Microsoft Yapay Zeka Ajan Güncellemesi: Akıllı Ajanları Çok Seviyeli Daha Güçlü Bir Mimaride Yeniden Şekillendirme

AutoGen 0.4 Sürümünün Öne Çıkanları

Microsoft, açık kaynaklı yapay zeka ajanı çerçevesi AutoGen'e 0.4 sürümünü yayınlayarak önemli bir güncelleme getirdi. Bu yenilenen kütüphane, geliştiricilerin en son teknolojiye sahip, gelişmiş yapay zeka ajanı uygulamaları oluşturmasını sağlayarak, kod kararlılığını, sağlamlığını, çok yönlülüğünü ve ölçeklenebilirliğini artırıyor.

Asenkron Mesajlaşma

Ajanlar artık asenkron mesajlaşmayı kullanarak iletişim kuruyor, bu da diğer ajanlardan yanıt beklemeden görevlerine devam etmelerini sağlıyor. Bu özellik, özellikle ajanların belirli tetikleyicilere tepki verdiği olay odaklı uygulamalar için faydalıdır. Geleneksel istek/yanıt modeli de desteklenmektedir.

Modülerlik ve Genişletilebilirlik

Kullanıcılar, özel iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış ajan sistemleri oluşturmak için özel ajanları, araçları, belleği ve modelleri birleştirebilir. Bu, belirli otomasyon hedeflerine ulaşmak için farklı ajan türlerini ve araçlarını kaydetmeyi içerir.

Gözlemlenebilirlik ve Hata Ayıklama

Metrik takibi, mesaj izleme ve hata ayıklama için yerleşik araçlar, ajan etkileşimlerinin ve iş akışlarının izlenmesini ve kontrol edilmesini sağlar. Bir ajanın iş akışındaki her adım - büyük model çağrıları, araç kullanımı, ara çıktılar, bellek durumları ve istem şablonları dahil - açıkça kaydedilebilir. Bu, sağlık, hukuk ve finans gibi ajan operasyonlarının kesin takibini gerektiren sektörler için çok önemlidir.

Ölçeklenebilirlik ve Dağıtım

Karmaşık, dağıtılmış ajan ağları, organizasyonel sınırlar arasında sorunsuz bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanabilir. Dağıtılmış bir mimari, kaynak tahsisini ve kullanımını optimize ederek ajanların çeşitli sunuculara veya bulut platformlarına dağıtılmasını kolaylaştırır.

Yerleşik ve Topluluk Uzantıları

Çerçeve işlevselliği, gelişmiş model istemcileri, ajanlar, çoklu ajan ekipleri ve ajan iş akışı araçları içeren uzantılarla geliştirilmiştir. Topluluk desteği, geliştiricilerin kendi uzantılarını yönetmelerine, özel ajanlar veya araçlar oluşturmalarına ve paylaşmalarına olanak tanır. Geliştiriciler bu uzantıları yaygın ihtiyaçlar için kullanabilir, bu da geliştirme karmaşıklığını ve engellerini azaltır.

Çapraz Dil Desteği

AutoGen artık Python ve .NET gibi farklı programlama dillerinde yazılmış ajanlar arasında birlikte çalışabilirliği destekliyor. Bu özellik, AutoGen'in uygulama kapsamını genişletiyor ve dil farklılıklarından kaynaklanan engelleri ortadan kaldırıyor.

Bu yeni özelliklerin ötesinde, Microsoft AutoGen'in temelini, çekirdek, ajan sohbeti ve uzantıları kapsayacak şekilde yeniden yapılandırdı. Çekirdek, olay odaklı ajan sistemi için temel görevi görüyor. Çekirdek üzerine inşa edilen Ajan sohbeti, görev yönetimi, grup sohbetleri, kod yürütme ve önceden oluşturulmuş ajanlar için gelişmiş API'ler sunuyor. Uzantılar, Azure kod yürütücüleri ve OpenAI modelleri gibi hizmetlerle üçüncü taraf entegrasyonlarını kolaylaştırır.

