Agent AI nədir?

Qısa versiya: agent sistemləri sadəcə suallara cavab vermir - onlar minimum nəzarətlə planlar qurur, hərəkət edir və hədəflərə doğru təkrarlanır. Onlar alətlərə zəng edir, məlumatları nəzərdən keçirir, alt tapşırıqları əlaqələndirir və hətta nəticələrə nail olmaq üçün digər agentlərlə əməkdaşlıq edirlər. Bu başlıqdır. Maraqlı tərəfi bunun praktikada necə işlədiyi və bu gün komandalar üçün nə demək olduğudur. 

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI ölçeklenebilirliği nədir
Ölçəklənən AI-nın böyümə, performans və etibarlılığı necə dəstəklədiyini öyrənin.

🔗 AI nədir
Əsas süni intellekt anlayışlarını, imkanlarını və real dünya biznes tətbiqlərini anlayın.

🔗 İzah edilə bilən AI nədir
Nə üçün izah edilə bilən süni intellekt inamı, uyğunluğu və daha yaxşı qərarları təkmilləşdirdiyini kəşf edin.

🔗 AI məşqçisi nədir
AI təlimçilərinin modelləri təkmilləşdirmək və onlara nəzarət etmək üçün nə etdiklərini araşdırın.

Agentic AI nədir - sadə versiya 🧭

Agentic AI in one line nədir : bu süni intellektdir ki, məqsədə çatmaq üçün nə edəcəyinə avtonom şəkildə qərar verə bilər, nəinki göstərişlərə cavab verir. Satıcı üçün neytral mənada desək, o, düşünmə, planlaşdırma, alətdən istifadə və əks əlaqə dövrələrini birləşdirir ki, sistem niyyətdən hərəkətə keçə bilsin - daha çox "işi tamamlayın", daha az "geri-geri". Əsas platformaların tərifləri bu nöqtələrə uyğun gəlir: minimal insan müdaxiləsi ilə avtonom qərar qəbul etmə, planlaşdırma və icra [1]. İstehsal xidmətləri tapşırıqları başa çatdırmaq üçün modelləri, məlumatları, alətləri və API-ləri təşkil edən agentləri təsvir edir [2].

Qısacanı oxuyan, resursları toplayan və nəticə çıxaran bacarıqlı bir həmkarı düşünün - əl ilə deyil, qeydiyyatdan keçməklə.

Nə yaxşı agent AI edir ✅

Niyə şırınga (və bəzən narahatlıq)? Bir neçə səbəb:

• Nəticə diqqəti: Agentlər məqsədi plana çevirir, sonra insanlar üçün fırlanan kreslo işi bitənə qədər və ya bloklanmayan addımları yerinə yetirirlər [1].

• Defolt olaraq alətdən istifadə: Onlar mətndə dayanmırlar; onlar API çağırır, bilik bazalarını sorğulayır, funksiyaları işə salır və yığınınızdakı iş axınlarını işə salır [2].

• Koordinator nümunələri: Nəzarətçilər (aka marşrutlaşdırıcılar) mürəkkəb tapşırıqlarda ötürmə qabiliyyətini və etibarlılığı yaxşılaşdıraraq mütəxəssis agentlərə işi təyin edə bilərlər [2].

• Reflection loops: Güclü quraşdırmalar özünü qiymətləndirmə və təkrar məntiq daxildir, belə ki, agentlər yoldan kənarda olduqlarını və kursu düzgün seçdikləri zaman fərqinə varırlar (düşün: plan → hərəkət → nəzərdən keçirin → dəqiqləşdirin) [1].

Heç vaxt əks etdirməyən agent, yenidən hesablamaqdan imtina edən satnav kimidir - texniki cəhətdən gözəl, praktiki olaraq bezdiricidir.

Generativ və agent - həqiqətən nə dəyişdi? 🔁

Klassik generativ AI gözəl cavab verir. Agent AI nəticələr verir. Fərq orkestrləşmədir: çox mərhələli planlaşdırma, ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqə və davamlı məqsədə bağlı iterativ icra. Başqa sözlə, biz yaddaş, alətlər və siyasətlər əlavə edirik ki, sistem bunu edə , sadəcə [1][2] demək

Əgər generativ modellər parlaq təcrübəçilərdirsə, agent sistemlər formaları təqib edə, düzgün API-ləri çağıra və işi finiş xəttinə çatdıra bilən kiçik tərəfdaşlardır. Bir az həddən artıq ifadə ola bilər - amma siz vibe alırsınız.

