4 Ajan Tabanlı Yapay Zeka Tasarım Modeli ve Gerçek Dünya Örnekleri
Ajan tabanlı yapay zeka tasarım kalıpları, araç kullanımı, karar verme ve problem çözme becerilerini kullanarak Llama, Claude veya GPT gibi büyük dil modellerinin (LLM) özerkliğini artırır. Bu, çeşitli kullanım durumlarında özerk ajanlar oluşturmak ve yönetmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.
Ajan tabanlı iş akışları nedir?
Bir ajan, hedef fonksiyonuyla daha yakından örtüşen sonuçlara yol açan eylemleri tutarlı bir şekilde seçiyorsa, daha zeki olarak kabul edilir.
Otomatikleştirilmiş iş akışları (kural tabanlı, yapay zeka dışı)
Genellikle sabit talimatlara dayalı olarak önceden tanımlanmış kuralları ve süreçleri takip ederler. Genellikle robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi, çok az veya hiç karar verme gerektirmeyen sistemler aracılığıyla tekrarlayan görevleri verimli bir şekilde ele almak üzere tasarlanmışlardır.
Yapay zeka iş akışları (ajan dışı)
LLM'lerin ve araçların önceden tanımlanmış kod yolları aracılığıyla, minimum düşünme gerektirecek şekilde düzenlendiği sistemler. Ajan gerektirmeyen bir iş akışında, bir LLM, girdiye dayalı olarak öneriler listesi oluşturmak gibi, bir komut isteminden çıktı üretir.
Aracı tabanlı iş akışları
Otonom ajanların minimum insan müdahalesiyle kararlar aldığı, eylemlerde bulunduğu ve görevleri koordine ettiği yapay zeka destekli süreçler. Bu iş akışları, karmaşık görevleri ele almak için akıl yürütme, planlama ve araç kullanımı gibi temel bileşenleri kullanır.
Sabit kurallara ve tasarımlara bağlı kalan geleneksel otomasyon yöntemlerine (örneğin RPA) kıyasla, ajan tabanlı iş akışları daha " dinamik ve esnek "tir ve gerçek zamanlı verilere ve beklenmedik durumlara uyum sağlar.
Bu iş akışında,yapay zeka ajanı kullanıcının sorgusuna yanıt veriyor (Örnek: "2024 Avrupa Şampiyonası'nı kim kazandı?").
- Kullanıcı sorgusu: Kullanıcı bir soru soruyor.
- LLM analizi: LLM bunu yorumlar ve harici verilere ihtiyaç olup olmadığını belirler.
- Harici araç etkinleştirme: Bir arama aracı gerçek zamanlı bilgileri getirir.
- Yanıt oluşturma: LLM verileri birleştirir ve şu şekilde yanıt verir:
“İspanya, Temmuz 2024'te Berlin'de oynanan finalde İngiltere'yi 2-1'lik skorla yenerek Euro 2024'ü kazandı.”
Ajan tabanlı yapay zeka tasarım kalıplarının 4 türü
Yansıma deseni
Yansıma modeli, sürekli özgelişimle ajan tabanlı iş akışlarını geliştirir.
→ Bu model, bir yapay zekâ ajanının yanıtını kesinleştirmeden veya daha fazla işlem yapmadan önce çıktılarını veya kararlarını değerlendirdiği bir öz-geri bildirim mekanizmasını içerir.
→ Bu, ajanın kendi çalışmasını analiz etmesine, hataları veya eksiklikleri belirlemesine ve yaklaşımını iyileştirmesine olanak tanıyarak zaman içinde daha iyi sonuçlar elde etmesini sağlar. Bu süreç tek bir yinelemeyle sınırlı değildir; ajanlar sonraki etkileşimlerde yanıtlarını ayarlayabilirler.
Gerçek hayattan bir örnek:
GitHub Copilot gibi yapay zeka aracıları, çalışma zamanında kendi yapısını ve davranışını inceleyip değiştirerek, öz yansıtma yoluyla kodu iyileştirebilir; örneğin:
- İlk yanıt : GitHub Copilot, bir komut istemine dayanarak bir kod parçacığı oluşturur.
- Yansıma süreci : Oluşturulan kodu hatalar, verimsizlikler veya iyileştirmeler açısından inceler. Hataları belirlemek için, kodu bir sanal ortamda çalıştırmak gibi bir geri bildirim döngüsü kullanabilir.
