𝗔𝗜 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀, 𝗘-𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗿𝗰𝗲, 𝗮𝗻𝗱 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗢𝗿𝗰𝗵𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Yapay zeka geliştirme süreci, basit istemlerden (prompt) karmaşık sistemlere doğru evriliyor. Bu hafta, yapay zekayı inşa etme ve yönetme biçiminizdeki üç büyük değişime göz atıyoruz.

  1. Dayanıklı LLM Sistemleri İnşa Etmek

Tek bir yapay zeka sağlayıcısına güvenmek risklidir. API limitleri ve kesintiler yaşanabilir. Uygulamanızın çalışmaya devam etmesi için bir yedekleme (fallback) sistemine ihtiyacınız vardır.

Bir geliştirici, üç farklı LLM sağlayıcısı kullanarak bir sistem inşa etti. Eğer bir API hata verirse, sistem otomatik olarak bir sonrakine geçiyor. Bu, kullanıcılarınızın asla bir hata görmemesini sağlar. Şunlar için plan yapmalısınız:

  1. Ajan Tabanlı (Agentic) E-ticaret

Geleneksel çevrimiçi mağazalar statik filtreler kullanır. Yeni bir yaklaşım, dinamik bir alışveriş deneyimi oluşturmak için yapay zeka ajanlarını kullanıyor.

Turbo Start Aisle projesi, insanların alışveriş yapma biçimini değiştirmek için Shopify ve Sanity kullanıyor. Kullanıcılar kategorilere tıklamak yerine bir ajanla konuşuyor. Ajan, konuşmaya dayalı olarak kullanıcı arayüzünü (UI) oluşturuyor ve gerçek zamanlı olarak ürünleri buluyor. Bu, e-ticareti statik sayfalardan etkileşimli yolculuklara taşıyor.

  1. Paralel Yapay Zeka Ajanlarını Yönetmek

GitHub, yeni Copilot Desktop uygulamasını yayınladı. Bu uygulama bir kod önericiden çok daha fazlası; birden fazla ajan için bir merkez (hub) görevi görüyor.

Artık farklı görevleri yerine getirmek için aynı anda birkaç ajanı çalıştırabilirsiniz. Bir ajan kod yazarken, diğeri testleri yazabilir veya hata ayıklama (debug) yapabilir. Bu, karmaşık iş akışlarını tek bir arayüzden yönetmenize olanak tanır.

Önemli çıkarımların özeti:

Yazının tamamı: https://dev.to/soytuber/llm-fallback-in-production-agentic-ecommerce-and-github-copilot-for-parallel-agents-1pap

İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi