدل لا يكمن فقط في تشابه وظيفة واحدة، بل يشمل عدة وحدات رئيسية أيضًا، مثل أنظمة الذاكرة على ثلاث طبقات، والترسيب التلقائي للأصول القابلة لإعادة الاستخدام بعد المهام، ودورات التفكير التأملية الدورية، وتحميل المهارات عند الطلب والتحسين الذاتي؛ وكلها بحسب EvoMap متطابقة هندسيًا بدرجة عالية مع تصميم Evolver. والأكثر حساسية، من وجهة نظر EvoMap، أن المواد العامة المرتبطة بـ Hermes لا تتضمن أي اقتباس أو شكر/إحالة إلى Evolver أو GEP أو EvoMap.

في بيانه، رتب EvoMap خطًا زمنيًا: تم نشر مستودع Evolver علنًا في 1 فبراير 2026، وبحلول منتصف فبراير كانت قد اكتملت بالفعل عملية الكشف عن بروتوكول GEP، ونظام الأصول ثلاثي الطبقات (Gene/Capsule/Event)، ومفاهيم حلقة الانعكاس وترسيب الخبرة. في المقابل، فإن إصدار v0.2.0 من Hermes Agent لم يُطرَح رسميًا للنسخة الكاملة التي تشمل “نظام المهارات البيئي” إلا في 12 مارس 2026، بينما كان إنشاء مستودع hermes-agent-self-evolution المستقل في 9 مارس 2026.

لذلك يجادل EvoMap بأنه، على الأقل استنادًا إلى البيانات المتاحة للتحقق العلني، فإن التصميم الأساسي لـ Evolver كان قد انكشف قبل وحدة التطور الذاتي في Hermes بـ 24 إلى 39 يومًا.

Hermes Agent شديد الانتشار وNous Research خلفه

بالنسبة إلى Nous Research المُشار إليه بالاسم، فهو مختبر تجريبي مفتوح المصدر في مجال الذكاء الاصطناعي يحظى باهتمام كبير من دوائر الذكاء الاصطناعي وعالم التشفير خلال الأشهر القليلة الماضية.

(بديل OpenClaw: استخدام Hermes Agent لبناء مساعد ذكاء اصطناعي ينمو، تعليم كامل لانتقال الذاكرة بدون ألم من OpenClaw)

تأسست Nous Research بواسطة Jeffrey Quesnelle وKaran Malhotra وTeknium وآخرين بالتشارك. في عام 2025 حصلت Nous على جولة تمويل بقيمة 50 مليون دولار بقيادة Paradigm، مع تقييم بلغ 1 مليار دولار. لا تركز Nous على نموذج واحد فقط، بل تقدم مسارًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا مركزيًا يقوده المجتمع: من جهة تطلق نماذج سلسلة Hermes، ومن جهة أخرى تضع أيضًا خططًا لبنية تحتية للتدريب اللامركزية مثل Psyche Network وغيرها.

(تحليل متعمق من Nous Research: مختبر ذكاء اصطناعي لا مركزي برهان رهانات Paradigm بتقييم 1 مليار دولار، وتفكيك شامل لنموذج Hermes وشبكة Psyche)

أما Hermes Agent، الذي وجد نفسه في قلب العاصفة هذه المرة، فهو واحد من منتجات Nous الأعلى في حجم الحديث مؤخرًا. يعرّف Hermes Agent نفسه بأنه “agent ينمو مع الاستخدام”، وتكمن نقطة بيعه الأساسية في حلقة learning loop المدمجة؛ إذ يمكنها إنشاء مهارات تلقائيًا اعتمادًا على خبرات المهام، ثم الاستمرار في إصلاح المهارات أثناء الاستخدام اللاحق، وحفظ الذاكرة الدائمة، وبشكل تدريجي بناء فهم طويل الأمد للمستخدمين وللمشروع.

تصف الوثائق الرسمية أيضًا بشكل واضح بأنه agent ذكاء اصطناعي built-in self-improving. وبسبب أن Hermes لقي انتشارًا واسعًا مؤخرًا في مجتمع المصادر المفتوحة، فقد انتشر هذا الجدل بسرعة من الأوساط التقنية إلى ساحة أوسع من النقاشات حول الرأي في مجال الذكاء الاصطناعي.

دعم مستخدمي الإنترنت الصينيين لـ EvoMap، مع اتهام Hermes Agent بالانتحال

في الوقت الحالي، لم تنشر Nous Research وفريق Hermes ردودًا تفصيلية من نقطة إلى نقطة لدحض EvoMap في المقارنة الطويلة المتعلقة بالبنية التقنية. لكن مؤسس Nous المشترك Teknium ذكر أنه لم يسمع من قبل بفريق الطرف الآخر أو بمشروعه، وأنه وصف الاتهامات ذات الصلة بأنها أكاذيب. وفي المقابل، ساعدت أيضًا على تسخين الحدث بسرعة كلمات “Delete your account” التي ظهرت ضمن ردود مجتمع ما في المراحل المبكرة، إضافةً إلى الجدل اللاحق مثل حذف المنشورات والحظر وغيرها.

أما على مستوى المجتمع، فالاتجاه يبدو منقسمًا بشكل واضح، لكن إجمالًا هناك تعاطف أكبر تجاه EvoMap. تميل وسائل الإعلام الصينية ومشاركات المجتمع إلى التركيز على نقطتي “عدم وجود شكر/إحالة” و“تماثل على مستوى البنية”؛ بل إن بعض المستخدمين وصفوا هذه الواقعة بأنها مثال على “غسل/استبدال الكود” في عصر الذكاء الاصطناعي. وعلى X، يمكن أيضًا رؤية المستخدمين يستشهدون بخط الزمن وبنية المستودعات وبالمقالات المقارنة، معتبرين أنه ينبغي أن يرد Hermes إيجابيًا على الأقل بشأن ما إذا كان قد استلهم Evolver.

