Effektiv AI agentlərin yaradılması

Sadəlik qalib gəlir: Effektiv LLM Agentləri Qurmaq üçün Təcrübədən Gələn Dərslər

Süni intellekt dünyasında son illərin ən maraqlı istiqamətlərindən biri LLM agentləridir — yəni böyük dil modellərinə (Large Language Models – LLM) əsaslanan ağıllı sistemlər.Biz müxtəlif sənaye sahələrində bu cür agentlər yaradan onlarla komanda ilə işlədik və bir nəticəyə gəldik:ən uğurlu tətbiqlər mürəkkəb framework-lərdən deyil, sadə və birləşdirilə bilən nümunələrdən (composable patterns) istifadə edirlər.

Keçən il ərzində biz fərqli sahələrdə — texnologiya, maliyyə, səhiyyə, təhsil və s. — LLM agentləri quran komandalarla əməkdaşlıq etdik. Hər dəfə eyni reallıq ortaya çıxdı:ən stabil və etibarlı nəticə verən sistemlər çoxqatlı çərçivələrə (frameworks) deyil, açıq və modulyar yanaşmalara əsaslanır.

Bu yazıda biz:

müştərilərlə iş təcrübəmizdən öyrəndiklərimizi,

öz agentlərimizi qurarkən tətbiq etdiyimiz üsulları

və effektiv agentlər qurmaq istəyən tərtibatçılar üçün praktik tövsiyələri paylaşacağıq.

Agentlər nədir?

"Agent" termini müxtəlif insan və təşkilatlar tərəfindən fərqli şəkildə izah olunur.Bəziləri agentləri tam avtonom sistemlər kimi görürlər — yəni müstəqil şəkildə, uzun müddət ərzində, müxtəlif alətlərdən istifadə edərək mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirən sistemlər.Digərləri isə bu anlayışı əvvəlcədən təyin olunmuş iş axınlarını (workflows) izləyən, daha sadə sistemlər üçün istifadə edirlər.

Anthropic şirkətində isə biz bu bütün fərqli yanaşmaları agentik sistemlər (agentic systems) adı altında birləşdiririk.Lakin burada vacib bir memarlıq fərqi qoyuruq — workflows və agents arasında:

Workflows – əvvəlcədən təyin olunmuş kod yolları ilə idarə olunan sistemlərdir. Burada LLM-lər və alətlər bir orkestrator kimi proqramlaşdırılmış ardıcıllıqla işləyirlər.

Agents isə dinamik sistemlərdir — burada LLM özü qərar verir, hansı aləti nə vaxt və necə istifadə edəcəyinə özü qərar verir və prosesi özü idarə edir.

Bu fərq çox mühümdür, çünki agentik sistemlərin uğuru məhz bu avtonom qərarvermə qabiliyyətinə bağlıdır.

Workflow və Agent arasındakı əsas fərq

Xüsusiyyət	Workflow	Agent
İdarəetmə üsulu	Əvvəlcədən yazılmış kod yolları	LLM özü prosesləri idarə edir
Qərarvermə	Statik, proqramçı tərəfindən təyin olunur	Dinamik, model tərəfindən formalaşır
Uyğun tapşırıqlar	Qaydaları dəqiq müəyyən edilmiş işlər	Qeyri-müəyyən və adaptiv problemlər
Nümunə	Müştəri biletlərinin yönləndirilməsi	Kodlaşdırma tapşırıqlarının adaptiv həlli

Agentik sistemlərə baxış

Bu yazının davamında biz həm workflows, həm də agents anlayışlarını detallı şəkildə araşdıracağıq.Bundan əlavə, Əlavə 1 (“Agentlərin praktik tətbiqləri”) bölməsində, müştərilərimizin bu sistemlərdən ən çox fayda gördüyü sahələrə də baxacağıq.Agentlərdən nə vaxt və nə vaxt etməmək lazımdır?

LLM əsaslı tətbiqlər qurarkən ən vacib prinsip sadədir:👉 Ən sadə mümkün həlli seçin və yalnız ehtiyac olduqda mürəkkəbliyi artırın.