Agent sistemləri başlıq altında necə işləyir 🧩

Haqqında eşidəcəyiniz əsas tikinti blokları:

1. Məqsəd tərcüməsi → qısa strukturlaşdırılmış plan və ya qrafikə çevrilir.

2. Planlayıcı-icraçı döngəsi → növbəti ən yaxşı hərəkəti seçin, icra edin, qiymətləndirin və təkrarlayın.

3. Alət çağırışı → dünyaya təsir etmək üçün API, axtarış, kod tərcüməçiləri və ya brauzerləri işə salın.

4. Yaddaş → kontekstin ötürülməsi və öyrənilməsi üçün qısa və uzunmüddətli vəziyyət.

5. Nəzarətçi/router → mütəxəssislərə tapşırıqlar verən və siyasətləri həyata keçirən koordinator [2].

6. Müşahidə oluna bilənlik və qoruyucu barmaqlıqlar → davranışı sərhəddə saxlamaq üçün izlər, siyasətlər və yoxlamalar [2].

agent RAG-ı görəcəksiniz : agentə nə vaxt axtaracağına, nəyi axtaracağına və çox addımlı plan daxilində nəticələrdən necə Daha az söz, əsas RAG-a daha çox praktik təkmilləşdirmə.

Yalnız demolar olmayan real dünya istifadələri 🧪

• Müəssisə iş axınları: bilet triajı, satınalma addımları və düzgün tətbiqlərə, verilənlər bazalarına və siyasətlərə uyğun gələn hesabatların yaradılması [2].

• Proqram təminatı və məlumat əməliyyatları: məsələləri açan, idarə panellərini bağlayan, testləri işə salan və fərqləri ümumiləşdirən agentlər - auditorlarınızın izləyə biləcəyi qeydlərlə [2].

• Müştəri əməliyyatları: fərdi yardım, CRM yeniləmələri, bilik bazası axtarışları və oyun kitabları ilə əlaqəli uyğun cavablar [1][2].

• Tədqiqat və təhlil: ədəbiyyat skanları, məlumatların təmizlənməsi və audit izləri ilə təkrarlana bilən noutbuklar.

Sürətli, konkret misal: görüş qeydini oxuyan, CRM-nizdəki fürsəti yeniləyən, təqib e-poçtunu tərtib edən və fəaliyyəti qeyd edən “satış əməliyyatları agenti”. Dram yoxdur - insanlar üçün daha az kiçik vəzifələr.

Alət mənzərəsi - kim nə təklif edir 🧰

Bir neçə ümumi başlanğıc nöqtəsi (tamamilə deyil):

• Amazon Bedrock Agents → alət və bilik bazası inteqrasiyası, üstəgəl supervayzer nümunələri və qoruyucu barmaqlıqlar [2] ilə çox mərhələli orkestrasiya.

• Vertex AI Agent Builder → Minimum insan müdaxiləsi ilə tapşırıqları planlaşdırmaq və yerinə yetirmək üçün ADK, müşahidə qabiliyyəti və təhlükəsizlik xüsusiyyətləri [1].

Açıq mənbəli orkestrləşdirmə çərçivələri çoxdur, lakin hansı marşrutu seçdiyinizdən asılı olmayaraq, eyni əsas nümunələr təkrarlanır: planlaşdırma, alətlər, yaddaş, nəzarət və müşahidə.

Şotun müqayisəsi 📊

Real komandalar hər halda bu mövzuda müzakirələr aparır - buna istiqamətli xəritə kimi yanaşırlar.

Qiymətlər istifadəyə görə dəyişir; həmişə provayderin qiymət səhifəsini yoxlayın.

Yenidən istifadə edəcəyiniz memarlıq nümunələri 🧱

• Plan → icra → əks etdirin: planlaşdırıcı addımların eskizlərini çəkir, icraçı hərəkət edir və tənqidçi nəzərdən keçirir. Yaxalayın və bitənə və ya yüksələnə qədər təkrarlayın [1].

• Mütəxəssislərlə nəzarətçi: koordinator tapşırıqları niş agentlərə yönləndirir - tədqiqatçı, kodlayıcı, tester, rəyçi [2].

• Sandboxed icra: kod alətləri və brauzerlər istehsal agentləri üçün sıx icazələr, qeydlər və öldürmə açarları cədvəli ilə məhdud sandboxlarda işləyir [5].

Kiçik etiraf: əksər komandalar çoxlu agentlə başlayır. Bu cazibədardır. Yalnız ölçülər sizə lazım olduğunu bildirdikdə minimum rol əlavə edin.

Risklər, nəzarətlər və idarəetmə niyə vacibdir 🚧

Agentlik süni intellekt real iş görə bilər - bu o deməkdir ki, səhv konfiqurasiya olunarsa və ya oğurlansa real zərər verə bilər. Diqqət yetirin:

• Sürətli inyeksiya və agent oğurluğu: agentlər etibarsız məlumatları oxuduqda, zərərli təlimatlar davranışı yönləndirə bilər. Aparıcı institutlar bu risk sinfinin qiymətləndirilməsi və azaldılması yollarını fəal şəkildə araşdırırlar [3].

• Məxfiliyə məruz qalma: daha az "əl-ələ", daha çox icazə - xəritə məlumatlarına giriş və şəxsiyyəti diqqətlə nəzərdən keçirin (ən az imtiyaz prinsipi).

• Qiymətləndirmə yetkinliyi: parlaq etalon ballarını duzla müalicə edin; iş axınlarınızla əlaqəli tapşırıq səviyyəli, təkrarlana bilən qiymətləndirmələrə üstünlük verin.

