Etken Yapay Zeka nedir?
Etken Yapay Zeka nedir?
Etken Yapay Zeka, önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmak için bağımsız hareket edebilen özerk bir yapay zeka sistemidir. Geleneksel yazılımlar önceden tanımlanmış kuralları takip eder ve geleneksel yapay zeka da istem ve adım adım rehberlik gerektirir. Bununla birlikte, Etken Yapay Zeka proaktiftir ve sürekli insan gözetimi olmadan karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. “Etken” terimi, bu sistemlerin bağımsız olarak, ancak hedef odaklı bir şekilde hareket etme yeteneğini ifade eder.
Yapay zeka temsilcileri, mevcut iş süreçlerini otomatikleştirmek için birbirleriyle ve diğer yazılım sistemleriyle iletişim kurabilir. Ancak statik otomasyonun ötesinde, bağımsız bağlamsal kararlar verirler. Çevrelerinden öğrenirler ve değişen koşullara uyum sağlayarak sofistike iş akışlarını doğru bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlar.
Örneğin, etken yapay zeka sistemi, çalışanların vardiya programlarını en uygun hale getirebilir. Bir çalışan hasta ise, temsilci diğer çalışanlarla iletişim kurabilir ve proje kaynağı ile zaman gereksinimlerini karşılamaya devam ederken programı yeniden ayarlayabilir.
Etken Yapay Zeka sistemlerinin özellikleri nelerdir?
İşte bir etken yapay zeka sisteminin temel özellikleri.
Proaktif
Etken Yapay Zeka, doğrudan girdi beklemek yerine proaktif olarak hareket eder. Geleneksel sistemler reaktiftir, yalnızca tetiklendiğinde yanıt verir ve önceden tanımlanmış iş akışlarını izler. Buna karşılık, etken sistemler ihtiyaçları öngörür, ortaya çıkan kalıpları belirler ve potansiyel sorunları tırmanmadan önce ele almak için inisiyatif alır. Proaktif davranışları, çevresel farkındalık ve sonuçları uzun vadeli hedeflere göre değerlendirme yetenekleri tarafından yönlendirilir.
Örneğin, bir tedarik zinciri ortamında, geleneksel bir lojistik platformu, bir kullanıcı check-in yaptığında veya periyodik bildirimler yoluyla teslimat durumlarını günceller. Bununla birlikte, bir etken yapay zeka sistemi envanter seviyelerini izleyebilir, hava koşullarını takip edebilir ve nakliye gecikmelerini öngörebilir. Arıza süresini azaltmak için proaktif olarak uyarıları verebilir ve hatta gönderileri yeniden yönlendirebilir.
Uyarlanabilir
Etken Yapay Zeka'nın önemli bir özelliği, değişen ortamlara ve belirli alanlara uyum sağlama yeteneğidir. Geleneksel SaaS çözümleri, farklı sektörlerde ölçeklenebilir ve tekrarlayan görevleri yerine getirebilir şekilde tasarlanmıştır, ancak genellikle alanlara özgü benzersiz durumları anlayacak derinliğe sahip değildir. Etken sistemler, bağlam farkındalığı ve alan bilgisini kullanarak bu boşluğu doldurur ve yapay zeka temsilcilerinin akıllıca yanıt vermesini sağlar. Eylemlerini gerçek zamanlı girdiye göre ayarlarlar ve standart çözümlerin yapamayacağı karmaşık senaryoları idare edebilirler.
Örneğin, genel bir müşteri hizmetleri platformu önceden tanımlanmış cevaplarla yanıt verirken, bir sağlık hizmeti sağlayıcısını destekleyen bir etken yapay zeka sistemi tıbbi terminolojiyi anlar ve sağlık hizmetleri düzenlemelerine uyar. Gelişen hasta endişelerine uyum sağlayabilir ve daha doğru, bağlama duyarlı destek sunar.
İşbirlikçi
Etken Yapay Zeka, insanlarla ve diğer etken yapay zeka sistemleriyle işbirliği yapmak için tasarlanmıştır. Yapay zeka temsilcileri daha geniş bir ekibin parçası olarak çalışır. Paylaşılan hedefleri anlayabilir, insan niyetini yorumlayabilir ve eylemleri buna göre koordine edebilirler. Birden fazla kaynaktan gelen girdileri dikkate alarak insan gözetimi veya karar verme gerektiren ortamlarda iyi çalışırlar.
