Yapay zekanın bir sonraki seviyesi: Otonom yapay zeka ajanları dijital dünyayı fethediyor – yapay zeka ajanları, yapay zeka modellerine karşı

🌟Yapay zekanın (AI) son yıllardaki hızlı gelişimi, görüntü tanıma, dil işleme ve içerik üretme gibi alanlarda etkileyici ilerlemelere yol açmıştır. Ancak yapay zekanın geleceği, belirli görevler için eğitilmiş izole modellerin çok ötesine geçiyor. Akıllı sistemlerin bağımsız olarak düşünebildiği, hareket edebildiği ve çevreleriyle etkileşime girebildiği yeni bir çağın, yapay zeka ajanlarının çağının başlangıcındayız.

🧑‍🍳🏗️ Bilişsel mimariler için bir metafor olarak şef

Yoğun bir restoran mutfağında deneyimli bir şef hayal edin. Amacı misafirler için enfes yemekler yaratmaktır. Bu süreç karmaşık bir planlama, yürütme ve uyarlama dizisini içerir. Bilgileri kaydediyor - misafirlerin siparişleri, kiler ve buzdolabındaki mevcut malzemeler. Daha sonra mevcut kaynaklar ve bilgi birikimiyle hangi yemekleri hazırlayabileceğini değerlendirir. Sonunda sebzeleri keserek, yemekleri baharatlayarak ve etleri kızartarak harekete geçiyor. Süreç boyunca ayarlamalar yapıyor, malzemeler azaldığında veya misafirlerden geri bildirim aldığında planlarında ince ayarlar yapıyor. Önceki eylemlerinin sonuçları gelecekteki kararlarını bilgilendirir. Bu bilgi alımı, planlama, yürütme ve uyarlama döngüsü, şefin amacına ulaşmak için uyguladığı benzersiz bir bilişsel mimariyi tanımlar.

🛠️🤔 Yapay zeka ajanları nasıl düşünüyor ve davranıyor?

Tıpkı bu şef gibi, AI ajanları da hedeflerine ulaşmak için bilişsel mimarileri kullanabilir. Bilgileri yinelemeli olarak işlerler, bilinçli kararlar alırlar ve önceki sonuçlara göre sonraki adımlarını optimize ederler. Bu bilişsel mimarilerin kalbinde hafızayı, durumu, akıl yürütmeyi ve planlamayı yönetmekten sorumlu bir katman bulunur. Akıl yürütme ve planlamaya rehberlik etmek için gelişmiş yönlendirme tekniklerini ve ilgili çerçeveleri kullanarak aracının çevresiyle daha etkili bir şekilde etkileşime girmesini ve karmaşık görevleri tamamlamasını sağlar.

İçin uygun:

• GOOLGE Beyaz Kağıt (PDF) İngilizce: “Ajanlar”-AI ajanlarının yapısı ve işlevselliği

📊⚙️ Geleneksel yapay zeka modelleri ile yapay zeka aracıları arasındaki farklar

Basit yapay zeka modelleri ile bu gelişmiş aracılar arasındaki ayrım çok önemlidir. Geleneksel modeller, eğitim verilerinin içerdiği bilgilerle sınırlıdır. Kullanıcının anlık sorgusuna dayanarak bireysel sonuçlar veya tahminler yaparlar. Açıkça uygulanmadığı sürece oturum geçmişini veya sohbet geçmişi gibi sürekli bağlamı korumazlar. Ayrıca harici sistemlerle yerel olarak etkileşim kurma veya karmaşık mantıksal süreçleri yürütme becerisinden de yoksundurlar. Kullanıcılar, akıllı yönlendirmeler ve akıl yürütme çerçevelerinin (Düşünce Zinciri veya ReAct gibi) kullanımı yoluyla daha karmaşık tahminler yapmaları için modelleri yönlendirebilse de, gerçek bilişsel mimari, doğası gereği modele bağlı değildir.

Buna karşılık, AI ajanları, “araçlar” olarak adlandırılan harici sistemlerle bağlantı kurarak elde edilen geniş bir bilgi yelpazesine sahiptir. Orkestrasyon katmanındaki kullanıcı sorularına ve kararlarına dayalı olarak çoklu aşamalı sonuçlar ve tahminler sağlamak için oturum geçmişini yönetirler. Bir “tren” veya etkileşim, etkileşen sistem ile ajan arasında bir değişim olarak tanımlanır. Araçların entegrasyonu, ajan mimarisinin ayrılmaz bir parçasıdır ve akıl yürütme çerçevelerini veya prefabrik ajan çerçevelerini kullanan yerel bilişsel mimariler kullanırlar.