• İdarəetmə çərçivələri: lazımi diqqəti nümayiş etdirə bilmək üçün strukturlaşdırılmış rəhbərliyə (rollar, siyasətlər, ölçmələr, təsirlərin azaldılması) uyğunlaşın [4].

Texniki nəzarətlər üçün siyasəti sandboxing : alətləri, hostları və şəbəkələri təcrid edin; hər şeyi qeyd edin; və nəzarət edə bilməyəcəyiniz hər şeyi default-inkar edin [5].

Yaratmağa necə başlamaq lazımdır - praqmatik yoxlama siyahısı 🛠️

1. Kontekstiniz üçün platforma seçin: AWS və ya Google Cloud-da dərindən danışırsınızsa, onların agenti hamar inteqrasiyalar yığır [1][2].

2. Əvvəlcə qoruyucuları müəyyənləşdirin: girişlər, alətlər, məlumat əhatə dairələri, icazə siyahıları və yüksəlmə yolları. Yüksək riskli hərəkətləri açıq təsdiqlə əlaqələndirin [4].

3. Dar bir məqsədlə başlayın: aydın KPI-lərə malik bir proses (qənaət olunan vaxt, səhv nisbəti, SLA hit dərəcəsi).

4. Hər şeyi alət edin: izlər, alət çağırış qeydləri, ölçülər və insan rəyi döngələri [1].

5. Düşüncə əlavə edin və yenidən cəhd edin: ilk qələbələriniz adətən daha böyük modellərdən deyil, daha ağıllı döngələrdən əldə edilir [1].

6. Qum qutusunda pilot: geniş yayılmadan əvvəl məhdud icazələr və şəbəkə izolyasiyası ilə işləyin [5].

Bazar hara gedir 📈

Bulud provayderləri və müəssisələri agent imkanlarına ciddi şəkildə meyl edirlər: çox agent modellərini rəsmiləşdirir, müşahidə oluna bilən və təhlükəsizlik xüsusiyyətlərini əlavə edir, siyasət və şəxsiyyəti birinci dərəcəli edir. Punchline, onları xətlərin içərisində saxlamaq üçün qoruyucu barmaqlıqlarla işləyən agentlərə təklif edən

Daha çox domen spesifik agentləri gözləyin - maliyyə əməliyyatları, İT avtomatlaşdırılması, satış əməliyyatları - yetkin platformanın primitivləri.

Qaçılması lazım olan tələlər - titrəyişlər 🪤

• Həddindən artıq çox alətə məruz qalır: alət kəməri nə qədər böyükdürsə, partlayış radiusu da bir o qədər böyükdür. Kiçik başlayın.

• Heç bir eskalasiya yolu yoxdur: insan təhvil vermədən agentlər dövrə vururlar - və ya daha pis, inamlı və səhv hərəkət edirlər.

• Benchmark tunel vizyonu: iş axınınızı əks etdirən öz qiymətləndirmələrinizi qurun.

• İdarəçiliyə məhəl qoymamaq: siyasətlər, rəylər və qruplaşma üçün sahibləri təyin edin; xəritə nəzarətlərini tanınmış çərçivəyə [4].

Tez-tez verilən suallar ildırım turu ⚡

Agent AI sadəcə LLM ilə RPA-dır? Tam yox. RPA deterministik skriptləri izləyir. Agent sistemləri qeyri-müəyyənlik və əks əlaqə halqaları ilə planlayır, alətlər seçir və uyğunlaşır [1][2].
İnsanları əvəz edəcəkmi? Təkrarlanan, çox addımlı tapşırıqları yükləyir. Əyləncəli iş-mühakimə, zövq, danışıqlar-hələ də insana söykənir.
Mənə ilk gündən multi-agent lazımdırmı? Xeyr. Bir çox uduşlar bir neçə aləti olan yaxşı alətli agentdən gəlir; ölçüləriniz bunu əsaslandırırsa, rollar əlavə edin.

Çoxdandı Oxumurdum🌟

Təcrübədə Agent AI nədir Bu, süni intellektə danışıqdan tapşırığa keçməyə imkan verən planlaşdırma, alətlər, yaddaş və siyasətlərin birləşmiş yığınıdır. Dəyər dar məqsədlərə çatdıqda, barmaqlıqları erkən təyin etdikdə və hər şeyi alət etdikdə görünür. Risklər real qaçırma, məxfiliyə məruz qalma, ləkəli qiymətləndirmələrdir - buna görə də qurulmuş çərçivələrə və sandboxingə söykənin. Kiçik qurun, obsesif ölçün, inamla genişləndirin [3][4][5].

İstinadlar

1. Google Cloud - Agent AI nədir? (tərif, anlayışlar). Link

2. AWS - AI agentlərindən istifadə edərək tətbiqinizdəki tapşırıqları avtomatlaşdırın. (Bedrock Agents sənədləri). Link

3. NIST Texniki Blogu - Süni İntellekt Agentinin Qaçırılması Qiymətləndirmələrinin Gücləndirilməsi. (risk və qiymətləndirmə). Link

4. NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF). (idarəetmə və nəzarət). Link

5. UK AI Safety Institute - Yoxlayın: Sandboxing. (texniki qumboksinq təlimatı). Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda