AWS’nin açık kaynaklı çerçevesi Strands’i kullanarak üretime hazır çoklu-ajanlı yapay zeka sistemleri oluşturmayı öğrenin. Uzmanlaşmış ajanların iş birliğiyle iş zekası raporları üretmesini ve karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmesini nasıl sağlayacağınızı keşfedin.
Yapay zekâ dünyasında, karmaşık iş problemlerini çözmek için iş birliği içinde çalışabilen gelişmiş çoklu-ajanlı sistemlerin ortaya çıkmasıyla birlikte temel bir değişim yaşanıyor. Artık tüm görevleri tek bir büyük yapay zekâ modelinin üstlenmesine güvenmek yerine, organizasyonlar belirli uzmanlıklara sahip ajanların birlikte çalışmasının gücünü keşfetmeye başladı. Bu yaklaşım, yapay zekâ otomasyonuna bakışımızda bir paradigma değişimini temsil ediyor: Basit soru-cevap sistemlerinden, araştırma, analiz, sentez ve öneri sunabilen, koordineli, akıllı ajan takımlarına geçiş sağlanıyor. Bu kapsamlı rehberde, AWS’nin açık kaynaklı çerçevesi Strands ile üretime hazır çoklu-ajanlı sistemlerin nasıl inşa edileceğini inceleyeceğiz. İş zekası raporlamasını otomatikleştirmek, operasyonel iş akışlarını kolaylaştırmak ya da akıllı araştırma sistemleri oluşturmak istiyorsanız, birden fazla uzman ajanı orkestre etmeyi öğrenmek günümüz geliştirme ekipleri için vazgeçilmez bir bilgi haline geliyor.
Çoklu-ajanlı yapay zekâ sistemleri, geleneksel tek model yaklaşımlarından temel bir ayrışmayı temsil eder. Tek bir modelden karmaşık bir görevin her yönünü üstlenmesini beklemek yerine, çoklu-ajanlı sistemler problemleri uzman alanlara böler; her ajan kendi alanında uzmanlaşır. Bu mimari yaklaşım, organizasyonlarda insan takımlarının çalışma biçimini yansıtır—pazarlama, araştırma, finans ve operasyon ekiplerinin her biri, büyük bir iş probleminin farklı yönlerini çözmek için özel bilgi ve araçlar sunar. Yapay zekâ bağlamında bu, bir ajanın haber kaynaklarından gerçek zamanlı veri toplama ve işleme, diğerinin duygu analizi ve sosyal medya trendlerine odaklanma, üçüncüsünün rekabet araştırması ve pazar analizi, bir diğerinin ise tüm bu bilgileri stratejik önerilere dönüştürme konusunda uzmanlaşması anlamına gelir. Bu yaklaşımın gücü, karmaşıklığı uzmanlaşmayla yönetme, çeşitli bakış açılarıyla doğruluğu artırma, farklı görevlerin paralel işlenmesini sağlama ve daha sürdürülebilir, ölçeklenebilir sistemler oluşturma yeteneğinde yatar. Doğru uygulandığında, çoklu-ajanlı sistemler, bir insan ekibinin saatler veya günler sürecek işi dakikalar içinde tamamlayabilir ve iş zekasının değerini artıran nüans ve bağlamı koruyabilir.
Strands gibi modern ajan çerçevelerine giden yol, son birkaç yılda büyük dil modeli yeteneklerindeki dramatik gelişmeleri yansıtır. 2023 civarında ReAct (Muhakeme ve Eylem) makalesinin yayınlandığı ilk ajan dönemlerinde, geliştiriciler dil modellerinin araçları güvenilir şekilde kullanması ve sorunları çözebilmesi için çok karmaşık orkestrasyon mantıkları oluşturmak zorundaydı. Modellerin kendileri ajan olarak hareket etmek üzere eğitilmemişti—esas olarak doğal dil sohbeti için tasarlanmışlardı. Bu nedenle geliştiriciler, araç çağrılarını model çıktılarından ayıklamak için uzun prompt talimatları yazmak, özel ayrıştırıcılar geliştirmek ve temel ajan işlevselliğini çalıştırmak için sofistike orkestrasyon mantıkları inşa etmek zorundaydı. Modelin sözdizimsel olarak doğru JSON üretmesini ya da belirli bir formatı takip etmesini sağlamak bile başlı başına bir zorluktu. Takımlar, ajanlarını üretime hazır hale getirmek için aylarca ayar ve düzeltme yapardı; alttaki modeldeki herhangi bir değişiklik ise çoğu zaman tüm sistemi yeniden düzenlemeyi gerektirirdi. Ancak manzara dramatik şekilde değişti. Claude, GPT-4 ve diğerleri gibi modern büyük dil modelleri, doğal olarak araç kullanma ve muhakeme yeteneklerini eğitimlerine dahil etti. Fonksiyon çağrısı yapmayı, hangi aracı hangi durumda kullanacağını anlamayı ve karmaşık çok adımlı görevleri minimum rehberlikle çözmeyi öğrenmişlerdi. Bu evrim, 2023’te gerekli olan karmaşık orkestrasyon çerçevelerinin artık gereksiz yük haline gelmesini sağladı. Strands, bu farkındalıkla inşa edildi—modern modeller kendileri planlama ve muhakeme yapabiliyorken neden karmaşık iş akışları kurulsun? Karmaşık orkestrasyondan model odaklı sadeliğe geçiş, Strands’i güçlü kılan ve ajan geliştirmede geleceği temsil eden temel noktadır.
Strands Agents, AWS tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir SDK’dır ve yapay zeka ajanları oluşturmak için temelden farklı bir yaklaşım sunar. Geliştiricilerin karmaşık iş akışları, durum makineleri ya da orkestrasyon mantığı tanımlamasını gerektirmek yerine, Strands modern dil modellerinin planlama, muhakeme ve araç seçimini bağımsızca üstlenmesini benimser. Çerçeve, basit ama güçlü bir prensiple inşa edilmiştir: bir ajan üç temel bileşenin birleşimidir—bir model, araçlar ve bir komut. Hepsi bu. Hangi modeli kullanmak istediğinizi belirtirsiniz (Claude, GPT-4, Llama veya başka herhangi bir yetkin model olabilir), ajanın erişeceği araçları tanımlarsınız (yerleşik araçlar, özel Python fonksiyonları veya MCP sunucuları olabilir) ve ajana ne yapmasını istediğinizi açıkça tarif eden bir prompt yazarsınız. Model, geri kalanını kendi muhakeme yetenekleriyle çözer. Strands’i devrimsel yapan ise, tamamen model ve sağlayıcıdan bağımsız olmasıdır. Sadece AWS Bedrock ile sınırlı değilsiniz—ki bu da harika bir seçenek. OpenAI modellerini, Anthropic’in Claude’unu kendi API’siyle, Meta’nın Llama modellerini, yerel geliştirme için Ollama’yı ya da LiteLLM üzerinden başka herhangi bir LLM sağlayıcısını kullanabilirsiniz. Bu esneklik sayesinde hızlı prototipleme için yerel bir modelle başlayıp, üretim için daha güçlü bir modele geçebilir ya da sağlayıcıyı tamamen değiştirebilirsiniz—ajan kodunu yeniden yazmak zorunda kalmadan. Çerçeve ayrıca CrewAI ve LangGraph gibi diğer popüler ajan çerçeveleriyle sorunsuz entegre olur ve Model Context Protocol (MCP) sunucularına özgü yerleşik destek sunar; böylece önceden oluşturulmuş araçlar ve entegrasyonlar ekosisteminden faydalanabilirsiniz. Ayrıca Strands; sohbet hafızası ve oturum yönetimi gibi yerleşik özellikler sunar, bu da onu hem basit tek seferlik görevler hem de karmaşık çok adımlı etkileşimler için uygun kılar.
Strands ile başlamak olağanüstü derecede kolaydır ve bu en büyük güçlerinden biridir. Kurulum süreci, herhangi bir Python geliştiricisinin dakikalar içinde tamamlayabileceği birkaç temel adımdan oluşur. Öncelikle, yeni bir proje klasörü oluşturup Python ortamınızı kurarsınız. Bağımlılıkları belirteceğiniz bir requirements.txt dosyası oluşturun—en azından strands ve strands-agents paketleri gerekir ancak kullanmak istediğiniz araçlara göre başka paketler de ekleyebilirsiniz. Ardından, ortam değişkenlerinizi saklayacağınız bir .env dosyası oluşturun; burada en önemlisi, kullanacağınız LLM sağlayıcısına ait kimlik bilgilerinizdir. AWS Bedrock kullanıyorsanız, AWS hesabınızda IAM izinleri ayarlamanız gerekir. IAM konsoluna gidin, kullanıcıyı seçin, Bedrock politikasını ekleyin ve programatik erişim için erişim anahtarları oluşturun. Bu anahtarları .env dosyanızda AWS_ACCESS_KEY_ID ve AWS_SECRET_ACCESS_KEY olarak güvenli şekilde saklayın. OpenAI gibi başka bir sağlayıcı kullanıyorsanız, onun API anahtarını saklarsınız. Ardından ana Python dosyanızı—örneğin strands_demo.py—oluşturun. Bu dosyada, gerekli Strands bileşenlerini içe aktarır, seçtiğiniz model ve araçlarla bir ajan başlatır ve ona bir görev verirsiniz. Strands’in güzelliği, proje kurulumundan ilk ajanın çalıştırılmasına kadar tüm bu sürecin beş dakikadan kısa sürede tamamlanabilmesidir. Çerçeve; ajan döngüsünü, model çıktılarını ayrıştırmayı, araç çağrılarını ve bağlamı yönetmeyi otomatik olarak üstlenir. Sadece ne istediğinizi tanımlarsınız ve modelin muhakemesine bırakırsınız.
Strands’in pratikte nasıl çalıştığını anlamak için, en basit örneği inceleyelim—hesap makinesi aracıyla bir ajan oluşturmak. Bu örnek, daha karmaşık sistemlerde kullanacağınız temel kavramları gösterir. Öncelikle Strands kütüphanesinden Agent sınıfını ve Strands araçları kütüphanesinden hesap makinesi aracını içe aktarırsınız. Ardından bir Agent nesnesi oluşturur, hesap makinesi aracını eklersiniz. Ajanın 1764’ün karekökünü hesaplamasını isteyen basit bir prompt yazarsınız. Sonucu bir değişkene atar ve ekrana yazdırırsınız. Yalnızca dört satır kod. Bu betiği çalıştırdığınızda ajan, promptunuzu alır, karekök bulmak için hesap makinesi aracını kullanması gerektiğini anlar, uygun girdiyi ileterek aracı çağırır, sonucu (42) alır ve size iletir. Arka planda oldukça sofistike bir süreç işler—model doğal dildeki talebinizi ayrıştırır, uygun aracı belirler, aracı doğru biçimde çağırır, çalıştırır ve sonucu tekrar doğal dilde sentezler. Ancak bir geliştirici olarak sizin bakışınızdan bu sadece dört satırlık bir koddan ibarettir. Bu sadelik, Strands’in tasarım felsefesinin temel içgörüsüdür. Çerçeve tüm orkestrasyonu, ayrıştırmayı ve yönetimi üstlenir; size ise ajanlarınıza ne yapacaklarını tanımlamak kalır.
Strands, hesap makinesi gibi yerleşik araçlarla gelir; ancak gerçek güç, kendi özel araçlarınızı ihtiyaçlarınıza göre oluşturduğunuzda ortaya çıkar. Strands’te özel bir araç oluşturmak son derece basittir. İstediğiniz işlemi yapan bir Python fonksiyonu yazarsınız, @tool dekoratörüyle süslersiniz ve fonksiyonun ne işe yaradığını açıklayan bir docstring eklersiniz. Bu docstring çok önemlidir—ajan, aracı ne zaman ve nasıl kullanacağını anlamak için onu okur. Örneğin, iki sayıyı toplamak için bir araç oluşturmak isterseniz, “İki sayıyı toplar” açıklamasıyla add_numbers adında bir fonksiyon yazıp toplama mantığını uygularsınız. Ajan bu açıklamayı okur, aracın sayıları topladığını anlar ve toplama gerektiğinde bu aracı kullanır. API’den veri çekme, veritabanı sorgulama, dosya işleme, dış servis çağırma ya da karmaşık hesaplamalar dahil; Python koduyla yazabileceğiniz hemen her şey için araç oluşturabilirsiniz. @tool dekoratörü, tüm kaydı ve ajan çerçevesiyle entegrasyonu otomatik olarak halleder. Ayrıca araç olarak MCP (Model Context Protocol) sunucularını kullanabilirsiniz; bu da önceden oluşturulmuş entegrasyonlardan oluşan tüm bir ekosistemi açar. Strands, hafıza yönetiminden dosya işlemlerine ve AWS servis etkileşimlerine kadar birçok yerleşik araç deposuna sahiptir. Özel araçlar ve önceden oluşturulmuş entegrasyonların bu birleşimi, güçlü ajan yeteneklerini hızlıca bir araya getirmenizi sağlar.
