Semantik Çekirdek Aracısı Çerçevesi
Önemli
ChatCompletionAgent ve OpenAIAssistantAgent gibi tek aracılı özellikler sürüm adayı aşamasındadır. Bu özellikler neredeyse eksiksiz ve genel olarak kararlıdır, ancak tam genel kullanıma ulaşmadan önce küçük iyileştirmeler veya iyileştirmeler gerçekleştirebilirler. Ancak, aracı sohbet desenleri hala deneysel aşamadadır. Bu desenler etkin geliştirme aşamasındadır ve önizleme veya sürüm adayı aşamasına geçmeden önce önemli ölçüde değişebilir.
Semantik Çekirdek Aracısı Çerçevesi, Semantik Çekirdek eko sisteminde yapay zeka aracılarının oluşturulmasına ve aracı desenleri temel Semantik Çekirdek çerçevesinde mevcut olan desenlere ve özelliklere göre herhangi bir uygulamaya dahil etme olanağı sağlayan bir platform sağlar.
Yapay zeka aracısı nedir?
Yapay zeka aracısı, girişleri alarak, bilgileri işleyerek ve belirli hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirerek görevleri otonom veya yarı otonom olarak gerçekleştirmek için tasarlanmış bir yazılım varlığıdır.
Aracılar, modellerin, araçların, insan girişlerinin veya diğer özelleştirilebilir bileşenlerin birleşimini kullanarak yanıtlar oluşturarak ileti gönderip alabilir.
Aracılar işbirliği içinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve birbirleriyle etkileşim kurarak karmaşık iş akışlarına olanak tanır.
Agent Framework
hem basit hem de gelişmiş aracıların oluşturulmasına olanak sağlayarak modülerliği ve bakım kolaylığı sağlar
Yapay zeka aracıları hangi sorunları çözer?
Yapay zeka aracıları, özellikle karmaşık görevlere el ile müdahaleyi azaltmak için işbirliği yapabilen modüler yapay zeka bileşenlerinin oluşturulmasını sağlayarak uygulama geliştirme için çeşitli avantajlar sunar. Yapay zeka aracıları otonom veya yarı otonom olarak çalışabilir ve bu da onları çeşitli uygulamalar için güçlü araçlar haline getirir.
Önemli avantajlardan bazıları şunlardır:
Modüler Bileşenler: Geliştiricilerin belirli görevler (örneğin, veri kazıma, API etkileşimi veya doğal dil işleme) için çeşitli aracı türleri tanımlamasına olanak tanır. Bu, gereksinimler geliştikçe veya yeni teknolojiler ortaya çıktıkçe uygulamayı uyarlamayı kolaylaştırır.
İşbirliği: Birden çok aracı görevler üzerinde "işbirliği yapabilir". Örneğin, bir aracı veri toplamayı işlerken, başka bir aracı veri toplamayı çözümleyebilir ve başka bir aracı da karar almak için sonuçları kullanır ve dağıtılmış zeka ile daha karmaşık bir sistem oluşturur.
İnsan Aracısı İşbirliği: Döngüdeki insan etkileşimleri, aracıların karar alma süreçlerini artırmak için insanlarla birlikte çalışmasına olanak sağlar. Örneğin aracılar, insanların gözden geçirebileceği ve ince ayar yapabilecekleri veri analizleri hazırlayarak üretkenliği artırabilir.
İşlem Düzenleme: Aracılar sistemler, araçlar ve API'ler arasında farklı görevleri koordine ederek uygulama dağıtımları, bulut düzenlemesi ve hatta yazma ve tasarım gibi yaratıcı işlemler gibi uçtan uca işlemleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka aracısı ne zaman kullanılır?
Uygulama geliştirme için bir aracı çerçevesi kullanmak, belirli uygulama türleri için özellikle yararlı olan avantajlar sağlar. Geleneksel yapay zeka modelleri genellikle belirli görevleri (sınıflandırma, tahmin veya tanıma gibi) gerçekleştirmek için araçlar olarak kullanılırken aracılar geliştirme sürecine daha fazla özerklik, esneklik ve etkileşim getirir.
Özerklik ve Karar Alma: Uygulamanız bağımsız kararlar alabilen ve değişen koşullara (örneğin robotik sistemler, otonom araçlar, akıllı ortamlar) uyum sağlayabilecek varlıklar gerektiriyorsa, bir aracı çerçevesi tercih edilir.
Çok Aracılı İşbirliği: Uygulamanız birden çok bağımsız bileşenin birlikte çalışmasını gerektiren karmaşık sistemler içeriyorsa (tedarik zinciri yönetimi, dağıtılmış bilgi işlem veya swarm robotlar gibi), aracılar koordinasyon ve iletişim için yerleşik mekanizmalar sağlar.
Etkileşimli ve Hedef Odaklı: Uygulamanız hedef odaklı davranışlar içeriyorsa (örneğin, görevleri otonom olarak tamamlama veya belirli hedeflere ulaşmak için kullanıcılarla etkileşim kurma), aracı tabanlı çerçeveler daha iyi bir seçimdir. Örnek olarak sanal yardımcılar, oyun yapay zekası ve görev planlayıcıları verilebilir.
Semantik Çekirdek Aracı Çerçevesi'ni nasıl kurabilirim?
Agent Framework SDK'sını yüklemek, programlama dilinizle ilişkili dağıtım kanalına özgüdür.
.NET SDK'sı için çeşitli NuGet paketleri kullanılabilir.
Not: Tüm aracı paketlerine ek olarak çekirdek Anlam Çekirdeği SDK'sı gereklidir.
Paket | Açıklama |
---|---|
Microsoft.SemanticKernel | Bu, kullanmaya başlamaya yönelik temel Agent Framework kitaplıklarını içerir. Bu, uygulamanız tarafından açıkça referans verilmelidir. |
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Abstractions |
Agent Framework için temel etmen soyutlamalarını tanımlar. Genellikle hem Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core hem de Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI paketlerinde yer aldığı için belirtilmesi gerekmez. |
Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core |
ChatCompletionAgent ve AgentGroupChat sınıflarını içerir. |
Microsoft.SemanticKernel.Agents.OpenAI |
aracılığıyla OpenAIAssistantAgent kullanma olanağı sağlar. |
Modül | Açıklama |
---|---|
semantic-kernel.agents | Bu, Semantic Kernel ile başlamanız için Agent Framework kitaplığıdır. Bu, uygulamanız tarafından açıkça referans verilmelidir. Bu modül, ChatCompletionAgent ve AgentGroupChat sınıflarının yanı sıra AzureOpenAssistant aracılığıyla OpenAI Yardımcısı API'sini kullanabilme özelliğini içerir. |
Temsilciler şu anda Java'da kullanılamıyor.