Kullanıcı Arayüzü Geliştirmeleri

Kullanıcı arayüzü de önemli iyileştirmelerden geçti:

• UI aracılığıyla interaktif geri bildirim, kullanıcı ajanlarının ekip operasyonları sırasında gerçek zamanlı girdi ve rehberlik sağlamasına olanak tanır.
• Mesaj akışı görselleştirmesi, ajan iletişimlerini anlamak, mesaj yollarını ve bağımlılıklarını eşlemek için sezgisel bir arayüz sunar.
• Görsel bir sürükle-bırak arayüzü, kullanıcıların bileşenleri ilişkileri ve özellikleriyle yerleştirip yapılandırarak ajanlar tasarlamalarına olanak tanır.

Magentic-One ile Entegrasyon

Microsoft'un bir diğer açık kaynaklı çok seviyeli genel yapay zeka ajanı olan Magentic-One, artık AutoGen'e entegre edildi. Magentic-One, beş yapay zeka ajanından oluşan çok katmanlı bir mimariye sahiptir: Orkestratör, WebSörfçüsü, DosyaSörfçüsü, Kodlayıcı ve BilgisayarTerminali. Her uzman ajanın kendi beceri seti ve bilgi tabanı vardır, bu da kendi alanında etkin bir şekilde çalışmasını sağlar. Ancak, bu ajanlar yalıtılmış olarak çalışmaz; Orkestratör, faaliyetlerinin tutarlı olmasını ve genel hedefleri karşılamasını sağlamak için faaliyetlerini koordine eder.

Orkestratör, görev planlaması, ilerleme takibi ve hata kurtarmadan sorumludur. Bir görev aldığında, gereksinimleri iyice analiz eder ve diğer dört ajana alt görevler atar. Bu uzman ajanlar, belirli görev türlerini ele alma konusunda uzmandır. WebBrowser Ajanı web'de gezinmeyi, FileNavigatorAgent yerel dosya sistemi gezinmesini, CodeWriterAgent Python kod parçacıklarını yazar ve yürütür ve ComputerTerminal daha üst düzey görevleri desteklemek için işletim sistemi düzeyinde komutlar yürütür.

Magentic-One mimarisinin önemli bir özelliği asenkron olay odaklı çalışmadır. Senkron istek-yanıt modelinin aksine, asenkron yöntemler sistem bileşenlerinin eşzamanlı olarak çalışmasına, yeni girdiler almasına veya diğer işlevleri durdurmadan herhangi bir zamanda eylemleri tetiklemesine olanak tanır. Örneğin, WebBrowserAgent, Orkestratör ona bir web sayfasından bilgi indirme ve çıkarma içeren bir görev atadığında bir sayfayı yüklemeye başlayabilirken, Orkestratör ve diğer ajanlar diğer görevlere devam eder. Sayfa yüklendikten ve gerekli veriler çıkarıldıktan sonra, WebBrowserAgent Orkestratöre bildirir ve sonuçları döndürür. Bu strateji, Magentic-One'ın kaynakları daha verimli yönetmesini, bekleme sürelerini azaltmasını ve yüksek eşzamanlılık senaryolarına daha etkili yanıt vermesini sağlar.

Asenkron mimarisine ek olarak, Magentic-One, oldukça modüler tasarımıyla da ayırt edilir. Her ajan, net sorumlulukları ve arayüz tanımları olan bağımsız bir işlevsel birimdir. Bu yaklaşım, geliştiriciler diğer bileşenlerle etkileşim ayrıntıları hakkında endişelenmeden tek bir ajanın işlevine odaklanabildikleri için sistem yapımını basitleştirir. Modülerlik ayrıca kodun yeniden kullanımını ve teknik paylaşımı da teşvik ederek, mevcut ajanların yeni projelerde kullanılmasını veya minimum değişiklikle farklı uygulamalara uyarlanmasını sağlar. Magentic-One'ın modüler tasarımı ayrıca önemli ölçüde ölçeklenebilirlik sağlar. Teknoloji ilerledikçe veya iş gereksinimleri değiştikçe, yeni ajanlar eklenebilir veya mevcut ajan işlevleri büyük sistem revizyonları olmadan güncellenebilir. Örneğin, belirli bir alandaki bir görev daha karmaşık hale gelirse, sisteme özel bir ajan eklenerek geliştirilebilir.