Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önceki sayfada bağlam sağlayıcılarının aracılara nasıl bellek ve dinamik bilgi (her çağrıdan önce proaktif olarak eklenen bilgiler) kazandırdığını göstermiş. Bu noktada, araçları kullanabilen, becerileri yükleyebilecek, ara yazılım aracılığıyla çalıştırabilen ve zengin bağlam üzerinde çizim yapabilecek tek bir aracınız vardır. Bu çok güçlü ama yine de her şeyi yapan bir ajan.
Temsilcinizin sorumlulukları, tek bir yönerge kümesinin iyi işleyebileceği kadar arttığında ne olur? Bir ajan araçları biriktirdikçe, araç seçimi bozulur; modeller, daha iyi tanımlanmış az sayıda araç arasından seçim yapmada daha başarılıdır. Yönergeler genişledikçe, seyahat rezervasyonu, gider raporlaması ve takvim yönetimini kapsayan bir sistem istemi modele çok fazla rol verdiği için odak bozulur.
Aracılar araç olarak kullanıldığında, bu sorunu çözmenize yardımcı olur: bir aracı ( dış aracı), normal bir işlev aracıymış gibi başka bir aracı ( iç aracı) çağırabilir. Her iç aracı sınırlandırılmış bir kapsama sahiptir: kendi yönergeleri, kendi gereçleri, kendi uzmanlığı. Dış aracı, ne zaman yetki vereceğine ve ne soracağına karar verir; tamamen herhangi bir başka aracı ne zaman çağıracağıyla aynı şekilde.
Bunu kullanmanız gereken durum
Ajanları aşağıdaki durumlarda kullanın:
- Özelleştirilmiş bir alt görevi odaklanmış bir temsilciye devretmek istiyorsunuz; örneğin, kullanıcı uçuşları sorduğunda özel bir "seyahat rezervasyon aracısı" çağıran genel bir yardımcı.
- Dış aracı, konuşma temelinde iç aracının ne zaman ve ne zaman dahil edilip edilmeyeceğine karar vermelidir; temsilci seçme sabit kodlu değil model temellidir.
- Ajanlar arasındaki yürütme sırası üzerinde açık bir denetim gerekmiyor; dış aracı, işleri kendi mantığıyla düzenlediğinde bir sorun yok.
Tavsiye
Her temsilci, uzmanlığına ve gereksinimlerine bağlı olarak farklı bir model kullanabilir. Daha karmaşık aracılar mantık için daha büyük modeller kullanabilirken, daha basit aracılar verimlilik için daha küçük ve daha hızlı modeller kullanabilir.
Değerlendirmeler
| Değerlendirme | Ayrıntılar |
|---|---|
| Basitlik | Aracı olarak ajan, en hafif çok ajanlı kalıptır. Bir aracı bir araca dönüştürür ve başka bir aracıya teslim edersiniz. Bir ajanın yeterli olmadığı durumlarda atılacak doğal bir sonraki adımdır. |
| Gecikme süresi | Her temsil, tam bir ajan çağırmadır: dış ajan, kendi araçlarını çağırabilen LLM'yi çağıran iç ajanı çağırır. İç içe çağrılar eklenir. İç aracıların hızlı bir şekilde çözüm üretebilmesi için odaklanmış kalmalarını sağlayın. |
| Yönlendirme model tabanlıdır | Dış ajanın LLM'si, herhangi bir aracı ne zaman çağıracağına karar verdiği gibi iç ajanın ne zaman çağırılacağına karar verir. Bu, yönlendirmenin öngörülemez olabileceği anlamına gelir; araç açıklaması belirsizse model yanlış programı çağırabilir veya tamamen atlayabilir. Net, belirli açıklamalar kritik önem taşır. |
| Sınırlı görünürlük | Dış aracı, iç aracının son metin yanıtını görür; ancak iç aracının ara düşünme süreçlerini, araç çağrılarını veya bağlamını görmez. Eğer iç temsilci davranışı üzerinde gözlenebilirliğe ihtiyacınız varsa, izlemeyi kullanın. |
| Bağlam yalıtımı | Dahili ajan kendi yönergeleri ve araçlarıyla çalışır. Dış etkenin konuşma geçmişini veya bağlamını otomatik olarak devralmaz. Diğer fonksiyon araçlarında olduğu gibi, fonksiyon çağrı argümanları üzerinden onunla iletişim kurarsınız. |
Nasıl çalışır?
Aracılar araç olarak, zaten bildiğiniz araç çağırma döngüsü üzerine kurar. Tek fark, çağrılan "işlevin" kendisi bir aracı olmasıdır.
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ User: "Book me a flight to Paris and file the expense" │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Outer agent reasons about the request │
│ → decides to call the travel-booking agent first │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Inner agent (travel-booking) runs as a tool: │
│ • receives: "Book a flight to Paris" │
│ • uses its own tools (search_flights, book_flight) │
│ • returns: "Booked Flight AF123, $450" │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Outer agent receives the tool result │
│ → decides to call the expense-filing agent next │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Inner agent (expense-filing) runs as a tool: │
│ • receives: "File expense for Flight AF123, $450" │
│ • uses its own tools (create_expense, attach_receipt) │
│ • returns: "Expense report filed" │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Outer agent synthesizes both results: │
│ "Done! Booked Flight AF123 to Paris for $450 and filed │
│ expense report." │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
Önemli noktalar:
- İç etmen bir işlev aracı gibi görünür. Dış aracı açısından bakıldığında, iç aracıyı çağırmak,
get_weather()veyasearch_database()çağırmaktan farklı değildir. Çerçeve, ajanın bir ada, açıklamaya ve giriş parametresine sahip bir araca dönüştürülmesini sağlar. - İç temsilci bağımsız olarak çalışır. Kendi yönergeleri, araçları ve LLM çağrıları vardır. Dış etkenin tüm konuşmasını görmez; yalnızca araç çağrısıyla iletilen girişi görür.
- Dış etken yalnızca nihai sonucu görür. İç aracının ara adımları (araç çağrıları, akıl yürütme, yeniden denemeler) dış aracı tarafından görünmez. Herhangi bir araç sonucu gibi bir metin yanıtı alır.
Sonraki Adımlar
Aracıları tek bir işlem içinde oluşturabileceğinize göre, bir sonraki adım Aracıdan Aracıya (A2A) şeklindedir ve aracıların standart bir protokol kullanarak hizmet ve kuruluş sınırları arasında iletişim kurmasını sağlar.
Daha derine gidin:
- Tools'a Genel Bakış — Aracıyı İşlev Aracı olarak Kullanma — C# ve Python için kod örnekleri
- İşlev Araçları — ajan-aracı temel alarak inşa edilen araç türü
- Gözlemlenebilirlik — iç aracı davranışını izleme