Suomi English 中文 हिन्दी Español Français العربية বাংলা Português Русский 日本語 Deutsch 한국어 Türkçe Tiếng Việt Bahasa Indonesia ᚠᚢᚦᚨᚱᚲ 𓂩𓂁𓂣 𓉐 Italiano Kiswahili Nederlands Polski Українська ภาษาไทย فارسی اردو Bahasa Melayu ਪੰਜਾਬੀ עִבְרִית Esperanto संस्कृतम् Latina मराठी తెలుగు தமிழ் Basa Jawa Tagalog Hausa Yorùbá አማርኛ עברית ગુજરાતી Svenska Norsk Latviešu Lietuvių Eesti
Ahkerat Mehiläiset

معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي ترتكب الخطأ نفسه.

تسأل نموذج اللغة أولاً وتأمل أن تبدو الإجابة صحيحة.

الطبيعة حلّت هذه المشكلة قبل ملايين السنين.

في خلية النحل، لا يتحوّل اكتشاف إلى قرار لمجرد أن فردًا واحدًا يقول ذلك. تعود النحلة الكشّافة إلى الخلية وترقص شكل الرقم 8 على سطح القرص العمودي — زاوية الجزء المستقيم تشير إلى الاتجاه، والمدة تشير إلى المسافة، والحيوية تشير إلى الجودة. لكن الرقصة ليست مونولوجًا. الأخوات الأكثر خبرة يتبعن الراقصة، ويلمسنها بقرون استشعارهن، ويقدمن ملاحظات فورية. إشارة التوقف يمكن أن توقف الرقصة تمامًا. فقط عندما تنجو الرسالة من التدقيق الجماعي يظهر مسار يستحق الاعتماد.

WaggleDance مبني على هذا المنطق.

لا يسلّم المشكلة مباشرة إلى LLM. بل يوجّهها أولاً إلى الـsolver المناسب، ويتحقق من النتيجة عبر وكلاء متعددين، ولا يستخدم نموذج اللغة إلا عندما يفيد فعلًا. كل خطوة تترك أثرًا قابلًا للتدقيق. كل حل قابل للتبرير. كل دورة تنمّي خبرة النظام.

رقصة الرقم 8 أصبحت توجيهًا خوارزميًا. قرص العسل أصبح بنية ذاكرة MAGMA. وراحة النحل الليلية أصبحت Dream Mode — محاكاة يراجع فيها النظام إخفاقات اليوم، ويختبر آلاف المسارات البديلة، ويعود في الصباح أكثر حكمة.

هذا ليس مجازًا. هذه بنية للذكاء الآلي الجماعي.

Clone & Run

حمّل وانسخ وشغّل محليًا فورًا. المستودع الكامل متاح على GitHub بدون تسجيل.

نموذج الترخيص: Apache 2.0 + BUSL 1.1 (نواة مفتوحة + وحدات محمية متاحة المصدر). راجع الشروط على GitHub.
تاريخ تحويل وحدة BUSL: 18 مارس 2030.

v3.5.7 أحدث إصدار 2026-04-12
445+ الالتزامات
5 581 اختبارات Pytest كاملة (v3.5.7)
4 ملفات تعريف النشر

لماذا هذا مختلف

ذكاء اصطناعي لا يخمّن

يعمل الـsolver أولًا. يتحقق المدقّق. ولا ينضم LLM إلا عندما لا يكفي الـsolver المناسب.

ذكاء اصطناعي يتذكّر كل شيء

MAGMA يسجّل القرارات والمصادر وإعادات التشغيل ودرجات الثقة. شاهد ماذا حدث ولماذا وبأي ترتيب.

ذكاء اصطناعي يتعلّم أثناء الليل

Dream Mode يراجع الإخفاقات، ويحاكي مسارات أفضل، ويبني نماذج أفضل لليوم التالي.

ذكاء اصطناعي يُظهر حالته

Hologram Brain يعرض حالة 32 عقدة في الوقت الفعلي. أنت لا تراقب صندوقًا أسود — أنت تراقب نظامًا يعمل.

ذكاء اصطناعي يبقى على شبكتك

كل شيء يعمل في بيئتك الخاصة. لا سحابة إجبارية، لا تسريب لبيانات الموجّهات، لا اعتماد على SaaS.

ذكاء اصطناعي يتوسّع

نفس قاعدة الشيفرة تعمل من Raspberry Pi إلى ملف المصنع. ليس مجرد عرض توضيحي، وليس مجرد إطار عمل.

