بعد كتابة الكود، هل استلمت الذكاء الاصطناعي ما يلي: YC W26 البنية الأساسية للعمليات/الاختبار/الأتمتة/Agent - تفكيك شامل لـ 22 شركة

كتابة:朗瀚威 Will

هذه هي المقالة الخامسة من سلسلة تحليلات YC W26. في المقالة السابقة، استعرضنا أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي و"Claude Code for X" (12 شركة)، وهذه المرة نركز على النصف الآخر من سلسلة التطوير — بعد كتابة الكود، كل شيء يتعلق بالتشغيل، الاختبار، أتمتة سير العمل، والبنية التحتية لتطوير الوكيل، ويشمل ذلك 22 شركة.

الكود هو البداية فقط

في المقالة السابقة، شرحنا كيف يغير الذكاء الاصطناعي “كتابة الكود”. لكن كتابة الكود ليست سوى جزء من تطوير البرمجيات — بعد الانتهاء من الكود، هناك النشر، التشغيل، المراقبة، الاختبار، إصلاح الأخطاء، وأتمتة سير العمل، وكل خطوة تتطلب وجود الإنسان.

الشركات الـ22 في YC W26 تعمل على: تحويل كل مرحلة من “بعد كتابة الكود” إلى وكلاء ذكاء اصطناعي.

هل تتلقى إنذارًا في بيئة الإنتاج في الساعة 3 صباحًا؟ IncidentFox يتحقق من السجلات، يحدد السبب الجذري، ويجهز سكريبت الإصلاح أثناء نومك، وأنت فقط تراجع وتوافق عند الاستيقاظ. اكتشف المستخدم خطأ؟ Lucent يراقب المحادثات على مدار الساعة ويكتشف المشكلة قبل المستخدم. هل تريد أتمتة عملية الموافقة في ملف Excel؟ Bubble Lab ينجزها بكلمة واحدة.

يمكن تصنيف هذه الـ22 شركة إلى 4 مجموعات: إدارة التشغيل/SRE بالذكاء الاصطناعي (5 شركات)، الاختبار/QA بالذكاء الاصطناعي (2 شركة)، أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي (7 شركات)، والبنية التحتية لتطوير الوكيل (8 شركات).

الاستنتاجات المباشرة الأربعة:

1. IncidentFox هو المنتج الأكثر تكاملاً بين هذه الشركات. مؤسسان سابقان من Roblox (يدعمان بنية تحتية تخدم أكثر من مليار مستخدم يوميًا)، مفتوح المصدر، أكثر من 300 تكامل جاهز، ويمكن نشره في أقل من يوم. الاختلاف الرئيسي ليس في “تحليل السجلات باستخدام الذكاء الاصطناعي” (الكل يمكن أن يفعل ذلك)، بل في “اكتشاف تقنية التكديس الخاصة بك تلقائيًا وتوليد التكاملات بشكل تلقائي” — مما يلغي أصعب جزء في التوصيل.

2. إدارة التشغيل/SRE (5 شركات) والاختبار/QA (2 شركات) تعمل على تحويل “ضمان جودة الكود” من مهمة يدوية مكثفة إلى مهمة تعتمد على الوكلاء. الصيانة التقليدية، فحص الأخطاء، الاختبارات الرجعية تتطلب وقتًا كبيرًا من المهندسين. رهانات هذه الشركات السبع هي أن الوكيل يمكنه اكتشاف المشكلات بسرعة أكبر، وتحديد السبب الجذري بشكل أسرع، وعلى مدار الساعة.

3. أتمتة سير العمل (7 شركات) هي الأكثر تنوعًا والأوسع استخدامًا. هدفها هو “تمكين غير المبرمجين من استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة أعمالهم” — RamAIn يستخدم الرؤية الحاسوبية للتحكم في أي برنامج، Bubble Lab ينشئ سير عمل تلقائي بكلمة واحدة، Jinba يستخدم الدردشة لأتمتة سير العمل المؤسسي. هذه المجموعة تستهدف جميع العاملين بالمعرفة، وليس المطورين فقط.

4. بنية تطوير الوكيل (8 شركات) هي الأكثر “ميتا” — أدوات لبناء الوكلاء. Emdash يوفر بيئة تطوير مفتوحة المصدر، Overshoot منصة لتطبيقات الرؤية الاصطناعية، Glue يصمم واجهات الوكلاء، و غيرها. منطقها مشابه للبنية التحتية الاقتصادية للوكيل التي ناقشناها في مقال التمويل المالي: عندما يتفجر عدد الوكلاء، تصبح أدوات بناء الوكلاء ضرورة.

الفرع الأول: إدارة التشغيل/SRE بالذكاء الاصطناعي — IncidentFox، Mendral، Corelayer، Sonarly، Lucent

5 شركات تتناول نفس المهمة من زوايا مختلفة: استبدال مهندسي التشغيل بالذكاء الاصطناعي.

IncidentFox

رابط الموقع:

وكيل SRE بالذكاء الاصطناعي — يوجه تلقائيًا، يحقق، ويصلح الحوادث الإنتاجية، ويعمل داخل Slack.

البيانات الأساسية: مفتوح المصدر (Apache 2.0)، أكثر من 420 نجمة على GitHub، أكثر من 300 تكامل جاهز، يدعم Kubernetes، AWS، Grafana، Prometheus، Datadog، PagerDuty، GitHub.

نموذج العمل: مفتوح المصدر مع نسخة مؤسسية (عزل آمن، وكيل اعتماد، إدارة فرق متعددة). النشر في أقل من يوم.

نقطة قوة الفريق: Jimmy Wei — سابقًا من Roblox (يخدم أكثر من مليار مستخدم يوميًا)، عمل سابقًا في Meta FAIR على أبحاث الذكاء الاصطناعي التفاعلي متعدد الأطراف، من جامعة كورنيل CS. Long Yi — من فريق البنية التحتية في Roblox (بنية قواعد البيانات، يدعم أكثر من مليار مستخدم يوميًا). شخصان، واحد يصنع الوكلاء، والآخر يدير التشغيل، تكامل مثالي.

المنافسون/المخاطر: PagerDuty، Incident.io (جمعت أكثر من 50 مليون دولار)، Datadog، ServiceNow كلها تتجه نحو الذكاء الاصطناعي في التشغيل. لكن الاختلاف في IncidentFox هو “توليد التكامل تلقائيًا” — الأدوات الأخرى تتطلب أسابيع من التوصيل اليدوي، بينما IncidentFox يحلل الكود والتاريخ الحوادث ويولد تلقائيًا.

نقاط أخرى: متوافق مع SOC 2. كل تحقيق يعمل داخل حاوية معزولة، الوكيل لا يرى المفاتيح الأصلية. أطلقت أيضًا إضافة Claude Code للمطورين الأفراد.

الاستنتاج الرئيسي لـ IncidentFox: فشل أدوات إدارة التشغيل بالذكاء الاصطناعي ليس في ضعف النموذج، بل في ضعف التكامل. فريق الدفع الخاص بك يستخدم Kafka مخصص، وفريق البنية التحتية يستخدم نظام نشر مخصص، وفريق التعلم الآلي يستخدم خدمات نماذج مخصصة — الأدوات العامة لا يمكنها التوصيل. الحل هو تحليل الكود والتاريخ الحادثي، واكتشاف ما ينقص من تكامل، وتوليده تلقائيًا، مع موافقة الإنسان فقط.

تغريدة Chris Lu تصف IncidentFox بأنها “مهندس SRE مستقل يصلح الحوادث الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي”. هذا التحديد هو خبر سار ومهدد في آن واحد لمهندسي التشغيل.

Mendral (زيارة شهرية 9000) يركز على أدوات DevOps بالذكاء الاصطناعي. يختلف عن IncidentFox في “الاصلاح بعد الحدوث”، حيث يركز على “الصيانة اليومية” — التكامل المستمر، إدارة النشر، تكوين البيئة.

Corelayer (زيارة شهرية 4000) يركز على “مهندس تشغيل ذكي يعتمد على البيانات”. يركز على تصحيح الأخطاء استنادًا إلى البيانات — لا التخمين، بل الربط التلقائي للمؤشرات والسجلات.

Sonarly (زيارة شهرية 2000) يختص بتنبيه الإنتاج باستخدام الذكاء الاصطناعي. يركز على تصنيف، إزالة التكرار، وربط التنبيهات، لتحديد تلك التي تتطلب اهتمام الإنسان.

Lucent (زيارة شهرية 16000) يطور وكيلًا لمراقبة جلسات المستخدم تلقائيًا للكشف عن الأخطاء — لا يبحث عن أخطاء في الكود، بل من منظور تجربة المستخدم. يشاهد جلسات المستخدم على مدار الساعة، يكتشف التباطؤ، الأخطاء، التدفقات غير الطبيعية، ويخلق تذاكر في Slack وLinear مع سياق التكرار الكامل.

