En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi
Kendi yapay zeka modelinizi devreye almak veya bazı durumlarda önceden var olan modelleri ince ayar yapmak çeşitli zorlukları beraberinde getirir:
- Bulut sağlayıcısı seçimi : Bir sağlayıcıyla derinlemesine entegre olabilirsiniz, ancak daha sonra ihtiyaç duyulduğunda geçiş yapmakta zorlanabilirsiniz.
- GPU kaynaklarının yetersizliği : Dağıtımınız belirli bir coğrafi bölgeyle sınırlıysa, o bölgedeki yüksek talep nedeniyle kullanılabilir GPU kaynaklarında yetersizlik yaşayabilirsiniz.
- Bulut bağımlılığı ve ölçeklenebilirlik : Birçok platform sizi belirli bulut hizmetlerine bağlar.
Birleşik API'ler sunan açık kaynak platformlar, çoklu bulut dağıtımını mümkün kılarak ve GPU kaynak yönetimini optimize ederek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. Aşağıda, 15 açık kaynak platform/kütüphane örneği listelenmiştir:
Açık kaynak platformları ve kütüphanelerine kısa bir genel bakış
Bu platformları seçerken, öncelikle ölçeklenebilirliklerine, entegrasyon kolaylıklarına ve kurumsal kullanıma hazır olup olmadıklarına odaklandık.
Her birinin ayrıntılı açıklamalarını incelemek için bağlantılara tıklayabilirsiniz:
1. Makine öğrenimi çerçeveleri:
- TensorFlow : Büyük ölçekli makine öğrenimi eğitimi ve üretim dağıtımı için bir kütüphane. CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar üzerinde model eğitimine olanak tanır.
- PyTorch : Dinamik hesaplama grafikleri içeren, Python tabanlı bir derin öğrenme çerçevesi. Derin öğrenme alanında araştırma ve deneyler için idealdir. TPU desteği sınırlıdır.
- JAX : Yüksek performanslı sayısal hesaplama ve makine öğrenimi araştırmaları için bir platform. CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar üzerinde sayısal hesaplamaların hızlı bir şekilde yürütülmesini amaçlamaktadır.
- Keras : TensorFlow gibi çerçeveler üzerinde çalışan, derin öğrenme için üst düzey bir API'dir. Kullanıcı dostu bir sözdizimine sahiptir.
- Scikit-learn : Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi klasik makine öğrenimi görevleri için açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kullanımı kolay bir API sunar. Küçük/orta ölçekli veri kümelerinde iyi çalışır.
2. Otomatik Makine Öğrenimi ve Dağıtılmış Makine Öğrenimi Platformları:
- H2O.ai : Büyük veri üzerinde makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek için dağıtılmış bir platform.
- MLflow : Makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için bir platform. Deney takibi, model paketleme işlemlerini destekler ve TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ve R ile çalışır.
3. Büyük Dil Modeli (LLM) ekosistemleri:
- Hugging Face Transformers : Metin, görüntü, ses ve çok modlu görevler için 63.000'den fazla önceden eğitilmiş model içeren bir platform/kütüphane. TensorFlow, PyTorch ve JAX ile entegre olur.
- GPT4All : LLM'leri yerel olarak CPU'larda veya GPU'larda, çevrimiçi veya çevrimdışı çalıştırmak için bir ekosistem. LLaMA, Mistral ve DeepSeek R1 gibi 1000'den fazla modeli destekler.
- Open WebUI : Çoklu model sağlayıcılarını, belge tabanlı erişimi (RAG) ve genişletilebilir eklentileri destekleyen, LLM'lerle etkileşim kurmak için kullanılan, kendi kendine barındırılan web arayüzü.
4. Yapay zekâ destekli diyalog platformları:
- Rasa : Sohbet botları ve sanal asistanlar oluşturmak için bir platform. Konuşma inceleme, etiketleme ve iş birliği araçları sunar.
