12-factor-agents (26,7K)

Ne işe yarar?

Proje, üretim ortamında kararlı çalışan yapay zekâ uygulamaları ve ajanlar geliştirmek için 12 temel ilke sunan bir rehberdir. Büyük dil modellerini (LLM) belirsiz döngüler yerine kurala bağlı deterministik yazılımlarla birleştirmeyi temel alır. İstem yani prompt yönetimi ve bağlam penceresi kontrolü gibi tekniklerle geliştiricilerin hata payını düşürmesine yardımcı olur. Karmaşık ajan çatıları kullanmak yerine geleneksel yazılım mühendisliği disiplinini yapay zekâ geliştirmeye uyarlamayı hedefler.

Neler için kullanılabilir?

• Üretim ortamında çalışan kararlı yapay zekâ ajanları tasarlamak.
• Büyük dil modellerinde bağlam penceresini ve istemleri doğrudan yönetmek.
• Karmaşık ajan sistemlerini küçük ve odaklanmış modüllere bölerek geliştirmek.

Nasıl kullanılır?

1. GitHub deposundaki ilkeleri ve 12 faktörlük belge dizinini inceleyin.
2. Ajan mimarinizi doğrudan istem yönetimi ve bağlam kontrolü kurallarına göre tasarlayın.
3. Deterministik yazılım akışları ile büyük dil modellerini birleştirerek sistemi devreye alın.

Adımlar deponun README'sinden özetlendi; güncel kurulum için deponun kendi sayfasına bakın.

Kimler için?

Üretim ortamı için dayanıklı yapay zekâ uygulamaları geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri ve mimarlar.

Aynı kategoriden

• prompts.chat Yapay zekâ sohbet modelleri için hazır istemleri keşfetmeyi ve paylaşmayı sağlar.
• awesome-llm-apps 100'den fazla yapay zekâ ajanı, ajan becerisi ve RAG uygulaması sunar.
• generative-ai-for-beginners Üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirmeyi öğreten 21 derslik açık kaynak kurs.
• LLMs-from-scratch ChatGPT benzeri bir dil modelini PyTorch ile sıfırdan kodlayarak öğreten kaynaktır.
• awesome-mcp-servers (96K) Farklı alanlardaki Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularını ve rehberleri listeler.
• ML-For-Beginners Klasik makine öğrenimi yöntemlerini 26 ders ve 52 testle uygulamalı öğreten müfredattır.