القصة الشخصية للمؤسسة Alisa Rae تستحق الذكر: أسترالية، أسست وبيعت شركة تكنولوجيا تعليمية، كانت الموظف الثاني في MagicBrief (تم الاستحواذ عليها لاحقًا بواسطة Canva)، عملت في Atlassian على محرر النصوص الغني. رُفضت في أول محاولة لـ YC، ونصحوها بالعثور على شريك مؤسس، لكنها استمرت بمفردها، وجمعت 2 مليون دولار، ونجحت في المقابلة الثانية. تستخدمها أكثر من 30 شركة من YC، ويقول المؤسسون: “اكتشفنا خلال الأسبوع الأول 7 أخطاء لم نرها من قبل”، و"حققنا عائدًا خلال الأسبوع الأول". 94% من المستخدمين الذين يواجهون أخطاء لا يبلغون عنها، ويغادرون مباشرة — وهذا هو سبب وجود Lucent.

المنطق المشترك بين هذه الشركات الخمس: معظم وقت مهندس التشغيل لا يُقضى في “إصلاح المشكلات”، بل في “البحث عنها”. من خلال ربط الإشارات من عشرات أنظمة المراقبة، وتفقد السجلات، والتحقق من التغييرات الأخيرة، يشكل هذا 80% من وقت الإصلاح. الوكيل بالذكاء الاصطناعي يمكنه فحص جميع البيانات في وقت واحد، وربطها في ثوانٍ، وتقليل زمن البحث من ساعات إلى دقائق.

الفرع الثاني: الاختبار/QA بالذكاء الاصطناعي — Canary، Ashr

شركتان تعملان في مجال الاختبار بالذكاء الاصطناعي.

Canary

رابط الموقع:

“أول مهندس QA بالذكاء الاصطناعي يفهم كودك” — يركز على “فهم الكود” — ليس أداة اختبار عامة، بل يقرأ منطق الكود ويولد حالات اختبار موجهة. أدوات الاختبار التقليدية غالبًا لا تتوافق مع الكود الحقيقي.

Ashr

تقوم بأتمتة الاختبارات متعددة الوسائط باستخدام الوكيل — “متعددة الوسائط” تعني اختبار النصوص، الصور، الفيديو، والصوت. مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في المدخلات والمخرجات المتعددة، تحتاج أدوات الاختبار إلى التحديث.

الفرع الثالث: أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي — RamAIn، Bubble Lab، Jinba، Ressl AI، EigenPal، Carson، Crow

هذه المجموعة الأوسع — المستخدمون ليسوا المطورين، بل كل من يحتاج لأتمتة أعماله.

RamAIn

رابط الموقع:

“أسرع حاسوب في العالم يستخدم الوكيل” — يعلم الذكاء الاصطناعي كيف يتحكم في حاسوبك، وينقل البيانات بين المتصفح والتطبيقات المكتبية.

البيانات الأساسية: 35 ألف زيارة شهريًا، يستخدمه فرق الشراء، التأمين، الرعاية الصحية، المالية، ويمكن نشره خلال أيام.

نقطة قوة الفريق: اثنان من طلاب IIT Delhi — الرئيس التنفيذي Shourya عمل سابقًا في McKinsey على مشاريع الذكاء الاصطناعي المؤسسية، أسس Genoshi (استوديو AI، دخل مكون من ستة أرقام)، وشارك في بطولات الشطرنج الدولية بـ2118 نقطة، ويمثل الهند في 17 دولة.

نموذج العمل: مؤسسي — ينقل البيانات بين الأنظمة القديمة، التطبيقات المكتبية، والبوابات الإلكترونية. العملاء المستهدفون: فرق المشتريات (ERP، بوابة الموردين)، وسطاء التأمين (بوابة التأمين)، المؤسسات الصحية (السجلات الطبية، بوابة المختبرات)، الفرق المالية (إدارة دورة الإيرادات).

المنافسون/المخاطر: Anthropic’s Computer Use، OpenAI’s Operator يشكلون تهديدات رئيسية. الاختلاف في RamAIn هو “التعلم المسبق على الواجهة المحددة” — حيث أن أنظمة RPA التقليدية (لقطات الشاشة → النموذج البصري → القرار → التكرار) مكلفة، بطيئة، وغير مستقرة. RamAIn يتعلم واجهتك أولاً ثم يشرع في الأتمتة، مع خاصية “الشفاء الذاتي” — أي لا يتعطل إذا تغيرت الواجهة.

Bubble Lab (زيارة شهرية 19 ألف) تقوم بـ"محادثة واحدة وتلقائية دائمة". تحوّل سير العمل المتكرر إلى عملية تلقائية بكلمة واحدة. هدفها أبسط من Zapier — حيث أن Zapier يتطلب إعداد المشغلات والخطوات، بينما Bubble Lab يكتفي بوصف ما تريد أتمتته.

Jinba (زيارة شهرية 17 ألف) يستخدم الدردشة لأتمتة أي سير عمل مؤسسي — يطلق عمليات الموافقة، تدفق البيانات، والتكاملات عبر الدردشة.

Ressl AI (زيارة شهرية 17 ألف) يطور وكيلًا لتكوين أنظمة ERP/CRM — بعد اعتماد Salesforce أو SAP، التكوين والتخصيص يمثلان مهمة ضخمة. Ressl AI يستخدم الوكلاء للقيام بهذه المهام.

EigenPal (زيارة شهرية 9 آلاف) يركز على سير عمل مستندات الشركات بالذكاء الاصطناعي. Carson يوفر مساحة عمل AI على سطح المكتب (تم تفصيله في مقال OpenClaw). Crow (زيارة شهرية 25 ألف) يضيف “تمكين المستخدم من التحكم في تطبيقاته عبر الدردشة” — يضيف طبقة دردشة لأي منتج SaaS، بحيث يمكن للمستخدمين إتمام المهام مباشرة عبر الدردشة دون الحاجة لتعلم الواجهة.

هذه المجموعة السبع تتشارك في منطق: الذكاء الاصطناعي يقلل من عتبة “كتابة الكود”، لكن معظم الأعمال لا تتطلب كتابة كود — المطلوب هو ربط الأدوات الحالية وأتمتة العمليات المتكررة. هذه الشركات تعمل على “الأتمتة بدون كتابة كود”.

الفرع الرابع: بنية تطوير الوكيل — Emdash، Overshoot، Cardboard، Glue، Sila، Valgo، SideKit، Wideframe

أدوات لبناء الوكلاء.

Emdash (زيارة شهرية 23 ألف) يوفر بيئة تطوير مفتوحة المصدر — أكثر من 60 ألف تحميل، و2430 نجمة على GitHub. يدعم تشغيل عدة وكلاء برمجياً، مع أي مزود نموذج. مشابه للمقال السابق عن “كود واحد” لكنه يركز أكثر على المصدر المفتوح وعدم الاعتمادية على نموذج معين.

رابط الموقع:

Overshoot (زيارة شهرية 16 ألف) منصة لتطبيقات الرؤية الاصطناعية — تساعد المطورين على بناء وتشغيل تطبيقات الرؤية الاصطناعية. مع انتشار النماذج متعددة الوسائط، “التطبيقات التي ترى الصور” تنمو بسرعة.

Cardboard (زيارة شهرية 7 آلاف) محرر فيديو لوكيل الذكاء الاصطناعي — يمكنه القص، الترتيب، إضافة الترجمة والتأثيرات تلقائيًا. تقليديًا، يتطلب إنتاج الفيديو مهارات وبرامج مكلفة، وهدف Cardboard هو تقليل العتبة إلى “أخبر الوكيل بما تريده”.

Glue — يصمم واجهات الوكلاء عندما يحتاجون إلى واجهة أمامية. مع تزايد الحاجة لواجهات مرئية، الطلب على هذا يتزايد.

Sila — يوفر بنية تحتية للرسائل بين الوكلاء. عندما يعمل عدة وكلاء معًا، كيف يتواصلون؟ Sila يحل هذه المشكلة.

Valgo (زيارة شهرية 3 آلاف) يختبر أمان خوارزميات الأنظمة الذاتية. SideKit (زيارة شهرية 2 ألف) يوفر حلاً متكاملاً لنشر التطبيقات المحمولة (شركة غير متخصصة في الذكاء الاصطناعي). Wideframe أداة تحرير فيديو بالذكاء الاصطناعي.

مراجعة الـ22 شركة معًا

ملاحظات:

أولاً، إدارة التشغيل بالذكاء الاصطناعي (5 شركات) هي الأكثر نضجًا. IncidentFox مفتوح المصدر، يتضمن أكثر من 300 تكامل، ومتوافق مع SOC 2. هذا ليس صدفة — إدارة التشغيل من أكثر السيناريوهات التي يُمكن إثبات قيمة الذكاء الاصطناعي فيها بسرعة: تقليل زمن الإصلاح من ساعات إلى دقائق، وهو قياس مباشر.