ملفات تعريف النشر — بيئة تشغيل واحدة، أربعة ملفات تعريف

جهاز GADGET

RPi، حافة، مستشعر

كوخ COTTAGE

بدون إنترنت، اتصال متقطع

منزل HOME

أتمتة محلية

مصنع FACTORY

مراقبة، شذوذ، تدقيق

لوحة القيادة و Hologram Brain متاحان فور بدء التشغيل. تعتمد سرعة الاستجابة الأولى على ملف التعريف والأجهزة وما إذا كان الوضع كاملاً أو مختصرًا.

ماذا يحدث عند النقر على “تحليل المستودع”؟

1

يُرسَل الموجّه مباشرة إلى Grok — ويُنسخ إلى الحافظة كنسخة احتياطية

2

يُفتح Grok في علامة تبويب جديدة مع الموجّه جاهزًا

3

تحصل على تحليل شامل للمستودع، ومقارنة مُقيَّمة مع المنافسين، وتقييم جاهزية المصنع

إذا لم يعمل الملء المسبق، الصق يدويًا — الموجّه موجود بالفعل في الحافظة.

يمكنك أيضًا استخدام نفس الموجّه في Claude أو ChatGPT أو أي LLM آخر. Grok هو الخيار الافتراضي في هذه الصفحة.

ما الذي يحلّله Grok

عند النقر على “تحليل المستودع”، يُجري الذكاء الاصطناعي تحليلاً عميقًا يشمل:

1
حالة قاعدة الشيفرة الحالية

الفرع الرئيسي، البنية، الوحدات، وأحدث الالتزامات

2
README مقابل الواقع

ما هو منفّذ مقابل ما هو مخطط أو طموح

3
الاختبارات والنضج

تغطية الاختبارات، النضج العملي، والجاهزية للإنتاج

4
Hologram Brain و MAGMA

نموذج الذاكرة، بنية التدقيق، التتبع، وآليات الثقة

5
مقارنة المنافسين

تقييم من 1 إلى 10 على ستة محاور مقابل منزل Assistant و Node-RED و n8n و Open WebUI و LangGraph و AutoGen و CrewAI و Ollama

6
تقييم النشر في المصنع

حالات الاستخدام الصناعي، المخاطر، التكاملات المفقودة، عوائق النشر

موجّهات Grok للمتابعة

انقر على موجّه لنسخه. الصقه في جلسة Grok لاستكشاف أعمق.

كيف أربط WaggleDance؟

اختر ملف تعريف واحصل على دليل نشر مخصص من Grok.

كيف يقارن WaggleDance

كل أداة أدناه جيدة فيما تفعله. المقارنة تهدف لإظهار كيف تختلف بنية WaggleDance القائمة على المحلّل أولاً — وليس للادعاء بأن الأدوات الأخرى سيئة.

vs. منزل Assistant

  • HA: قواعد وأتمتة حتمية، لكن بدون توجيه قائم على المحلّل قبل LLM.
  • WD: توجيه المحلّل أولاً (7+ محلّلات حتمية) → مدقّق → LLM فقط كاحتياط. كل قرار قابل للتدقيق عبر مسار MAGMA.
  • HA: لا تدريب نماذج ذاتي، لا تعلّم ليلي.
  • WD: 8 نماذج sklearn متخصصة + Dream Mode للتعلّم الليلي مع دورة حياة canary.
  • ميزة HA: نظام تكامل ممتاز (أكثر من 2000 تكامل).

vs. LangGraph

  • LG: متعدد الوكلاء قائم على الرسم البياني، لكن محوره LLM — كل شيء يمر عبر LLM.
  • WD: المحلّل أولاً. LLM هو الطبقة 1 (الأخيرة)، وليس الطبقة 3 (الأولى).
  • LG: لا تدقيق بالإضافة فقط، لا تدريب نموذج canary، لا محاكاة Dream Mode.
  • WD: MAGMA بخمس طبقات تتبع + 8 نماذج متخصصة + محاكاة بديلة.
  • ميزة LG: نظام سحابي ووثائق أقوى.

vs. AutoGen / CrewAI

  • AG/CA: أطر عمل متعددة الوكلاء، لكن بدون محلّلات حتمية.
  • WD: 7+ محلّلات حتمية يتم توجيهها قبل أي استدعاء LLM.
  • AG/CA: لا ملفات حافة/مصنع، لا بنية أولوية عدم الاتصال.
  • WD: 4 ملفات (GADGET → FACTORY)، بدون اتصال بالكامل، من ESP32 إلى DGX.
  • AG/CA: لا تعلّم ليلي ذاتي أو ترقية canary.

vs. Ollama / LocalAI

  • Ollama: محرك LLM محلي، بدون بنية صنع قرار.
  • WD: يستخدم Ollama كمكوّن واحد (احتياط الطبقة 1)، لكن يبني توجيه المحلّل وتدقيق MAGMA ونماذج متخصصة و Dream Mode فوقه.
  • Ollama هو المحرك. WaggleDance هو السيارة بأكملها.

vs. n8n / Node-RED

  • n8n/NR: أدوات أتمتة سير عمل مرئية، محررات تدفق ممتازة.
  • WD: ليس محرر تدفق مرئي بل بيئة تشغيل متعددة وكلاء ذاتية تتعلم وتتحسن.
  • n8n/NR: لا نماذج sklearn، لا تتبع بالإضافة فقط، لا محاكاة بديلة.
  • WD: 8 نماذج + 9 قواعد بيانات SQLite + ChromaDB/FAISS + Dream Mode.

النشر — ميزة WD

  • Docker: clone → docker compose up -d — Ollama و Voikko (معالجة اللغة الفنلندية) والتطبيق في حزمة واحدة.
  • لا حاجة لتثبيتات يدوية منفصلة في وضع Docker.
  • 4 ملفات مع كشف تلقائي للأجهزة (GADGET / COTTAGE / HOME / FACTORY).

التطور الزمني — ميزة WD الحاسمة على جميع المنافسين

لا يوجد منافس يتحسن ذاتيًا بمرور الوقت. WaggleDance هو الوحيد الذي يبني خبرة تراكمية.

الوقتWaggleDanceمنزل AssistantLangGraphAutoGen/CrewAINode-RED/n8nOllama
اليوم 1احتياط LLM ~30-50%، المحلّلات تتعلمكما هو دائمًاكما هو دائمًاكما هو دائمًاكما هو دائمًاكما هو دائمًا
الشهر 1HotCache يمتلئ، LLM ~20-30%، أولى ترقيات canaryلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغيير
الشهر 6LLM ~10-15%، المتخصصون ينضجون، ~180 ليلة Dream Modeلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغيير
السنة 1LLM ~5-8%، MAGMA بآلاف المسارات المدقّقةلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغيير
السنة 2LLM <3-5%، >95% حتمي، التكلفة جزء من اليوم 1لا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغييرلا تغيير

عمود المنافسين فارغ في كل مكان إلا اليوم الأول. لا يتعلمون. لا يتحسنون. في اليوم 730، هم تمامًا كما كانوا في اليوم الأول.

الأسئلة الشائعة

هل WaggleDance Swarm AI مجاني؟

نعم. حمّل وشغّل فورًا. أجزاء Apache 2.0 مجانية الاستخدام. يُسمح بالاستخدام الشخصي غير التجاري للوحدات المحمية بـ BUSL. للاستخدام التجاري، راجع شروط الترخيص على GitHub.

هل يتطلب اتصالاً بالإنترنت؟

لا. WaggleDance مصمّم للعمل بالكامل بدون إنترنت على أجهزة محلية. الإنترنت مطلوب فقط للإعداد الأولي والتحديثات.

ما الأجهزة المطلوبة؟

الحد الأدنى: Raspberry Pi 4 أو ما يعادله (ملف GADGET). الموصى به: خادم x86 حديث لتنسيق الوكلاء المتعددين (ملف FACTORY).

لماذا Grok للتحليل؟

تحصل على رأي تقني ثانٍ سريع حول المستودع العام والوثائق والمشهد التنافسي. يمكنك استخدام نفس الموجّه في Claude أو ChatGPT أو أي LLM آخر.

ما هو MAGMA؟

إطار عمل للتدقيق والتتبع. يتم تسجيل كل قرار وكيل حتى تحصل على التتبع وإعادة التشغيل ورؤية تقييم الثقة.

ما هو Dream Mode؟

وضع تعلّم ليلي يراجع فيه النظام إخفاقات اليوم، ويحاكي مسارات أفضل، ويبني نماذج أفضل لليوم التالي — تلقائيًا بدون تدخل المستخدم.

ماذا يحدث بعد التشغيل الأول؟

لوحة القيادة و Hologram Brain متاحان فورًا. سرعة الاستجابة الأولى تعتمد على الملف والأجهزة.

Media