تعمل شركة “أدوبي” حاليًا على تطوير نظام جديد لوكلاء الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تحرير الصور بدقة واحترافية، عبر اختيار أدوات التعديل المناسبة لكل مهمة، ومقارنة النتائج باستخدام قياسات رقمية بدلًا من الاعتماد على التقييم البصري وحده.
ويحمل النظام اسم “EditAgent”، وطوّره باحثون من مؤسسة أدوبي البحثية Adobe Research بالتعاون مع جامعة كاليفورنيا في سان دييجو، وفقًا لورقة بحثية نُشرت في الأول من نوفمبر 2026.
آلية عمل نظام EditAgent
ويعتمد النظام على تقسيم طلبات تحرير الصور المعقدة إلى خطوات أصغر، ثم اختيار الأدوات المناسبة لتنفيذ كل خطوة، مع الاستعانة بأدوات متخصصة لمهام مثل زيادة حدة الصور والتدوير والتكبير وضبط الإضاءة والألوان.
ويعالج EditAgent إحدى المشكلات التي تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي التقليديين، إذ تعتمد هذه الأنظمة غالبًا على تكرار المحاولات باستخدام الأدوات نفسها عند فشل التعديل، دون تغيير طريقة المعالجة.
وكشفت اختبارات شملت 600 عملية تحرير، وقيّم نتائجها خمسة محترفين، أن نموذج التحرير العام Flux-2-Klein-9B أخفق في إنتاج نتائج قابلة للاستخدام في 42.7% من الحالات.
وفي المقابل، نجحت الأدوات المتخصصة في معالجة نحو ثلثي هذه الإخفاقات، خاصةً في مهام زيادة حدة الصور والتدوير والتكبير.
وأظهرت الاختبارات تفوق إنشاء عدة نسخ معدّلة بالتوازي على تحسين صورة واحدة تدريجيًا؛ إذ فضّل المحترفون النسخ المتعددة التي أُنشئت انطلاقًا من الصورة الأصلية في 78.5% من المقارنات.
نموذج لغوي عادي لمقارنة نتائج التعديلات
ويستعين EditAgent بنموذج لغوي عادي لمقارنة نتائج التعديلات، لكنه يزوّده ببيانات تحقق تشمل صورًا مكبرة للمناطق المعدّلة، وخرائط توضّح مواضع التغييرات، وإحصاءات رقمية لقياس السطوع والألوان.
وتساعد هذه المعلومات النموذج على اكتشاف أخطاء قد لا تظهر عند النظر إلى الصورة كاملة، مثل زيادة التعريض الضوئي أو تغيير درجات الألوان عن المطلوب.
وفي اختبارات شملت سبعة نماذج لغوية، تفوقت جميعها على نماذج تقييم متخصصة بعد تزويدها ببيانات التحقق.
وحقق نموذج Qwen3.8-27B معدل نجاح بلغ 81.3% في اختيار الصور التي عدّها المحترفون قابلة للاستخدام، مقابل 74.8% لنموذج التقييم المتخصص EditScore-72B.
ويفحص النظام أيضًا تأثير التعديلات اللاحقة في الخطوات السابقة، لمنع إلغاء تغييرات طلبها المستخدم عن طريق الخطأ، مثل إزالة تأثير الزجاج المصنفر عند زيادة الإضاءة في صورة نافذة.
وأظهرت الاختبارات أن EditAgent حسّن أداء نموذجي التحرير المفتوحي المصدر Qwen-Image-Edit-2511 و Flux-2-Klein-9B عبر ثلاثة معايير اختبار، كما تفوق على سبعة وكلاء ذكاء اصطناعي آخرين.
وفي اختبار EdiVal، تجاوز إصدار Qwen المحسّن بعض النماذج التجارية، منها Seedream 4.0 وGPT-Image-1.5، خلال الجولة الثالثة من التحرير.
وتتطلب هذه النتائج قدرة حوسبية مرتفعة؛ إذ يحتاج النظام إلى موارد معالجة تعادل نحو عشرة أضعاف ما يحتاج إليه محرر صور واحد، كما يعتمد أداؤه على الأدوات المتخصصة المتاحة له.
وتستخدم أدوبي النظام أيضًا لإنتاج بيانات تدريب عالية الجودة؛ إذ أنتج EditAgent نحو 26 ألف مثال بعد الاحتفاظ بالنتائج التي اجتازت عمليات التحقق.
وحققت نماذج التحرير التي دُرّبت على هذه البيانات نتائج أفضل عبر معايير الاختبار الثلاثة، في حين أدت البيانات التي أنتجها نموذج FLUX مباشرةً إلى تراجع أدائه.
وتكتسب هذه الأبحاث أهمية خاصة بعدما أضافت أدوبي وكلاء ذكاء اصطناعي إلى برنامجي Photoshop و Premiere وتطبيقات Creative Cloud الأخرى في يونيو الماضي، ضمن إصدار تجريبي يتيح للمستخدم وصف التعديلات المطلوبة وترك تنفيذ الخطوات للوكيل.