- Botpress : Görsel akış tasarımı ve GPT entegrasyonlarına sahip bir platform. Sürükle-bırak yöntemiyle oluşturmayı kod düzeyinde özelleştirmeyle birleştirir.
5. Aracı platformları:
- Langchain Deep Agents : Görev planlaması, alt ajan delegasyonu, kalıcı bellek ve araç entegrasyonu yeteneklerine sahip yapay zeka ajanları oluşturmak için bir çerçeve sağlar.
- OpenAgents : Modüler mimarisi ve standartlaştırılmış iletişim protokolleri sayesinde yapay zeka ajan ağlarının birbirlerini keşfetmelerini, iletişim kurmalarını ve görevler üzerinde iş birliği yapmalarını sağlar.
- OpenClaw : Yapay zeka modellerini mesajlaşma platformlarına bağlayan ve kullanıcıların görevleri otomatikleştirmesine olanak tanıyan, kendi kendine barındırılan bir ağ geçidi görevi görür.
1. Makine öğrenimi çerçeveleri
TensorFlow
Google Brain ekibi tarafından geliştirilen TensorFlow, sayısal hesaplama ve büyük ölçekli makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Modeller oluşturmak için veri akış grafikleri (işlemlerin düğümler ve verilerin bağlantı çizgileri boyunca aktığı bir diyagram) kullanır, bu da onu ölçeklenebilir ve üretim için uygun hale getirir.
TensorFlow, CPU'lar ve GPU'lar dahil olmak üzere birden fazla donanım türünü destekleyerek web, mobil, uç ve kurumsal sistemlerde dağıtıma olanak tanır.
- Keras ile Soyutlama : TensorFlow, model oluşturma ve eğitimdeki karmaşıklığı azaltan üst düzey bir API olan Keras ile entegre olur. Bu, yeni başlayanlar için işe başlamayı kolaylaştırırken özelleştirme olanağı da sunar.
- Üretim ortamına hazır olma : TensorFlow, üretimde yaygın olarak kullanılmaktadır. Dağıtılmış hesaplamayı (aynı anda birçok makinede çalışmayı) destekler ve TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ve TensorFlow.js gibi dağıtım araçları sunar.
- TensorBoard : Eğitim, performans ve model yapısını izlemek için kullanılan bir görselleştirme aracı olan TensorBoard'ı içerir. Hata ayıklama ve optimizasyon için faydalıdır.
TensorFlow'un sınırlamaları
- Öncelikle sayısal verilere odaklanmıştır : TensorFlow, sayısal hesaplamalar (örneğin, görüntü, metin ve sinyal verileri) için iyidir, ancak kural işleme veya bilgi grafiği çıkarımı gibi sembolik akıl yürütme görevleri için daha az etkilidir.
PyTorch
Facebook'un Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı tarafından geliştirilen PyTorch, makine öğrenimi ve derin öğrenme için açık kaynaklı bir kütüphanedir .
- Ekosistem olgunluğu: PyTorch, ONNX aracılığıyla dinamik hesaplamalı grafikler ve model birlikte çalışabilirliği ile araştırmaları destekler.
- Üretim ortamına dağıtım, giderek artan bir şekilde vLLM ve NVIDIA Triton Inference Server gibi harici sunucu çerçeveleri aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Daha önce model dağıtımı için kullanılan TorchServe gibi eski araçlar arşivlenmiş olup artık aktif olarak bakımı yapılmamaktadır.
- Dinamik hesaplama grafikleri : Çalışma zamanında model mimarisinde değişikliklere olanak tanıyarak deney ve araştırma için esneklik sağlar.
- Hata ayıklama kolaylığı : Bir programlama diline benzer şekilde, PyTorch ayrıntılı hata mesajları sağlar ve adım adım hata ayıklamayı destekler.
- PyTorch Lightning : Yüksek seviyeli soyutlamalarla PyTorch kodunu kolaylaştıran, topluluk tarafından geliştirilen bir sarmalayıcıdır. Resmi olarak PyTorch'un bir parçası olmasa da, kullanılabilirliği artırır ve genellikle TensorFlow'un Keras'ına benzetilir.
PyTorch'un sınırlamaları
- Öncelikle derin öğrenmeye odaklanmıştır : PyTorch, derin sinir ağları için oldukça optimize edilmiştir ancak olasılıksal modelleme gibi daha geniş yapay zeka görevleri için daha az çok yönlü olabilir.
JAX
JAX, 2018 civarında kamuoyuna tanıtıldı ve Google+ topluluğu tarafından geliştirildi.
Adı, Hızlandırılmış Doğrusal Cebir anlamına gelen XLA'dan türetilen 'Just Another XLA' ifadesinin baş harflerinden oluşmaktadır. JAX, sayısal hesaplama ve otomatik türev alma alanlarındaki güçlü yönleriyle tanınmaktadır.
- Otomatik türev alma: JAX, modeldeki her parametrenin doğruluğu artırmak için ne kadar ayarlanması gerektiğini otomatik olarak hesaplayabilir.
- Bu sürece geri yayılım denir (modelin tahminini doğru sonuçla karşılaştırmak ve ardından hatayı ağ üzerinden geriye doğru yayarak parametrelerini güncellemek).
- JAX, bu hesaplamaları otomatikleştirerek manuel gradyan kodlamasına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Donanım hızlandırma : CPU'larda, GPU'larda ve TPU'larda çalışır.
- Paralelleştirme ve vektörleştirme : İş yüklerini otomatik olarak birden fazla cihaza dağıtarak ölçeklenebilirliği artırır.
JAX'in sınırlamaları
- Daha küçük ekosistem : TensorFlow veya PyTorch ile karşılaştırıldığında, JAX'in daha az üçüncü taraf kütüphanesi ve eğitim materyali bulunmaktadır.
- Sınırlı üretim araçları : Üretime hazır, olgun bir dağıtım araçları paketinden yoksun.
Not: Tam teşekküllü yapay zeka platformları olmasalar da, Keras (derin öğrenme için üst düzey bir API) ve Scikit-learn (klasik makine öğrenimi için) gibi kütüphaneler genellikle açık kaynaklı yapay zeka araçlarına dahil edilir:
Keras
Keras , derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan üst düzey bir API'dir . Esas olarak TensorFlow üzerinde çalışır, ancak diğer arka uçlarla da entegre olabilir. Üst düzey API'si yeni başlayanlar için sezgiseldir, ancak daha karmaşık sinir ağlarının geliştirilmesi için de yeterince esnektir.
- Arka uç esnekliği : TensorFlow ve PyTorch gibi birden fazla arka uç üzerinde çalışır.
- Verimli uygulama : Daha hızlı model eğitimi ve çıkarımı için XLA derlemesini (hızlandırılmış doğrusal cebir) destekler.
Keras'ın sınırlamaları
- Alt düzey kontrol : TensorFlow veya PyTorch gibi arka uç kütüphanelerini doğrudan kullanmaya kıyasla daha az ayrıntılı kontrol sağlar.
- Dar kapsamlı odak : Öncelikle derin öğrenme için tasarlanmıştır.
Scikit-learn
Scikit-learn (genellikle sklearn olarak adlandırılır) , makine öğrenimi için açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir . NumPy (sayısal hesaplama) ve Matplotlib (veri görselleştirme) üzerine kuruludur ve veri ön işleme, modelleme ve değerlendirme için geniş bir araç yelpazesi sunar.
Kütüphane, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi temel makine öğrenimi görevlerine odaklanmaktadır.
- Geniş algoritma kapsamı : Doğrusal regresyon, karar ağaçları, SVM'ler, k-ortalamalar ve topluluk yöntemleri de dahil olmak üzere çoğu klasik makine öğrenimi tekniğini uygular.