Örneğin, bir tedavi planlama temsilcisi, bir kanser hastası için entegre bir tedavi ve takip planı hazırlamak için birkaç farklı tıbbi ekiple koordineli çalışabilir.
Uzman
Etken Yapay Zeka tipik olarak, her biri dar bir uzmanlık alanına odaklanan birden fazla hiper uzmanlaşmış temsilci üzerine kuruludur. Yapay zeka destekli bu temsilciler birbirleriyle koordineli çalışarak içgörüleri paylaşır ve gerektiğinde görevleri aktarır. Bu yaklaşım, alana özgü ve önemli ölçüde daha derin performans sağlar.
Örneğin, finansal hizmetlerde, bir temsilci mevzuata uygunluk, diğeri dolandırıcılık tespitinde ve diğeri portföy optimizasyonunda uzmanlaşabilir. Mevzuata uygunluğu korurken, birlikte çalışarak işlemleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir, anormallikleri belirleyebilir ve yatırım ayarlamaları önerebilir.
Etken Yapay Zeka’nın kullanım örnekleri nelerdir?
Etken Yapay Zeka sınırsız uygulamalara sahiptir ve herhangi bir gereksinime göre tamamen özelleştirilebilir. Erken uygulamaya ilişkin bazı örnekler verelim.
Araştırma ve geliştirmeyi destekleme
Herhangi bir alanda araştırma ve geliştirme, hipotezleri test etme, araştırma bilgisi toplama, veri toplama, veri kaynakları arasında içgörüleri bir araya getirmek ve daha fazlası gibi çok sayıda manuel süreç gerektirir. Etken Yapay Zeka, bu manuel süreçlerde insan müdahalesi ihtiyacını azaltabilir. Araştırmayı kolaylaştırır, araştırma ve geliştirme zorlukları üzerinde çalışan ekipleri daha iyi koordine eder.
Etken Yapay Zeka, yöneticilerin karmaşık araştırma ve geliştirme işlem hatlarını oluşturmak için birden fazla uzman model kullandığı çoklu temsilci düzenlemesini de kolaylaştırır. Örneğin, Etken Yapay Zeka güvenilir platformlarda yayınlanan son araştırmalardan yararlanabilir, sonuçları bir araya getirebilir, daha fazla test planlayabilir ve araştırmacılara araştırmaları gereken nihai ürünü sunabilir. Bu yaklaşım, araştırmada önemli miktarda zaman ve maliyet tasarrufu sağlar.
Kod dönüştürme
Etken Yapay Zeka, modernizasyon ve geçiş görevlerinin karmaşıklığını ortadan kaldırmak için özel yapay zeka destekli temsilcileri kullanabilir. Örneğin, .NET için Etken Yapay Zeka modelleri, makine öğrenimi, grafik sinir ağları, Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve otomatik akıl yürütme kullanarak Windows tabanlı .NET uygulamalarını Linux'a önemli ölçüde daha hızlı modernize edebilir.
Aynı şekilde, Etken Yapay Zeka, monolitik z/OS COBOL uygulamalarını tek tek bileşenlere ayırabilir ve bu sürecin zaman sürecini aylardan dakikalara düşürebilir. Etken Yapay Zeka, uygulama geçişini ve modernizasyonunu otomatikleştirme konusunda eşsiz hız, ölçeklendirme ve performans sunar.
Vaka müdahale otomasyonu
Bir güvenlik açığı veya manuel hata nedeniyle bir olay meydana geldiğinde, Etken Yapay Zeka vaka müdahale sürecini hızlandırabilir, iş zamanınızdan tasarruf edebilir ve kurtarma süresini artırabilir. Etken Yapay Zeka, tüm vaka yanıtı yolunu otomatik hale getirebilir, sorunları geri alabilir, vaka raporları oluşturabilir ve bilgi sahibi olması gereken tüm ekip üyelerini bilgilendirebilir.
Etken Yapay Zeka, aynı hataların gelecekte tekrarlanmasını önlemek için daha spesifik ve derinlemesine bir olay sonrası analiz sağlarken, vaka yanıt hızını artırır.
Müşteri hizmetleri otomasyonu
Birçok müşteri hizmetleri senaryosunda, bir müşterinin ihtiyaç duyduğu bilgiler zaten bir eğitim veya yardım makalesinde çevrimiçidir. Etken Yapay Zeka, müşteri hizmetleri sorgularını işler ve onlara yardımcı olacak uygun bir cevap bulmak için mevcut şirket belgeleri arasında hızla arama yapar. Bu tek başına bir sorguyu çözmek için yeterli değilse, Etken Yapay Zeka daha sonra vakaları hakkında daha fazla bilgi toplamak ve onları bir çözüme kavuşturmak için kullanıcıyla iletişim kurabilir. Sorunların büyük çoğunluğunu çözmelerini sağlayan akıl yürütme motorları, bellek, bilişsel beceriler ve araçlar gibi modüler bileşenlerle tasarlanmıştır.
Yapay zeka destekli temsilciler bağımsız olarak çalışabilir, çevrelerinden öğrenebilir, değişen koşullara uyum sağlayabilir ve müşterilere yardımcı olmak için daha etkili stratejiler geliştirebilir. Birkaç denemeden sonra müşterinin sorununu çözemezse, daha sonra bir insan destek temsilcisiyle iletişime geçer ve onu vakaya atar. Müşteri hizmetleri senaryolarında bu yapay zeka biçimini kullanmak, insan ekipleri üzerindeki yükü hafifletir ve müşteri odaklı hizmetlerin büyük çoğunluğunun 7/24 çalışmasını sağlar.
Etken Yapay Zeka’nın avantajları nelerdir?
Etken yapay zekayı kullanmanın çeşitli ticari avantajları vardır.
Artan verimlilik
Etken yapay zeka, işletmelerin otomasyon yoluyla çeşitli zorlu veya özel görevlerin karmaşıklığını basitleştirmelerini sağlar. İnsan odaklı manuel uygulamalara güvenmek yerine, etken yapay zeka kullanmak sıkıcı süreçleri otomatikleştirebilir ve çalışanlarınız için zaman kazandırabilir. Çalışanlarınız, etken yapay zekanın onlara kazandırdığı ekstra zamanı, problem çözme, stratejik planlama ve diğer büyüme faktörleri gibi daha zorlu görevlerde kullanabilirler.
Artan kullanıcı güveni
Etken yapay zeka, müşterilerle etkileşimde bulunurken daha yüksek derecede kişiselleştirme sunabilir. Mevcut müşteri verilerini kullanarak, etken yapay zeka hızlı bir şekilde özel mesajlaşma üretebilir, müşteriyle tercih ettikleri tonda etkileşim kurabilir ve pratik ürün önerileri sunabilir. Zamanla, etken yapay zeka müşteri ilişkilerini geliştirir ve müşteriler ile işletmeniz arasında güven oluşturur.
İşletmeler ayrıca müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, en sık meydana gelen bilgileri belirlemek ve ürün mühendislerine sağlamak için ajans yapay zekasını kullanabilir. Bununla birlikte geri bildirim bırakan kullanıcılara doğrudan yanıt verebilir ve müşterilerin geri bildirimlerinin şirketiniz tarafından ciddiye alındığını hissettiği olumlu geri bildirim döngüleri oluşturabilir.
Sürekli iyileştirme
Etken yapay zeka, kendisine verilen görevlere uyum sağlayarak sürekli olarak öğrenebilir ve geliştirebilir. Etkileşim kurar, geri bildirimlerden öğrenir ve bu yinelemeli döngüye dayalı olarak karar verme sürecini optimize eder. İşletmeler için bu, faydalarını zaman içinde daha yüksek seviyelerde sunmaya devam ettiği anlamına gelir.
İnsan yeteneklerinin artırılması
Etken yapay zeka, insan temsilciler için harika bir işbirliği aracı olarak hizmet edebilir, üretkenliklerini artırabilir ve tamamlamaları gereken zahmetli manuel görevlerin sayısını azaltabilir. İnsan temsilcileri, etken yapay zeka modellerinin yanında çalışarak karmaşık zorlukların üstesinden gelebilir, zor karar verme yollarını otomatikleştirebilir ve verimliliklerini artırabilir.
Etken yapay zeka sistemlerinin türleri nelerdir?
Etken Yapay Zeka, tek veya çoklu temsilci kurulumlar olabilir. Tek temsilcili bir Etken Yapay Zeka sisteminde, bir yapay zeka temsilcisi tüm görevleri sırayla işler. Bunlar, işletmelerin iyi tanımlanmış bir problem veya süreç üzerinde çalışabilecek daha hızlı bir çözüme ihtiyaç duyduklarında tercih edilir.