🛠️🌐 Araçlar: Gerçek dünyaya açılan köprü

Bu araçlar, ajanların dış dünyayla nasıl etkileşim kurduğunun anahtarıdır. Geleneksel dil modelleri bilgiyi işlemede mükemmel olsa da, gerçek dünyayı doğrudan algılama veya etkileme yeteneğinden yoksundurlar. Bu, harici sistemler veya verilerle etkileşim gerektiren durumlarda bunların kullanışlılığını sınırlar. Bir dil modelinin yalnızca eğitim verilerinden öğrendiği kadar iyi olduğunu söyleyebilirsiniz. Bir modele ne kadar veri beslenirse beslensin, dış dünyayla etkileşim kurma temel yeteneğinden yoksundur. Araçlar bu boşluğu kapatır ve dış sistemlerle gerçek zamanlı, bağlamsal etkileşimlere olanak tanır.

🛠️📡 Uzantılar: API'lere standartlaştırılmış köprüler

Yapay zeka temsilcilerinin kullanabileceği farklı türde araçlar vardır. Uzantılar, API ile aracı arasında standartlaştırılmış bir köprü sağlayarak, API'lerin temel uygulamalarına bakılmaksızın sorunsuz bir şekilde çalışmasına olanak tanır. Kullanıcıların uçuş rezervasyonu yapmasına yardımcı olacak bir temsilci geliştirdiğinizi hayal edin. Google Uçuş API'sını kullanmak istiyorsunuz ancak aracının bu API uç noktasına nasıl istekte bulunması gerektiğinden emin değilsiniz. Bir yaklaşım, kullanıcı isteğini ayrıştıran ve API'yi çağıran özel kodu uygulamak olabilir. Ancak bu hataya açıktır ve ölçeklendirilmesi zordur. Daha sağlam bir çözüm, bir uzantı kullanmaktır. Bir uzantı, aracıya API uç noktasının nasıl kullanılacağını ve başarılı bir çağrı için hangi bağımsız değişkenlerin veya parametrelerin gerekli olduğunu öğretmek için örnekler kullanır. Aracı daha sonra çalışma zamanında kullanıcı sorgusunu çözmek için hangi uzantının en uygun olduğuna karar verebilir.

💻📑 Özellikler: Yapılandırılmış görevler ve yeniden kullanılabilirlik

Fonksiyonlar kavram olarak yazılım geliştirmedeki fonksiyonlara benzer. Belirli bir görevi yerine getiren ve gerektiğinde yeniden kullanılabilen bağımsız kod modülleridir. Etmenler bağlamında, bir model bilinen bir dizi işlev arasından seçim yapabilir ve hangi işlevin hangi argümanlarla ne zaman çağrılacağına karar verebilir. Ancak uzantılardan farklı olarak bir model, işlevleri kullanırken doğrudan API çağrısı yapmaz. Yürütme istemci tarafında gerçekleşir ve geliştiricilere uygulamadaki veri akışı üzerinde daha fazla kontrol sağlar. Bu, özellikle API çağrılarının doğrudan aracı mimarisi akışının dışında gerçekleşmesi gerektiği, güvenlik veya kimlik doğrulama kısıtlamalarının doğrudan çağrıları engellediği veya zaman veya operasyonel kısıtlamaların gerçek zamanlı yürütmeyi imkansız hale getirdiği durumlarda kullanışlıdır. İşlevler ayrıca modelin çıktısını yapılandırılmış bir biçimde (JSON gibi) biçimlendirmek için de mükemmeldir; bu, diğer sistemlerin onu daha fazla işlemesini kolaylaştırır.

🧠📚 Statik bilgi sorunu ve veri depoları aracılığıyla çözümü

Veri depoları, dil modellerinin statik bilgisinin sınırlamalarını ele alır. Dil modelini, eğitim verilerini içeren devasa bir kitap kütüphanesi olarak düşünün. Sürekli olarak yeni ciltler ekleyen gerçek bir kütüphanenin aksine, bu bilgi statik kalır.

Veri depoları, temsilcilerin daha dinamik ve zamanında bilgilere erişmesine olanak tanır. Geliştiriciler, zaman alan veri dönüşümlerini, model yeniden eğitimini veya ince ayarları ortadan kaldırarak ek verileri kendi yerel formatında sağlayabilir. Veri deposu, gelen belgeleri aracının ihtiyaç duyduğu bilgiyi çıkarmak için kullanabileceği vektör yerleştirmelerine dönüştürür.

Veri depolarının kullanımının tipik bir örneği, aracının web sitesi içeriği, yapılandırılmış veriler (PDF'ler, Word belgeleri, CSV dosyaları, elektronik tablolar) ve yapılandırılmamış veriler (HTML, PDF, TXT). Süreç, kullanıcı isteğine yönelik yerleştirmelerin oluşturulmasını, bu yerleştirmelerin vektör veritabanının içeriğiyle karşılaştırılmasını, ilgili içeriğin alınmasını ve bir yanıt veya eylem formüle edilmesi için aracıya iletilmesini içerir.

