Özellik Odaklı Yapay Zeka Geliştirme: Ajan Talimatlarını Gönderilmeden Önce Yönetin

Özellik odaklı yapay zeka geliştirme ekiplerin yapay zeka kodlama ajanlarıyla daha iyi çalışmasını sağlar: önce niyeti yazın, görünür tutun ve ajanı geçici bir komut yerine dayanıklı bir spesifikasyona göre çalıştırın.

Bu değişim önemlidir çünkü ajan tarafından yazılan kod, yalnızca arkasındaki talimatlar kadar güvenilirdir. Spesifikasyonlar belirsiz, eski, yinelenmiş veya sohbet geçmişinde gizli olduğunda, ekipler ajanın ne yapması istendiğini gözden geçirme yeteneğini kaybeder. Spesifikasyonlar yapılandırılmış ve sürümlenmiş olduğunda, gerçek bir mühendislik eseri haline gelirler.

ShareAI bir kodlama ajanı çerçevesi veya uygulama oluşturucu değildir. Üretim yolunun daha sonraki aşamalarına uygundur: bir uygulama veya ajan tabanlı iş akışı model erişimi, yönlendirme, yedekleme, pazar görünürlüğü ve kullanım takibi gerektirdiğinde tek bir API üzerinden çalışır. Ancak aynı operasyonel disiplin geçerlidir. Başlangıçtan itibaren komutları, spesifikasyonları, model yollarını ve kullanımı yöneten ekipler, yapay zeka özelliklerini ölçeklendirmekte çok daha kolaylık yaşar.

Özellik Odaklı Yapay Zeka Geliştirme Dayanıklı Niyetle Başlar

Pratik fikir basittir: bir ajan kod yazmadan önce, ekip neyin doğru olması gerektiğini yazar. Bu, kullanıcı problemini, kabul kriterlerini, kısıtlamaları, hedef olmayanları, veri kurallarını, güvenlik sınırlarını ve test beklentilerini içerebilir.

GitHub’ın açık kaynaklı Özellik Kiti bu yönün bir örneğidir. Spesifikasyonları planları, görevleri ve uygulamayı yönlendirebilecek merkezi eserler olarak ele alır. Daha derin ders, tek bir araca bağlı değildir: bir ajanın insanların inceleyebileceği bir doğruluk kaynağına ihtiyacı vardır.

Ürün ekipleri için bu doğruluk kaynağı, bir modelin takip edebileceği kadar kompakt ve bir inceleyicinin değerlendirebileceği kadar spesifik olmalıdır.

Neden Komut Geçmişi Yeterli Değil

Komut geçmişi, bir kişi deney yaparken kullanışlı hissedilir. Ancak bir ekip, bir özelliğin neden belirli bir şekilde davrandığını anlamaya çalıştığında bozulur.

Eğer niyetin tek kaydı sohbet içinde yaşıyorsa, bir inceleyici dağınık talimatlardan kararı yeniden oluşturmak zorunda kalır. Eğer spesifikasyon bir depo, bilet veya ürün belgesinde yaşıyorsa, ekip bunu uygulamadan önce gözden geçirebilir ve çıktı ile karşılaştırabilir.

İşte burada özellik odaklı yapay zeka geliştirme, süreç tiyatrosundan ziyade yönetişim haline gelir. Spesifikasyon, ajanın neyi değiştirmesine izin verildiğini, neyi kaçınması gerektiğini, başarının ne anlama geldiğini ve değişiklik gönderilmeden önce hangi testlerin veya değerlendirmelerin gerekli olduğunu yanıtlamalıdır.

Ajan Talimatlarını Sade Tutun

Daha fazla talimat, ajanları otomatik olarak daha güvenli hale getirmez. Uzun talimat dosyaları genellikle çelişkileri gizler. Ayrıca en önemli kuralları aktif bağlamdan uzaklaştırabilirler.

İyi bir talimat seti üç şeyi ayırır: ajanın başarmaya çalıştığı şey, işin neden önemli olduğu ve kod tabanının değişikliklerin nasıl yapılmasını beklediği. Küresel kuralları kısa tutun. Alan spesifik detayları özelliğe yakın yerleştirin. Gerçek bir modeli netleştirdiklerinde yalnızca örnekler kullanın.

AI ürünleri için bu, model yönlendirme kurallarını içerir. Müşteri odaklı bir AI özelliği için bir spesifikasyon, özelliğin düşük gecikme süresi, düşük maliyet, daha güçlü akıl yürütme, yedekleme, bölge tercihleri veya kullanım sınırlarına ihtiyaç duyup duymadığını belirtmelidir. Bu seçimler API yolunu uygulama kodu kadar etkiler.

Spesifikasyonları Model Erişimi ve Kullanımı ile Bağlayın

Spesifikasyonlar kod üretimiyle sona ermemelidir. Özellik çalıştırıldığında, ekip hala hangi model yolunun kullanıldığını, beklenen kullanım modelinin ne olduğunu ve maliyet veya kalitenin nasıl gözden geçirileceğini bilmelidir.