Strands’in gerçek gücü, tek bir ajanla yetinmeyip birlikte çalışan uzman ajan takımları oluşturduğunuzda ortaya çıkar. Burada, karmaşık iş problemlerini çözebilen sofistike sistemler kurabilirsiniz. Yaklaşım çok basittir: Her biri kendine özgü rol, araç ve uzmanlık alanına sahip birden fazla ajan oluşturursunuz. Bir ajan haber kaynaklarından veri toplamakta, bir diğeri sosyal medyada duygu analizi yapmakta, üçüncüsü rekabet araştırması yapmakta, dördüncüsü ise tüm bu bilgileri stratejik önerilere dönüştürmekte uzmanlaşabilir. Her ajanın kendi rolüne uygun araçlara erişimi vardır. Haber toplama ajanı, haber sitelerini taramak ve ayrıştırmak için araçlara sahip olur. Duygu analizi ajanı, metin işleme ve duygusal ton değerlendirme araçlarını kullanır. Araştırma ajanı, veritabanı sorgulama ve bilgi derleme araçlarına sahip olur. Sentez ajanı ise bilgileri rapor formatında düzenleme araçları kullanır. Bu ajanları birbirlerine görev aktararak orkestre edersiniz; her biri kendi uzmanlığıyla genel hedefe katkı sağlar. Bu yaklaşım, insan takımlarının çalışma biçimini birebir yansıtır—herkese her şeyi yaptırmak yerine, uzmanlar kendi alanlarındaki işleri üstlenir ve çalışmaları bir araya getirilir. Strands ile bu modeli kodda uygulayabilir, tek ajanlı monolitik yaklaşımlardan daha yetenekli, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir akıllı sistemler geliştirebilirsiniz.
Çoklu-ajanlı sistemlerin gücünü pratikte göstermek için, kapsamlı raporlar üreten otomatik bir iş zekası sistemi örneğini inceleyelim. Bu sistem, uzman ajanların birlikte çalışarak nasıl sofistike analizler üretebileceğini gösterir. Sistem; TechCrunch gibi kaynaklardan canlı haberleri toplayan ve özetleyen bir içerik ajanı, gerçekçi sosyal medya konuşma analizleri yapan bir sosyal medya analisti ajanı, arka plan bilgisi toplayan ve önemli olayların zaman çizelgesini oluşturan bir araştırma uzmanı ajanı, piyasa dinamiklerini ve rekabet ortamını analiz eden bir strateji uzmanı ajanı, farklı kaynakların duygusal tonunu puanlayan bir duygu analisti ajanı, uygulanabilir stratejik öneriler sunan bir öneri ajanı ve tüm içgörüleri sunuma hazır bir rapora dönüştüren bir yönetici sentezleyici ajan içerir. Her ajan, belirli bir role, uygun araçlara ve odaklanacağı konuya dair net talimatlara sahiptir. Sisteme “OpenAI ile şu anda neler oluyor?” gibi bir soru sorduğunuzda, sistem harekete geçer. İçerik ajanı TechCrunch’tan OpenAI ile ilgili en güncel makaleleri toplar. Araştırma ajanı şirket ve önemli gelişmeler hakkında arka plan bilgisi derler. Duygu ajanı haberlerin tonunu analiz eder. Strateji ajanı piyasa etkilerini belirler. Sentezleyici ajan ise tüm bu verileri bütüncül bir rapora dönüştürür. Tüm süreç dakikalar içinde tamamlanır; oysa bir insan ekibi bu analizi saatlerce hazırlamak zorunda kalırdı. Bu, iyi orkestre edilmiş çoklu-ajanlı sistemlerin gücüdür.
FlowHunt ile araştırmadan içerik üretimine, yayından analitiğe kadar tüm yapay zekâ içerik ve SEO iş akışlarınızı tek bir platformda otomatikleştirin.
