Temsilci demonuzu hazırlamak bir hafta sürdü. Üretim altı ay sürüyor.
Böyle olmak zorunda değil. Ekiplerin temsilcileri hızlı ve güvenli bir şekilde üretime nasıl dahil ettiğini görün.
Tanıdık geliyor mu?
- oranında kurumsal yapay zeka temsilcisi pilotu üretim aşamasına geçemiyor
- %88
- oranında işletme, yönetişim başarısızlıkları nedeniyle 2027 yılına kadar otonom yapay zeka temsilcilerini geri plana alacak veya kullanımdan kaldıracak
- %40
- temsilci 2028 yılına kadar ortalama bir Fortune 500 şirketinde faaliyet gösterecek ve ve bu da temsilci sayısında önemli ölçüde kontrolsüz artışa yol açacak
- 150.000'den fazla
- oranında kuruluş yapay zeka harcamalarının tam kapsamını göremiyor
- %54
Bunlardan hangisi sizi engelliyor? Yaklaşan bir web seminerinde uzman yardımı alın.
Yaygın sorunlar, temsilcileri geniş ölçekte oluşturan ve çalıştıran hemen hemen her kuruluşta ortaya çıkar. Bunları nasıl çözeceğinizi açıklıyoruz.
Üretim boşluğu
Bir temsilcinin kimlik, bellek ve gözlemlenebilirlik oluşturması aylar sürer. Ardından bir sonraki ekip baştan başlar. Yönetilen bir platform size ilk günden itibaren bu temeli sağlar, böylece daha hızlı uygulamaya alabilirsiniz.
Yönetişim kör noktaları
Çalışan bir demo güvenebileceğiniz bir sistem değildir ve yönetişim boşlukları yalnızca üretimde ortaya çıkar. Her temsilcinin nelere erişebileceğini ve neler yapabileceğini belirleyip uygulayın. Ardından, nasıl hareket ettiğini kanıtlamak için izleyin ve değerlendirme yapın.
Temsilci sayısında kontrolsüz artış
Daha fazla ekip oluşturdukça, temsilciler izlenmesi giderek zorlaşacak kadar hızlı çoğalır. Merkezi bir görünüm olmadan, kimse hangi temsilcilerin mevcut olduğunu, bunların kime ait olduğunu veya kimlerin erişimi olduğunu bilemez. Bir kayıt defteri, yönetmek ve yeniden kullanmak için size görünürlük sağlar.
Tahmin edilemeyen maliyet
Tanımlayamadığınız temsilci harcaması, kontrol edemediğiniz temsilci harcamasıdır. Temsilciyle ilgili her maliyeti ekip, proje ve temsilci eylemine göre takip edin. Tam olarak ne harcadığınızı bilerek kullanımı artırın.
Bağımlı kalma endişesi
Sadece bir kontrol kümesi kullanarak Anthropic, OpenAI gibi önde gelen modellerle ve en iyi açık kaynak seçenekleriyle geliştirme yapın. Kaç temsilci çalıştırıyor olursanız olun, yeniden platform oluşturmadan herhangi bir modeli veya çerçeveyi değiştirin.
İzole kodlama temsilcileri
Kodlama temsilcileri güçlüdür ancak geliştirici makinelerinde izole kalırlar. Onlara bir bulut çalışma zamanı ve paylaşılan bellek sunarak kalıcı olmalarını, bağlamı paylaşmalarını ve ekibinizin yönergelerine uymalarını sağlayın.
Önde gelen ekipler, temsilcileri nasıl kuruyor ve hayata geçiriyor?
Startup'lardan küresel işletmelere kadar ekipler, temsilcileri prototipten üretime geniş ölçekte taşımak için AWS'ye güveniyor. Nedenini görün.
Amazon Bedrock
Yapay zeka uygulamaları ve temsilcilerini güvenli bir şekilde oluşturmak ve ölçeklendirmek için kapsamlı platform
Yapay zeka temsilcilerini geniş ölçekte dağıtmaya başlayın
Amazon Bedrock
Yapay zeka oluşturmak için güvenilir yer.
Amazon Bedrock AgentCore
Altyapıyı değil, temsilcileri hayata geçirin.
Gerçekten hayata geçirilebilen yapay zeka temsilcileri oluşturun
Sık sorulan sorular
SSS
Tümünü açAWS'de yapay zeka temsilcileri oluşturmak, Amazon Bedrock'ta bir model seçmekle başlar. Anthropic ve OpenAI dahil olmak üzere önde gelen sınır ve açık kaynak modelleri arasından seçim yapın. Ardından, temsilci mantığınızı herhangi bir çerçevede (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK veya özel) dağıtmak için Amazon Bedrock AgentCore'u kullanın. AgentCore; yönetilen çalışma zamanı, bellek ve araç bağlantısı sağlar. Böylece altyapıya değil, temsilci mantığına odaklanırsınız.
Amazon Bedrock AgentCore; yapay zeka temsilcileri için çalışma zamanı, bellek, kimlik, gözlemlenebilirlik ve araç entegrasyonu sağlayan yönetilen bir platformdur. Herhangi bir çerçeve (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK veya özel) kullanarak temsilci mantığını yazıp Amazon Bedrock'taki modellere bağlanarak ve ilk günden itibaren altyapı katmanında güvenliğin sağlandığı AgentCore'un yönetilen çalışma zamanı ortamında dağıtarak üretim temsilcilerini kullanıma alabilirsiniz.
Üretimdeki boşluk, temsilciler tek bir işlem bile yapmadan önce operasyonel altyapının (çalışma zamanı, bellek, kimlik, güvenlik, gözlemlenebilirlik) oluşturulması gerektiği için ortaya çıkar. AgentCore, altyapı katmanında uygulanan üretim sınıfı güvenliğe sahip yönetilen bir platform sağlayarak bunu ortadan kaldırır. Ekipler, yeniden tasarlamaya gerek kalmadan yerel geliştirme aşamasından temsilcileri dağıtma aşamasına geçer.
AgentCore, her araç çağrısında değerlendirilen ve otomatik akıl yürütme ile doğrulanan Cedar politikalarını kullanarak altyapı katmanında güvenliği uygular. Bu teknoloji, Amazon S3 ve AWS IAM'in temelinde de kullanılan teknolojidir. Kimlik bilgileri ağ geçidinde yönetilir ve asla temsilciler döngüsüne girmez. Bu, temsilcilerin akıl yürüterek aşamayacağı kesin ve deterministik bir uygulama sağlar.
AWS'deki temsilci ve çıkarım harcamaları, mevcut AWS faturanızda görünen IAM sorumlusu tarafından temsilci başına atfedilir. Amazon Bedrock, maliyetleri otomatik olarak optimize etmek için istem önbelleğe alma, akıllı yönlendirme, model damıtma ve toplu çıkarım sunar. Temsilci başına atıf, yapay zeka harcamalarını diğer iş yükünü yönettiğiniz şekilde tahmin edebileceğiniz, bütçeleyebileceğiniz ve açıklayabileceğiniz anlamına gelir. Ayrı bir yapay zeka faturalandırma sistemi gerekmez.
Evet. AgentCore, modelden ve çerçeveden bağımsızdır. Bedrock'ta Anthropic, OpenAI, Amazon Nova ve diğer sağlayıcıların sınır modellerini çalıştırın. LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK veya özel çerçevelerle temsilciler oluşturun. Temsilcilerinizi yeniden düzenlemeden modelleri değiştirin. Platform, yalnızca API'de değil, altyapı katmanında ayrılır.
Bugün aradığınızı buldunuz mu?
Sayfalarımızdaki içeriğin kalitesini artırabilmemiz için bize görüşlerinizi bildirin