ShareAI, ekiplerin tek bir API aracılığıyla 150+ modele erişmesine, pazar sinyallerini karşılaştırmasına ve model seçimi, fiyat, gecikme, kullanılabilirlik ve güvenilirliğe dayalı yollar planlamasına yardımcı olur. Geliştiriciler ShareAI belgeleri, ile başlayabilir, seçenekleri model pazarı değil, karşılaştırabilir ve istekleri Playground'da.

test edebilir.

Yapıcılar için spesifikasyonlar ayrıca para kazanma beklentilerini de tanımlayabilir. Bir AI özelliği müşteriler arasında oldukça değişken bir kullanım oluşturacaksa, Yapıcı bu çıkarımı ShareAI üzerinden yönlendirebilir, bir marj veya ek ücret belirleyebilir, müşterilerin kullanım için ShareAI'ye ödeme yapmasına izin verebilir ve oluşturulan kazançlara dayalı olarak aylık ödemeler alabilir.

• AI Ajan Çalışması için Pratik Bir Spesifikasyon Kontrol Listesi.
• Kullanıcı sonucunu ve iş sonucunu tanımlayın.
• Modeli çağıracak uygulama yüzeyini, iş akışını veya ajanı adlandırın.
• Zorlayıcı kısıtlamaları, hedef olmayanları ve veri sınırlarını listeleyin.
• Kabul kriterlerini test edilebilir bir dilde belirtin.
• Model-yönlendirme gereksinimlerini seçin: maliyet, hız, kalite, erişilebilirlik veya yedekleme.
• Lansmandan sonra kullanımın nasıl ölçüleceğine karar verin.
• Builder gelir modeli için, yönlendirilmiş çıkarımda bir marj veya ek ücret uygulanıp uygulanmayacağını tanımlayın.

Amaç ekibi yavaşlatmak değil. Amaç, AI destekli geliştirmeyi yeterince denetlenebilir hale getirmek, böylece hız yeniden çalışmaya dönüşmesin.

SSS

Şartname odaklı AI geliştirme nedir?

Şartname odaklı AI geliştirme, ekiplerin AI ajanları kod oluşturup değiştirmeden önce yapılandırılmış gereksinimler ve kabul kriterleri yazdığı bir iş akışıdır.

Şartname odaklı AI geliştirme neden faydalıdır?

Niyeti gözden geçirilebilir hale getirir. Ekipler şartnameyi inceleyebilir, uygulamayı buna göre değerlendirebilir ve dağınık bir komut geçmişine güvenmekten kaçınabilir.

Şartname bir komutla aynı mı?

Hayır. Bir komut genellikle tek seferlik bir talimattır. Bir şartname, sürümlendirilebilen, gözden geçirilebilen, test edilebilen ve ajan çalışmaları arasında yeniden kullanılabilen kalıcı bir belgedir.

ShareAI şartname odaklı geliştirme araçları sağlıyor mu?

Hayır. ShareAI bir AI pazarı ve API'dir, bir geliştirme çerçevesi değildir. Ekiplerin model trafiğini yönlendirmesine, modelleri karşılaştırmasına, kullanımı yönetmesine ve AI trafiği ShareAI üzerinden geçtiğinde Builder gelir modelini desteklemesine yardımcı olur.

AI ajan talimatları nasıl yazılmalıdır?

Kısa, yapılandırılmış ve spesifik tutun. Küresel kuralları özelliklere özgü bağlamdan ayırın ve her uç durumu tek bir uzun talimat dosyasına doldurmaktan kaçının.

Bir AI özellik şartnamesi ne içermelidir?

Kullanıcı sonucunu, kabul kriterlerini, veri sınırlarını, izin verilen değişiklikleri, model-yönlendirme beklentilerini, kalite kontrollerini ve kullanımın nasıl ölçüleceğini dahil edin.

Model yönlendirme bir spesifikasyona nasıl uyuyor?

Spesifikasyon, özelliğin düşük gecikme süresi, daha düşük maliyet, daha güçlü akıl yürütme, yedek yönlendirmeler, bölge tercihleri veya sıkı erişilebilirlik gereksinimleri gerektirip gerektirmediğini belirtmelidir.

Kodlama ajanlarıyla oluşturulan AI özelliklerinden Yapıcılar para kazanabilir mi?

Evet, eğer Yapıcı uygulamanın sahibi ise ve AI çıkarımını ShareAI üzerinden yönlendiriyorsa. Yapıcı bir marj veya ek ücret yapılandırabilir ve oluşturulan kullanımdan aylık ödemeler kazanabilir.

Bir ekip ShareAI Playground'u ne zaman kullanmalı?

Playground'u, bir AI özelliği, ajan iş akışı veya üretim API entegrasyonu için bir yönlendirme seçmeden önce model davranışını karşılaştırırken kullanın.

Spesifikasyon odaklı AI geliştirmede en büyük hata nedir?

En büyük hata, spesifikasyonların üretim davranışından uzaklaşmasına izin vermektir. Ürün, model yönlendirme veya kabul kriterleri değiştiğinde spesifikasyonları gözden geçirin, sürüm oluşturun ve güncelleyin.

Üretim AI özelliklerini hazırlayan ekipler ShareAI API hızlı başlangıç ile model erişimini, yönlendirmeyi ve kullanım görünürlüğünü belirttikleri özelliğe bağlayabilirler.