Serimizin ilk bölümünde, AI ajanlarını kullanarak işletme verimliliğini artırma stratejilerini inceledik. Bu ajanlar, tek başına çalışan modellerden farklı olarak, bağlam ve araçlarla görevleri tekrar tekrar iyileştirerek sonuçları, örneğin kod üretimini geliştirir. Çok ajanlı sistemler, departmanlar arasında iletişimi kolaylaştırabilir ve bu da daha yüksek verimlilik, esneklik ve daha hızlı yükseltmeler sağlayabilir. Başarıdaki kilit unsurlar arasında, rollerin ve iş akışlarının haritalandırılması ve güvenli operasyonu sağlamak için insan denetimi ve hata kontrolleri gibi koruyucu önlemlerin uygulanması yer alır. Bu önemli unsurları inceleyelim. **Koruyucu Önlemler ve Özerklik:** Ajanlar, özerk olduklarından, hataları, israfı, yasal riskleri veya zarar verici etkileri en aza indirmek için çeşitli koruyucu önlemlere ihtiyaç duyarlar. Tüm bu önlemleri uygulamak aşırı gelebilir, ancak her ajan için gereklilikleri değerlendirmek önemlidir. Bu koşullar karşılanmazsa bir ajanın özerk çalışmaması gerekir. **İnsan Müdahalesi Koşulları:** İnsan onayının gerekli olduğu durumları belirleyen önceden tanımlanmış kurallar olmalıdır. Her duruma özgü bu kurallar, ajanın yönlendirmesine entegre edilebilir veya belirleyici dış kodlarla uygulanabilir. Örneğin, bir satın alma ajanı, tüm eylemleri gerçekleştirmeden önce bir insanla doğrulamalıdır. **Koruyucu Ajanlar:** Riskli ya da etik dışı davranışları kontrol edecek bir koruyucu ajanla ajanın eşleştirilmesi uyumu sağlar. Ajan, eylemlerini gerçekleştirmeden önce koruyucu ajanın onayını almalıdır. **Belirsizliği Yönetme:** Laboratuvarımız, büyük dil modellerinden (LLM) elde edilen çıktılardaki belirsizliği ölçmeyi sağlayan bir teknik geliştirdi, bu da yanılma olasılığını azaltır. Bu, güvenilirliği artırırken, maliyetleri yükseltir ve sistemi yavaşlatır, bu yüzden sadece kritik ajanlar için önerilir. **Devre Dışı Bırakma Butonu:** Sistem tutarsızlıkları veya hatalar tespit edildiğinde tüm özerk süreçleri durdurma yöntemi, kritik iş akışlarının tamamen manuel hale getirilmesini önler. **Ajan Tarafından Oluşturulan İş Emirleri:** Tüm ajanların hemen uygulamalara ve API'lere entegre edilmesi gerekmez.

Yer tutucu araçlar, manuel işlem için raporlar veya iş emirleri üreterek ajan ağlarının çevik geliştirilmesini destekler. **Test:** LLM tabanlı ajanlar sağlam olsa da, tutarlılık ve şeffaflık eksikliği nedeniyle adapte edilmiş bir test stratejisi gerektirir. Üretici yapay zeka test vakaları oluşturabilir ve kum havuzları, sistemlerin güvenli ve kontrol edilerek ölçeklendirilmesine olanak sağlar. **İnce Ayar:** İnancın aksine, üretici yapay zeka yalnızca kullanımla iyileşmez. LLM'ler, ajan günlükleri ve etiketli tercihlerle ince ayar yapılarak davranışları geliştirilebilir. **Tuzaklar:** Çok ajanlı sistemler duraklayabilir, bu nedenle zaman aşımı mekanizmaları gerekir. Ajanları beklentiler veya uzun talimatlarla aşırı yüklemekten kaçınılmalıdır. Ajanları yönetilebilir görevlere bölmek, bu tür sorunları hafifletebilir. Sistemler genellikle bir koordinatör ajan kullanır, bu da tek hata noktası riski taşır. Ajanların ardışık olarak görevleri devrettiği bir boru hattı iş akışı önerilir. Aşırı yüklenmiş ajanlar, aşırı bağlam aktarımından dolayı kafa karışıklığı yaşayabilir. Ajanların kendi bağlamlarını, web sitesi oturumlarına benzer şekilde, korumalarına izin verilmelidir. Son olarak, LLM'lerin yeteneklerinin nispeten yüksek bir standardı karşılaması gereklidir. Yeni ticari ve açık kaynak ajanlar bunu karşılamaktadır, ancak geleneksel yazılım sistemlerinden daha maliyetli ve yavaştırlar. Etkili çok ajanlı sistemler için maliyet ve hız konularında beklentilerin ayarlanması gereklidir.