- Kendi kendini yineleme : Oluşturulan kodun beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını değerlendirir, mantığını iyileştirir ve optimizasyon önerileri sunar.
Alet kullanım modeli
Aracı kullanım modeli, ajansal yapıda Yapay zeka, büyük dil modellerinin (LLM'ler) harici araçlar ve kaynaklarla dinamik olarak etkileşim kurmasını sağlayarak yeteneklerini geliştirir.
Model Bağlam Protokolü (MCP) gibi protokoller, araç kullanım sürecini standartlaştırmaya yardımcı olur. 3
Bu, yapay zekanın önceden var olan eğitim verilerinin ötesine geçmesine ve gerçek dünya uygulamalarını gerçekleştirmesine olanak tanır. Araç kullanım patentleri ve ajansal modellerle şunları yapabilir:
- API'ler aracılığıyla gerçek zamanlı bilgilere erişin, web'de arama yapın.
- Yanıtları işlemek ve oluşturmak için API'lerle etkileşim kurun.
- bilgi erişim sistemleriyle etkileşim kurmak
- belirli veri kümelerini al
- Veri analizi için komut dosyalarını çalıştırın.
- Makine öğrenimi modellerinden yararlanarak özel algoritmalar çalıştırmak.
Yapay zekâ ajanlarının araç kullanım yeteneklerini test etmek için popüler yapay zekâ ajanlarından yararlandık:
Gerçek hayattan bir örnek:
Görsel-metinsel sentez projesi, karmaşık görevleri tamamlamak için hem harici araçlarla (örneğin, görüntü analizi için CLIP ve mantıksal çıkarım için GPT-4) hem de harici kaynaklarla (örneğin, tasarım araçları, e-ticaret platformları) dinamik olarak etkileşim kurmak üzere GPT- 4'ü kullanır. 4
Planlama modeli
Planlama modeli, LLM'lerin büyük görevleri alt görevlere ayırmasını sağlar.
Planlama modelini kullanan bir LLM, alt hedefleri mantıksal bir sıraya göre düzenler. Karmaşıklığa bağlı olarak, ajan eylemleri doğrusal bir sırayla planlayabilir veya paralel yürütme için dallar oluşturabilir.
Gerçek hayattan bir örnek:
Bir grup araştırmacı, LLM ajanlarının karmaşık ve büyük görevleri yerine getirmek için Hugging Face gibi platformlardaki modellerle nasıl işbirliği yaptığını gösterdi.
Bu yaklaşıma HuggingGPT adı verildi; bu, yapay zeka görevlerini çözmek için makine öğrenimi topluluklarındaki (örneğin, Hugging Face) çeşitli yapay zeka modellerini birbirine bağlamak üzere LLM'lerden (örneğin, ChatGPT) yararlanan, LLM tabanlı bir ajandır. 5
Çoklu ajan modeli
Çoklu ajan modelleri, farklı ajanların farklı görevlere atanmasını içeren görev delegasyonuna odaklanır; bu görevler, tek bir LLM'nin (veya birden fazla LLM'nin) farklı sorumlulukları üstlenmesi için yönlendirilmesiyle oluşturulabilir.
Örneğin, bir yazılım geliştirici ajanı oluşturmak için LLM'ye şu şekilde bir komut verebilirsiniz: "Verimli ve anlaşılır kod yazma konusunda uzmansınız. Lütfen [specific task] işlemini gerçekleştirecek kodu yazın . "
Çoklu ajan sistemlerinde, ajanlar aralarındaki bilgi akışını tanımlayan Ajanlar Arası (A2A) protokollerini kullanarak iletişim kurarlar. Örneğin, Google'ın A2A protokolü, ajanlara yapılandırılmış bağlam ve araçlar sağlayan açık bir çerçevedir. 6
Çoklu ajan çerçevelerinin gerçek dünya örnekleri:
- Otomatik Üretim
- Dil Zinciri
- ChatDev
- OpenAI Sürüsü
Daha fazlası için: Açık kaynaklı ajan tabanlı yapay zeka geliştiricileri ve çerçeveleri
Agent tabanlı iş akışı kullanım örnekleri
1. Geri alma destekli üretim (RAG)
RAG sistemlerinde ajan tabanlı tasarım kalıpları, ajanları RAG işlem hattına dahil etmek için kullanılabilir.
Daha fazlası için bakınız:
→ En İyi 20+ Agentic RAG Sistemini Keşfedin
→ En İyi 20+ Arama Destekli Üretim Aracını Karşılaştırın
2. Yazılım geliştirme
- Kod oluşturma ve tamamlama :
- İmleç : Doğal dil açıklamalarına dayanarak otomatik olarak kod parçacıkları ve tüm fonksiyonları oluşturur.
- Devin: Tarayıcı veya komut satırı arayüzü kullanarak, minimum insan müdahalesiyle sıfırdan uygulamalar oluşturuyor.
- Otomatik yazılım testi :
- Diffblue : Java kodları için otomatik olarak birim testleri yazarak kod kapsamını ve kod doğruluğunu sağlar.
- Snyk : İnsan müdahalesi olmadan bağımlılıklardaki güvenlik açıklarını tespit eder ve düzeltir.
- Diffblue : Java kodları için otomatik olarak birim testleri yazarak kod kapsamını ve kod doğruluğunu sağlar.
3. Oyun Oynama
- Otonom NPC'ler:
- AI Dungeon : Oyuncu eylemlerine tepki veren ve anlatısal olaylar yaratan, tamamen otonom metin tabanlı NPC'ler oluşturmak için bir LLM kullanır.
- AgentRefine: Yapay zeka ajanlarının ve modellerinin hataları tespit etmesini ve bunları otomatik olarak düzeltmesini sağlayarak genel görevlerdeki performanslarını artırır.
- Otonom keşif:
- Spore (Yapay Zeka Kontrollü Evrim) : Yapay zeka ajanları insan müdahalesi olmadan çoğalır, mutasyona uğrar ve evrim geçirir; her nesilde giderek daha zeki ve çeşitli hale gelirler.
- Yol bulma:
- NavMesh AI : Oyunlarda kullanılan, ajanların dinamik ortamlarda gezinmesini sağlayan otonom yol bulma sistemi.
4. Multimedya oluşturma
- GenAI arama sonuçlarını Wikipedia sayfalarına dönüştürme
- Perplexity Pages: Kullanıcı bir arama sorgusu girdiğinde, Perplexity Pages arama sonuçlarını Vikipedi sayfalarına dönüştürmek için birden fazla kaynaktan ilgili bilgileri bir araya getirir.
- Otomatik video üretimi
- Pictory, metin tabanlı içeriği otomatik olarak videoya dönüştürüyor.
5. Araştırma ve veri analizi
- ChemCrow : Simülasyonlar yürütüyor ve otomatik önerilerde bulunuyor.
İlaç keşfi için. - AI2: Otonom sistemler aracılığıyla veri ambarı yönetimi sağlar.
6. Bilgisayar kullanımı
Bilgisayar kullanım aracıları (örneğin, Anthropic'in Claude Computer Use'u veya Open Operator'ü), tıpkı insanlar gibi, ekranda görülen düğmeler, menüler ve metin alanları olan grafik kullanıcı arayüzleriyle etkileşim kurabilirler.
Bu ajanlar şunları yapabilir:
- Çevrimiçi formları doldurun
- İnternette arama yapın
- Seyahat rezervasyonlarınızı yapın.
- İş akışlarının otomasyonu
7. Müşteri hizmetleri
Müşteri hizmetleri için yapay zekâ ajanları, müşterilerin sorularına doğal dilde yanıt verir, bağlamı yorumlar ve insan benzeri yanıtlar üretir. Bu ajanlar genellikle çağrı merkezi otomasyonunda kullanılır. Bazı örnekler şunlardır:
- Zendesk Yapay Zeka
- Intercom'un Filmi
- Kore.AI Ajanı
8. Sağlık hizmetlerinin otomasyonu
Sağlık sektöründe kullanılan ajan tabanlı yapay zeka, klinik operasyonlardaki iş akışlarını otomatikleştirmek için sağlık sistemlerinden yararlanmayı amaçlamaktadır. Araç örnekleri şunlardır:
Genel amaçlı sağlık hizmetleri otomasyonu:
- Sully.ai
- Hipokrat Yapay Zekası
- Yenilikçi
- Beam AI Sağlık Temsilcisi
- Önemli Sağlık
Hasta desteği:
- Amelia AI
- Bilişsel yetenek
Daha fazla okuma
- En iyi yapay zeka ajan araçları
- Yapay Zeka Ajanları: Operatör Kullanımı mı, Tarayıcı Kullanımı mı, Yoksa Project Mariner mı?
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.