ثانيًا، أتمتة سير العمل (7 شركات) تواجه منافسة من أدوات الأتمتة الحالية — Zapier، Make، n8n. إضافة الذكاء الاصطناعي يجعل هذه الأدوات أكثر ذكاءً، لكن الأدوات التقليدية تضيف أيضًا ميزات AI بسرعة. على الشركات الصغيرة أن تجد نقطة دخول ضيقة للبقاء على قيد الحياة أمام قيمة شركة Zapier التي تتجاوز 5 مليارات دولار.

ثالثًا، بنية تطوير الوكيل (8 شركات) هي الرهان طويل الأمد. عدد الوكلاء حاليًا قليل، وقيمة البنية التحتية غير واضحة، لكن إذا انفجر اقتصاد الوكيل — كما رأينا في المقال المالي — فإن أدوات بناء الوكلاء ستصبح فرصة على مستوى البنية التحتية السحابية.

رابعًا، جميع هذه الشركات تركز على السوق B2B. مثل باقي المقالات في السلسلة — YC W26 هو مجموعة B2B بشكل كامل. أدوات الذكاء الاصطناعي تُباع للشركات والمطورين، وليس للمستهلكين.

الدروس المستفادة من الصين:

أولاً، الطلب على إدارة التشغيل بالذكاء الاصطناعي في الصين كبير. شركات الإنترنت الصينية (ByteDance، Alibaba، Tencent، Meituan) لديها حجم تشغيل لا يقل عن نظيراتها الأمريكية، لكن أدوات الذكاء الاصطناعي في المراقبة ليست متطورة بعد. أنظمة المراقبة المحلية (مثل ARMS من Alibaba، APMPlus من ByteDance) لم تصل بعد إلى مستوى Datadog في تقديم ميزات AI. إذا أنشأ فريق “نسخة الصين من IncidentFox” — يتكامل مع أنظمة المراقبة المحلية، يدعم التحليل باللغة الصينية، ويفهم التقنية المحلية، فهناك سوق.

ثانيًا، أتمتة سير العمل في الصين لها سيناريو خاص — DingTalk وFeishu. هذان المنصتان هما المدخلان الرئيسيان للعمل في الشركات الصينية، لكن قدراتهما على الأتمتة لا تزال بدائية. إذا أنشأ فريق أدوات “أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي داخل DingTalk/Feishu” (مشابهة لـ Jinba مع Slack)، فسيكون أسهل من بناء منصة جديدة من الصفر.

ثالثًا، أدوات بناء الوكيل لا تزال غائبة في الصين. في أمريكا، توجد Emdash، Glue، Sila، لكن السوق الصينية لم تتطور بعد. مع زيادة عدد مطوري الوكلاء في الصين، السوق سيفتح.

القرارات التي يمكن أخذها:

1. التحدي الرئيسي في إدارة التشغيل بالذكاء الاصطناعي ليس في قدرة النموذج، بل في عمق التكامل. فكرة IncidentFox في “توليد التكامل تلقائيًا” تستحق أن يتعلمها جميع فرق أدوات الشركات — مهما كان ذكاء النموذج، إذا لم يتمكن من التوصيل بأنظمة العميل، فلن يفيد شيئًا.

2. “الأتمتة بدون كتابة كود” أصبحت فئة مستقلة. حركة RamAIn (35 ألف زيارة شهريًا)، Bubble Lab (19 ألف)، وCrow (25 ألف) تظهر أن الطلب حقيقي. هذه الأدوات ليست للمطورين فقط، بل لكل العاملين بالمعرفة — السوق أكبر بعشرة أضعاف من أدوات المطورين.

3. بنية تطوير الوكيل هي الاتجاه الصحيح على المدى الطويل، رغم أنها غير مربحة في الوقت الحالي. مثلما كانت البنية التحتية السحابية في 2010 — حينها كانت قليلة الاستخدام، لكن مع ازدياد التطبيقات، أصبحت مربحة جدًا. أدوات بناء الوكلاء قد تتكرر نفس القصة.

4. مع هذه الـ22 شركة، بالإضافة إلى الـ12 في المقال السابق، يصبح المجموع 34 شركة في مسار DevTools — وهو أكبر مسار في W26. هذا يعكس أن الذكاء الاصطناعي يغير بشكل أساسي “طريقة بناء البرمجيات”، ثم يؤثر على باقي الصناعات. أدوات المطورين هي “القاعدة” للذكاء الاصطناعي.