Düşünün ki, bilgisayarınıza konuşarak Bash terminalinde komut yazmadan görevleri yerine getirebiliyorsunuz. NVIDIA Nemotron Nano v2 ile bunu bir saatin altında, ve yaklaşık 200 satır Python koduyla çok az bağımlılık ile kolayca yapabilirsiniz.
Bu yazıda, temel bileşenleri ve dikkate almanız gereken noktaları adım adım açıklayarak takip etmenizi sağlayacağız. Öncelikle her şeyi baştan oluşturacağız. Ardından, ek olarak LangGraph‘in tasarımı daha da basit hale getirdiğini göstereceğiz.
Projemizin Temel Hedefi
Yazımızı okuyarak, oluşturacağınız ajanın, aşağıdaki örneğe benzer şekilde kullanıcı ile nasıl etkileşime geçebileceğini anlamış olacaksınız:
['/home/sandbox' 🙂] "system-info" adında yeni bir dizin oluştur, ardından "info.txt" adında bir dosya oluştur ve mevcut sistem yapılandırmasını (disk alanı, bellek) doldur, sonra içeriğin kısa bir özetini sun.İşlem Efsanesi: 🙂: Kullanıcı mesajı 🤖: Ajanın yanıtı ▶️: Komut yürütme onayı
Ajanların Tanımı
Geleneksel chatbotların aksine, AI ajanları yüksek seviyedeki hedefleri girdisi olarak alır, ardından bu hedefleri yerine getirmek için gözetimsiz bir şekilde akıl yürütme, planlama ve görevleri yerine getirme işlemlerini gerçekleştirir. Bu sürecin temel bir parçası araç çağrılarıdır: Ajan sadece metin ile yanıt vermek yerine, eylemleri gerçekleştirmek üzere harici araçları veya API’leri çağırabilir.
Oluşturduğumuz Bash bilgisayar kullanımı ajanı, bunun açık bir örneğidir. Kullanıcı yüksek seviyede bir talimat verir ve ajan, belirtilen talimatı yerine getirmek için gereken Bash komutlarını belirler. Bu ajanın özelleştirilebilirliği ile birlikte sadece 200 satıra kadar inmesidir; bu, daha gelişmiş ajanların temel ilkelerini göstermektedir.
Temel Gereksinimler Neler?
Ajansı oluşturmak için gereken ana gereksinimler şunlardır:
- NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 (yerel veya bulutta dağıtılmış)
- Yerel dağıtım için:
- ~20GB disk alanı
- En az 24GB VRAM’li bir NVIDIA GPU
- Yerel dağıtım için:
- Bash içeren bir işletim sistemi (Ubuntu, Mac OS veya Windows Subsystem for Linux (WSL) gibi)
- Python v3.10+ ortamı, aşağıdaki paketlerle birlikte:
openai(LLM uç noktalarını kullanmak için)- Ek olarak, LangGraph için
langchain-openaivelanggraph
- Bir saatlik boş zaman
Sonuçta Ne Elde Edeceksiniz?
Aşağıda, bu eğitimden sonra oluşturacağınız ajanın nasıl etkileşime geçeceğine dair bir örnek verilmiştir. Amacınıza göre ajanın sizin için çalışan bir asistan gibi hareket etmesi beklenmektedir.
Ajanın Temel Bileşenleri
Oluşturduğumuz sistem iki ana bileşene sahiptir:
- Bash Sınıfı: Kullanıcı komutlarını yönetmek, geçerli çalışma dizinini ve izinli komut listesini kontrol etmek için kullanılan bir araçtır.
- Ajan: Kullanıcı niyetini anlayarak eyleme geçmek için NVIDIA Nemotron modelini kullanır, böylece geçmişi koruyarak kullanıcı ile etkileşimde bulunur.
AI ajanınızı daha anlaşılan ve erişilebilir hale getirerek, üzerine inşa etmek için gerekli tüm kaynaklar ve araçlar elimizde mevcut.
Sonraki Adımlar Neler?
Artık kendi bilgisayar kullanımı ajanınızı geliştirdiniz. Buradan deneyimleyerek başlayın: Kendi komutlarınızı ekleyin, sistem istemini ayarlayın ve ajanın nasıl tepki verdiğini görün. Keşfettikçe, aynı ilkelerin daha gelişmiş çoklu ajans sistemleri‘ne doğal bir şekilde genişlediğini fark edeceksiniz.
NVIDIA geliştirici forumunda tartışmalara katılın. Deneyimlerinizi, sorularınızı ve geliştirdiğiniz projeleri görmek için heyecanla bekliyoruz!
Gelişmelerden haberdar olmak için NVIDIA Nemotron‘a abone olmayı unutmayın.
