LLM tabanlı ajanlar geliştirirken gerçekten yaşanan başarısızlıklardan yola çıkarak,
halihazırda çalışan bir sistemin mimarisi ve neden bu şekilde tasarlandığına dair bir doküman hazırladım.
Bu doküman basit bir fikir notu değil;
ajanın neden “done” dediği halde gerçekte hiçbir şeyin gerçekleşmediği,
neden yürütme sonucunun modelin akıl yürütmesiyle değil dış dünyanın durumu üzerinden doğrulanması gerektiği gibi
sorunları gerçek bir uygulama üzerinden çözmeye çalışan yapıyı açıklıyor.
Özetle:
- ajan durumu doğrudan değiştirmez, yalnızca intent önerir
- durum geçişleri deterministik hesaplama ile doğrulanır
- “tamamlandı” kararı her zaman dünyanın durumu üzerinden verilir.
Bu yapıyla çalışan bir demo (TaskFlow) zaten mevcut ve
şu anda yayımlanan doküman da bu sistemi mümkün kılan
world / state / execution modelini açık biçimde ortaya koyuyor.
Henüz 1.0 aşamasında değil,
ama gerçek yürütme, doğrulama ve hata ayıklamanın yapılabildiği bir sistem üzerinde derlenmiş bir doküman.
Docs: https://docs.manifesto-ai.dev
Demo (working, early): https://taskflow.manifesto-ai.dev
2 yorum
Bu, ShowGN'de paylaşılan Show GN: 자연어 명령을 Intent → Effect → Snapshot으로 실행하는 AI Task 데모 için hazırlanmış bir açıklama yazısı gibi görünüyor.
Bu, ürünün gerçekte nasıl kurgulandığını ve mimarisini açıklamak için yazılmış bir yazı. 1.0v ile kararlı hale getirip docs'u düzenlemişken, ben de yazıyı toparladım.