AI ajanları için bağlamı nasıl mühendislik edeceğinizi; araç geri bildirimini yöneterek, token kullanımını optimize ederek ve üretime hazır, güvenilir ajanlar oluşturmak için dışa aktarma, sıkıştırma ve izolasyon gibi stratejileri uygulayarak öğrenin.
Üretimde güvenilir şekilde çalışan AI ajanları oluşturmak, basit sohbet uygulamaları geliştirmekten temelde farklıdır. Sohbet modelleri görece durağan bir bağlam penceresiyle çalışır—esas olarak kullanıcının mesajı ve sistem talimatlarıyla—ancak ajanlar çok daha karmaşık bir zorlukla karşı karşıyadır. Ajanlar döngüler halinde araç çağrıları yapar ve her aracın çıktısı, LLM’nin bir sonraki adımda işlemesi gereken bağlamın bir parçası haline gelir. Bu bağlamın dinamik olarak birikmesi, artık birçok uygulayıcının “bağlam mühendisliği” problemi olarak adlandırdığı sorunu yaratır. 2024’te daha fazla ekip ajanlar geliştirmeye başladıkça ortak bir farkındalık oluştu: bağlamı yönetmek basit bir iş değildir. Aslında, üretim seviyesinde ajanlar geliştirirken tartışmasız en kritik mühendislik problemidir. Bu makale, daha verimli ölçeklenen, performansı koruyan ve maliyetleri kontrol altında tutan ajanlar oluşturmanıza yardımcı olacak bağlam mühendisliğinin ilke, strateji ve pratik tekniklerini inceliyor.
Bağlam mühendisliği, AI sistemleri geliştirme biçimimizde temel bir değişimi temsil eder. Terim, Andrej Karpathy tarafından popülerleştirildi ve “bağlam penceresini bir sonraki adım için tam olarak doğru bilgiyle doldurma hassas sanat ve bilimi” olarak tanımlandı. Bu tanım önemli bir noktayı yakalar: Bir LLM’in bağlam penceresi, bir bilgisayarın RAM’i gibidir—sınırlı kapasiteye sahiptir ve içine koyduğunuz şey doğrudan performansı etkiler. Bir işletim sistemi verinin CPU RAM’ine nasıl sığacağını dikkatle yönetiyorsa, ajan geliştiren mühendisler de her yürütme adımında LLM’in bağlam penceresine hangi bilgilerin akacağını özenle seçmelidir.
Kavram, AI mühendisliği topluluğu genelindeki ortak bir deneyimden doğdu. Geliştiriciler ilk kez ciddi şekilde ajanlar inşa etmeye başladığında, naif yaklaşımın—tüm araç çıktılarının doğrudan mesaj geçmişine beslenmesinin—felaket sorunlara yol açtığını keşfettiler. Örneğin, derin araştırma yapan bir ajan geliştiren bir geliştirici, tek bir çalıştırmada 500.000 token tüketildiğini ve bunun çalıştırma başına 1 ila 2 dolara mal olduğunu görebilir. Bu, ajan mimarisinin bir sınırlaması değil; bağlamı doğru mühendislik edememenin bir sonucuydu. Sorun yalnızca bağlam penceresi sınırına ulaşmak da değil, ki bu zaten önemli bir endişe. Chroma ve diğerlerinin araştırmaları, “bağlam çürümesi” olarak adlandırılan bir olguyu belgeledi—LLM performansının, model teorik olarak daha fazla token kapasitesine sahip olsa bile, bağlam uzadıkça bozulduğunu gösterdi. Yani, bağlam penceresine körü körüne daha fazla bilgi eklemek sadece daha fazla maliyete yol açmaz; aynı zamanda ajanın performansını da aktif olarak düşürür.
Bağlam mühendisliği, ajanların çalıştığı üç ana bağlam türünde uygulanır: talimatlar (sistem prompt’ları, hafızalar, birkaç örnek, araç açıklamaları), bilgi (gerçekler, geçmiş bilgiler, alan uzmanlığı) ve araçlar (araç çağrılarından gelen geri bildirimler ve sonuçlar). Her biri farklı mühendislik yaklaşımları gerektirir ve asıl zorluk, bir ajan onlarca hatta yüzlerce adımda çalışırken üçünü de etkin şekilde organize etmektir.
