Günlük ve haftalık bültenlerimize katılarak sektördeki en son güncellemeleri ve özel içerikleri takip edin. Daha Fazla Bilgi Alın
Yapay zeka (YZ) ajanları dünyası büyük bir devrim yaşıyor ve Microsoft’un bu hafta piyasaya çıkardığı AutoGen v0.4, bu yolculukta önemli bir adım daha attı. AutoGen, çok ajanslı sistemlerin işletme uygulamaları için inşa edilmesiyle ilgili zorlukları aşmayı hedefleyen, sağlam, ölçeklenebilir ve genişletilebilir bir çerçeve olarak konumlanıyor. Peki, bu güncelleme bize ajanslı YZ’nin bugünkü durumu hakkında ne söylüyor ve LangChain ve CrewAI gibi diğer büyük çerçevelerle nasıl bir karşılaştırma yapabiliriz?
Bu makale, AutoGen‘in güncellemesinin sonuçlarını araştırırken, çarpıcı özelliklerini öne çıkaracak ve bunu YZ ajan çerçevelerinin genel manzarasında konumlandırarak geliştiricilerin nelerin mümkün olduğunu ve sektörün nereye gittiğini anlamalarına yardımcı olacaktır.
Asenkron Olay Tabanlı Mimarisinin Vaadi
AutoGen v0.4‘ün belirleyici bir özelliği, asenkron, olay tabanlı bir mimari‘yi benimsemiş olmasıdır. Bu, daha eski sırayla tasarlanmış sistemlerden bir adım ileri giderek, ajanların görevleri tamamlamak için bir sürecin bitmesini beklemek yerine, eş zamanlı olarak gerçekleştirebilmesine olanak tanır. Geliştiriciler için bu, daha hızlı görev yürütme ve daha verimli kaynak kullanımı anlamına gelir.
Örneğin, birden fazla ajanın karmaşık bir görevde işbirliği yaptığını düşünün: bir ajan API’ler aracılığıyla veri toplarken, bir diğeri veriyi ayrıştırıyor ve üçüncü bir ajan rapor oluşturuyor. Asenkron işlemleme ile bu ajanlar paralel çalışabilir ve görevlerini koordine eden merkezi bir aracıyı dinamik bir şekilde etkileşimde bulunabilir. Bu mimari, modern işletmelerin ölçeklenebilirlik arayışına uyum sağlar.
AutoGen’in Microsoft’un İşletme Ekosistemindeki Rolü
Microsoft’un AutoGen için stratejisi, iki yönlü bir yaklaşım sergiliyor: işletme geliştiricilerine AutoGen gibi esnek bir çerçeve sağlarken, ayrıca Copilot Studio aracılığıyla önceden oluşturulmuş ajans uygulamaları ve diğer işletme yetenekleri sunmak. Microsoft, AutoGen çerçevelerini kapsamlı bir şekilde güncelleyerek, geliştiricilere özel çözümler oluşturma araçları sağlıyor ve daha hızlı dağıtım için düşük kodlama seçenekleri sunuyor.
AutoGen’ın LangChain ve CrewAI ile Karşılaştırılması
Agensli YZ alanında, LangChain ve CrewAI gibi çerçeveler kendi alanlarında yer edinmiştir. CrewAI, yalınlığı ve sürükle-bırak arayüzlerine odaklanarak teknik bilgisi daha az olan kullanıcılar için erişilebilirlik sağlamış ancak zamanla karmaşıklaşmıştır.
Mevcut durumda, bu çerçevelerin teknik kapasiteleri açısından büyük farklılıklar yok. Ancak AutoGen, Azure ile sıkı entegrasyonu ve işletme odaklı tasarımı ile kendisini farklılaştırmaya başlıyor. LangChain son dönemde arka plan görevi otomasyonu için “ortam ajanları” tanıtırken, AutoGen‘in gücü, geliştiricilerin özel araçlar ve genişletmeler oluşturmasına imkân tanıyan genişletilebilirliğindedir.
İşletme Hazırlığı: Veri ve Benimseme Zorluğu
YZ ajanlarına yönelik heyecan artarken, birçok işletme bu teknolojileri tam anlamıyla benimseme konusunda hazır değil. Mayo Clinic, Cleveland Clinic ve GSK gibi sağlık kuruluşları, Chevron gibi enerji şirketleri ve Wayfair ile AB InBev gibi perakendeciler, AI ajanlarını ölçekli bir şekilde dağıtmadan önce sağlam veri altyapıları oluşturmaya odaklanıyor. Temiz ve iyi organize edilmiş veriler olmadan, ajanslı YZ‘nin vaadi ulaşılmaz kalıyor.
Gelişmiş çerçeveler olsa bile, AutoGen, LangChain ve CrewAI gibi, işletmeler, uyum, güvenlik ve ölçeklenebilirliğin sağlanmasında önemli zorluklarla karşı karşıya. Kontrol altında akış mühendisliği, özellikle sağlık ve finans gibi sıkı düzenlemelere sahip sektörler için kritik önem taşıyor.
YZ Ajanları için Gelecek Neler Getiriyor?
Ajanslı YZ çerçeveleri arasındaki rekabet kızışırken, sektör, daha iyi modeller geliştirmekten gerçek dünya kullanılabilirliğine doğru kayıyor. Asenkron mimariler, araç genişletilebilirliği ve ortam ajanları gibi özellikler artık opsiyonel değil, zorunlu hale geliyor.
AutoGen v0.4, Microsoft için önemli bir adımı temsil ediyor ve işletme YZ alanında lider olma niyetinin sinyallerini veriyor. Ancak, geliştiriciler ve kuruluşlar için daha geniş ders açıktır: yarının çerçeveleri, teknik kapsamlılık ile kullanım kolaylığını, ölçeklenebilirlik ile kontrolü dengeleyecektir. Microsoft’un AutoGenı, LangChain‘in modülerliği ve CrewAI‘nin yalınlığı, bu zorluğa farklı yanıtlar sunmaktadır.
Microsoft, bu alandaki düşünce liderliğiyle, Sam Witteveen ile birlikte tanımladığımız ve YZ ajanları için ortaya çıkan beş ana tasarım modelini (yansıma, araç kullanımı, planlama, çoklu ajan iş birliği ve yargılama) uygulama konusunda yol gösteriyor. Aşağıda, Microsoft’un Magentic-One örneği, bu modellerin birçoğuna dikkat çekmektedir.
YZ ajanları ve bunların işletme üzerindeki etkileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için, AutoGen güncellemesini ve LangChain‘in ortam ajanları duyurusunu, OpenAI‘nin ajanslara geçişini içeren tam tartışmamızı YouTube podcastimizde izleyebilirsiniz.