Çoklu-ajanlı sistemler kurmanın en pratik yönlerinden biri, ajanlarınızı gerçek dünya veri kaynaklarına bağlayan özel araçlar yaratmaktır. İçerik ajanının kullanacağı, TechCrunch’tan yapay zekâ haber başlıklarını çeken bir araç geliştirmeyi ele alalım. Araç, yaptığı işi açıkça tanımlayan bir docstring ile başlar: “TechCrunch’tan yapay zekâ haber başlıklarını getir.” Bu açıklama kritiktir; çünkü ajan, aracı ne zaman ve nasıl kullanacağını anlamak için bunu okur. Araç, argümanlarını tanımlar—örneğin bir arama sorgusu veya konu girişi alabilir. Döndürdüğü çıktıyı da açıklar—bu örnekte dikey çizgiyle ayrılmış haber başlıkları dizisi olabilir. Gerçek uygulama, çekilecek URL’yi tanımlamayı, engellenmemek için uygun HTTP başlıklarını ayarlamayı, siteye istek göndermeyi, başarılı yanıt kodlarını kontrol etmeyi, HTML’i ayrıştırarak başlıkları çıkarmayı ve belirtilen formatta döndürmeyi içerir. Burada hata yönetimi önemlidir—harici veri alırken ağ hatalarını, ayrıştırma sorunlarını veya diğer problemleri zarifçe ele almak istersiniz. Araç, hata ayıklamayı ve ajanın kullanımı sırasında neler olduğunu anlamanızı kolaylaştıracak loglama ifadeleri de içerebilir. Bu aracı oluşturup @tool ile süslediğinizde, ajan ihtiyacı olduğunda haber bilgisini kolayca toplayabilir. Ajanın site taramayı veya HTML ayrıştırmayı bilmesine gerek yoktur—yalnızca bu aracın ne yaptığı ve ne zaman kullanılması gerektiğini bilir. Bu sorumluluk ayrımı sistemi daha sürdürülebilir kılar ve veri kaynaklarını değiştirseniz bile ajan mantığını değiştirmeden ilerlemenizi sağlar.
Strands’in en büyük avantajlarından biri, model seçimi ve sağlayıcı yapılandırmasındaki esnekliğidir. Hiçbir model veya sağlayıcıya bağlı değilsiniz; ihtiyacınıza ve bütçenize en uygun aracı seçebilirsiniz. Varsayılan olarak, Strands AWS kimlik bilgilerini arar ve Claude, Llama ve diğerleri dahil birçok modele erişim sunan Amazon Bedrock’u kullanır. Ancak OpenAI modellerini tercih ediyorsanız, süreç çok basittir. Strands’ten OpenAI model sınıfını içe aktarır, istediğiniz model ID’siyle (ör. “gpt-3.5-turbo” veya “gpt-4”) başlatır ve ajanınıza aktarırsınız. Ajan kodunuz değişmez—sadece model yapılandırması farklı olur. Bu esneklik, diğer sağlayıcılar için de geçerlidir. Anthropic’in Claude modellerini doğrudan API üzerinden, Meta’nın Llama modellerini Llama API ile, geliştirme ve test için Ollama ile yerel modelleri veya LiteLLM üzerinden başka birçok sağlayıcıyı kullanabilirsiniz. Hızlı geliştirme için ucuz ve hızlı bir yerel modelle başlayıp, üretim için daha güçlü bir modele geçebilirsiniz—ajan kodunu değiştirmeden. Farklı modeller deneyerek kullanımınıza en uygun olanı bulabilirsiniz. Bazı modeller muhakemede daha iyi, bazıları talimatları hassas takip etmede veya belirli alanlarda daha iyidir. Kodunuzu yeniden yazmadan model değiştirebilmek, Strands’in daha katı çerçevelere göre sunduğu önemli bir avantajdır.
Çoklu-ajanlı sistemleriniz gelişip karmaşıklaştıkça, ajanlar arası iletişim ve görev aktarımı gibi ileri düzey desenleri uygulamak istersiniz. Bu desenler, ajanların görevleri başka ajanlara devretmesini, hiyerarşik veya ağ tabanlı ajan sistemleri kurmanızı sağlar. Aktarım deseninde, bir ajan kendi uzmanlık alanı dışındaki bir görevi, o konuda daha yetkin bir başka ajana iletir. Örneğin, iş zekası sistemimizde içerik ajanı ham haber makalelerini toplar, ardından duygu analizini duygu analisti ajana aktarır. Duygu ajanı makaleleri işler, analizini döndürür ve içerik ajanı da bunu raporuna dahil eder. Bu desen, insan takımlarının çalışma şekline birebir benzer—biri uzmanlık alanı dışındaki bir problemle karşılaştığında, işi o konuda uzman bir başkasına devreder. Strands, ajanı araç olarak kullanma yeteneğiyle bu desenleri destekler; böylece bir ajan, başka bir ajanı araç olarak kullanabilir. Bu sayede üst düzey ajanların alt düzey uzman ajanları koordine ettiği güçlü hiyerarşik sistemler kurabilirsiniz. Ayrıca, birden fazla ajanın bir problemin farklı yönlerinde paralel çalıştığı ve sonuçlarının birleştirildiği sürü desenleri de kurabilirsiniz. Bu ileri düzey desenlerle, iki ajanlı basitten onlarca uzman ajanın birlikte çalıştığı karmaşık ağlara kadar her düzeyde sistem inşa edebilirsiniz.
AWS ekosistemine yatırım yapan kuruluşlar için Strands’in AWS servisleriyle entegrasyonu özellikle güçlüdür. S3 ile dosya depolama, DynamoDB ile veritabanı, Lambda ile sunucusuz çalışma gibi AWS servisleriyle etkileşim kuran araçlar oluşturabilirsiniz. Bu, ajanlarınızın bilgi toplamak ve analiz etmekle kalmayıp, AWS altyapınızda da aksiyon alabileceği anlamına gelir. Örneğin bir ajan, bir rapor oluşturup otomatik olarak S3’e kaydedebilir ya da DynamoDB’den veri çekip analizine dahil edebilir. AWS’nin ötesinde, Strands neredeyse tüm harici API’lerle özel araçlar üzerinden entegrasyonu destekler. REST API çağıran, webhook ile iletişime geçen, üçüncü parti servislerle entegre olan ya da şirketinizin kullandığı herhangi bir sisteme bağlanan araçlar yazabilirsiniz. Bu genişletilebilirlik sayesinde Strands, otomasyon altyapınızın merkezi sinir sistemi haline gelebilir ve tüm teknoloji yığınınızda faaliyetleri koordine edebilir. AWS entegrasyonu ile harici API desteğinin birleşimi, Strands’i karmaşık ve heterojen teknoloji ortamlarında çalışan kurumsal seviyede sistemler için uygun kılar.
Strands geliştirmeyi kolaylaştırsa da, ajanları üretime taşırken bazı önemli etkenleri dikkate almak gerekir. Öncelikle, ajanlarınızı nerede çalıştıracağınızı planlamalısınız. Strands, Python’un çalıştığı her yerde çalışabilir—geliştirme için yerel makinede, geleneksel sunucu dağıtımı için EC2’da, sunucusuz çalıştırmak için Lambda’da, Kubernetes tabanlı dağıtım için EKS’de ya da başka herhangi bir platformda. Her seçeneğin ölçeklenebilirlik, maliyet ve yönetim açısından farklı gereksinimleri vardır. Ajanlarınızın nasıl tetikleneceğini de düşünmelisiniz. Zamanlanmış mı çalışacaklar? API çağrısıyla mı tetiklenecekler? Olaylara mı yanıt verecekler? Strands, çeşitli tetikleme mekanizmalarıyla iyi entegre olur; ancak kullanımınıza göre tasarımı yapmalısınız. Güvenlik de çok önemlidir. Ajanlarınız kimlik bilgilerine, API anahtarlarına ve hassas verilere erişebilir. Bunları kodda değil, ortam değişkenlerinde ya da AWS Secrets Manager’da güvenli şekilde yönetmelisiniz. Doğru loglama ve izleme, ajanlarınızın ne yaptığını anlamak ve sorunları hızlıca teşhis etmek için gereklidir. Hata yönetimi üretimde kritiktir—ajanlar başarısızlıkları zarifçe ele almalı, uygun şekilde yeniden denemeli ve bir sorun olduğunda sizi uyarmalıdır. Son olarak, API çağrıları veya model kullanımı nedeniyle maliyetlerin kontrolden çıkmasını önlemek için oran sınırlamaları ve maliyet kontrolleri uygulamalısınız.
Strands güçlü ve zarif olsa da, CrewAI ve LangGraph gibi diğer popüler ajan çerçeveleriyle karşılaştırmasını anlamakta fayda var. CrewAI, takım bazlı ajan orkestrasyonuna odaklanan, roller ve hiyerarşi tanımını öne çıkaran bir çerçevedir. CrewAI, karmaşık sistemler için faydalı olabilecek daha fazla yapı ve iskele sunar; fakat bu da ek karmaşıklık getirir. LangGraph ise, LangChain üzerine inşa edilmiş, ajan orkestrasyonunda grafik tabanlı bir yaklaşım sunar; durum makineleri ve iş akışlarını açıkça tanımlamanıza imkân verir. Bu, ajan davranışları üzerinde daha fazla kontrol sağlar ancak daha fazla tasarım gerektirir. Strands ise modele muhakeme ve planlamada güvenir, daha az açık iş akışı tanımı gerektirir. Bu, Strands’i hızlı geliştirmede öne çıkarır; ancak çok kesin, deterministik davranış gerektiren sistemler için daha az uygun olabilir. İyi haber şu ki, bu çerçeveler birbirini dışlamaz. Strands, CrewAI ve LangGraph ile birlikte çalışabilir; sisteminizin her parçası için en iyi aracı kullanabilirsiniz. Hızlı geliştirme ve model odaklı muhakemenin avantajlı olduğu sistemlerde Strands mükemmeldir. Açık iş akışı kontrolü gereken sistemlerde LangGraph, belirgin hiyerarşili takım bazlı ajanlarda CrewAI daha uygun olabilir. Her çerçevenin güçlü ve zayıf yönlerini bilmek, özel kullanımınız için doğru mimari kararları vermenizi sağlar.
Etkili çoklu-ajanlı sistemler kurmak, yalnızca teknik çerçeveyi anlamaktan ibaret değildir; iyi bir sistem tasarımı gerektirir. İlk olarak, her ajanın rolünü ve uzmanlığını net belirleyin. Bu ajan neyle sorumlu? Hangi araçlara ihtiyacı var? Neyin üzerinde çalışmalı? Net rol tanımı, ajanları daha etkili ve hata ayıklamayı kolay kılar. İkinci olarak, açık ve spesifik promptlar yazın. Prompt, ajana nasıl talimat verdiğinizdir; bu yüzden net ve kapsamlı olmasına özen gösterin. Ajanın rolünü, odaklanacağı noktaları, kaçınması gerekenleri ve çıktı formatını açıkça belirtin. Üçüncüsü, ajanlara uygun araçlar verin. Çok fazla aracı olan bir ajan hangi aracı kullanacağını şaşırabilir. Çok az aracı olan ajan ise görevini yapamayabilir. Her ajanın gerçekten neye ihtiyacı olduğunu iyi düşünün. Dördüncü olarak, ajanları sisteme entegre etmeden önce bireysel olarak test edin. Her bir ajanı izole şekilde doğru çalıştığından emin olun, sonra entegre edin. Beşinci olarak, doğru hata yönetimi ve loglama uygulayın. Bir hata olduğunda neyin yanlış gittiğini anlamalısınız. Altıncı olarak, basit başlayıp yavaş yavaş karmaşıklık ekleyin. Önce çalışan iki ajanlı bir sistem kurun, ardından on ajanlıya geçin. Yedinci olarak, üretimde ajan davranışını izleyin. Ajanların ne yaptığını, ne kadar sürede tamamladığını, karşılaştığı hataları ve hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını takip edin. Bu izleme verileri optimizasyon ve hata ayıklama için çok değerlidir.
Çoklu-ajanlı yapay zekâ sistemleri alanı hızla gelişiyor ve Strands bu evrimin ön saflarında yer alıyor. Dil modelleri geliştikçe, ajanlar daha yetkin, güvenilir ve otonom hale gelecek. Endüstrilerde çoklu-ajanlı sistemlerin benimsenmesi artacak; organizasyonlar uzmanlaşmış, koordineli yapay zekâ ajanlarının faydalarını tek ajanlı monolitik yaklaşımlara tercih edecek. Ajanların iş süreçlerine entegrasyonu derinleşecek; ajanlar yalnızca bilgi analiz etmekle kalmayıp, iş sistemlerinde aktif kararlar alıp aksiyon alacak. Ajanlar arası daha sofistike iletişim desenleri göreceğiz; ajanlar sorunları çözmek için müzakere edecek, iş birliği yapacak ve rekabet edecek. Ajanların erişebileceği araçlar ve servisler, daha fazla servisin API sunması ve MCP’nin yaygınlaşmasıyla dramatik şekilde genişleyecek. Deneyimden öğrenen, davranışını çıktılara göre uyarlayan ajanlar göreceğiz. Muhakemesini açıklayabilen, böylece daha güvenilir ve hata ayıklanabilir ajanlar yaygınlaşacak. Daha iyi modeller, Strands gibi gelişmiş çerçeveler ve artan benimseme ile çoklu-ajanlı sistemler, günümüzde web uygulamalarının yaygınlığına ulaşacak. Şimdiden çoklu-ajanlı sistem geliştirmede ustalaşan organizasyonlar, bu teknolojinin ana akım hale gelmesiyle önemli bir rekabet avantajı elde edecek.
Strands, çoklu-ajanlı sistemler kurmak ve çalıştırmak için çerçeveyi sağlarken, FlowHunt bu sistemleri geliştiren iş akışı otomasyonu ve orkestrasyon
Strands, AWS tarafından geliştirilen açık kaynaklı, modelden bağımsız bir yapay zeka ajanları SDK'sıdır. Modern LLM'lerin muhakeme ve araç kullanma yeteneklerinden yararlanarak ajan geliştirmeyi kolaylaştırır. Karmaşık orkestrasyon çerçevelerinden farklı olarak Strands, ajanları yalnızca üç bileşenle tanımlar: bir model, araçlar ve bir komut. Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic ve yerel modeller dahil olmak üzere tüm LLM sağlayıcılarını destekler ve CrewAI ve LangGraph gibi diğer çerçevelerle sorunsuz entegre olur.
Strands ile başlamak için, gerekli bağımlılıkları içeren bir requirements.txt dosyası oluşturun, AWS kimlik bilgilerinizi (veya diğer LLM sağlayıcı kimlik bilgilerinizi) içeren bir .env dosyası ayarlayın ve ana Python dosyanızı oluşturun. AWS hesabınızda Bedrock için IAM izinlerini yapılandırmanız, erişim anahtarları oluşturmanız gerekecek, ardından birkaç satır kod ile bir ajanı model, araçlar ve bir komut ile başlatabilirsiniz.
Evet, Strands tamamen modelden bağımsızdır. Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Meta'nın Llama'sı (Llama API ile), yerel geliştirme için Ollama ve LiteLLM üzerinden birçok sağlayıcı ile kullanılabilir. Sağlayıcılar arasında çekirdek ajan kodunuzu değiştirmeden geçiş yapabilirsiniz; bu da farklı kullanım senaryoları ve tercihler için esneklik sağlar.
Çoklu-ajanlı sistemler, karmaşık görevleri uzman rollere bölebilmenizi sağlar; her ajan belirli bir uzmanlığa ve araca sahip olur. Bu yaklaşım paralel işlem, daha iyi hata yönetimi, farklı bakış açılarıyla doğruluğun artması ve daha sürdürülebilir kod sunar. İş zekası için; uzman ajanlar eş zamanlı olarak haber toplayabilir, duygu analizi yapabilir, rakipleri araştırabilir ve bulguları eyleme dönüştürülebilir raporlara sentezleyebilir.
FlowHunt, çoklu-ajanlı sistemleri tamamlayan iş akışı otomasyonu yetenekleri sunar; karmaşık süreçleri orkestra eder, ajanlar arası veri akışını yönetir, zamanlama ve izlemeyi ele alır ve ajan performansına görünürlük sağlar. FlowHunt ile Strands gibi çoklu-ajanlı çerçeveler birlikte, karmaşık iş süreçlerini yönetebilen uçtan uca akıllı otomasyon sistemleri oluşturur.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
Çoklu-ajanlı yapay zeka sistemlerinin gücünü FlowHunt'ın iş akışı otomasyonu ile birleştirerek, ölçeklenebilir şekilde içgörü üreten, akıllı ve kendini koordine eden iş süreçleri oluşturun.
Bexio'daki tüm iş süreçlerinizi, kişi yönetiminden proje otomasyonuna kadar, FlowHunt ile üretkenliğinizi %100 artırarak yöneten yapay zeka ajanlarının nasıl ol...
Ajantik Yapay Zeka, sistemlerin otonom olarak hareket etmesini, kararlar almasını ve karmaşık görevleri minimum insan denetimiyle tamamlamasını sağlayan yapay z...
Bir Yapay Zeka Otomasyon Sistemi, yapay zeka teknolojilerini otomasyon süreçleriyle bütünleştirerek, geleneksel otomasyonu öğrenme, akıl yürütme ve problem çözm...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
