Anthropic, Claude Agent SDK ile Uzun Süreli Yapay Zeka Belleği Sorununa Çözüm Getirdi
Anthropic, Claude Agent SDK ile Uzun Süreli Yapay Zeka Belleği Sorununa Çözüm Getirdi
Anthropic, Claude Agent SDK için geliştirdiği yeni iki aşamalı çözümle uzun süreli yapay zeka ajanlarının hafıza sorununu aşmayı hedefliyor.
Önemli Noktalar
- Anthropic, Claude Agent SDK ile uzun süreli ajanların hafıza kaybı sorununa iki aşamalı bir çözüm geliştirdi.
- Yeni yaklaşım, ajanların farklı oturumlar arasında bilgi kaybı yaşamadan çalışmasını sağlıyor.
- Çözüm, yazılım mühendislerinin günlük uygulamalarından ilham alınarak tasarlandı.
Uzun Süreli Ajanlarda Bellek Problemi
Yapay zeka tabanlı ajanlar, temel modellerin sınırlı ve giderek artan bağlam pencereleriyle çalıştığı için uzun süreli görevlerde talimatları unutabiliyor ve beklenmedik davranışlar sergileyebiliyor. Bu durum, tutarlı ve güvenli iş performansı için bellek geliştirme ihtiyacını ortaya çıkarıyor.
Son bir yılda, bağlam penceresi ile ajan belleği arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan çeşitli yöntemler geliştirildi. Örneğin LangChain’in LangMem SDK’sı, Memobase ve OpenAI’ın Swarm projeleri, ajana uzun vadeli bellek kazandırmayı hedefliyor. Google’ın Nested Learning Paradigm’ı gibi yeni çerçeveler de bu alanda alternatifler sunuyor.
Birçok mevcut bellek çerçevesi açık kaynaklı olup, farklı büyük dil modellerine uyarlanabiliyor. Anthropic ise kendi Claude Agent SDK’sını bu yönde geliştirdi.
Anthropic’in Çözümü Nasıl Çalışıyor?
Anthropic, Claude Agent SDK’nın bağlam yönetimi özellikleri olmasına rağmen, ajanın uzun süreli ve verimli çalışması için bunun yeterli olmadığını belirtti. Şirket, örneğin Opus 4.5 modeliyle çalışan bir Claude Agent SDK’nın yalnızca genel bir komutla (örneğin “claude.ai klonu oluştur”) üretim kalitesinde bir web uygulaması geliştiremeyebileceğini vurguladı.
Anthropic’in gözlemlediği iki ana başarısızlık türü şunlardı: Birincisi, ajan çok fazla işlem yapmaya çalışarak bağlamı ortada kaybediyor ve bir sonraki ajana net talimatlar veremiyor. İkincisi ise, bazı özellikler oluşturulduktan sonra ajanın ilerlemeyi tamamlanmış sayıp görevi bitirdiğini bildirmesi.
Bu sorunların çözümü için Anthropic, iki aşamalı bir yaklaşım geliştirdi: Başlatıcı ajan, ortamı kurarak yapılan işlemleri ve eklenen dosyaları kaydediyor. Kodlayıcı ajan ise her oturumda kademeli ilerleme sağlıyor ve yapılan değişiklikleri düzenli olarak raporluyor.
Ayrıca, kodlayıcı ajana test araçları eklenerek, koddan doğrudan tespit edilemeyen hataların bulunup giderilmesi kolaylaştırıldı.
Gelecek Araştırmalar ve Uygulama Alanları
Anthropic, geliştirdiği yöntemin uzun süreli ajanlar için olası çözüm yollarından biri olduğunu ve araştırmaların henüz başlangıç aşamasında bulunduğunu belirtiyor. Şirket, tek bir genel amaçlı kodlama ajanının mı yoksa çoklu ajan yapısının mı daha iyi sonuç verdiğinin henüz netleşmediğini ifade etti.
Mevcut demo, tam kapsamlı web uygulama geliştirmeye odaklanırken, gelecekteki çalışmaların farklı görev türlerine genellenmesi bekleniyor. Anthropic, bu yaklaşımların bilimsel araştırma ve finansal modelleme gibi uzun süreli ajan gerektiren farklı alanlara da uyarlanabileceğini öngörüyor.
Kaynak: venturebeat.com