Ajan Geliştirmeye Başlamak İsteyenlere OpenAI'den 34 Sayfalık Yol Gösterici

OpenAI, ürün ve mühendislik ekiplerinin ilk ajan sistemlerini geliştirmeleri için gereken bilgi ve en iyi uygulamaları sunan "A practical guide to building agents" başlıklı 34 sayfalık kapsamlı bir belge yayımladı. Bu rehber, şirketin çok sayıda gerçek müşteri uygulamasından elde ettiği deneyime dayanıyor.

Ajan Nedir?

Rehber, ajanların tanımını net biçimde sunuyor. Geleneksel yazılımlardan temel farkları, kullanıcıya ait iş akışlarını otonom şekilde tamamlayabilmeleri. Geleneksel yazılımlar, kullanıcı tarafından başlatılan görevleri otomatikleştirirken, ajanlar hedefe ulaşmak için gerekli adımları kendiliğinden gerçekleştirebiliyor. Örneğin müşteri hizmeti sorununu çözmek, restoran rezervasyonu yapmak ya da bir rapor hazırlamak gibi görevleri kendi başlarına tamamlayabiliyorlar. Ancak yalnızca bir LLM (Büyük Dil Modeli) entegre edilen basit bir sohbet botu ya da duygu analiz aracı, ajan sayılmıyor. Gerçek ajanlar, karar alma süreçlerini yönlendiren bir LLM'e, gerektiğinde davranışlarını düzelten sistemlere, başarısızlık durumunda süreci sonlandırıp kontrolü kullanıcıya iade edebilme yetisine sahip. Ayrıca farklı araçlarla etkileşim kurabiliyor, uygun olanları seçerek belirlenmiş güvenlik çerçevesi içinde işlem yapabiliyorlar.

Ne Zaman Ajan Geliştirilmelidir?

OpenAI’ye göre ajan geliştirmek, sistemlerin karar alma biçimlerini ve karmaşıklıkla başa çıkma yöntemlerini yeniden düşünmeyi gerektiriyor. Geleneksel kurallara dayalı sistemlerin yetersiz kaldığı senaryolarda ajanlar ön plana çıkıyor. Örneğin ödeme sahtekarlığı analizinde, klasik kural motorları kontrol listesi gibi çalışırken, bir LLM ajanı deneyimli bir araştırmacı gibi davranarak daha bağlamsal değerlendirmeler yapabiliyor. Bu nedenle, özellikle aşağıdaki durumlarda ajan geliştirmek mantıklı:

• Karmaşık Kararlar: İstisnaların olduğu, bağlama dayalı değerlendirme gerektiren senaryolar (örneğin müşteri hizmetlerinde iade onayı).
  
  
• Zor Kurallar: Çok sayıda ve karmaşık kural setlerinin bakımının zorlaştığı sistemler (örneğin tedarikçi güvenlik değerlendirmeleri).
  
  
• Yapılandırılmamış Veriye Bağımlılık: Doğal dilin yorumlandığı, belgelerden anlam çıkarıldığı ya da kullanıcılarla konuşulduğu durumlar (örneğin sigorta taleplerinin işlenmesi).
  
  

Ajan Tasarımının Temelleri

Ajan geliştirme üç ana bileşen üzerine kuruludur:

• Model (LLM): Ajanın muhakeme ve karar süreçlerini yönlendirir. Prototipleme aşamasında en güçlü modelle başlanması, ardından maliyet ve gecikme süresi için küçük modellerle test yapılması öneriliyor.
  
  
• Araçlar: Ajanın eylem gerçekleştirmesi için kullandığı API’ler veya dış sistem fonksiyonları. API’si olmayan sistemler için bilgisayarla görme modelleriyle web ve uygulama arayüzleri üzerinden işlem yapılabiliyor. Araçlar üç gruba ayrılıyor: veri alma (veritabanı sorgulama, PDF okuma, web arama), eylem uygulama (e-posta gönderme, CRM kaydı güncelleme) ve orkestrasyon (bir ajan, başka ajanlara hizmet veren araç olabilir).
  
  
• Talimatlar: Ajan davranışını tanımlayan net yönergeler ve güvenlik sınırları. Kaliteli talimatlar karar doğruluğunu artırır. Rehber, görevleri küçük adımlara bölmeyi, açık eylemler tanımlamayı ve uç durumları yakalamayı öneriyor.
  
  

Ayrıca tekli ve çoklu ajan sistemlerini kapsayan orkestrasyon modellerine de yer veriliyor. Tekli sistemlerde tek bir ajan tüm süreci yönetirken, çoklu sistemlerde ajanlar birbirinden görev alarak uzmanlık alanlarına göre işlem yapıyor. Çoklu sistemler merkezi yönetici ajan (diğer ajanlara görev dağıtan) veya yatay eşler arası (her ajan uzmanlık alanında diğerine görev aktarır) yapıdan oluşabiliyor.

Güvenlik Önlemleri

Güvenlik, rehberin üzerinde durduğu temel unsurlardan biri. Veri gizliliği ve itibar risklerine karşı katmanlı güvenlik savunması oluşturulması öneriliyor. Güvenlik önlemleri şunları kapsıyor:

• Uygunluk denetleyicileri (cevapların beklentileri karşılayıp karşılamadığını değerlendirir)
  
  
• Güvenlik sınıflandırıcıları (zararlı girişleri saptar)
  
  
• Kişisel veri filtreleyicileri
  
  
• Denetim sistemleri (ajan davranışını kaydeder)
  
  
• Araç güvenliği kontrolleri
  
  
• Kural tabanlı korumalar (örneğin kara listeler, giriş uzunluğu sınırı)
  
  
• Çıktı doğrulama mekanizmaları
  
  

Rehberde, Agents SDK aracılığıyla güvenlik önlemlerinin nasıl tanımlanacağı anlatılıyor ve ilk uygulama aşamasında insan müdahalesinin önemine vurgu yapılıyor.

Sonuç ve Kaynaklar

OpenAI, ajanların belirsizliği değerlendirme, araçlar arasında işlem yapma ve çok adımlı görevleri yüksek özerklikle tamamlama kapasitesine sahip yeni bir otomasyon çağı başlattığını belirtiyor. Güçlü bir temel (model, araç, talimat), uygun orkestrasyon ve güvenlik önlemleri ile güvenilir ajan sistemleri oluşturulabilir. Rehber, küçük adımlarla başlanmasını ve gerçek kullanıcılarla doğrulama yoluyla kapasitenin artırılmasını öneriyor. Ayrıca, OpenAI API platformu, OpenAI for Business ve geliştirici belgelerine bağlantılar sunuluyor.

OpenAI’nin yayımladığı "A practical guide to building agents", ajan sistemlerini keşfetmek ve geliştirmek isteyen ekipler için kapsamlı ve pratik bir yol haritası sunarak farklı sektörlerde daha zeki ve otomatik çözümlere geçişi hızlandırmayı hedefliyor.

‍

Kaynak:https://www.aibase.com/news/17299