وبالطبع، توجد أيضًا أصوات أكثر حيادًا ترى أن “التعلم من الخبرة” وagentات التطور الذاتي هي اتجاهات قد تصل إليها عدة فرق مختلفة، ولا يجوز إصدار حكم قانوني مباشر لمجرد تشابه المفاهيم.

هذه المقالة — الفريق الصيني EvoMap يتهم Hermes Agent شديد الانتشار بالانتحال: وجود تشابه كبير في نظام التطور الذاتي — ظهرت لأول مرة في سلسلة أخبار ABMedia (链新闻 ABMedia).

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى إخلاء المسؤولية.

مقالات ذات صلة

阿里云发布 JVS Crew,企业级 AI 代理平台

盖特新闻消息,4月23日——阿里云正式发布 JVS Crew,一款面向企业的 AI 代理(Agent)构建平台,采用“集成优先(integration-first)”的设计理念。该平台使企业能够将 AI 代理能力快速嵌入现有应用、SaaS 服务或智能硬件设备

GateNewsمنذ 5 د

بنوك تايوان تتعاون لصناعة ذكاء اصطناعي محلي! نماذج اللغة الكبيرة للقطاع المالي قد تُطلق في أقرب وقت بنهاية العام

تعلن 16 مؤسسة مالية بقيادة شركة مجموعة الصين المالية عن إطلاق مشروع «نموذج اللغة المالي FinLLM»، ومن المتوقع إصدار النسخة الأولى من نموذج البنك في شهر أغسطس، وفي الربع الأول من عام 2026 سيتم إطلاق وكلاء ذكاء اصطناعي بناءً على FinLLM. سيتم بدء التدريب من شهر مايو، بميزانية تقارب 40 إلى 70 مليون ين. وبسبب متطلبات اللوائح والتوطين المحلي، تتمحور عملية التدريب حول البيانات المحلية، مع تعزيز الذكاء الاصطناعي السيادي وبناء بنية تحتية مشتركة، وتوسيع نطاقها لتشمل التمويل الشامل. تم إدراج الخطة ضمن خطة تطوير الذكاء الاصطناعي الوطنية، وحصلت على دعم متعدد الجهات.

ChainNewsAbmediaمنذ 1 س

الرئيس التنفيذي لشركة Google: ستصل النفقات الرأسمالية لعام 2026 إلى 185 مليار دولار، مع زيادة الاستثمار في عصر الوكلاء الذكاء الاصطناعي

أعلن الرئيس التنفيذي لشركة Google، سوندار بيتشاي، في 22 أبريل خلال مؤتمر Google Cloud Next الذي عُقد في لاس فيغاس، أن شركة Google تخطط للاستثمار بين 175 ملياراً و185 مليار دولار كإنفاق رأسمالي في عام 2026، وذلك لبناء البنية التحتية اللازمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين (AI Agent)، بزيادة مقارنة بعام 2022 عندما بلغ الإنفاق 31 مليار دولار.

MarketWhisperمنذ 2 س

يعلن Google Jules عن قائمة المرشحين للإصدار الجديد المفتوح، مع إعادة تموضعها كمنصة لتطوير المنتجات من طرف إلى طرف

وفقًا لإعلان فريق Google Jules الرسمي بتاريخ 23 أبريل، تمت ترقية تحديد موقع منتج Jules من وكيل للترميز غير المتزامن إلى «منصة تطوير منتجات وكيلية من طرف إلى طرف»، ويمكن للإصدار الجديد قراءة السياق الكامل للمنتج واتخاذ قرار مستقل بشأن اتجاه الخطوة التالية للبناء، ثم تقديم طلب PR. وفي الوقت نفسه، أعلنت الجهة الرسمية عن فتح قائمة المرشحين لإصدار جديد.

MarketWhisperمنذ 2 س

Google Jules يعيد العلامة التجارية باعتباره منصة تطوير منتجات ذاتية شاملة من البداية إلى النهاية، ويفتح قائمة انتظار لإصدار جديد

رسالة أخبار بوابة، 23 أبريل — أعلنت فرق Jules التابعة لشركة Google عن فتح قائمة انتظار لإصدار جديد من المنتج، مع إعادة تموضع Jules من كونه وكيل برمجة غير متزامن إلى منصة لتطوير منتجات ذاتية شاملة من البداية إلى النهاية. ووفقًا للوصف الرسمي، تقرأ المنصة المُحسّنة سياق المنتج الكامل، وتحدد ما ينبغي بناؤه بعد ذلك، وتقترح الحلول، وترسل طلبات الدمج إلى المستودع. ا

GateNewsمنذ 2 س

Perplexity 揭示网页搜索代理的后训练方法;基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本方面优于 GPT-5.4

Perplexity 使用带有 Qwen3.5 模型的 SFT,随后采用 RL,并结合多跳问答数据集与评分细则校验来提升搜索的准确性与效率,实现同类最佳的 FRAMES 表现。 摘要:Perplexity 面向网页搜索代理的后训练流程,将监督微调 (SFT) 与通过 GRPO 算法进行的在线强化学习 (RL) 结合。该流程通过在线强化学习来确保指令遵循与语言一致性。RL 阶段使用专有的多跳可验证问答数据集以及基于评分细则的对话数据,以防止 SFT 漂移,并采用奖励门控与组内效率惩罚。评估显示,Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得顶级表现:单次工具调用准确率为 57.3%,四次调用为 73.9%,单次查询成本为 $0.02;在这些指标上优于 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API,并且不包含缓存。

GateNewsمنذ 3 س
تعليق
0/400
لا توجد تعليقات