🎯🛠️ Temsilciler için araç kullanımı ve öğrenme yaklaşımları

Bir temsilcinin yanıtlarının kalitesi, doğru araçları seçme ve bunları etkili bir şekilde kullanma da dahil olmak üzere, bu çeşitli görevleri anlama ve gerçekleştirme becerisine doğrudan bağlıdır. Bir modelin uygun araçları seçme yeteneğini geliştirmek için çeşitli hedefli öğrenme yaklaşımları mevcuttur:

1. Bağlam İçi Öğrenme

Bir bilgi istem, araçlar ve birkaç örnek ile genelleştirilmiş bir model başlattı, bu da bu araçların belirli bir görev için nasıl ve ne zaman kullanıldığını “anında” öğrenebileceği anlamına geliyor. React çerçevesi bu yaklaşımın bir örneğidir.

2. Erişime Dayalı Bağlam İçi Öğrenme

Bir adım daha ileri giderek model istemini, harici depolamadan alınan en ilgili bilgiler, araçlar ve ilgili örneklerle dinamik olarak doldurur.

3. İnce Ayar Tabanlı Öğrenme

Çıkarımdan önce belirli örneklerden oluşan daha büyük bir veri kümesiyle bir modelin eğitilmesini içerir. Bu, modelin kullanıcı isteklerini almadan önce belirli araçları ne zaman ve nasıl uygulayacağını anlamasına yardımcı olur.

Bu öğrenme yaklaşımlarının birleşimi sağlam ve uyarlanabilir çözümler sağlar.

🤖🔧 Yapay zeka aracısı geliştirme ve açık kaynak çözümleri

AI ajanlarının pratik uygulaması Langchain ve Langgraph gibi kütüphaneler tarafından önemli ölçüde basitleştirilebilir. Bu açık kaynak kütüphaneleri, geliştiricilerin mantık, akıl yürütme ve araç çağrılarının "zincirleme" dizileri ile karmaşık ajanlar oluşturmalarını sağlar.

Örneğin, SerpAPI (Google Arama için) ve Google Rehber API'sini kullanan bir aracı, önce belirli bir etkinlikle ilgili bilgileri bularak ve ardından ilişkili yerin adresini bularak kullanıcının çok adımlı sorgusuna yanıt verebilir.

🌐⚙️ Yapay zeka temsilcileri için üretim ve platformlar

Üretim uygulaması geliştirme için Google'ın Vertex AI gibi platformlar, aracı oluşturma için gerekli tüm unsurları sağlayan, tamamen yönetilen bir ortam sağlar. Geliştiriciler, doğal bir dil arayüzü kullanarak aracılarının hedefler, görev talimatları, araçlar ve örnekler dahil olmak üzere kritik öğelerini hızlı bir şekilde tanımlayabilir.

Platform ayrıca geliştirilen aracıların test edilmesi, değerlendirilmesi, performansın ölçülmesi, hata ayıklama ve genel kalitesinin iyileştirilmesi için geliştirme araçları sağlar. Bu, altyapının, dağıtımın ve bakımın karmaşıklığı platform tarafından ele alınırken geliştiricilerin aracılarını oluşturmaya ve geliştirmeye odaklanmasına olanak tanır.

🌌🚀 Yapay zeka aracılarının geleceği: aracı zincirleme ve yinelemeli öğrenme

AI ajanlarının geleceği muazzam bir potansiyele sahiptir. Araçların daha da geliştirilmesi ve akıl yürütme becerilerinin iyileştirilmesi ile temsilciler giderek daha karmaşık sorunları çözebileceklerdir. Belirli bir alandaki her uzmanın veya belirli bir görevin birleştirildiği, ** ”ajan zincirlenmesi” ** stratejik bir yaklaşım, önem kazanmaya ve çeşitli endüstrilerde ve sorun alanlarında olağanüstü sonuçları sağlayacaktır.

Karmaşık etmen mimarileri geliştirmenin yinelemeli bir yaklaşım gerektirdiğini vurgulamak önemlidir. Deneme ve iyileştirme, belirli iş gereksinimlerine ve organizasyonel ihtiyaçlara çözüm bulmanın anahtarıdır.

Temel modellerin üretken doğası nedeniyle hiçbir iki aracı aynı olmasa da, bu temel bileşenlerin güçlü yönlerinden yararlanarak, dil modellerinin yeteneklerini genişleten ve gerçek değer katan güçlü uygulamalar yaratabiliriz. Yapay zekanın pasif modellerden aktif, akıllı etmenlere yolculuğu daha yeni başladı ve olasılıklar sınırsız görünüyor.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

⚙️ Yapay Zekanın (AI) gelişimi son yıllarda dikkate değer bir dinamik yaşamıştır. Özellikle, “ajanlar” anlayışı yeni bir etkileşim ve problem çözme seviyesi oluşturmuştur. Ajanlar sadece modellerden daha fazlasıdır; Bunlar, dünyayla etkileşime girerek, bilgi işleyerek ve kararlar alarak hedefleri takip eden özerk sistemlerdir. Aşağıda, kavram ajanlar tarafından analiz edilir ve performansı artırmak için yenilikçi yaklaşımlarla desteklenir.

🚀Ajan nedir?

Etmen, çevresini gözlemleyerek ve etkileşime girerek bir hedefe ulaşmaya çalışan bir yazılım uygulaması olarak tanımlanabilir. Basitçe isteklere yanıt veren geleneksel modellerin aksine, temsilciler proaktif olarak hareket edebilir ve hedeflerine nasıl ulaşacaklarına bağımsız olarak karar verebilirler.

✨ Bir aracının temel bileşenleri

• Model: Bir etmenin merkezi unsuru, karar verici olarak hareket eden dil modelidir. Bu model doğası gereği genel olabilir veya özel olarak belirli kullanım durumlarına göre uyarlanabilir.
• Araçlar: Araçlar, harici veri kaynaklarına veya işlevlere erişim sağlayarak modelin yeteneklerini genişletir. Örnekler API entegrasyonları veya veritabanlarıdır.
• Düzenleme katmanı: Bu katman, aracının bilgileri nasıl topladığını, bilgileri nasıl işlediğini ve eylemleri nasıl gerçekleştirdiğini kontrol eder. Mantığı, hafızayı ve karar vermeyi birleştiren ajanın "beynini" oluşturur.

🧠 Temsilciler modellere karşı

Aracılar ve basit modeller arasındaki temel fark, bilgileri işleme biçimlerinde yatmaktadır:

• Modeller: Çıkarıma dayalı yanıtlarla sınırlıdır ve yalnızca eğitim verilerini kullanır.
• Aracılar: Gerçek zamanlı bilgi elde etmek ve çok turlu etkileşimler gibi gelişmiş görevleri gerçekleştirmek için araçlardan yararlanın.

🔧 Araçlar aracılığıyla genişletilmiş işlevler

🌐 Uzantılar

Uzantılar, API'ler ve aracılar arasındaki arayüzlerdir. Aracının karmaşık özel kodlara ihtiyaç duymadan API çağrıları yapmasına olanak tanır.

⚙️ Özellikler

Uzantılardan farklı olarak işlevler istemci tarafında yürütülür. Bunlar, geliştiricilere veri akışı üzerinde kontrol sağlar ve belirli mantığın uygulanmasına olanak tanır.

📊 Veritabanları

Aracılar, vektör veritabanlarını entegre ederek, daha kesin ve bağlamsal yanıtlar sağlamak için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere dinamik olarak erişebilir.

📈 Hedeflenen öğrenme yoluyla performansın arttırılması

Aracıların verimliliğini artırmak için çeşitli öğrenme yöntemleri vardır:

1. Bağlam içi öğrenme: Modellerin çıkarım süresi boyunca araçları ve örnekleri doğrudan öğrenmesine ve uygulamasına olanak tanır.
2. Alma tabanlı bağlam içi öğrenme: Bağlamsal bilgilere erişmek için dinamik veri almayı modelle birleştirir.
3. İnce ayar: Model, hedeflenen veri ekleme yoluyla belirli görevler için optimize edilmiştir.

🔮 Ajanların gelecekteki potansiyeli

Ajanların gelişimi önceki uygulamaların çok ötesine geçiyor. Gelecekte temsilciler aşağıdaki alanlarda oyunun kurallarını değiştirebilirler:

• Sağlık Hizmetleri: Temsilciler kişiselleştirilmiş teşhisler ve tedavi planları sağlayabilir.
• Eğitim: Her öğrencinin ihtiyaçlarına cevap veren aracılar aracılığıyla dinamik öğrenme platformları gerçekleştirilebilir.
• Ekonomi: Temsilcilerin kullanımı yoluyla şirketlerde otomatik süreçler ve karar alma süreçlerinde devrim yapılabilir.

🏁 Ajanlar yapay zekada devrim niteliğinde bir ilerlemeyi temsil ediyor

Aracılar, modelleri araçlarla, mantıkla ve karar verme yetenekleriyle birleştirerek yapay zekada devrim niteliğinde bir ilerlemeyi temsil eder. Sundukları olanaklar neredeyse sınırsızdır ve verilere ve otomasyona giderek daha fazla bağımlı hale gelen bir dünyada önemleri artmaya devam edecektir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus