Genişletilebilir AI Agent'lar Oluşturmak: Middleware Mimarisi Derinlemesine

Giriş

FlowHunt, arka planda LangChain kütüphanesini kullanır ve bu blog yazısında LangChain’in middleware mimarisini ve bunun daha sofistike AI agent’lar oluşturmamıza nasıl imkân verdiğini keşfedeceğim. AI agent’ların evrimi kritik bir kırılma noktasına ulaştı. Dil modelleri daha yetenekli hale geldikçe, karmaşık ve çok adımlı iş akışlarını yönetebilecek gelişmiş agent mimarilerine olan talep arttı. LangChain 1.0, geliştiricilerin agent’lar oluşturma şeklinde yenilikçi middleware mimarisi ile bir paradigma değişimi sunuyor ve agent genişletilebilirliğine ve bileşenleştirmeye yaklaşımımızı temelden değiştiriyor. Bu kapsamlı rehber, derin agent’ların LangChain 1.0 üzerine tamamen yeniden yazılmasını ve middleware’in agent geliştirmeyi katı, bütünleşik bir yaklaşımdan esnek, bileşen halinde bir sisteme nasıl dönüştürdüğünü inceliyor; böylece geliştiriciler, kendi ihtiyaçlarına özel güçlü agent’lar oluşturabiliyor.

Derin Agent’ları Anlamak: Basit Araç Çağırmanın Ötesinde

Teknik mimariye dalmadan önce, derin agent’ları geleneksel araç çağıran sistemlerden ayıran temel noktayı anlamak önemlidir. Temelde, derin agent’lar belirli yerleşik yeteneklerle güçlendirilmiş gelişmiş araç çağırma döngüleridir ve karmaşık, çok adımlı iş akışlarını minimum insan müdahalesiyle yönetebilmelerini sağlar. Basit araç çağıran agent’lar, araçları çağırıp sonuçları işleyerek görevleri sıralı olarak yerine getirirken, derin agent’lar zekâ ve yapı katmanı ekleyerek problem çözme yaklaşımlarını temelden değiştirir.

Derin agent’ların temeli dört kritik sütuna dayanır. Birincisi, planlama yetenekleri agent’ların yapılandırılmış yapılacaklar listeleri oluşturmasına ve bunları takip etmesine olanak tanır; karmaşık görevleri yürütmeden önce yönetilebilir adımlara böler. Bu planlama aşaması, agent’ın tüm iş akışını düşünmesini, bağımlılıkları belirlemesini ve işlem sırasını optimize etmesini sağladığı için kritiktir. İkincisi, dosya sistemi erişimi, agent’lara konteksti dışa aktarmak için kalıcı depolama imkânı sunar; böylece her şeyi konuşma geçmişinde tutmaktansa, bilgiyi dosyalara kaydedip daha sonra geri çağırabilirler. Bu, özellikle büyük veri yönetimi veya çoklu işlemler arasında durumu korumak için değerlidir. Üçüncüsü, alt-agent oluşturma, ana agent’ın izole görevleri uzman alt-agent’lara devretmesini sağlar ve bu hiyerarşik yapı verimliliği artırır, alan uzmanlığına imkân tanır. Son olarak, detaylı sistem istemleri, bu araçların nasıl etkili kullanılacağına dair kapsamlı talimatlar sunar; böylece agent sadece hangi araçların mevcut olduğunu değil, ne zaman ve nasıl kullanılacağını da anlar.

Bu yetenekler, Manus ve Cloud Code gibi üretim sistemlerinde, agent’ların karmaşık iş akışlarında gezinmesi, büyük miktarda konteksti yönetmesi ve görev delege etme konusunda akıllıca kararlar alması gereken ortamlarda paha biçilmez olmuştur. Derin agent’lar paketinin amacı, bu sofistike mimariye erişimi demokratikleştirmek ve geliştiricilerin güçlü agent’lar oluşturmasını kolaylaştırmak; böylece tekerleği yeniden icat etmeye veya tüm uygulama ayrıntılarını anlamaya gerek kalmadan kullanabilmelerini sağlamaktır.

Agent Mimarisi Evrimi: Monolitikten Modülere

Geleneksel agent inşa yaklaşımında, tüm işlevlerin—planlama, araç yönetimi, durum takibi ve istem mühendisliği—tek bir kod tabanında sıkı şekilde bütünleşmiş olduğu monolitik yapılar oluşturuluyordu. Bu yaklaşım birçok sorun yarattı: agent’ları genişletmek için çekirdek mantığı değiştirmek gerekiyordu, farklı agent’lar arasında bileşenleri yeniden kullanmak zordu ve tekil özellikleri izole şekilde test etmek neredeyse imkânsızdı. Geliştiriciler ya sınırlamaları kabul ediyor ya da yeni yetenekler eklemek için büyük çaplı yeniden yapılandırmalar yapmak zorunda kalıyordu.

LangChain 1.0 bu zorlukları devrim niteliğinde bir kavramla çözüyor: middleware. Middleware, agent mimarisinde bir paradigma değişikliğini temsil eder ve geliştiricilerin agent yeteneklerini bloklar gibi birleştirebilmesini sağlayan yığılabilir bir soyutlama sunar. Temel agent döngüsünü değiştirmek yerine, middleware agent’ın yürütme akışındaki belirli noktalara müdahale ederek ve geliştirme yaparak sorumlulukların temiz şekilde ayrılmasını ve maksimum yeniden kullanılabilirliği mümkün kılar. Bu mimari yenilik, agent geliştirmeyi bütünleşik, ya hep ya hiç yaklaşımından modüler, bileşen halinde bir sisteme dönüştürür; böylece her işlevsellik parçası bağımsız olarak geliştirilebilir, test edilebilir ve dağıtılabilir.

Middleware’in güzelliği, yığılabilirliğinde yatar. Geliştiriciler birden fazla middleware bileşeni tanımlayabilir ve bunları sırayla uygulayabilir; her middleware katmanı kendi durum uzantılarını, araçlarını ve sistem istemi değişikliklerini ekler. Bu, tek bir agent’ın planlama yeteneklerinden, dosya sistemi erişimine, alt-agent oluşturma ve özel alan geliştirmelerine kadar tüm özellikleri sorunsuzca bir araya getirebilmesi anlamına gelir. Middleware uygulama sırası önemlidir; her katman bir öncekine eklenir ve birleşik etkiyle son derece yetenekli bir agent ortaya çıkarır.

Middleware Agent Yeteneklerini Nasıl Dönüştürür?

Middleware’i anlamak için temel ReAct (Reasoning + Acting) agent döngüsünün nasıl değiştirildiğine bakmak gerekir. Araç çağıran agent’lar için standart olan ReAct deseni, modelin hangi eylemi yapacağına karar vermesi, aracı kullanarak eylemi gerçekleştirmesi, sonucu gözlemlemesi ve bu döngüyü görev tamamlanana kadar tekrarlaması esasına dayanır. Middleware bu döngünün yerine geçmez; aksine, stratejik noktalarda onu geliştirir.

Middleware üç temel mekanizma ile çalışır. Birincisi, durum şemasını genişletir, agent’ın erişebileceği ve değiştirebileceği yeni anahtarlar ve veri yapıları ekler. Böylece farklı middleware bileşenleri birbirine karışmadan kendi durumunu tutabilir. İkincisi, agent’ın araç setine yeni araçlar ekler ve modele hedeflerine ulaşmak için ek yetenekler kazandırır. Üçüncüsü, genellikle sistem istemine özel talimatlar ekleyerek model isteğini değiştirir ve yeni araçların nasıl ve ne zaman kullanılacağını açıklar.

Bu üçlü yaklaşım, middleware geliştirmelerinin kapsamlı ve iyi entegre olmasını sağlar. Sadece araç eklemek, durum şemasını genişletmeden veya talimat vermeden etkisiz olurdu—model aracı nasıl ve ne zaman kullanacağını anlamayabilir. Üç mekanizmanın birleşimiyle middleware, modelin etkin şekilde faydalanabileceği bütüncül bir geliştirme sunar.

Planlama Middleware’i: Yapılandırılmış Görev Ayrıştırma

Planlama middleware’i, middleware mimarisinin nasıl gelişmiş agent yetenekleri sağladığını gösteren güzel bir örnektir. Bu middleware, agent’ın durum şemasını bir yapılacaklar listesi ile genişletir; basit ama güçlü bir veri yapısı olup agent’ların yapılandırılmış bir eylem planı tutmasına olanak tanır. Uygulaması sadedir: Middleware, durum şemasına tek bir anahtar ekler fakat bu anahtar önemli yeteneklerin kapısını açar.

Planlama aracını etkili kılmak için middleware, modele yapılacaklar listesini oluşturma, güncelleme ve yönetme imkânı veren bir yapılacaklar yazma aracı sağlar. Agent karmaşık bir görevle karşılaştığında bu aracı kullanarak görevi daha küçük, yönetilebilir adımlara bölebilir. Her şeyi aynı anda çözmeye çalışmak yerine, agent bir plan oluşturur, her adımı uygular ve ilerledikçe planı günceller. Bu yapılandırılmış yaklaşımın birçok avantajı vardır: agent’ın akıl yürütmesi şeffaf ve denetlenebilir olur, hata kurtarma kolaylaşır (bir adım başarısız olursa kalan adımlar güncellenebilir) ve genellikle daha verimli yürütme sağlanır çünkü agent tüm iş akışını baştan düşünmüştür.

Kritik olarak, planlama middleware’i sadece bir araç eklemekle kalmaz, aynı zamanda yapılacaklar yazma aracının nasıl etkin kullanılacağına dair detaylı talimatlarla sistem istemini değiştirir. Bu talimatlar, ne zaman planlama yapılması gerektiğini, iyi bir planın nasıl yapılandırılacağını ve agent ilerledikçe planın nasıl güncelleneceğini açıklar. Bu sistem istemi geliştirmesi modelin davranışını yönlendirdiği için kritiktir; planlama aracının stratejik şekilde kullanılmasını sağlar.

Dosya Sistemi Middleware’i: Kontekst Dışa Aktarma ve Kalıcılık

Planlama middleware’i görev ayrıştırmaya odaklanırken, dosya sistemi middleware’i farklı ama aynı derecede önemli bir zorluğu çözer: kontekst yönetimi ve işlemler arasında durumu koruma. Dosya sistemi middleware’i, agent’ın durumunu bir dosyalar sözlüğü ile genişletir ve agent’ın okuma-yazma yapabileceği sanal bir dosya sistemi oluşturur.

Planlama middleware’inden farklı olarak, tek bir araç yerine dosya sistemi middleware’i farklı dosya işlemleri için birden fazla araç sunar. Agent, mevcut dosyaları listeleyebilir, bilgiyi yüklemek için dosya okuyabilir, yeni dosya oluşturabilir ve mevcut dosyaları güncelleyebilir. Bu çoklu araç yaklaşımı, dosya sistemi etkileşimlerinin çeşitliliğini ve senaryoların farklı işlemler gerektirdiğini yansıtır.

Dosya sistemi middleware’i, özellikle büyük veri yönetimi veya çoklu işlemler arasında durumu korumak için değerlidir. Tüm bilgiyi konuşma geçmişinde tutmak (ki bu token tüketecektir ve kontekst sınırını aşabilir), yerine, agent bilgiyi dosyalara kaydedip gerektiğinde çağırabilir. Örneğin, bir araştırma projesi yürüten agent, bulguları dosyalara yazabilir, bunları konuya göre organize edebilir ve sonuçları sentezlerken ilgili dosyaları geri çağırabilir. Bu yaklaşım verimliliği ciddi şekilde artırır ve agent’ların aktif kontekst penceresine sığamayacak kadar büyük veri kümeleriyle çalışmasını mümkün kılar.

Planlama middleware’inde olduğu gibi, dosya sistemi middleware’i de dosya sistemi araçlarının nasıl etkin kullanılacağına dair özel sistem istemleri içerir. Bu istemler, bilginin ne zaman dosyaya yazılacağını, dosyaların nasıl kolay erişim için organize edileceğini ve sanal dosya sisteminin en iyi nasıl yönetileceğini açıklar.

Alt-Agent Middleware’i: Delege Etme ve Uzmanlaşma

Alt-agent middleware’i, derin agent mimarisinin en sofistike parçasıdır. Bu middleware, ana agent’ın izole görevler için özelleşmiş alt-agent’lar başlatmasını sağlar; böylece verimlilik artar ve alan uzmanlığına imkân tanır. Uygulaması, planlama veya dosya sistemi middleware’inden daha karmaşıktır çünkü birden fazla senaryo ve yapılandırmayı ele almalıdır.

Temelde, alt-agent middleware’i bir görev aracı sunar; ana agent alt-agent’a iş delege etmek istediğinde bu aracı çağırır, hangi alt-agent’ın görevi üstleneceğini ve ilgili bilgileri iletir. Alt-agent görevi yerine getirir ve ana agent’a kapsamlı bir yanıt döner. Bu delege modeli birçok avantaj sağlar: konteksti izole eder (alt-agent sadece görevle ilgili bilgiye erişir), özelleşmeye olanak tanır (farklı alt-agent’lar farklı araç ve istemlere sahip olabilir) ve genellikle daha temiz, verimli yürütme sağlar.

Alt-agent middleware’i alt-agent oluşturmanın iki ana kullanımını destekler. Birincisi, kontekst izolasyonu, burada genel amaçlı alt-agent ana agent’la aynı araçlara sahip olur fakat dar bir görevle sınırlandırılır. Alt-agent, görevi tamamlar ve ana agent’ın konuşma geçmişini gereksiz yere kalabalıklaştırmadan temiz, kapsamlı bir yanıt döner. Bu yaklaşım, gereksiz kontekst birikimini önleyerek token ve zaman tasarrufu sağlar. İkinci kullanım ise alan uzmanlığıdır; burada alt-agent, belirli bir alan veya görev türüne özel istem ve araçlarla oluşturulur. Örneğin, bir araştırma agent’ı akademik veri tabanlarına erişimi olan literatür tarama alt-agent’ına sahipken, bir diğeri istatistiksel araçlar ile veri analizinde uzmanlaşabilir.

Middleware, alt-agent tanımlamanın iki yolunu destekler. Araç çağıran alt-agent’lar, özel bir istem ve belirli araç listesiyle sıfırdan oluşturulur. Bu alt-agent’lar ana agent’tan tamamen farklı araçlara sahip olabilir, böylece gerçek uzmanlık mümkün olur. Geliştiriciler ayrıca her alt-agent için farklı model de belirleyebilir, böylece farklı görevlerde farklı modeller kullanılabilir. Özel alt-agent’lar ise geliştiricilerin mevcut LangGraph grafiklerini doğrudan alt-agent olarak aktarmalarına izin verir; bu, daha önce karmaşık agent iş akışları geliştirmiş olanlar için oldukça değerlidir.

Önemli olarak, alt-agent’lar da middleware alır; böylece planlama, dosya sistemi erişimi ve diğer geliştirmelerden yararlanabilirler. Yani alt-agent’lar sadece basit araç çağıran agent’larla sınırlı değildir; ana agent kadar sofistike olabilir, kendi planlama, dosya sistemi erişimi ve hatta kendi alt-agent’larına sahip olabilirler.

Kontekst Yönetimi ve Özetleme Middleware’i

Agent’lar daha uzun konuşmalar yaptıkça ve daha karmaşık görevler üstlendikçe, kontekst penceresi kritik bir sınırlama haline gelir. Özetleme middleware’i bu zorluğu, kontekst çok büyüdüğünde otomatik olarak yöneterek çözer. Bu middleware, konuşma geçmişini izler ve token sayısı kontekst pencere sınırına yaklaştığında, otomatik olarak eski mesajları özetlerken yenilerini korur.

Özetleme middleware’i, uzun süreli konuşmalarda konteksti koruması gereken üretim agent’ları için vazgeçilmezdir. Aksi halde, agent’lar sonunda kontekst sınırına ulaşır ve önemli geçmiş bilgilere erişimi kaybederler. Özetleme ile agent’lar geçmiş etkileşimlerden haberdar kalabilir ve token sınırında kalabilirler. Middleware, son konteksti (genellikle en alakalı olan) koruma ihtiyacı ile eski konteksti (kritik bilgi kaybetmeden sıkıştırılabilen) özetleme ihtiyacını akıllıca dengeler.

Bu kontekst yönetimi yaklaşımı, agent tasarımında daha genel bir ilkeyi yansıtır: kontekst kıymetli bir kaynaktır ve dikkatle yönetilmelidir. Kontekst için kullanılan her token, akıl yürütme veya araç çıktısı için kullanılamaz. Gerektiğinde konteksti otomatik özetleyerek özetleme middleware’i, agent’ların uzun süreli senaryolarda bile verimli çalışmasını sağlar.

İnsan Döngüde: Görev-Kritik Uygulamalar için Middleware

Agent’ların hassas araçları çağırması gereken görev-kritik uygulamalarda (ör. e-posta gönderme, sorun yükseltme veya finansal işlemler), insan döngüde middleware’i temel güvenlik önlemleri sunar. Bu middleware, geliştiricilerin hangi araçların yürütülmeden önce durdurulacağını belirlemesine olanak tanır; böylece insanlar, araç çağrılarını yürütülmeden önce gözden geçirip onaylayabilir (veya değiştirebilir).

İnsan döngüde middleware’i, hangi araçların durdurulacağını ve insanlar tarafından hangi işlemlerin yapılabileceğini belirten bir araç yapılandırması alır. Örneğin, e-posta gönderen hassas bir araç öncesinde, geliştiriciler middleware’i insanlara işlemi onaylama, parametreleri düzenleme veya agent’a farklı bir yol izlemesi için geri bildirim verme imkânı tanıyacak şekilde yapılandırabilir. Böylece, agent akıl yürütme ve planlamayı üstlenirken, insanlar kritik aksiyonlar üzerinde kontrolü elinde tutar.

Bu middleware, middleware mimarisinin çekirdek agent mantığını değiştirmeden gelişmiş yönetim ve güvenlik özellikleri eklemeye nasıl imkân tanıdığını gösterir. Farklı uygulamaların insan denetimi için farklı gereksinimleri vardır ve middleware yaklaşımı, her uygulamanın kendi ihtiyacına uygun insan katılım seviyesini yapılandırmasına olanak tanır.

Özel Middleware ile Genişletilebilir Agent’lar Oluşturmak

LangChain 1.0 birkaç hazır middleware bileşeni sunsa da, middleware mimarisinin asıl gücü genişletilebilirliğinde yatar. Geliştiriciler, agent middleware temel sınıfını genişleterek özel middleware oluşturabilir; böylece kendi kullanım senaryolarına özel yeni durum anahtarları, araçlar ve sistem istemi değişiklikleri ekleyebilirler.

Özel middleware geliştirme, yerleşik middleware’dekiyle aynı deseni izler: yeni anahtarlarla durum şemasını genişletir, bu durumda çalışan araçlar ekler ve sistem istemini bu yeni araçların nasıl kullanılacağını açıklayan talimatlarla değiştirir. Bu tutarlı desen sayesinde, mevcut middleware’lerle sorunsuz entegre olan yeni middleware bileşenleri geliştirmek kolaylaşır.

Örneğin, müşteri hizmetleri için bir agent geliştiren bir geliştirici, müşteri veritabanı aracı ekleyen, talep yönetimi aracı ile destek talepleri oluşturan/güncelleyen ve bilgi tabanı aracı ile ilgili dokümantasyonu getiren özel middleware oluşturabilir. Bu özel middleware, agent’ın yeteneklerini müşteri hizmetlerine özgü şekilde genişletir; aynı zamanda yerleşik planlama, dosya sistemi ve alt-agent yeteneklerinden de faydalanır.

Özel middleware oluşturabilmek, geliştiricilerin yerleşik yeteneklerle sınırlı kalmamasını sağlar. Agent’ın özel bir araca veya durum yönetimi özelliğine ihtiyacı varsa, geliştiriciler bunu middleware olarak uygulayıp agent mimarisinin geri kalanına sorunsuzca entegre edebilir.

FlowHunt ve Kolaylaştırılmış Agent Geliştirme

LangChain 1.0, gelişmiş agent’lar oluşturmak için mimari temeli sunarken, FlowHunt gibi platformlar agent geliştirmeyi bir adım öteye taşıyarak kod yazmadan AI agent’lar oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için arayüz sağlar. FlowHunt’ın AI Agent bileşeni, middleware tabanlı mimari prensiplerini kullanarak geliştiricilerin güçlü agent’lar oluşturmasına olanak tanır.

FlowHunt’ın agent geliştirme yaklaşımı, middleware felsefesiyle tamamen uyumludur: bileşenleştirme, genişletilebilirlik ve kullanım kolaylığı. Geliştiricilerin middleware uygulamasının ayrıntılarını anlaması gerekmeden, görsel bir arayüzde agent yetenekleri bileşenleri bağlayarak oluşturulabilir. Platform, altyapıdaki middleware orkestrasyonunu yönetir; geliştiriciler ise sadece agent’ın ne yapacağına odaklanır.

FlowHunt agent’ları, planlama yetenekleri, dosya sistemi erişimi, alt-agent başlatma ve özel araçlarla yapılandırılabilir—tüm bunlar sezgisel bir arayüzle. Bu, agent geliştirmeyi demokratikleştirir; LangChain veya agent mimarisi konusunda derin bilgiye sahip olmayan geliştiriciler için de erişilebilir kılar. Ayrıca FlowHunt, ayrıntılı agent günlükleri, agent geçmiş takibi ve harcama takibi gibi özellikler sunar ve geliştiricilerin agent’larının davranışını anlamasını ve performansını optimize etmesini sağlar.

Pratik Uygulama: Bir Derin Agent Oluşturmak

Middleware mimarisi arkasındaki teoriyi anlamak değerlidir ama gerçek güç pratik uygulamada ortaya çıkar. LangChain 1.0 ile derin agent oluşturmak, tüm yukarıda bahsedilen yeteneklerle agent inşa etmek için hazır bir arayüz sunan create_deep_agent fonksiyonu kullanılarak yapılır.

create_deep_agent fonksiyonu birkaç temel parametre alır. Geliştiriciler, agent’ın erişmesi gereken araçları, agent’ın davranış ve hedeflerini tanımlayan özel talimatları ve ana agent’ın iş delege edebileceği alt-agent’ları aktarır. Fonksiyon, ardından agent builder kullanarak uygun middleware’leri sırayla uygulayarak agent’ı oluşturur.

Agent builder’da sihir başlar. Önce bir model seçilir (varsayılan olarak Claude Sonnet 3.5, ama istenirse değiştirilebilir), ardından middleware belirli bir sırayla uygulanır. Planlama middleware’i önce uygulanır, yapılacaklar listesiyle durumu genişletir ve yapılacaklar yazma aracı ekler. Dosya sistemi middleware’i ardından uygulanır, dosya sistemi araçları ve durumu ekler. Alt-agent middleware’i üçüncü sırada uygulanır ve iş delege etmeyi mümkün kılar. Son olarak özetleme middleware’i kontekst yönetimi için uygulanır.

Bu sırayla middleware uygulama çok önemlidir: her middleware katmanı bir öncekine eklenir ve birleşik bir etki oluşturur. Sistem istemi her middleware’den gelen talimatlarla sırayla genişletilir; böylece model, tüm yeteneklerin nasıl kullanılacağına dair kapsamlı rehberlik alır. Durum şeması her middleware ile büyür, agent’ın birden fazla türde durumu tutmasına olanak tanır. Araç seti de her middleware ile genişler ve modele hedeflerine ulaşmak için daha fazla seçenek sunar.

Geliştiriciler, hangi middleware’lerin uygulanacağını seçerek bu süreci kişiselleştirebilir. Bir agent’ın dosya sistemi erişimine ihtiyacı yoksa dosya sistemi middleware’i dahil edilmeyebilir. Alt-agent gerekmezse alt-agent middleware’i atlanabilir. Bu esneklik, agent’ların yalnızca ihtiyaç duyduğu yeteneklerle yapılandırılmasını ve gereksiz yükten kaçınılmasını sağlar.

İleri Düzey Desenler: Çoklu Agent Orkestrasyonu

Agent uygulamaları daha karmaşık hale geldikçe, birden çok agent’ın birlikte çalışarak karmaşık hedefleri gerçekleştirmesi gerekebilir. Middleware mimarisi, alt-agent sistemiyle çoklu agent orkestrasyonu için zarif çözümler sunar.

Güçlü desenlerden biri hiyerarşik delegedir; ana agent karmaşık bir görevi alt-görevlere böler ve her alt-görevi uzman bir alt-agent’a devreder. Örneğin, bir araştırma agent’ı literatür taramasını bir alt-agent’a, veri analizini başka bir alt-agent’a, sentezi ise üçüncüye devredebilir. Her alt-agent, kendi görevine optimize edilmiş özel istem ve araçlarla donatılır. Ana agent genel iş akışını koordine eder; alt-agent’ların doğru sırayla çalışmasını ve çıktılarının entegre edilmesini sağlar.

Diğer bir desen paralel yürütmedir; burada birden fazla alt-agent, bir problemin farklı yönlerinde aynı anda çalışır. Mevcut uygulama alt-agent’ları sıralı işlerse de, mimari, birden fazla alt-agent’ın başlatıldığı ve sonuçlarının toplandığı paralel yürütme desenlerini destekler. Bu, bağımsız alt-görevlere ayrılabilen işler için özellikle değerlidir.

Üçüncü desen ise yinelemeli iyileştirmedir; ana agent, ilk çözümleri üretmesi için alt-agent’lar başlatır, ardından bunların çıktısını kullanarak yaklaşımı iyileştirir ve daha derin analiz için ek alt-agent’lar başlatır. Bu desen, birden çok analiz ve iyileştirme turunun daha iyi çözümlere yol açtığı karmaşık problem çözme senaryoları için faydalıdır.

Bu desenler, middleware mimarisinin geliştiricilerin sıfırdan karmaşık orkestrasyon mantığı yazmasına gerek kalmadan, gelişmiş çoklu agent sistemlerini mümkün kıldığını gösterir. Alt-agent middleware’i delege ve iletişim mekaniklerini yönetir; geliştiriciler ise sadece iş akışını ve her agent’ın yeteneklerini tanımlar.

Token Verimliliği ve Maliyet Optimizasyonu

Derin agent mimarisinin en pratik faydalarından biri, token verimliliği ve maliyet optimizasyonuna etkisidir. Planlama, dosya sistemi erişimi ve alt-agent delege etmeyi birleştirerek, derin agent’lar karmaşık görevleri çok daha az token kullanarak tamamlayabilir.

Planlama, iş akışlarını yürütmeden önce planlamaya imkân tanıyarak token kullanımını azaltır; böylece gereksiz deneme-yanılma ve geri dönüşler önlenir. Agent’lar, farklı yaklaşımları deneyip başarısızlıktan öğrenmek yerine çözüm yolunu en baştan verimli şekilde planlayabilir. Dosya sistemi erişimi, konteksti kalıcı depolamaya dışa aktararak token kullanımını azaltır; her şeyi konuşma geçmişinde tutmak yerine, hemen ihtiyaç olmayan bilgiler dosyaya yazılıp sonra geri çağrılabilir, böylece aktif kontekst penceresi sade tutulur. Alt-agent delege etme, konteksti izole ederek token kullanımını azaltır—alt-agent’lar sadece kendi görevleriyle ilgili bilgiye erişir ve gereksiz kontekst birikimi engellenmiş olur.

Özetleme middleware’i de konuşma geçmişi büyüdüğünde otomatik olarak özetleyerek token kullanımını daha da optimize eder. Böylece, geçmiş bilgiye erişim kaybedilmeden veya kontekst sınırı aşılmadan, eski mesajlar özetlenir ve mevcut akıl yürütme için tokenlar serbest bırakılır.

Kurumlar ölçekli şekilde agent çalıştırdığında, bu token verimliliği iyileştirmeleri doğrudan maliyet tasarrufuna dönüşür. Aynı görevi %30 daha az token ile yapan bir agent, API maliyetinde %30 tasarruf sağlar. Binlerce agent yürütmesinde bu tasarruflar çok büyüyebilir.

Genişletilebilirlik ve Geleceğe Hazırlık

Middleware mimarisi, gelecekteki geliştirmeler ve uzantılar için açık bir yol sunar. Yeni yetenekler ortaya çıktıkça veya yeni kullanım senaryoları keşfedildikçe, geliştiriciler bunları middleware olarak uygulayıp mevcut agent’ları bozmadan ekleyebilir. Bu, agent uygulamalarını teknolojik değişime karşı geleceğe hazır hale getirir ve yeni özelliklerde hızlı yinelemeye olanak tanır.

Örneğin, gerçek zamanlı web araması gibi yeni bir yetenek ortaya çıkarsa, geliştiriciler bunu bir arama aracı ve uygun sistem istemi talimatları ekleyen bir middleware olarak uygulayabilir. Mevcut agent’lar, bu yeni yetenekten sadece arama middleware’ini yapılandırmalarına ekleyerek hemen faydalanabilir. Benzer şekilde, yeni modeller farklı yetenekler veya maliyet profilleriyle kullanılabilir olduğunda, agent’lar middleware mimarisinde hiçbir değişiklik olmadan yeni modellerle güncellenebilir.

Bu genişletilebilirlik, topluluğun da yeni middleware bileşenleri katkıda bulunmasını mümkün kılar. Geliştiriciler faydalı desenler ve yetenekler keşfettikçe, kendi middleware uygulamalarını başkalarıyla paylaşabilir ve yeniden kullanılabilir agent geliştirmeleri ekosistemi oluşur. Bu işbirlikçi yaklaşım inovasyonu hızlandırır ve agent geliştirme topluluğunun birlikte daha güçlü ve yetenekli agent’lar oluşturmasını sağlar.

Sonuç

Derin agent’ların LangChain 1.0’ın middleware mimarisi üzerinde yeniden yazılması, geliştiricilerin AI agent’lar oluşturma şeklinde temel bir ilerlemeyi temsil ediyor. Agent geliştirmeye yönelik genişletilebilir, bileşen halinde bir soyutlama sunan LangChain 1.0, agent geliştirmeyi monolitik, ya hep ya hiç yaklaşımından modüler, esnek bir sisteme dönüştürüyor; böylece yetenekler karıştırılıp eşleştirilebiliyor ve belirli kullanım senaryolarına özel agent’lar oluşturulabiliyor. Planlama middleware’i yapılandırılmış görev ayrıştırmayı sağlarken, dosya sistemi middleware’i kontekst yönetimi ve kalıcılık sunar; alt-agent middleware’i delege ve uzmanlaşma sağlarken, özetleme middleware’i kontekst pencere sınırlarını yönetir. Özel middleware, geliştiricilerin agent’ları alan özel yeteneklerle genişletmesini sağlarken, FlowHunt gibi platform