- Entegrasyon : NumPy ve SciPy üzerine inşa edilmiş olup, daha geniş Python veri bilimi ekosistemiyle uyumludur.
Scikit-learn'ün sınırlamaları
- Derin öğrenme için uygun değil : TensorFlow veya PyTorch'un aksine, sinir ağlarını veya büyük ölçekli derin öğrenme görevlerini ele almaz.
- Performans sınırları : Küçük ve orta ölçekli veri kümeleri için optimize edilmiştir; dağıtılmış çerçevelere kıyasla çok büyük ölçekli veriler için daha az verimlidir.
- Üretim için daha az uzmanlaşmış : Büyük ölçekli kullanımdan ziyade öncelikle araştırma ve prototipleme için tasarlanmıştır.
2. Otomatik Makine Öğrenimi ve Dağıtılmış Makine Öğrenimi Platformları
H2O.ai
H2O.ai, dağıtılmış bellek içi makine öğrenimi platformudur . Gradyan artırılmış makineler (GBM), genelleştirilmiş doğrusal modeller (GLM) ve derin öğrenme gibi yaygın olarak kullanılan istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarını destekler.
- Otomatikleştirilmiş iş akışları: Kullanıcı tanımlı bir zaman sınırı içinde uçtan uca makine öğrenimi sürecini (birden fazla modelin eğitimi, ayarlanması ve değerlendirilmesi) yürütür.
- Dağıtılmış bellek içi işlem: Veriler, bir ağdaki birden fazla düğüm (makine veya sunucu) üzerinde işlenir ve her düğüm, daha yavaş olan disk depolama alanına güvenmek yerine verilerin bir kısmını bellekte (RAM) depolar. Bu nedenle, terabaytlarca veriyi analiz ediyorsanız, verilerin bellekte olması daha hızlı hesaplamalar sağlar.
H2O.ai'nin sınırlamaları
- Kaynak yoğunluğu yüksek : Dağıtılmış bellek içi tasarım, önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirebilir.
- Araştırma için daha az esneklik : Uygulamalı makine öğrenimi ve AutoML iş akışları için optimize edilmiştir. Özel araştırma görevleri için uygun değildir.
MLflow
MLflow, makine öğrenimi modellerinin ve üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini desteklemek üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur. Dört temel bileşeni vardır:
- İzleme : Parametreleri, ölçümleri ve sonuçları kaydederek deney izleme olanağı sağlar ve farklı çalıştırmaları karşılaştırmayı kolaylaştırır.
- Modeller : Çeşitli makine öğrenimi kütüphanelerinden modelleri paketlemek, yönetmek ve birden fazla sunucu ve çıkarım ortamına dağıtmak için araçlar sunar.
- Yapay zeka ajanı değerlendirme ve izleme : Geliştiricilere ajan davranışlarını değerlendirme, karşılaştırma ve hata ayıklama yetenekleri sağlayarak güvenilir yapay zeka ajanları oluşturmalarına yardımcı olur.
- Model kayıt defteri : Sürüm kontrolü, aşama geçişleri (test ortamından üretim ortamına) ve açıklamalar dahil olmak üzere modellerin yaşam döngüsü yönetimini kolaylaştırır.
Özellikler şunları içerir:
- Deney takibi : Ekiplerin deneyleri tekrarlayabilmesi ve en iyi performans gösteren modelleri belirleyebilmesi için parametreleri, ölçümleri, çıktıları ve sonuçları kaydeder ve karşılaştırır.
- Model kayıt defteri : Model yaşam döngüsünü yönetmek için merkezi bir depo; sürümleme (bir modelin farklı kaydedilmiş sürümlerini saklama) ve açıklamalar (bağlam için notlar veya meta veriler ekleme) dahil.
- Geniş çerçeve ve API desteği : Python, Java, R ve REST API'leriyle uyumludur ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ve XGBoost gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle entegre olur.
MLflow'un sınırlamaları
- Ölçeklendirme karmaşıklığı: MLflow'u büyük ölçekte çalıştırmak önemli bir altyapı gerektirir (veritabanları, izleme sunucuları).
- Sınırlı orkestrasyon: MLflow, yerleşik olarak iş akışı orkestrasyonu sağlamaz; Airflow, Kubeflow veya Prefect gibi araçlarla entegrasyon gereklidir.
3. Büyük Dil Modeli (LLM) ekosistemleri
Sarılma Yüzü Transformers
Hugging Face Transformers, çıkarım ve eğitim için önceden eğitilmiş modeller sağlayan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Kütüphane öncelikle PyTorch etrafında geliştirilmiştir ve büyük ölçekli model geliştirme, eğitim yardımcı programları ve işlem hatları ve eğiticiler aracılığıyla basitleştirilmiş dağıtım desteği sunmaktadır.
Keras entegrasyonları aracılığıyla JAX desteği sağlanırken , önceki sürümlerde TensorFlow desteği kaldırılmıştır.
Hugging Face farklı alanlar için modeller sunmaktadır:
- Metin
- Görüş
- Ses
- Çok modlu
Başlıca özellikleri şunlardır:
- Önceden eğitilmiş transformer modelleri : Hugging Face, milyonlarca önceden eğitilmiş model sunar (bu modeller büyük veri kümeleri üzerinde zaten eğitilmiştir, böylece kullanıcılar sıfırdan başlamadan ince ayar yapabilir veya doğrudan uygulayabilirler).
- Aktif topluluk ve dokümantasyon : Kapsamlı eğitimler, kılavuzlar ve sık yapılan katkılar, kütüphanenin en son gelişmelerle güncel kalmasını sağlıyor.
Sarılma Yüzlü Transformers'ın sınırlamaları
- Yüksek işlem gücü gereksinimleri : Birçok modelin verimli çalışması için güçlü donanım (GPU/TPU) gereklidir.
- Değişken model kalitesi : Topluluk tarafından oluşturulan modeller güncel olmayabilir veya düzensiz bir şekilde güncellenebilir.
GPT4All
GPT4All , özünde açık kaynaklı LLM'lerin bir ekosistemidir (LLaMA, Mistral ve DeepSeek R1 dahil olmak üzere 1.000'den fazla modeli desteklemektedir ).
Bu, çoklu cihaz iş yükleri için yerel, özel bir sohbet robotudur, hem CPU'larda hem de GPU'larda çalışır ve çevrimiçi veya çevrimdışı olarak kullanılabilir.
- Çevrimdışı çalışma özelliği : Dizüstü bilgisayarlarda veya mobil cihazlarda internet bağlantısı olmadan çalışabilir.
- Geniş model desteği : DeepSeek R1, LLaMa, Mistral ve Nous-Hermes gibi modellerle uyumludur (en yaygın kullanılan açık kaynaklı LLM'lerin çoğunu kapsar).
- Gizlilik : Tüm verileri yerel tutar (yanıtlar kullanıcının bilgisayarında oluşturulur), böylece hassas bilgilerin güvende kalması sağlanır.
GPT4All'ın sınırlamaları
- Dar kapsam : Öncelikle bir sohbet robotu olarak tasarlanmıştır ve konuşma tabanlı yapay zekanın ötesinde sınırlı uygulamaları vardır.
Web arayüzünü açın
Open WebUI, büyük dil modelleriyle etkileşim kurmak için kullanılan, yerel olarak veya OpenAI uyumlu API'ler aracılığıyla erişilebilen, kendi kendine barındırılan bir web arayüzüdür.
- Çoklu model desteği: Birleşik bir arayüz aracılığıyla yerel veya bulut modellerine (örneğin, Ollama veya OpenAI uyumlu API'ler) bağlanır.
- Dahili RAG ve belge sohbeti: Yükleme yapılan belgeleri ve bilgi tabanlarını, erişim destekli üretim kullanarak sorgulamayı destekler.
- Eklenti ve genişletilebilirlik sistemi: Geliştiriciler, araçlar, işlem hatları ve eklentilerle işlevselliği genişletebilir veya ek model sağlayıcıları için destek ekleyebilir.
- Esnek dağıtım seçenekleri: Docker, Kubernetes veya diğer konteyner araçları kullanılarak kurulabilir.
Open WebUI'nin sınırlamaları
- Yanlış yapılandırma durumunda güvenlik riskleri: Güvenlik açıkları veya harici model sunucularına yapılan güvenli olmayan bağlantılar, düzgün şekilde korunmadığı takdirde belirteçlerin açığa çıkmasına veya sistemin tehlikeye atılmasına yol açabilir.
4. Sohbet tabanlı yapay zeka platformları
Rasa
Rasa, sohbet botları ve sanal asistanlar oluşturmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir konuşma yapay zekası platformudur . Odak noktası şudur: Konuşma tabanlı yapay zeka ve chatbot geliştirme. Rasa, veri yönetimi, izleme, iş birliği ve iş akışı entegrasyonu gibi standart yapay zeka platformu kavramlarını konuşma tabanlı yapay zeka alanına getiriyor.
- Konuşma inceleme araçları : Gerçek kullanıcı diyaloglarını incelemek için özel bir gelen kutusu sunarak ekiplerin Rasa ile birlikte kullanılan bir sohbet robotuyla insanların doğal olarak nasıl etkileşim kurduğunu anlamalarına yardımcı olur.
- Etiketleme ve filtreleme : Konuşmaların niyet, eylem, slot değerleri ve inceleme durumuna göre sınıflandırılmasını destekler.
- İş birliği özellikleri : Ekiplerin iş akışlarını paylaşmasına, incelemeler atamasına ve konuşmaları kategorize etmesine olanak tanır.
- Hata tespiti : Sorunlu mesajların işaretlenmesini sağlayarak, geliştirme döngüsünün ilerleyen aşamalarında ele alınmalarına olanak tanır.
Rasa'nın sınırlamaları
- Odak noktası : Öncelikle genel bir doğal dil işleme veya veri bilimi platformu olarak değil, konuşma incelemesi yoluyla asistanları iyileştirmek için tasarlanmıştır.
- Manuel çaba gereklidir : Filtreleme ve etiketleme yardımcı olsa da, iyileştirme sürecinin büyük bir kısmı hala konuşmaların manuel olarak incelenmesine bağlıdır.
Botpress
Botpress, sohbet botları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir konuşma yapay zekası platformudur .
- Görsel akış ve kontrol : Sürükle ve bırak yöntemiyle çalışan bir akış oluşturucu sağlayarak sohbet botu konuşmalarını tasarlamanıza ve kod aracılığıyla gelişmiş özelleştirme yapmanıza olanak tanır.
- Üretken Yapay Zeka Entegrasyonu : Bilgi tabanı soru-cevap ve serbest biçimli yanıtlar için GPT yerel entegrasyonu.
Botpress'in sınırlamaları
- Eklenti ve entegrasyon ekosisteminin olgunlaşmamışlığı : Eklenti ve entegrasyon kütüphanesi, Dialogflow veya Rasa gibi rakiplerine göre daha küçüktür (topluluk eklentileri henüz geniş çapta desteklenmemektedir).
- Ücretsiz/açık kaynaklı katmanlarda sınırlı kurumsal özellikler bulunur : Tekli oturum açma (SSO), uyumluluk araçları ve yüksek kullanılabilirlik kurulumları gibi özellikler çoğunlukla ücretli Kurumsal katmanda mevcuttur.
- Üretken yapay zekanın bağımlılık riskleri : GPT entegrasyonlarına aşırı bağımlılık. Harici LLM API'lerinin veya büyük modellerin kullanılması genellikle maliyetlere veya gecikmelere yol açar.