Bəzən bu o deməkdir ki, ümumiyyətlə agentik sistem qurmağa ehtiyac yoxdur.Çünki agentlər çox vaxt tapşırığın keyfiyyətini artırmaq müqabilində daha yüksək gecikmə (latency) və xərc yaradırlar.

Bu balansı düzgün qiymətləndirmək vacibdir.

Məsələn:

Sadə məlumat çevirmə və ya cavab yaratma tapşırıqları üçün tək bir LLM çağırışı, bəzən retrieval və kontekst nümunələri ilə, tamamilə kifayət edir.

Daha kompleks, diaqnoz tələb edən, düzgün qərarvermə və adaptiv davranış lazım olan hallarda isə agentik sistemlər daha uyğundur.

Qısaca desək:Sadə tapşırıqlar → sadə LLM çağırışı.Dəyişkən tapşırıqlar → workflow.Dinamik, açıq nəticəli tapşırıqlar → agent.

Workflow və Agentin tətbiq sahələrini necə ayırmaq olar?

Ssenari	Tövsiyə olunan yanaşma
Tapşırıq aydın, mərhələləri sabitdir	Workflow
Tapşırıq qeyri-müəyyəndir, modellə qərar vermək lazımdır	Agent
Performans əhəmiyyətlidir, vaxt kritikdir	Workflow
Yüksək keyfiyyət və adaptivlik lazımdır	Agent
Xərci minimumda saxlamaq məqsəddir	Sadə LLM çağırışı

Framework-lərdən nə vaxt və necə istifadə etməli?

Agentik sistemləri qurmaq üçün bazarda artıq çoxsaylı AI framework-lər və LLM orkestrasiya platformaları mövcuddur.Onlardan bəziləri:

LangGraph – LangChain ekosisteminin agentlər üçün nəzərdə tutulmuş framework-ü;

Amazon Bedrock AI Agent Framework – AWS infrastrukturunda agentik sistemlərin qurulması üçün;

Rivet – sürüklə-burax (drag & drop) interfeysə malik vizual LLM workflow qurucusu;

Vellum – mürəkkəb iş axınlarını test və idarə etmək üçün GUI əsaslı platforma.

Bu framework-lər LLM-lərlə işləmək üçün hazır modullar təqdim edir:məsələn, LLM çağırışlarını idarə etmək, alətləri (tools) müəyyənləşdirmək, cavabları parse etmək və zəncirləmək (chaining) kimi rutin tapşırıqları sadələşdirirlər.

Ancaq bu rahatlığın bir mənfi tərəfi var — çox vaxt bu framework-lər əlavə abstraksiya qatları yaradır və bu da:

prompt və cavabların şəffaflığını azaldır,

debug prosesini çətinləşdirir,

və bəzən lazımsız mürəkkəblik əlavə etməyə sövq edir.

Tövsiyəmiz: Birbaşa LLM API-lərlə başlayın

Bir çox real tətbiq nümunəsi göstərir ki, çox vaxt agentik pattern-ləri cəmi bir neçə sətir kodla həyata keçirmək mümkündür.Ona görə başlanğıcda framework-dən çox, LLM API-lərlə birbaşa işləmək daha səmərəlidir.

Əgər framework istifadə edirsinizsə:

onun daxili işləmə prinsiplərini (under the hood) mütləq anlayın;

necə tool çağırıldığını və nəticələrin necə ötürüldüyünü başa düşün;

çünki yanlış fərziyyələr çox vaxt istifadəçi səhvlərinin əsas səbəbidir.

Anthropic bu mövzuda çoxsaylı təcrübə toplayıb və nəticə sadədir:Framework yalnız o halda dəyərlidir ki, siz onun altında nəyin baş verdiyini tam anlayasınız.

Məsələn, belə başlaya bilərsiniz:

API ilə birbaşa işləmək üçün Claude, GPT və ya Gemini kimi modellərin rəsmi SDK-larından istifadə edin.

Sadə agentik pattern-ləri öz kodunuzda təkrarlayın (məsələn, prompt chaining və ya routing).

Framework-ləri yalnız istehsalat miqyasında, çoxsaylı inteqrasiya və alətlərin idarə olunduğu hallarda tətbiq edin.

İpucu: Anthropic-in “cookbook”una baxın

Anthropic komandası LLM agentləri üçün cookbook (reseptlər toplusu) hazırlayıb.Orada sadə nümunələrlə agentik pattern-lərin necə qurulduğu izah olunur.Bu resurs həm başlanğıc səviyyəli, həm də təcrübəli tərtibatçılar üçün dəyərlidir.

Nəticə olaraq

Əgər yeni başlayırsınızsa:

Əvvəlcə sadə API çağırışları ilə agentik düşüncə tərzini qurun.

Sonra workflow-ları mərhələli şəkildə əlavə edin.

Framework-ləri isə yalnız istehsalat səviyyəsində optimallaşdırma mərhələsində istifadə edin.

Beləcə sisteminiz həm sadə, həm idarəolunan, həm də performans baxımından effektiv olacaq.Agentik Sistemlərin Quruluşu: Əsas Bloklar, İş Axınları və Agentlər

LLM əsaslı agentik sistemlər qurarkən bir çox tərtibatçı müxtəlif memarlıq nümunələrindən istifadə edir. Biz onlarla istehsalat səviyyəli tətbiqləri təhlil etdik və gördük ki, bu sistemlərin əksəriyyəti bir neçə sadə və çevik “building block” üzərində qurulub.

Bu bölmədə biz bu nümunəvi agentik pattern-ləri addım-addım araşdıracağıq — əvvəlcə əsas təməl blok olan “təkmilləşdirilmiş LLM”-dən başlayıb, daha sonra kompozisiya edilmiş workflow-lar və sonda tam avtonom agentlərə keçəcəyik.

1. Əsas Tikinti Bloku: Təkmilləşdirilmiş LLM (Augmented LLM)

Hər bir agentik sistemin mərkəzində bir LLM (böyük dil modeli) dayanır.Lakin bu model təkbaşına deyil — o, əlavə funksiyalarla (augmentations) gücləndirilir:

Retrieval (axtarış) – xarici məlumat bazalarından dinamik məlumat əldə etmək;

Tools (alətlər) – API-lər, funksiyalar və ya proqram interfeysləri vasitəsilə əməliyyatlar yerinə yetirmək;

Memory (yaddaş) – əvvəlki məlumatları yadda saxlamaq və onlardan qərarvermədə istifadə etmək.

Müasir LLM-lər (məsələn, Claude və GPT seriyaları) artıq bu imkanlardan aktiv şəkildə istifadə edə bilir:

öz axtarış sorğularını yaradır,

uyğun alətləri seçir,

hansı məlumatın yadda saxlanılmalı olduğunu müəyyənləşdirir.

Necə tətbiq etməli?

Təkmilləşdirilmiş LLM qurarkən iki vacib amili diqqətdə saxlamaq lazımdır:

İstifadə sahəsinə uyğunlaşdırma – əlavə funksiyaları (retrieval, tools, memory) konkret layihənizin ehtiyaclarına uyğunlaşdırın.

Sadə interfeys – LLM bu funksiyaları rahatlıqla çağırıb idarə edə bilməlidir; yəni interfeys açıq və sənədləşdirilmiş olmalıdır.

Anthropic-in yeni təqdim etdiyi Model Context Protocol (MCP) bu prosesi asanlaşdırır. MCP vasitəsilə tərtibatçılar çoxsaylı üçüncü tərəf alətlərini sadə bir müştəri inteqrasiyası ilə LLM-lərə əlavə edə bilirlər.

Yazının qalan hissəsində biz hər LLM çağırışının artıq bu təkmilləşdirilmiş qabiliyyətlərə malik olduğunu fərz edəcəyik.

2. Workflow 1: Prompt Chaining (Zəncirvari Promptlama)

Bu pattern tapşırığı bir neçə mərhələyə bölür.Hər mərhələdə LLM əvvəlki mərhələnin nəticəsini qəbul edib onu emal edir. Beləcə, mürəkkəb tapşırıq bir neçə sadə addıma çevrilir.

Bu yanaşma həm də “gate” adlanan yoxlama addımlarının əlavə olunmasına imkan yaradır — məsələn, ara nəticənin keyfiyyətini yoxlamaq və prosesin düzgün istiqamətdə getdiyinə əmin olmaq üçün.

🧩 Nə vaxt istifadə etməli:Tapşırıq aydın şəkildə hissələrə bölünə bilirsə və hər addımın nəticəsi növbəti addıma giriş kimi istifadə olunursa.

💡 Nümunələr:

Marketinq mətninin yaradılması → sonra onun digər dilə tərcümə olunması;

Sənədin planını (outline) yazmaq → planı yoxlamaq → sənədi plan əsasında tamamlayaraq yazmaq.

3. Workflow 2: Routing (Marşrutlaşdırma)

Routing pattern-i daxil olan inputları sinifləşdirir və onları uyğun alt tapşırıqlara və ya modellərə yönləndirir.

Bu yanaşma müxtəlif növ sorğuların ayrılıqda işlənməsinə imkan verir və hər növ üçün ixtisaslaşmış promptlar qurmağa şərait yaradır.

🧩 Nə vaxt istifadə etməli:Giriş məlumatları fərqli kateqoriyalara bölünürsə və hər kateqoriya üçün fərqli yanaşma tələb olunursa.

💡 Nümunələr:

Müştəri xidmətində sorğuları növlərə görə yönləndirmək: ümumi suallar, qaytarma tələbləri, texniki dəstək və s.

Sadə sualları kiçik modellərə (məsələn, Claude Haiku 4.5), çətin tapşırıqları isə daha güclü modellərə (Claude Sonnet 4.5) göndərmək — bu, həm performansı artırır, həm də xərci azaldır.

4. Workflow 3: Parallelization (Paralel İşləmə)

Bəzi hallarda LLM-lər tapşırığın müxtəlif hissələrini eyni vaxtda işləyə bilər.Bu yanaşma iki formada tətbiq olunur:

Sectioning (bölmələr üzrə paralelləşdirmə): tapşırıq müstəqil alt tapşırıqlara bölünür və eyni vaxtda yerinə yetirilir.

Voting (səsvermə): eyni tapşırıq bir neçə dəfə icra olunur və nəticələr müqayisə edilərək ən yaxşısı seçilir.

🧩 Nə vaxt istifadə etməli:Tapşırığı sürətləndirmək və ya müxtəlif baxış bucaqlarından nəticə əldə etmək istənilirsə.

💡 Nümunələr:

Bir model istifadəçi sorğusuna cavab verərkən, başqa model eyni vaxtda etik filtrləri (guardrails) yoxlayır.

LLM performansını qiymətləndirərkən hər model çağırışı müəyyən bir meyarı yoxlayır.

Kod təhlükəsizliyinin təhlilində bir neçə LLM paralel şəkildə eyni kodu yoxlayıb nəticələri “səsvermə” ilə birləşdirir.

5. Workflow 4: Orchestrator–Workers (İdarəçi–İşçilər Modeli)

Bu modeldə mərkəzi bir “orchestrator” LLM tapşırığı dinamik şəkildə alt hissələrə bölür, bu hissələri “işçi” LLM-lərə yönləndirir və nəticələri birləşdirir.

Bu pattern parallelization-a bənzəsə də, əsas fərq ondadır ki, burada alt tapşırıqlar əvvəlcədən müəyyənləşdirilmir, orkestrator onları giriş məlumatına əsasən formalaşdırır.

🧩 Nə vaxt istifadə etməli:Tapşırığın strukturu əvvəlcədən bəlli deyilsə və alt hissələr dinamik şəkildə yaranırsa.

💡 Nümunələr:

Kodlaşdırma alətləri: hər dəfə birdən çox faylda dəyişiklik etməli olan tapşırıqlar.

Məlumat axtarışı: müxtəlif mənbələrdən məlumat toplayıb təhlil edən sistemlər.

6. Workflow 5: Evaluator–Optimizer (Qiymətləndirici–Optimizator)

Bu pattern “iki LLM” yanaşmasına əsaslanır:bir model cavab yaradır, digəri isə onu qiymətləndirir və rəy verir. Bu dövr təkrarlanır, nəticədə cavab iterativ şəkildə təkmilləşir.

🧩 Nə vaxt istifadə etməli:Qiymətləndirmə meyarları aydın şəkildə müəyyən olunubsa və hər iterasiyada cavabın keyfiyyətini artırmaq mümkündürsə.

💡 Nümunələr:

Ədəbiyyat tərcüməsi: qiymətləndirici model tərcümənin incəliklərini yoxlayıb düzəlişlər üçün geribildirim verir.

Mürəkkəb axtarış tapşırıqları: bir model məlumat toplayır, digəri isə nəticəni qiymətləndirib növbəti axtarışın zəruriliyini müəyyənləşdirir.

7. Agentlər: Avtonom Sistemlər

LLM modellərinin təkmilləşməsi ilə tam avtonom agentlər artıq real tətbiqlərdə öz yerini tapıb.Bu agentlər aşağıdakı xüsusiyyətlərə malikdir:

Mürəkkəb sorğuları başa düşür;

Öz planlarını və qərarvermə strategiyalarını qurur;

Alətlərdən ardıcıl və məntiqli şəkildə istifadə edir;

Səhvlərdən bərpa ola bilir.

İstifadəçi ilə ilkin ünsiyyətdən sonra agent tapşırığı planlaşdırır və tam müstəqil şəkildə icra edir.Lazım gəldikdə insanla yenidən əlaqə yaradır — məsələn, əlavə məlumat və ya təsdiq üçün.

Agentlərin idarəetmə prinsipi

Tapşırığın qəbulu: Agent istifadəçidən komanda və ya sual alır.

Planlama: LLM problemi analiz edir və addım-addım plan qurur.

İcra: Plan üzrə alətləri işə salır, nəticələri toplayır.

Yoxlama: Ətraf mühitdən (“ground truth”) geribildirim alır — məsələn, kod icrası nəticəsi, API cavabı və s.

Tənzimləmə: Lazım gəldikdə dayanır və insan təsdiqi tələb edir.

Tamamlama və ya dayandırma: Tapşırıq uğurla bitdikdə və ya maksimum iterasiya sayına çatdıqda proses yekunlaşır.

Nə vaxt agentlərdən istifadə etməli?

Agentlər aşağıdakı hallarda çox effektivdir:

Tapşırığın addım sayı əvvəlcədən məlum deyil;

Fərqli qərar yolları mümkündür və onları əl ilə kodlaşdırmaq çətindir;

Modelin qərarvermə prosesinə etibar səviyyəsi kifayət qədər yüksəkdir;

Mühit nəzarətlidir (sandbox və ya test sistemi mövcuddur).

💡 Nümunələr:

Kodlaşdırma agenti – bir neçə faylda dəyişiklik tələb edən SWE-bench tapşırıqlarını avtomatik həll edir.

“Computer use” agenti – Claude modelinin kompüter interfeysi vasitəsilə real əməliyyatlar yerinə yetirməsi.

Agentlərin əsas riskləri və nəzarət tədbirləri

Avtonomluq → yüksək xərclər və potensial yığılmış səhvlər;

Buna görə agentləri sandbox mühitində sınaqdan keçirmək,

və təhlükəsizlik baryerləri (guardrails) qurmaq vacibdir.

Yekun olaraq

Agentik sistemlər çox çevik və güclü ola bilər, lakin uğurun sirri sadədir:

Sadəlik, şəffaflıq və mərhələli mürəkkəblik.

Agentlər mürəkkəb görünə bilər, amma əksər hallarda onlar sadəcə dövri şəkildə alətlərdən istifadə edən LLM-lərdir.Bu səbəbdən ən önəmli hissə — alətlərin düzgün dizaynı və sənədləşdirilməsidir.

Əlavə 1: Agentlərin Praktik Tətbiqləri

LLM agentləri artıq yalnız nəzəri konsept deyil — bir çox real şirkətlər onları istehsalat səviyyəsində tətbiq edirlər.Bizim müştərilərlə işimiz zamanı iki əsas sahədə bu sistemlərin xüsusilə səmərəli olduğunu gördük:

Müştəri dəstəyi (Customer Support)

Kodlaşdırma və proqramlaşdırma agentləri (Coding Agents)

Hər iki sahə agentik sistemlərin danışıq + fəaliyyət (conversation + action) balansını nümayiş etdirir.Yəni agent yalnız cavab vermir — eyni zamanda əməliyyat da yerinə yetirir.

A. Müştəri Dəstəyi Agentləri

Müştəri dəstəyi agentləri ən tanış “chatbot” interfeysini alıb onu real əməliyyat bacarığına malik sistemə çevirir.Bu sahə agentlər üçün təbii uyğunluq yaradır, çünki:

Dəstək söhbətləri təbii dialoq formasında gedir;

Müxtəlif xarici məlumat mənbələrinə (müştəri məlumat bazası, sifariş tarixi, biliy bazası) inteqrasiya tələb olunur;

Agent əməliyyatlar (refund, sifariş yeniləmə, bilet yaratmaq və s.) icra edə bilir;

Uğur dəqiq ölçülə bilir – məsələn, müştəri probleminin həlli.

Bəzi şirkətlər artıq bu cür sistemləri nəticəyə əsaslanan ödəniş modeli ilə təqdim edirlər – yəni yalnız uğurla tamamlanmış dəstək sorğuları üçün ödəniş tələb olunur.Bu da agentlərin səmərəliliyinə olan inamı göstərir.

💡 SEO üçün əlavə məqam:AI müştəri dəstəyi agentləri 2025-ci ildə ən çox böyüyən tətbiq istiqamətlərindən biridir. LLM əsaslı “agent-first” yanaşmalar müştəri təcrübəsini həm sürətləndirir, həm də əməliyyat xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır.

B. Kodlaşdırma Agentləri

Proqram təminatı sahəsində LLM-lərin potensialı heyrətamizdir.Sadə kod tamamlamadan tutmuş tam avtonom problem həllinə qədər — bu sistemlər artıq real dünyada mühüm rol oynayır.

Kodlaşdırma agentləri xüsusilə effektivdir, çünki:

Kod nəticələri avtomatik testlərlə yoxlana bilir;

Agentlər test nəticələrinə əsaslanaraq öz kodlarını təkmilləşdirə bilir;

Problemin sərhədləri dəqiq müəyyənləşdirilib və strukturlaşdırılıb;

Çıxış keyfiyyəti obyektiv şəkildə ölçülə bilir.

Anthropic-in öz tətbiqlərində agentlər artıq SWE-bench Verified kimi rəsmi sınaqlarda real GitHub “issue”larını təkcə “pull request” təsvirinə baxaraq həll edə bilir.

Ancaq burada vacib bir məqam var:avtomatlaşdırılmış testlər kodun işlədiyini təsdiq etsə də, insan yoxlaması hələ də vacibdir — xüsusən sistemin geniş funksional uyğunluğu baxımından.

Əlavə 2: Alətlərin Prompt Mühəndisliyi

(Prompt Engineering Your Tools)

İstər sadə workflow, istər mürəkkəb agent sistemi qurursunuz — alətlər (tools) bu sistemlərin mərkəzində dayanır.Çünki məhz bu alətlər LLM-ə xarici xidmətlərlə qarşılıqlı əlaqə imkanı verir.

Anthropic-in Claude modellərində bu mexanizm belə işləyir:

Siz API vasitəsilə alətin strukturunu və tərifini təqdim edirsiniz;

LLM cavabında alətdən istifadə etmək istəyirsə, tool use adlı blokda bunu açıq şəkildə göstərir;

Sistem həmin əməliyyatı yerinə yetirir və nəticəni LLM-ə qaytarır.

Niyə alət dizaynı bu qədər vacibdir?

Çünki alətlərin dizaynı və təlimatı (“prompt engineering”) modelin davranışına birbaşa təsir edir.

Eyni əməliyyatı bir neçə yolla təsvir etmək mümkündür.Məsələn:

Faylı redaktə etmək üçün ya diff yazmaq, ya da tam faylı yenidən yazmaq olar;

Kod nəticəsini markdown və ya JSON formatında qaytarmaq mümkündür.

Proqramlaşdırmada bu fərqlər kosmetik sayılsa da, LLM üçün bəzi formatlar daha çətindir:

“Diff” yazmaq modeldən dəyişikliklərin sayını əvvəlcədən bilməyi tələb edir;

Kodun JSON içində yazılması əlavə newline və quote escape əməliyyatları yaradır.

Alət formatlarını seçmək üçün tövsiyələr

💭 Modelə düşünmək üçün kifayət qədər token verin.Modelin “düşünməsi” üçün kifayət qədər yer saxlayın ki, cavabı vaxtından əvvəl tıxanmasın.

🌐 Formatı modelin tanış olduğu mətn nümunələrinə yaxın seçin.İnternetdə təbii olaraq gördüyü sintaksis və strukturlardan istifadə edin.

🧱 Artıq format yükündən qaçın.Minlərlə sətir kodu saymaq və ya bütün string-ləri escape etmək kimi lazımsız çətinliklərdən uzaq durun.

Agent–Komputer interfeysini (ACI) dizayn etmə prinsipləri

Yaxşı bir alət dizaynı insan–kompüter interfeysi (HCI) qədər düşünülmüş olmalıdır.Anthropic-in komandası buna Agent–Computer Interface (ACI) adını verir.

Dizayn zamanı bu sualları özünüzə verin:

🔍 Modelin baxış bucağından baxın:Alətin təsviri və parametrləri onun üçün kifayət qədər aydın görünürmü?

🧠 Parametrləri daha intuitiv adlandırın:Alət təsvirlərini və dəyişən adlarını sadə və aydın edin — sanki komandadakı junior proqramçıya izah edirsiniz.

🧪 Test edin və iterasiya aparın:Bir neçə sınaq input-u işlədin, modelin səhvlərini müşahidə edin, sonra dizaynı təkmilləşdirin.

⚙️ Poka-yoke prinsipi tətbiq edin:Parametrləri elə dəyişin ki, səhv etmək mümkün olmasın.(Məsələn, “relative path” əvəzinə “absolute path” tələb etmək.)

Anthropic-in SWE-bench agentində bu yanaşma özünü doğrultdu:model “relative path” ilə səhv edirdi, amma “absolute path” məcburiyyəti əlavə ediləndən sonra bütün əməliyyatları problemsiz yerinə yetirdi.

Son Düşüncələr: Uğurlu Agentlər üçün 3 Qızıl Qayda

Sadəliyi qoruyun.Lazımsız framework-lər və qatlar əlavə etməyin. Hər şeyin məqsədi olmalıdır.

Şəffaflığı təmin edin.Agentin planlama addımlarını və qərar prosesini açıq şəkildə göstərin.

Alət interfeysini diqqətlə dizayn edin.Yaxşı sənədləşdirilmiş, səhvlərə qarşı dayanıqlı və təbii dilə uyğun interfeys yaradın.

Framework-lər başlanğıcda sizi sürətləndirə bilər, amma istehsalat səviyyəsinə keçərkən abstraksiya qatlarını azaldın və öz əsas kod bazanızı qurun.Bu şəkildə qurulan agentlər həm etibarlı, həm uzunömürlü, həm də istifadəçi inamını qazanmış olur.

Nəticə

LLM agentlərinin uğuru mürəkkəblikdə deyil, doğru səviyyədə sadəlik və idarəolunma balansını tapmaqda gizlidir.Sadə promptlarla başlayın, nəticələri ölçün və yalnız real fayda gətirirsə, çoxmərhələli agentik sistemlərə keçin.

Bu prinsiplərlə siz:

• güclü,
• şəffaf,
• etibarlı

LLM agentləri qura biləcəksiniz — həm müştəri təcrübəsini, həm məhsuldarlığı, həm də biznes dəyərini artıraraq.Mənbə: Building effective agents