Öte yandan, çoklu etken yapay zeka, karmaşık iş akışlarını daha küçük segmentlere ayırmak için işbirliği yapan birden fazla yapay zeka temsilcisini içerir. Bu yaklaşım, tekli sistemlerden daha ölçeklenebilir ve karmaşık senaryoları çözmek için çok daha esnektir. Etken Yapay Zeka temsilcilerinin büyük çoğunluğu, bu ikinci, daha çeşitli yapay zeka dağıtım biçimine atıfta bulunur.
İşte çok temsilcili sistemlerin birkaç farklı yapısı.
Yatay çoklu temsilci
Yatay çok temsilcili yapay zeka, her yapay zeka temsilcisinin aynı düzeyde teknik yeterlilik ve karmaşıklığa sahip olduğu bir çalışma sistemidir. Her temsilci, karmaşık bir sorunu çözmek için bulgularını bir araya getiren dar bir beceri konusunda uzmanlaşmıştır. Bu yapı, uzman yapay zeka temsilcileri arasındaki yanal işbirliği ve iletişimi kullanır.
Dikey çoklu temsilci
Dikey bir çoklu temsilci sistemde, daha düşük seviyeli yapay zeka temsilcilerinin daha yüksek olanlara kıyasla 'daha kolay' görevlere sahip olduğu hiyerarşik bir yapı vardır. Bu yapının en yüksek seviyeleri, eleştirel düşünme, akıl yürütme ve karar verme gibi daha fazla işlem gücü ve LLM (büyük dil modelleri) gerektiren görevleri ele alır. Bu yapıdaki alt düzey yapay zeka temsilcileri, veri toplama, biçimlendirme veya daha yüksek seviyelere geçirmek için işleme gibi görevleri yerine getirir.
Etken Yapay Zeka nasıl çalışır?
Etken yapay zeka temsilcileri, algılama, akıl yürütme, eyleme geçme ve öğrenme olmak üzere dört aşamadan oluşan yapılandırılmış bir yol kullanarak çalışır. Bu süreçteki her aşama, birkaç gelişmiş yapay zeka teknolojisini ve yöntemini entegre eder.
Algılama
Algılama aşamasında, yapay zeka temsilcileri çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı veriler toplar ve yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri alır. Temsilciler, bulut platformlarından, kurumsal sistemlerden ve SaaS uygulamalarından gerektiğinde verileri almak için RESTful API'leri, gRPC hizmetleri ve GraphQL uç noktalarıyla doğrudan etkileşime girer.
Bazı eski sistemlerde veya belgelerin yoğun olduğu ortamlarla etkileşim gerektiren sistemlerde, optimum karakter tanıma teknolojisi (OCR) ve doğal dil işleme, ilgili bilgiler için taranan belgelerin gözden geçirilmesine yardımcı olabilir. Algılama aşamasında, temsilciler çalıştıkları görev bağlamına bağlı olarak neyin yararlı olduğunu belirlemek için verileri de işler.
Akıl Yürütme
Akıl yürütme aşaması, bir modelin sahip olduğu hedeflerin bağlamını yorumlamaya, takip edilecek bir eylem planı geliştirmeye ve algılama aşamasından alınan yeni bilgileri kullanarak gerçek zamanlı olarak uyum sağlamaya yardımcı olan LLM'ler tarafından desteklenmektedir. LLM'ler, anlamsal akıl yürütmeyi, hata işlemeyi kullanan ve belirsiz kullanıcı girdilerine uyum sağlayan modeller kullanır.
Bu aşamada sadece fikirleri işlemenin ve strateji geliştirmenin ötesinde, bazı LLM'ler karmaşık sorunları yönetmek için tahmine dayalı makine öğrenimi modellerini kullanır. Örneğin, tahmine dayalı bir makine öğrenimi modeli, talepteki artışları tahmin edebilir ve gelecekteki kullanım durumları için daha iyi hazırlık sağlar.
Bu aşamada, LLM'ler durumsal ve bağlama bağlı görevlerin tüm süreç boyunca tutarlı kalmasını sağlamak için uzun süreli bellek sistemlerini kullanır.
Eyleme Geçme
Eyleme geçme aşamasında, etken yapay zeka, akıl yürütme aşaması tarafından belirlenenleri etkili bir şekilde elde etmek için harekete geçer. Etken Yapay Zeka, bu harici yazılım sistemlerinin her birinde yönetici tarafından yüklenen eklentilere erişebildiğinden, bu üçüncü taraf uygulamalarla doğrudan etkileşime girebilir ve görevleri çalıştırabilir.
Eyleme geçme aşaması, kod derlemeden yazılım ve belgelerle etkileşime girmeye, simülasyonlar çalıştırmaya, uygulamaları taşımaya ve üçüncü taraf bir uygulama içinde işlevleri gerçekleştirmeye kadar değişen belirli eylemlerle, temsilci modellerinin daha sonra sırayla ele alacağı birkaç alt görevi düzenler. Bazı etken yapay zeka modelleri için eylemler, geliştiricilerin modelin ne yaptığını doğrulamaları ve eylemlerini onaylamaları gereken döngü içi insan sistemleri tarafından kapatılır.
Bir model tarafından gerçekleştirilen tüm eylemler yakından izlenir ve kaydedilir, bu da işletmelerin yönetişime uyum sağlamasına ve bu teknolojiyi kullanımlarını korumalarına olanak tanır.
Öğrenme
Etken Yapay Zekanın öğrenme aşaması, bu modellerin işlevselliklerini ve etkinliklerini sürekli olarak geliştirmelerini sağlayan şeydir. Temsilci, daha geniş sistemdeki belirli bir görevin başarısına dayalı eylemleri iyileştirmek için proksimal politika optimizasyonu (PPO) ve Q-öğrenme gibi pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanır.
Yapay zeka temsilcileri, otonom temsilcilerden, LLM'lerden veya insan geri bildirimi yoluyla öğrenir ve bunların tümü, işleyişini iyileştirmek için sisteme ince ayar yapabilir. Bir modelin performansını izlemek için kullanabileceği gecikme süresi, güven ve başarı oranı dahil olmak üzere çeşitli ölçümler vardır. Çok temsilcili yapay zeka genellikle öğrenmeyi farklı aracılar arasında dağıtır ve tüm sistemin performansını artırmak için ortak bellek katmanlarında bilgi paylaşır.
Zamanla, bu pekiştirmeli öğrenme tarzı, genel işleyişini iyileştirmek ve verimliliği sürekli olarak artırmak için başarılı yinelemelerden yararlanabilir.
Etken yapay zeka sistemlerinin zorlukları nelerdir?
Etken yapay zeka ve etkili modeller oluşturma ile çeşitli zorluklar bulunmaktadır.
Sistem tasarımı
Diğer modellerle etkili bir şekilde koordine edilen, belirli görevlerin nasıl üstesinden gelineceği konusunda özel bilgiye sahip ve üst düzey akıl yürütme ve stratejik planlama gerçekleştirebilen çok temsilcili bir mimari oluşturma süreci zorlu bir görevdir. Etken yapay zeka, çok sayıda zorlu yapay zeka stratejisine dayanan en son teknoloji alanıdır. Etkili bir sistem tasarlamanın karmaşıklığı nedeniyle, birçok şirket etken yapay zekanın etkili bir sürümüne erişmekte zorlanacaktır.
Test ve hata ayıklama
Etken yapay zeka, bağımsız olarak ve minimum insan müdahalesiyle çalışır. Bu avantaj aynı zamanda test etmeyi, hata ayıklamayı ve bir yapay zeka modelinin nerede yanlış gittiğini belirlemeyi zorlaştırır. Geliştiriciler, herhangi bir hatanın izlenmesine ve nedenlerinin belirlenmesine özel dikkat göstererek, yapay zeka modeline izlenebilirlik ve tekrarlanabilirlik eklemelidir.
Güven ve şeffaflık
Gelişmiş yapay zeka sistemlerinde bile, yapay zeka halüsinasyonları iş akışlarını etkileyerek modeli işleten işletme için önemli hatalara ve sorunlara yol açabilir. Modeller yanlış bilgi üretir ve daha sonra yapay zeka temsilcilerinin geri kalanına iletirse, yanlış veriler hızla yayılabilir ve nihai çıktıdaki hataları artırabilir. Özellikle gerçek dünyadaki ciddi etkileri olan finans ve sağlık hizmetleri gibi endüstrilerde, işletmeler ürünlerini kapsamlı bir şekilde kullanmadan önce ürünlerine büyük ölçüde güvenmelidir.
AWS, etken yapay zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
AWS, dünyanın en güvenilir ve kullanışlı ajanlarını oluşturmak ve dağıtmak için en iyi yer olmaya kararlıdır. AWS, müşterilerin yapay zeka yolculuğunda bulundukları noktada onlara ulaşır ve işlerinde etken yapay zekayı benimsemeleri için ihtiyaç duydukları her şeyi sunar. İster üretkenliği artırmak için önceden oluşturulmuş aracıları hızlı bir şekilde dağıtmak, ister açık kaynaklı araçlarla deney yapmak veya gelişmiş özel temsilcilerden oluşan bir filo oluşturmak isteyin, AWS başarılı olmanıza yardımcı olacak modelleri, araçları, altyapıyı ve uzmanlığı sağlar. AWS ayrıca, etken yapay zeka çabalarınızın uzun ömürlü olmasını sağlayan sağlam yapay zeka altyapısı, özel silikon ve veri temeli sunar.
Amazon Bedrock, üretken yapay zeka temelli uygulamaları ve temsilcileri oluşturmak için ihtiyaç duyulan geniş kabiliyet kümesinin yanı sıra, sektör lideri altyapı modeli (FM) seçenekleri sunan, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Bedrock, önde gelen temel modellere erişim, modellerinizi ve uygulamalarınızı verilerinizle özel olarak özelleştirmek için araçlar, güvenlik önlemleri uygulamak, maliyet ve gecikme süresini optimize etmek ve hızlı bir şekilde yinelemek için olanaklar sunar.
Bedrock ayrıca, herhangi bir çerçeve ve model kullanarak temsilcileri büyük ölçekte güvenli bir şekilde dağıtmak ve işletmek için bir dizi hizmet olan AgentCore'u da içerir. Amazon Bedrock AgentCore ile geliştiriciler, gerçek dünyadaki uygulamalar için kritik öneme sahip ölçek, güvenilirlik ve güvenlik özellikleriyle yapay zeka temsilcilerini üretime geçişini hızlandırabilirler. AgentCore, temsilcileri daha etkili ve yetenekli hale getirmek için araçlar ve yetenekler, temsilcileri güvenli bir şekilde ölçeklendirmek için özel olarak tasarlanmış altyapılar ve güvenilir temsilcileri çalıştırmak için kontroller sağlar.
Strands Agents, Amazon tarafından yalnızca birkaç satır kod kullanarak aracılar oluşturmak için sunulan açık kaynaklı bir python SDK'dır. Kullanımı basittir ve son teknoloji modellerin planlama, zincirleme düşünceleri, çağrı araçları ve yansıtma yeteneklerini benimseyerek karmaşık temsilci düzenleme ihtiyacını ortadan kaldırır.
AWS ayrıca, işletmeye ve kullanım durumlarına özgü ihtiyaçları karşılamak için daha fazla özelleştirme fırsatına sahip dağıtıma hazır temsilciler sunar. AWS Transform, .NET, ana bilgisayar ve VMware iş yüklerini dönüştürmek için ilk etken yapay zeka hizmetidir. 19 yıllık taşıma deneyimiyle, değerlendirmeler, kod analizi, yeniden düzenleme, ayrıştırma, bağımlılık eşleme, doğrulama ve dönüşüm planlaması gibi karmaşık görevleri otomatikleştirmek için özel yapay zeka temsilcilerini dağıtır. Kiro, geliştiricilerin spesifikasyona dayalı geliştirme ile konseptten üretime geçmesine yardımcı olan bir yapay zeka IDE'dir. Kiro'nun temsilcileri zorlu sorunları çözmenize ve dokümantasyon oluşturma ve birim testleri gibi görevleri otomatikleştirmenize yardımcı olur. Amazon Q Business, bilgi bulmaya, içgörü edinmeye ve iş yerinde harekete geçmeye yardımcı olurken, Amazon Q Geliştirici yazılım geliştirmeyi hızlandırmaya ve şirketlerin dahili verilerinden yararlanmaya yardımcı olur. Ayrıca AWS Marketplace, AWS Çözüm Ortaklarından, etken yapay zeka çabalarını hızlı takip etmek için hazırlanmış önceden oluşturulmuş temsilcilerin, araçların ve çözümlerin merkezi bir kataloğunu sunar
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de etken yapay zekayı kullanmaya başlayın.