Strands Ajanları'nın piyasaya sürülmesini heyecanla duyuruyorum: Bu, birkaç satır kod kullanarak model odaklı yaklaşım ile yapay zeka ajanları oluşturmayı ve çalıştırmayı basitleştiren açık kaynaklı SDK'dır. Strands, basitten karmaşığa kadar geniş bir kullanım alanını destekler ve yerel geliştirmeden üretim dağıtımına kadar ölçeklenebilir. Zaten Amazon Q Developer, AWS Glue ve VPC Reachability Analyzer gibi AWS ekiplerinde üretimde kullanılmaktadır. Artık, kendi yapay zeka ajanlarınızı kolayca oluşturmak için Strands'ten faydalanabilirsiniz. Karmaşık iş akışları tanımlamayı gerektiren framework’lerin aksine, Strands en son model yeteneklerinden—planlama, düşünce zincirleme, araç çağırma ve yansıma—yararlanır; böylece geliştiricilerin yalnızca bir istek (prompt) ve araç listesi belirlemesi yeterlidir. Strands, iki DNA sarmalı gibi, modeli ve araçları birbirine bağlar; model sonraki adımları planlar ve gelişmiş akıl yürütme ile araçları çalıştırır. Araç seçimi, bağlam yönetimi, oturum durumu, hafıza ve çok ajanlı uygulamaları içeren geniş özelleştirmeleri destekler. Strands, Amazon Bedrock, Anthropic, Ollama, Meta ve diğer modellerle LiteLLM aracılığıyla herhangi bir yerde çalışabilir. Projeye katkıda bulunanlar arasında Accenture, Anthropic, Langfuse, mem0. ai, Meta, PwC, Ragas. io, Tavily ve daha fazlası yer almaktadır. Örnekler arasında Anthropic’in API desteği ve Meta’nın Llama API entegrasyonu bulunmaktadır. Başlamak için GitHub üzerinden bize katılın! ### Ajan Yolculuğumuz Amazon Q Developer üzerinde çalışırken, yazılım geliştirme için üretebilen bir yapay zeka asistanı olan bu projede, 2023’ün başlarında ReAct (Meczup ve Eylem) makalesini takip ederek AI ajanları oluşturmaya başladık; bu makale büyük dil modellerinin (LLMs) akıl yürütebildiğini ve API çağrısı yapmak gibi işlemleri gerçekleştirebildiğini gösteriyordu. Başlangıçta, LLM’ler ajan gibi değil, doğal dil sohbetleri için eğitilmiş olsa da, biz karmaşık çerçeveler inşa ettik; bu çerçeveler talimatlar, yanıt çözücüler ve organizasyon mantığı içeriyordu—ve genellikle üretime hazır hale getirmek için aylarca ince ayar yapıyorduk. LLM’ler akıl yürütme ve araç kullanımı alanında büyük ilerlemeler kaydettikçe, bu karmaşık yapılar iş akışını yavaşlatan engeller haline geldi. Bu değişimi fark ederek, modern LLM’lerin doğal akıl yürütme ve araç kullanma yeteneklerini kullanmak ve orkestrasyon karmaşasını ortadan kaldırmak amacıyla Strands Ajanları’nı geliştirdik. Bu yaklaşım, geliştirme süresini aylar yerine günlere veya haftalara indirdi; böylece üretime geçiş hızını artırdı ve kullanıcı deneyimini iyileştirdi. ### Strands Ajanlarının Temel Kavramları Bir ajan üç bileşenden oluşur: (1) bir model, (2) araçlar ve (3) bir istek (prompt). Ajanlar, bu öğeleri kullanarak soruları cevaplama, kod yazma, planlama veya portföy optimizasyonu gibi görevleri bağımsız şekilde yerine getirir. Model odaklı yaklaşım sayesinde, model hedefe ulaşmak için adımlarını ve araç kullanımını dinamik olarak yönlendirebilir. - **Model:** Strands, araç kullanımı ve akıştan gelen Amazon Bedrock modelleri, Anthropic Claude modelleri API üzerinden, Llama modelleri Llama API ile, Ollama yerel geliştirme için, OpenAI LiteLLM aracılığıyla ve özel modellerle destekler. - **Araçlar:** Binlerce Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucu aracı ile birlikte, dosya düzenleme, API çağrısı ve AWS API etkileşimi gibi 20'den fazla hazır araç mevcuttur.

Python fonksiyonları, @tool dekoratörü kullanılarak kolayca araç haline getirilebilir. - **İstek:** Geliştiriciler, görevi tanımlayan doğal dil isteği ve ajan davranış kuralları içeren sistem isteği sağlar. Ajan, tamamlanana kadar model ve araçlarla etkileşimde bulunan “ajans döngüsü” içinde çalışır. Her döngüde, LLM isteği, bağlam ve araç açıklamalarını alır; doğrudan yanıt verir, plan yapar, yansır veya araçları çağırır. Strands, seçilen araçları çalıştırır ve sonuçları LLM’ye geri gönderir, böylece nihai çıktı elde edilir. Araçlar, özelleştirme ve karmaşıklık sağlar: belgeleri bilgi tabanlarından getirebilir, API çağrısı yapabilir, Python kodu çalıştırabilir veya statik talimatlar verebilir. Örnek araçlar şunlardır: - **Retrieve Tool (Düzenleyici Araç):** Amazon Bedrock Bilgi Tabanları üzerinde semantik arama yaparak uygun belgeleri veya araçları getirir. Örneğin, AWS iç ajanlarından biri, 6. 000’den fazla araç arasından ilgili alt kümesi getirerek modele sunar. - **Thinking Tool (Düşünce Araç):** Çok döngülü derin analiz ve öz-yansıma sağlar. - **Çok Ajanlı Araçlar:** İş akışı, grafik ve sürü takımı araçları, karmaşık görevler için birden fazla ajanın işbirliğiyle çalışmasını destekler. Agent2Agent (A2A) protokolü yakın zamanda eklenecektir. ### Strands Ajanlarıyla Başlangıç İşte Strands kullanarak, Amazon Bedrock modeli, MCP sunucu ve hazır GitHub aracıyla oluşturulmuş basit bir isimlendirme AI asistanı örneği: ```python from strands import Agent from strands. tools. mcp import MCPClient from strands_tools import http_request from mcp import stdio_client, StdioServerParameters NAMING_SYSTEM_PROMPT = """ Açık kaynak projeleri isimlendirmesine yardımcı olan bir asistansın. Mevcut alan adlarını ve GitHub organizasyonlarını doğrulayarak sun. """ domain_name_tools = MCPClient(lambda: stdio_client( StdioServerParameters(command="uvx", args=["fastdomaincheck-mcp-server"]) )) github_tools = [http_request] with domain_name_tools: tools = domain_name_tools. list_tools_sync() + github_tools naming_agent = Agent(system_prompt=NAMING_SYSTEM_PROMPT, tools=tools) naming_agent("Yapay zeka ajanları oluşturmak için açık kaynak projesine isim bulmam lazım. ") ``` Bunu çalıştırmak için GitHub token’ınızı `GITHUB_TOKEN` olarak ayarlayın, us-west-2 bölgesinde Anthropic Claude 3. 7 Sonnet modeline erişiminiz olsun ve AWS kimlik bilgilerinizi yapılandırın. Kurulum için: ``` pip install strands-agents strands-agents-tools python -u agent. py ``` Projeye uygunluk ve erişim sağlandığında, isim önerileri ve kullanılabilirlik kontrolleri alırsınız. Strands MCP sunucuları, Q Developer CLI gibi yapay zeka destekli geliştirme araçlarıyla iyi entegre olur. Örneğin, MCP yapılandırmanıza şunu ekleyebilirsiniz: ```json { "mcpServers": { "strands": { "command": "uvx", "args": ["strands-agents-mcp-server"] } } } ``` ### Strands Ajanlarını Üretimde Dağıtmak Strands, üretim kullanımı düşünülerek tasarlanmıştır ve esnek dağıtım mimarileri sunar. Ajanları yerel olarak çalıştırabilir, API (AWS Lambda, Fargate veya EC2 kullanarak) arkasında veya dağıtık sistemler halinde, ajan döngüsü ve araç yürütme ortamlarını ayırarak kullanabilirsiniz. Örneğin, araçlar Lambda’da çalışırken, ajan konteynerlerde olabilir; ya da istemciler araçları yerel olarak yönetip, bir backend ajana bağlanabilir. Ayrıca, Strands, OpenTelemetry (OTEL) yoluyla gözlemlenebilirlik ve izleme desteği sağlar. Bu, dağıtık sistemler içinde ajan oturumlarının detaylı izlenmesi, metrikleri ve telemetriyi mümkün kılar. ### Strands Ajanları Topluluğuna Katılın Strands Ajanları, Apache Lisansı 2. 0 kapsamında açık kaynaklıdır. Modeller ve araçlar desteği eklemek, yeni özellikler geliştirmek veya dokümantasyonu iyileştirmek amacıyla katkılar bekliyoruz. Hatalar veya fikirleriniz varsa, GitHub üzerinden bizimle iletişime geçin ve Strands ile yapay zeka ajanlarının geleceğini birlikte şekillendirin!