Ölçekli ajanlar geliştiren herkes için bağlam mühendisliğinin önemi abartılamaz. Modern ajan sistemlerinin ölçeğini düşünün: Anthropic’in çok ajanlı araştırma sistemi, görev başına yüzlerce araç çağrısı yapan ajanlarla çalışıyor. Cognition’ın ajan mimarisi araştırması, tipik üretim ajanlarının yüzlerce tur boyunca süren konuşmalara katıldığını ortaya koydu. Araç çağrılarının sayısını, her aracın çıktısının token maliyetiyle çarptığınızda, bağlam yönetiminin AI ajanları geliştiren mühendislerin birincil işi olduğunu hızla anlarsınız. Uygun bağlam mühendisliği olmadan, ajanın ekonomik olarak uygulanabilirliği ve teknik güvenilirliği yok olur.
Ekonomik argüman oldukça nettir. Her bir ajan çalıştırması fazla token tüketimi nedeniyle 1-2 dolara mal oluyorsa ve her gün binlerce ajan çalıştırıyorsanız, bağlam yönetimiyle ortadan kaldırılabilecek günlük binlerce dolarlık maliyet söz konusu demektir. Ancak performans argümanı da aynı derecede güçlüdür. Bağlam uzadıkça, LLM’ler çeşitli hata modları yaşar. Bağlam zehirlenmesi, önceki bir adımda oluşan halüsinasyon veya hatanın bağlama girip takip eden tüm kararları etkilemesiyle gerçekleşir. Bağlam dikkati dağılması, bilginin çokluğu modelin eldeki göreve odaklanmasını engellediğinde ortaya çıkar. Bağlam karışıklığı ise gereksiz bilginin yanıtları beklenmedik şekilde etkilemesiyle oluşur. Bağlam çatışması ise bağlamın farklı bölümleri birbiriyle çeliştiğinde, ajanın bir sonraki adımda ne yapması gerektiği konusunda belirsizlik yaratır. Bunlar teorik problemler değil; ajanlarını uygun bağlam mühendisliği olmadan geliştiren ekiplerin sıklıkla karşılaştığı belgelenmiş hata modlarıdır.
Özellikle uzun süre çalışan ajanlar için risk daha yüksektir. Karmaşık bir konuyu araştırması, kod yazması, hata ayıklaması ve yinelemesi gereken bir ajan 50-100 araç çağrısı yapabilir. Bağlam mühendisliği olmadan mesaj geçmişi, tüm ara sonuçları, hata ayıklama çıktısını ve başarısız girişimleri kapsayacak şekilde büyür. Ajan, gereksiz geçmiş bilgiler içinde boğulmuşken karar vermeye çalışır. Uygun bağlam mühendisliğiyle ise ajan yalnızca o adım için gerekli bilgileri tutar ve bu da hem performansı hem de maliyet verimliliğini büyük ölçüde artırır.
Sıkça karıştırılan bir konu, prompt mühendisliği ile bağlam mühendisliği arasındaki ilişkidir. Bu terimler ilişkili ancak farklıdır; aradaki farkı anlamak etkili ajanlar geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Geleneksel anlamda prompt mühendisliği, bir dil modeline gönderdiğiniz ilk prompt’un—sistem mesajı ve kullanıcı mesajı—özenle hazırlanmasını ifade eder. ChatGPT veya Claude gibi bir sohbet arayüzüyle çalışırken, daha iyi sonuç almak için bu ilk prompt’u optimize etmek için zaman harcarsınız. Talimatları geliştirirsiniz, örnekler eklersiniz, istenen çıktı formatını netleştirirsiniz. İşte bu prompt mühendisliğidir ve önemini korumaktadır.
Bağlam mühendisliği ise prompt mühendisliğini kapsayan ama onun ötesine geçen daha geniş bir kavramdır. Bağlam mühendisliği, özellikle ajanlara uygulanır; burada bağlam durağan değil, dinamik ve evrimseldir. Bir sohbet modeliyle insan mesajı temel girdi olur ve mühendislik çabasının çoğu bu mesajı hazırlamaya gider. Bir ajanla ise işler temelden farklıdır. Ajan, yalnızca insanın ilk isteğinden değil, ajanın yolculuğu sırasında yürütülen araç çağrılarından da bağlam alır. Ajanın her adımında, aracın çıktısından yeni bağlam gelir. Bu da zincirleme bir problem oluşturur: Tüm araç çıktısını mesaj geçmişine safça eklerseniz, bağlam pencereniz her adımda üstel olarak büyür.
Şöyle düşünün: prompt mühendisliği başlangıç koşullarını optimize etmekle ilgilidir. Bağlam mühendisliği ise ajanın yaşam döngüsü boyunca bilgi akışını yönetmekle ilgilidir. Hangi araç çıktılarını dahil edeceğiniz, bunları nasıl özetleyeceğiniz, mesaj geçmişini ne zaman sıkıştıracağınız, bilgiyi harici depolamaya ne zaman aktaracağınız ve ajanın durumunu gereksiz bağlamı en aza indirecek şekilde nasıl yapılandıracağınız gibi kararları içerir. Prompt mühendisliği, bağlam mühendisliğinin bir alt kümesidir. Sistem talimatları ve kullanıcı talimatları hâlâ önemlidir—bağlamın mühendislik edilmesi gereken bir parçasıdır. Ancak bağlam mühendisliği, ajanın çalışırken biriken dinamik bağlamı yönetmeye yönelik tüm stratejileri de kapsar.
Bağlam mühendisliği için en pratik çerçeve, dört tamamlayıcı stratejiye ayrılır: yaz, seç, sıkıştır ve izole et. Bu stratejiler tek başına veya birlikte uygulanabilir ve üretim ajanlarının bağlamı etkin şekilde yönetmesinin temelini oluşturur. Her stratejiyi anlamak ve ne zaman uygulayacağınızı bilmek, ölçeklenen ajanlar oluşturmak için gereklidir.
“Yaz” stratejisi, bağlamı bağlam penceresi dışında kaydederek ajana erişilebilir kılmak fakat mesaj geçmişinde token tüketilmesini önlemek anlamına gelir. Bu, token birikimi sorununu doğrudan çözdüğü için belki de en güçlü bağlam mühendisliği tekniğidir. Tüm araç çıktısını mesaj geçmişine dahil etmek yerine, bunları harici bir sisteme yazar ve yalnızca bir referans veya özetini bağlamda tutarsınız.
Not defterleri bu stratejinin bir uygulamasıdır. Kavram, insanların karmaşık problemleri nasıl çözdüğünden alınmıştır—ara sonuçları yazar, notlar alır ve gerektiğinde geriye bakarız. Ajanlar da aynısını yapabilir. Anthropic’in çok ajanlı araştırma sistemi buna net bir örnek sunar: LeadResearcher ajanı, görevin başında planını hafızaya kaydeder. Bu kritik bir adımdır çünkü bağlam penceresi 200.000 token’ı aşarsa, pencere kesilir ve planın kaybolması felaket olurdu. Planı not defterine yazarak ajan, bu kritik bilginin bağlam penceresi dolsa bile kalıcı olmasını sağlar. Not defterleri çeşitli şekillerde uygulanabilir: dosya sistemine yazan bir araç çağrısı, ajanın çalışma zamanı durum nesnesinde bir alan (LangGraph’ta olduğu gibi) veya bir veritabanındaki girdiler. Anahtar nokta, bilginin harici olarak saklanması ve gerektiğinde alınabilmesidir.
Hafızalar bu kavramı birden fazla oturum veya iş parçacığına yayar. Not defterleri bir ajanın tek bir görevi çözmesine yardımcı olurken, hafızalar ajanların pek çok görev boyunca öğrenmesine ve gelişmesine olanak tanır. Reflexion çerçevesi, her ajan turundan sonra ajanın öğrendiklerinin bir özetini oluşturup hafıza olarak saklaması fikrini ortaya koydu. Generative Agents ise geçmiş geri bildirim koleksiyonundan periyodik olarak hafıza sentezleyerek bunu ileri taşıdı. Bu kavramlar ChatGPT, Cursor ve Windsurf gibi popüler ürünlere de girdi; hepsi oturumlar arasında kalıcı uzun vadeli hafızalar otomatik olarak oluşturuyor. Bir ajan; epizodik hafızalar (istenen davranış örnekleri), prosedürel hafızalar (nasıl yapılacağına dair talimatlar) ve semantik hafızalar (gerçekler ve alan bilgisi) depolayabilir. Bu hafızaları harici olarak yazarak ajan, bağlam penceresini şişirmeden zengin bir bilgi tabanı tutabilir.
Yaz stratejisindeki zorluk, neyin yazılacağı ve nasıl düzenleneceğidir. Her şeyi yazmak istemezsiniz—bu, amacın tersine döner. Gelecek adımlar için faydalı olup o anda gerekmeyen bilgileri yazmak istersiniz. Derin araştırma yapan bir ajan için tam makaleleri diske yazıp, yalnızca özetini bağlamda tutabilirsiniz. Kod ajanı için, tüm kod tabanını dosya sistemine yazıp bağlamda sadece düzenlenen dosyayı tutabilirsiniz. Anahtar, yazılacak konuda seçici olmak ve bağlamda kalanların, yazılanların ne olduğunu ve gerektiğinde nasıl alınacağını bilecek kadar yeterli olmasını sağlamaktır.
“Seç” stratejisi, her adımda mesaj geçmişine hangi bağlamın dahil edileceğine karar vermekle ilgilidir. Yani, ajan o anki karar için hangi bilgiye ihtiyaç duyduğuna karar verir. Bağlamı harici depolamışsanız, gerektiğinde geri çekmek için bir mekanizmaya ihtiyacınız olur. Bu, ajanın bir dosyayı okumak için araç çağrısı yapması kadar basit olabilir veya gömülemeler ya da bilgi grafikleri kullanılarak semantik olarak ilgili bilgiyi bulmak kadar karmaşık olabilir.
Not defterlerinde seçim genellikle basittir. Ajan, plana veya önceki notlara ihtiyaç duyduğunda not defterini okuyabilir. Hafızalar için seçim daha karmaşıktır. Bir ajan, birçok oturum boyunca yüzlerce hafıza biriktirmişse, bunların hepsini bağlama ekleyemez. Bunun yerine, en ilgili olanları seçmelidir. Burada gömülemeler devreye girer. Her hafızayı gömebilir ve mevcut görevle en alakalı olanları bulmak için semantik arama kullanabilirsiniz. ChatGPT’nin hafıza sistemi buna pratik bir örnek sunar—kullanıcıya özel hafızaları saklar ve mevcut konuşmaya göre ilgili olanları bağlama dahil eder.
Seçimdeki zorluk, doğru bilgiyi seçtiğinizden emin olmaktır. Çok az seçerseniz, ajan önemli bağlamdan yoksun kalır ve yanlış kararlar alır. Çok fazla seçerseniz, tekrar şişmiş bağlam sorununa dönersiniz. Bazı ajanlar basit bir sezgi kullanır: her zaman belirli dosya veya hafızaları dahil etmek (örneğin Claude Code’daki CLAUDE.md dosyası gibi, veya Cursor’daki bir kurallar dosyası gibi). Diğerleri ise semantik benzerlik veya ajanın açıkça neyin alakalı olduğuna dair muhakemesi gibi daha gelişmiş seçim mekanizmaları kullanır. En iyi yaklaşım kullanım durumunuza bağlıdır, ancak temel ilke açıktır: her adımda hangi bağlamı dahil edeceğiniz konusunda kasıtlı olun.
“Sıkıştır” stratejisi, ajanın ihtiyaç duyduğu bilgiyi koruyarak bağlamın boyutunu küçültmeyi ifade eder. Bu, bağlamı silmekten farklıdır—sıkıştırma, bilginin daha özlü hale getirilmesi için özetlenmesi, soyutlanması veya yeniden biçimlendirilmesi anlamına gelir. Sıkıştırma özellikle ajan birçok adımda çalışırken mesaj geçmişini yönetmek için önemlidir. Dışa aktarma ve seçime rağmen, mesaj geçmişi önemli ölçüde büyüyebilir. Sıkıştırma, bunu yönetilebilir tutar.
Sıkıştırmaya yönelik yaklaşımlardan biri özetlemedir. Bir ajan bir iş aşamasını tamamladığında, ne olduğunu özetleyip ayrıntılı günlüklerin yerine bu özeti koyabilirsiniz. Örneğin, bir ajan bir konuyu araştırmak için 10 adım harcadı ve 10 araç çağrısı yaptıysa, tüm bunların yerine tek cümlelik bir özet koyabilirsiniz: “Konu X araştırıldı ve Y ana içgörü olarak bulundu.” Bu, temel bilgiyi korurken token sayısını ciddi şekilde azaltır. Zorluk, özetlemeyi hatırlamayı koruyacak şekilde yapmakta yatar—yani ajan, özetlenen şey hakkında daha fazla detaya ihtiyaç duyup duymadığına karar verecek kadar bilgiye sahip olmalıdır.
Cognition’ın ajan mimarisi araştırması, özetlemenin ciddi mühendislik çabası gerektirdiğini vurgular. Tüm ilgili bilginin yakalandığından emin olmak için, özetleme için özel olarak ince ayarlanmış modeller bile kullanırlar. Anahtar nokta, özetleme adımının prompt mühendisliğini dikkatle yapmaktır. Özetleme modeline, orijinal bağlamda ne olduğuna dair kapsamlı bir madde listesi yakalamasını istemelisiniz; böylece ajan daha sonra tam ayrıntıları getirip getirmeyeceğine karar verebilir. Bu, sıradan özetlemeden farklıdır—bu, yüksek hatırlamaya sahip bir sıkıştırmadır.
Bir diğer sıkıştırma tekniği ise ajan sınırlarıdır. Çok ajanlı sistemlerde, ajanlar arasındaki geçişlerde bağlamı sıkıştırabilirsiniz. Bir ajan başka bir ajana işi devrettiğinde, tüm mesaj geçmişini aktarmak yerine, yalnızca ne yapıldığını ve sıradaki ajanın bilmesi gerekenleri içeren sıkıştırılmış bir özet aktarılır. Burada tek ajanlı ve çok ajanlı sistemler arasındaki ayrım önem kazanır. Çok ajanlı sistemler iletişimde karmaşıklık getirse de, aynı zamanda doğal sıkıştırma ve bağlam izolasyon noktaları sağlar.
“İzole et” stratejisi, tek bir ajanın büyük bir bağlamı yerine, ayrı bağlamlara sahip birden fazla ajan kullanmak anlamına gelir. Bu, çok ajanlı yaklaşımdır ve özellikle doğal olarak alt görevlere ayrılabilen karmaşık işler için faydalıdır. Bağlamı belirli ajana izole ederek, bağlamın sınırsız büyümesini önler ve her ajanın kendi görevine odaklanmasını sağlarsınız.
Çok ajanlı sistemler için bağlam mühendisliği açısından güçlü bir argüman vardır. Araştırma, yazma ve düzenlemeyi tek bir ajan yaparsa, bağlam penceresinde tüm bu görevlerin bilgisi yer alır. Ancak ajan yazma görevindeyken, araştırma detaylarına ihtiyaç duymaz—sadece ana bulgular yeterlidir. Düzenleme sırasında da araştırma detayları gereksizdir. Araştırma, yazma ve düzenleme için ayrı ajanlar kullanarak, her ajanın bağlamı kendi özel görevi için optimize edilebilir. Araştırma ajanı araştırma araç ve bağlamını, yazma ajanı yazma araçları ile araştırma bulgularını, düzenleme ajanı ise düzenleme araçları ve düzenlenecek taslağı içerir. Böylece her ajanın bağlamı daha küçük ve odaklı olur.
Çok ajanlı sistemlerde zorluk ise iletişimdir. Bir ajan işi başkasına devrettiğinde, yeterli bağlamın aktarılması gerekir. Burada sıkıştırma stratejisi kritik hale gelir. Araştırma ajanı bulgularını yazma ajanının kullanabileceği şekilde sıkıştırmalıdır. Yazma ajanı, düzenleme ajanının çalışabileceği biçimde taslağı sıkıştırmalıdır. Cognition’ın araştırması, bu iletişim yükünün önemli olabileceğini ve çok ajanlı sistemlerin iyi çalışması için dikkatli mühendislik gerektiğini gösteriyor. Ancak doğru uygulandığında, çok ajanlı sistemler bağlam şişkinliğini büyük ölçüde azaltabilir ve genel sistem performansını artırabilir.
FlowHunt’ın iş akışı otomasyonu yetenekleri, bağlam izolasyonu ile çok ajanlı sistemler uygulamak için özellikle uygundur. Açık ajanlar ve net devretme noktalarıyla tanımlı iş akışları oluşturarak, her aşamada bağlamın verimli şekilde yönetilmesini sağlayabilirsiniz. FlowHunt, ajanlar arasındaki akışı tanımlamanıza, geçiş noktalarında sıkıştırma uygulamanıza ve sistem genelinde bağlam kullanımını izlemenize olanak tanır.
Dört stratejiyi anlamak bir şeydir; bunları etkili şekilde uygulamak başka bir şeydir. Somut bir örnek üzerinden ilerleyelim: derin araştırma yapan bir ajan oluşturmak. Naif bir uygulama, ajanın bir dizi web araması yapmasını, tüm sonuçları mesaj geçmişine dahil etmesini ve sentezlemesini içerir. Bu hızla pahalı ve etkisiz hale gelir. İyi mühendislik edilmiş bir uygulama ise dört stratejinin tamamını kullanır.
Öncelikle, ajan “yaz” stratejisini kullanarak aldığı tam makaleleri diske kaydeder. Tam metni mesaj geçmişine eklemek yerine, yalnızca bir referans veya özet tutar. İkinci olarak, “seç” stratejisini kullanarak sentezleme sırasında yalnızca en alakalı makaleleri bağlama çeker. Üçüncü olarak, “sıkıştır” stratejisiyle araştırma bulgularını bir sonraki aşamaya geçmeden önce ana maddelere özetler. Dördüncü olarak, görev yeterince karmaşıksa, araştırma, sentez ve yazma için her biri optimize edilmiş kendi bağlamına sahip ayrı ajanlar kullanarak “izole et” stratejisini de uygulayabilir.
Uygulama ayrıntıları önemlidir. Yaz stratejisi için makaleleri nereye kaydedeceğinize karar vermelisiniz—dosya sistemi, veritabanı veya vektör deposu. Seç stratejisi için ilgili makaleleri nasıl getireceğinize karar vermelisiniz—anahtar kelime arama, semantik arama veya açık ajan muhakemesi. Sıkıştırma stratejisi için, özetleme adımını yüksek hatırlama sağlayacak şekilde dikkatle prompt’lamalısınız. İzole et stratejisi için ise net ajan sınırları ve iletişim protokolleri tanımlamalısınız.
Üretim deneyiminden çıkarılan kritik bir içgörü, bağlam mühendisliğinin tek seferlik bir optimizasyon olmadığı, sürekli bir süreç olduğudur. Ajanınız çalışırken bağlam kullanımını izleyin, darboğazları belirleyin ve bağlam mühendisliğinizi adım adım geliştirin. LangGraph gibi araçlar, ajan durumu ve bağlam akışına görünürlük sağlayarak, bağlamın gereksiz yere biriktiği noktaları tespit etmeyi kolaylaştırır. FlowHunt ise iş akışı düzeyinde görünürlük sağlayarak, bağlamın tüm ajan sisteminizde nasıl aktığını görmenize ve iyileştirme fırsatlarını belirlemenize olanak tanır.
Üretimde bağlam mühendisliğiyle geliştirilmiş ajanlar oluşturmak, teoriden görülmeyen zorlukları ortaya çıkarır. Sık rastlanan bir zorluk “bağlam seçimi problemi”dir—hangi bağlamın gerçekten alakalı olduğunu nasıl bileceksiniz? Bir ajan yüzlerce dokümana, binlerce hafızaya veya büyük miktarda geçmiş veriye erişebilir. Doğru alt kümenin seçilmesi kolay değildir. Gömülemelerle semantik arama yardımcı olur ama mükemmel değildir. Bazen en alakalı bilgi, ajanın aramayı aklına getirmeyeceği bir şey olabilir. Bazı ekipler, ajanların ihtiyaç duydukları bağlamı açıkça belirlemesini ve otomatik seçime güvenmek yerine belirli bilgi almak için araç çağrısı yapmasını sağlar. Diğerleri semantik arama ile açık ajan muhakemesini birleştirir.
Bir başka zorluk “özetleme kalitesi problemi”dir—bağlamı kritik bilgi kaybetmeden nasıl özetleyeceksiniz? Kötü özetlenmiş bağlam, ajanı yanlış kararlara yönlendirebilir. Çözüm, özetleme adımına yatırım yapmaktır. Özetleme modelini dikkatlice prompt’layın. Farklı özetleme yaklaşımlarını test edin. Yeterli veriniz varsa ince ayarlı bir model kullanmayı düşünün. Ajanın özetlenen bağlamdan önemli bilgileri kaçırdığına dair kararlar verip vermediğini izleyin.
Üçüncü bir zorluk ise “çok ajanlı iletişim problemidir”—bağlamın ajanlar arasında etkin şekilde aktarılmasını nasıl sağlarsınız? Burada açık protokoller önemlidir. Her ajanın sonraki ajana tam olarak hangi bilgileri iletmesi gerektiğini tanımlayın. Serbest biçimli metin yerine yapılandırılmış formatlar (örneğin JSON) kullanın. Bağlamda ne olduğu hakkında meta veri ekleyin ki alan ajan neyle çalıştığını bilsin. Protokolü gerçekçi senaryolarla test ederek pratikte çalıştığından emin olun.
Etkili bağlam mühendisliği ölçüm gerektirir. Ajanınızın ne kadar bağlam kullandığını, nerede biriktiğini ve performansı nasıl etkilediğini anlamalısınız. Anahtar metrikler; çalıştırma başına toplam token, adım başına token, bağlam pencere kullanımı ve görev başarı oranı ile gecikme gibi performans metrikleridir. Bu metrikleri izleyerek, bağlam mühendisliğinizin ne zaman iyi çalıştığını ve ne zaman iyileştirilmesi gerektiğini belirleyebilirsiniz.
Token kullanımı en bariz metriktir. Ajanınızın çalıştırma başına ve adım başına ne kadar token kullandığını izleyin. Token kullanımı zamanla artıyorsa, bağlamın biriktiğinin işaretidir. Token kullanımı görev karmaşıklığına göre yüksekse, bağlam mühendisliği geliştirilebilir demektir. Maliyet de önemli bir metriktir—ajanın çalıştırılması pahalıysa, suçlu muhtemelen bağlam mühendisliğidir.
Performans metrikleri de en az bunlar kadar önemlidir. Ajanınız bağlam büyüdükçe daha iyi veya daha kötü kararlar alıyor mu, takip edin. Performans daha uzun bağlamda düşüyorsa, bu bağlam çürüğünün kanıtıdır. Daha iyi bağlam mühendisliğiyle performans artıyorsa, yaklaşımınız doğrulanır. Başarı oranı, gecikme ve hata oranı izlenmeye değer diğer metriklerdir.
FlowHunt’ın analiz yetenekleri, bu metrikleri ajan iş akışlarınız genelinde izlemenizi kolaylaştırır. Bağlam mühendisliği izlemesini iş akışı platformunuza entegre ederek, bağlam mühendisliğinizin ne kadar iyi çalıştığını bir bakışta görebilir ve iyileştirme fırsatlarını belirleyebilirsiniz.
Ajan teknolojisi olgunlaştıkça daha sofistike kalıplar ortaya çıkıyor. Örneğin, ortam ajanlar arka planda sürekli çalışan, birçok etkileşim boyunca durum ve bağlamı koruyan ajanlardır. Bu ajanlar, uzun süreler boyunca alakalı bağlamı koruyup bağlam şişkinliğinden kaçınmaları gerektiğinden, kendilerine özgü bağlam mühendisliği zorluklarıyla karşılaşır. Çözüm, gelişmiş hafıza yönetimi, periyodik sıkıştırma ve dikkatli bağlam izolasyonu gerektirir.
Bir diğer yükselen kalıp ise sürekli bağlam yönetimidir—bağlamı ajanın yürütmesinin başında bir defa mühendislik etmek yerine, ajan çalışırken sürekli olarak bağlamı iyileştirir ve optimize edersiniz. Bu, periyodik olarak mesaj geçmişini sıkıştırmayı, gereksiz bağlamı çıkarmayı veya daha iyi performans için bağlamı yeniden düzenlemeyi içerebilir. Bu, daha gelişmiş ajan mimarileri ve daha iyi araçlar gerektirir; ancak uzun süre çalışan ajanlar için performansı büyük ölçüde artırabilir.
Bu ileri düzey kalıplar hâlâ keşfedilmekte ve geliştirilmektedir ancak ajan mühendisliğinin geleceğini temsil etmektedir. Ajanlar daha yetenekli hale geldikçe ve daha karmaşık senaryolarda devreye alındıkça, bağlam mühendisliği de giderek daha sofistike hale gelecektir.
FlowHunt’ın AI içerik ve SEO iş akışlarını nasıl otomatikleştirdiğini—araştırmadan içerik üretimine, yayına ve analitiğe kadar—tek bir platformda deneyimleyin.
Bağlam mühendisliği hâlâ nispeten yeni bir disiplin; ancak hızla AI mühendisleri için temel bir yetkinlik haline geliyor. LLM’ler daha yetenekli hale geldikçe ve ajanlar daha karmaşıklaştıkça, bağlam mühendisliğinin önemi yalnızca artacak. Özellikle bağlam mühendisliğine yönelik daha sofistike araç ve çerçeveler göreceğiz. Optimum bağlam yönetim stratejileri üzerine daha fazla araştırma yapılacak. En iyi uygulamalar ortaya çıkacak ve yerleşecek.
Umut vadeden bir yön, bağlam yönetimi için daha iyi soyutlamaların geliştirilmesidir. Geliştiriciler bağlam mühendisliği stratejilerini manuel olarak uygulamak yerine, bunu otomatik olarak yapan çerçeveler kullanabilir. LangGraph, ajan durumu ve bağlam akışını yönetmek için daha iyi temel yapı taşları sunarak bu yönde ilerliyor. FlowHunt ise karmaşık ajan sistemlerinde bağlam mühendisliği kalıplarını uygulamayı kolaylaştıran iş akışı düzeyinde soyutlamalar sunuyor.
Bir diğer umut vadeden yön ise bağlam mühendisliği için daha iyi metrikler ve izleme sistemlerinin geliştirilmesidir. Bağlam kullanımını ve performansa etkisini daha iyi ölçtükçe, daha etkili şekilde optimize edebileceğiz. Makine öğrenmesi teknikleri, gözlenen performansa göre bağlam mühendisliği stratejilerini otomatik optimize etmek için dahi uygulanabilir.
Alan hızla ilerliyor ve en iyi uygulamalar hâlâ gelişiyor. Ancak temel ilkeler net: bağlam değerli bir kaynaktır, dikkatle mühendislik edilmelidir ve bağlam mühendisliğine harcanan emek; performans, güvenilir
Bağlam mühendisliği, bir LLM’in bağlam penceresini bir ajanın yolculuğunun her adımında tam olarak doğru bilgiyle doldurma sanat ve bilimidir. Bu, talimatları, bilgiyi ve araç geri bildirimini yöneterek ajan performansını optimize etmeyi, token maliyetlerini ve performans düşüşünü en aza indirmeyi içerir.
Prompt mühendisliği, sohbet modelleri için ilk sistem ve kullanıcı mesajlarını hazırlamaya odaklanır. Bağlam mühendisliği ise daha geniştir ve özellikle ajanlara uygulanır; burada bağlam, ajanın yürütülmesi sırasında araç çağrılarından dinamik olarak akar. Bu, sadece ilk prompt’u değil, ajanın yaşam döngüsü boyunca tüm bağlam kaynaklarının yönetimini kapsar.
Dört ana strateji şunlardır: Yaz (bağlamı harici olarak not defterleri ve hafızalar aracılığıyla kaydetmek), Seç (ilgili bağlamı pencereye çekmek), Sıkıştır (bağlam boyutunu bilgiyi koruyarak küçültmek) ve İzole Et (bağlamı birden fazla ajan arasında bölerek karışıklığı önlemek ve karmaşıklığı yönetmek).
Ajanlar birbiri ardına birçok araç çağrısı yapar ve her aracın çıktısı LLM’in bağlam penceresine geri beslenir. Uygun bağlam yönetimi olmadan, bu araç geri bildiriminin birikmesi hızla bağlam penceresini aşabilir, maliyetleri önemli ölçüde artırabilir ve bağlam çürümesi ve diğer hata modları yoluyla performansın bozulmasına yol açabilir.
FlowHunt, ajan yürütmesini, bağlam akışını ve durum yönetimini kolaylaştıran iş akışı otomasyon araçları sunar. Böylece, ajanın iş akışlarında dışa aktarma, sıkıştırma ve izolasyon gibi bağlam mühendisliği stratejilerini uygulamanıza, token maliyetlerini azaltmanıza ve güvenilirliği artırmanıza olanak tanır.
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.
Zeki bağlam mühendisliği ile daha akıllı AI ajanları oluşturun. FlowHunt, ajan iş akışlarını yönetmenize, token kullanımını optimize etmenize ve üretimdeki ajanları verimli bir şekilde ölçeklendirmenize yardımcı olur.
Bağlam mühendisliğinin, token’ları stratejik olarak yöneterek AI ajanlarının performansını nasıl optimize ettiğini, bağlam şişmesini nasıl azalttığını ve offloa...
Dosya sistemi erişimine sahip gelişmiş AI ajanları oluşturmayı, bağlam aktarım stratejilerini uygulamayı ve LangGraph ile azaltıcı desenleri kullanarak gelişmiş...
Bağlam mühendisliğinin yapay zeka geliştirmeyi nasıl dönüştürdüğünü, RAG'den üretime hazır sistemlere evrimi ve Chroma gibi modern vektör veritabanlarının ölçek...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