5. Acente platformları
Langchain Derin Ajanları
Deep Agents, LangChain tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir ajan çerçevesidir ve yerleşik planlama, araç kullanımı, bellek ve alt ajan koordinasyonu ile yapılandırılmış bir "ajan altyapısı" sağlar.
- Görev planlaması ve ayrıştırması: Ajanlar, yerleşik planlama araçlarını (örneğin, yapılacaklar listesi tarzı görev takibi) kullanarak karmaşık görevleri otomatik olarak daha küçük adımlara bölebilirler.
- Alt ajan yetkilendirmesi: Bu çerçeve, ajanların alt görevleri yerine getirmek üzere uzmanlaşmış alt ajanlar oluşturmasına olanak tanır.
- Dosya sistemleriyle bağlam yönetimi: Aracılar, sanal veya takılabilir dosya sistemleri aracılığıyla bilgi depolayabilir ve alabilir.
- Kalıcı bellek: Sistem, konuşmalar veya oturumlar boyunca bilgiyi saklayabilir ve böylece temsilcilerin uzun vadeli bağlamı korumasını sağlar.
- Geliştirici araçları ve CLI: Deep Agents SDK ve komut satırı arayüzü, geliştiricilerin kod çalıştıran, dosyalara erişen, web istekleri yapan ve harici API'lerle entegre olan aracılar oluşturmasına olanak tanır.
Langchain Derin Ajanlarının Sınırlamaları
- Karmaşık görevler için en uygunudur: Çerçeve, uzun süren veya çok adımlı iş akışları için tasarlanmıştır, bu nedenle daha basit ajan uygulamaları için gereksiz bir yük olabilir.
- Daha yüksek karmaşıklık: Alt aracılar, dosya sistemleri ve planlama araçları gibi özellikler sistem karmaşıklığını artırabilir ve dikkatli yapılandırma gerektirebilir.
OpenAgent'ler
OpenAgents, yapay zeka ajanlarının birbirlerini keşfedebilecekleri, iletişim kurabilecekleri ve görevler üzerinde iş birliği yapabilecekleri ajan ağları oluşturmak için gerekli altyapıyı sağlar.
- Ajan ağları: Birden fazla yapay zeka ajanının karmaşık görevleri çözmek için yapılandırılmış ağlarda bağlantı kurmasını ve iş birliği yapmasını sağlar.
- Ajanlar arası iletişim protokolleri: Ajanlar arasında keşif, mesajlaşma ve işbirliği için yerleşik mekanizmalar içerir.
- LLM araçları ve çerçeveleriyle entegrasyon: Yaygın LLM sağlayıcıları ve ajan çerçeveleriyle çalışır ve ajan etkileşimi için MCP ve A2A gibi protokolleri destekler.
- Modüler mimari: Geliştiricilerin işlevselliği genişletmesine ve ajan davranışını özelleştirmesine olanak tanıyan, olay odaklı ve modüler bir sistem kullanır.
OpenAgent'ın sınırlamaları
- Sürekli gelişiyor: Dokümantasyon ve API'ler aktif olarak geliştirilme aşamasındadır; bu da örneklerin veya arayüzlerin değişebileceği anlamına gelir.
- Çoklu ajan sistemlerinin karmaşıklığı: Büyük ajan ağlarının oluşturulması ve yönetilmesi, koordinasyon ve altyapı zorlukları ortaya çıkarabilir.
Openclaw
OpenClaw, sohbet platformlarını yapay zeka modellerine bağlayan bir geçit görevi görerek, asistanın e-postaları yönetmek, etkinlikleri planlamak ve iş akışlarını otomatikleştirmek gibi görevleri yerine getirmesini sağlar.
- Çoklu platform mesajlaşma entegrasyonu: Asistan, yaygın sohbet uygulamaları (örneğin, WhatsApp, Telegram, Discord, Slack) aracılığıyla çalışarak kullanıcıların halihazırda kullandıkları platformlardan yapay zeka ile etkileşim kurmalarına olanak tanır.
- Kendi sunucularında barındırma mimarisi: Kullanıcılar OpenClaw ağ geçidini yerel olarak veya kendi sunucularında çalıştırarak, bulut tabanlı bir hizmete bağımlı kalmak yerine veriler ve API anahtarları üzerinde kontrolü ellerinde tutarlar.
- Görev otomasyonu: Yapay zeka, e-posta gönderme, takvim yönetme veya dijital iş akışlarını yönetme gibi gerçek eylemleri doğrudan sohbet komutlarıyla gerçekleştirebilir.
- Çoklu model desteği: OpenClaw, farklı yapay zeka model sağlayıcılarına (örneğin, OpenAI, Anthropic veya diğerleri) bağlanabilir ve kullanıcıların ihtiyaçlarına göre modeller seçmelerine olanak tanır.
- Ajan yönlendirme ve oturum yönetimi: Platform, farklı kullanıcılar veya çalışma alanları için çoklu ajan yönlendirmeyi ve ayrı oturumları destekler.
OpenClaw'ın sınırlamaları
- Eklentilerden kaynaklanan güvenlik riskleri: Üçüncü taraf eklentiler, dikkatlice incelenmediği takdirde hassas verileri açığa çıkarabilecek kötü amaçlı kodlar içerebilir.
- Yüksek sistem izinleri: Asistan dosyalara erişebildiği, komut dosyaları çalıştırabildiği veya uygulamaları kontrol edebildiği için, yanlış yapılandırma veya kötü amaçlı talimatlar güvenlik açıklarına yol açabilir.
Açık kaynak yapay zeka nedir?
Gerçek dünya uygulamalarında, açık kaynaklı yapay zeka, herkesin kullanabileceği, inceleyebileceği, değiştirebileceği ve paylaşabileceği şekilde kamuya açık hale getirilen sistemleri, modelleri veya algoritmaları ifade eder. Tipik uygulamalar arasında büyük dil modelleri, çeviri sistemleri, sohbet botları ve diğer yapay zeka tabanlı araçlar yer alır.
Ancak, tarihsel olarak açık kaynaklı yapay zeka olarak nitelendirilebilecek şey için yaygın olarak kabul görmüş bir standart bulunmamaktadır:
- Kapalı kaynak kodlu örnekler : OpenAI ve Anthropic veri kümelerini, modelleri ve algoritmaları gizli tutmuştur.
- Gri alan modelleri : Meta ve Google uyarlanabilir modeller yayınladı, ancak eleştirmenler lisanslama sınırlamaları ve açıklanmayan veri kümeleri nedeniyle bunların gerçek anlamda açık kaynak kodlu olmadığını savundu.
Bu sorunu çözmek için, açık kaynak standartlarını belirlemesiyle bilinen Açık Kaynak Girişimi (OSI) , yapay zeka için resmi bir tanım yayınladı. 1
OSI'ye göre, açık kaynaklı bir yapay zeka sistemi şu özelliklere sahip olmalıdır:
- İzin gerektirmeden her amaçla kullanılabilir.
- Araştırmacıların nasıl çalıştığını anlamaları için bileşenlerinin incelenmesine izin verin.
- Çıktıların değiştirilmesi de dahil olmak üzere, her türlü amaç için değiştirilebilir olmalıdır.
- Değişikliklerle veya değişikliksiz olarak, her amaçla paylaşılabilir.
Ancak pratikte, "açık kaynak" olarak tanımlanan birçok yapay zeka sürümü, daha doğru bir şekilde açık ağırlıklı modeller olarak nitelendirilebilir; yani model ağırlıklarını yayınlarlar ancak OSI'nin açık kaynak kriterlerini karşılamak için gereken tüm eğitim verilerini veya geliştirme sürecini açıklamazlar.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.