Shippy'nin Operasyonel Görevler için Güvenilir AI Ajanları Oluşturma Konusunda Bize Öğrettikleri
Allen Institute for AI
Anthropic
Ai2 bünyesindeki Skylight ekibi, gerçek zamanlı denizcilik alanı farkındalığı için bir AI ajanı olan Shippy'yi geliştirdi. Temel zorluklar, güvenilirliği sağlamak, doğru araç kullanımı ve kullanıcı verilerinin izolasyonuydu. Shippy, deterministik bir CLI aracı, Mothership aracılığıyla sandbox oturumları ve konu uzmanı değerlendirme kriterlerine sahip özel bir değerlendirme sistemi kullanıyor.
Ai2'deki Skylight ekibi, gerçek zamanlı denizcilik durumsal farkındalığı için güvenilirliğe odaklanan bir yapay zeka ajanı olan Shippy'yi geliştirdi. Shippy üç bölümden oluşur: soul (sistem istemi), skills (görevleri belirten Markdown dosyaları) ve config (çalışma zamanı ayarları). Skills, Claude Code ve Codex tarafından kullanılan ajan-becerileri (agent-skills) spesifikasyonunu takip eden düz Markdown dosyalarıdır. Shippy, API'yi doğrudan çağırmak yerine kimlik doğrulama, sayfalama ve yapılandırılmış çıktıyı yöneten özel amaçlı bir CLI (Skylight CLI) kullanır. Kullanıcı oturumları, oturum başına özel bir Kubernetes dağıtımı sağlayan Mothership aracılığıyla izole edilir. Değerlendirme sistemi, senaryolar ve değerlendirme ölçütleri yazmak için konu uzmanlarını kullanır ve ajanı canlı veriler üzerinde bir büyük dil modeli yargıcı (LLM judge) ile puanlar. Shippy şu anda büyük dil modeli (LLM) olarak Claude Opus 4.6'yı kullanmaktadır. Gelecek planları arasında ajan odaklı kullanıcı arayüzü kontrolü, model yönlendirme ve iş parçacıkları arası bellek bulunmaktadır.
Kaynak: Hugging Face blog —
orijinal
