Geveze Yapay Zeka Ajanlarından Yönetilebilir Sistemlere: Mimari Bir Rehber
OpenAI
Google/DeepMind
Microsoft
Anthropic
LangChain
Mastra
CrewAI
KaibanJS
Bu makale, ReAct'tan graflara, dayanıklı yürütme, sanal alan, bellek, değerlendirmeler ve üretimde güvenliğe kadar uzanan stratejileri kapsayan, büyük dil modeli ajanları ve çoklu ajan sistemleri için kapsamlı bir rehber sunar. Geliştiricilerin tek bir ajanın ne zaman yeterli olduğunu, birden fazla ajanın ne zaman faydalı olduğunu ve minimum uygulanabilir mimarilerin nasıl seçileceğini anlamalarına yardımcı olur. Rehber, modern ajan sistemlerinin tek bir kütüphane değil, çok katmanlı yığınlar olduğunu vurgular.
Bu makale, geliştiricilerin ajan sistemlerini anlamalarına yönelik bir rehberdir: bir ajan ile normal bir iş akışı arasındaki farkı ve ne zaman bir veya birden fazla ajan kullanılacağını açıklığa kavuşturur. Bir ajanın, model + çalışma döngüsü + araçlar + durum + kurallar ve kısıtlamalar olarak tanımlandığını belirtir. Makale, düşünce-eylem-gözlem döngüsünü tanıtan ReAct yaklaşımından (2022), 2023'te AutoGen tarafından popüler hale getirilen konuşma mimarisine ve ardından 2024'te LangGraph gibi grafik tabanlı yapılara uzanan evrimi izler. Birçok uygulama için tek bir ajanın genellikle yeterli olduğunu ve çok ajanlı kurulumların yalnızca roller bağlam, araçlar veya izinler açısından gerçekten farklı olduğunda fayda sağladığını vurgular. Makale ayrıca çeşitli stratejileri (ReAct, Planla-ve-Çöz, ReWOO, Düşünce Ağacı, RAP, LATS, Kendini İyileştir, Refleksiyon, MRKL) tartışır ve adımlar ne kadar önceden belirlenmişse, modelin o kadar az özgürlüğe ihtiyaç duyduğunu not eder. Özdeş LLM çağrılarının bir ekip gibi davrandığı 'ajan tiyatrosu' kavramını tanıtır ve deterministik mantığın (kod) olasılıksal mantıktan (LLM kararları) ayrılmasını vurgular. Son olarak, Ajan SDK'ları, grafik çalışma zamanları, bellek, sanal alan ve gözlemlenebilirlik katmanlarını içeren modern bir ajan yığını sunar ve OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph, Mastra ve diğerleri gibi örnekleri listeler.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal