Sadece onlar hakkında konuşmakla kalmaz, gerçekte AI ajanları nasıl inşa edeceğinizi anlamaya çalışıyorsanız, AI ajanları sizin için olabilir.
Yazar hakkında
Brilliant Harvest’te Lider AI geliştiricisi olan Michael Lanham, 25 yılı aşkın endüstri deneyimine sahip deneyimli bir yazılım ve teknoloji yenilikçisidir. Evrimsel derin öğrenme de dahil olmak üzere 10 kitabın yazarıdır.
Kitabın içinde
Micheal Lanham’ın son kitabı AI vadeli işlemleri veya yüce kavramlar hakkında soyut bir tartışma değil. Dil modelleri, ajan çerçeveleri ve düzenleme araçlarını kullanarak gerçek sistemler oluşturmak isteyen geliştiricilere ve teknik liderlere yönelik bir araç setidir.
Kitap, eşiği zaten LLMS’ye geçtiğinizi ve yapılandırılmış, tekrarlanabilir aracı sistemler oluşturmaya doğru ilerlemek istediğinizi varsayıyor. Bu, LLM güdümlü ajanların kurumsal iş akışlarında nasıl konuşlandırılabileceğinin veya bunların nasıl kırılabileceğinin teknik temellerini anlamak isteyen bir CISO iseniz, bu soruşturmaya başlamak için sağlam bir kaynaktır. Geliştiriciler ve araştırmacılar için, şimdi ajan gelişiminin temelini oluşturan mimarilere, kütüphanelere ve tekniklere derin bir dalış.
Kitabın güçlü yanlarından biri, karmaşıklığı nasıl kademeli olarak nasıl katmanlıyor. Openai’nin GPT asistanları ile başlar, daha sonra Crewai ve Autogen kullanarak çok ajan sistemlere ve daha sonra Nexus gibi davranış ağaçları ve platformlarla daha sofistike düzenlemeye geçer. Bu bölümler tekniktir, ancak kuru değildir. Kod örnekleri açıkça açıklanmıştır ve takım açık kaynaktır. Sadece okumak değil, inşa etmek istiyorsanız, GitHub’da yerel ve API ile barındırılan LLM’ler için rehberlikle çalışma projeleri bulacaksınız.
Lanham çok çeşitli araçlar sergiler, ancak genellikle onları çok fazla eleştirmeden iyimser olarak sunar. Değişiklikler, sınırlamalar, performans sorunları veya bu araçların ölçekte veya gerçek dünya kısıtlamaları altında nasıl davrandığı hakkında çok az tartışma vardır.
Kitap çok sayıda proje örneği veriyor, ancak büyük ölçüde açıklayıcı veya deneysel. Bir ajan sisteminin daha geniş bir iş veya operasyonel ortama nasıl dağıtıldığını, korunduğunu ve entegre edildiğini gösteren en az bir genişletilmiş, gerçek dünya kullanım durumundan yararlanacaktır.
Kimin için?
AI ajanları eylemde, teknik olmayan kitleler veya soyut teoriyi arayanlar için bir kitap değildir. Pratik, uygulamalı ve bazen yoğun. Ama mesele bu. Lanham, ham model yetenekleri ve tam ajan sistemleri arasında bir köprü kuruyor. Kitabın hızlı hareket ettiğini ve Python, GitHub ve LLM API’leri ile oldukça fazla rahatlık olduğunu unutmayın.
Kısacası, hedefiniz LLM’ler hakkında konuşmanın ötesine geçmek ve iç iş akışları, müşteriye dönük otomasyon veya araştırma prototipleri için akıllı, etkileşimli sistemler dağıtmaya başlamaksa, bu kitap size çok fazla deneme yanılma tasarrufu sağlayacaktır. Tüm cevaplara sahip gibi davranmaz, ancak daha iyi sorular sormanıza ve daha akıllı ajanlar oluşturmanıza olanak tanır.