Daha İyi Bir Yapay Zeka Ajanı Eğitmek için En İyi 9 Ajan Becerisi

Düzinelerce Ajan Becerisi yüklemek, yapay zeka ajanınızı mutlaka daha iyi yapmaz. Aslında, birçok beceri, asla karşılaşmayabileceğiniz son derece özel sorunları çözerken, bir avuç beceri neredeyse her ajan iş akışını iyileştirir—hata ayıklama ve doğrulamadan araç entegrasyonuna ve otonom öğrenmeye kadar. Doğru becerileri seçmek, genellikle daha fazlasını yüklemekten çok daha büyük bir etkiye sahiptir.

Gürültüyü aşmanıza yardımcı olmak için, Anthropic'in resmi deposundan ve önde gelen topluluk projelerinden en yaygın olarak benimsenen açık kaynaklı Ajan Becerilerini inceledik. Sonuç, yapay zeka ajanları oluştururken güvenilirliği, akıl yürütme kalitesini ve geliştirici üretkenliğini sürekli olarak artıran dokuz yüksek etkili beceriden oluşan bu listedir.

Hangi Ajan Becerilerini önce yükleyeceğinizi merak ediyorsanız, buradan başlayın.

Hızlı Karşılaştırma

Bu Becerileri Nasıl Seçtik

Listeyi dokuz öneriye indirgemeden önce halka açık düzinelerce Ajan Becerisini değerlendirdik. Seçimimiz dört kritere dayanıyordu.

• Pratik Değer: Her beceri, niş bir yetenek göstermek yerine, yapay zeka ajanlarının üretimde yaygın olarak karşılaştığı yinelenen bir sorunu çözmelidir.
• Tekrar Kullanılabilirlik: Tek bir uygulamaya sıkı sıkıya bağlı olmak yerine farklı projeler, modeller ve ajan çerçeveleri arasında uygulanabilen becerilere öncelik verdik.
• Belgelendirme Kalitesi: İyi bir beceri, ne zaman çağrılması gerektiğini, nasıl çalıştığını ve hangi kaynaklara bağlı olduğunu açıkça açıklamalıdır. İyi yapılandırılmış SKILL.md dosyaları benimsemeyi önemli ölçüde artırır.
• Üretime Hazırlık: Son olarak, Anthropic'in resmi Beceriler deposu ve Prime Radiant'ın Süper Güçler koleksiyonu da dahil olmak üzere, gerçek dünya kullanımına dair kanıtlara sahip saygın açık kaynaklı projeler tarafından sürdürülen becerileri tercih ettik.

Daha İyi Bir Yapay Zeka Ajanı Eğitmek için En İyi 9 Ajan Becerisi

1. Beceri Oluşturucu

Depo: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

Beceri yapmak için bir beceridir. Bir ajanın sahip olmasını istediğiniz bir yetenek hakkında kabaca bir fikir verildiğinde, SKILL.md'yi taslak haline getirme, gerçekçi test vakaları oluşturma, ajanı beceriyle ve beceri olmadan paralel olarak çalıştırarak farkı ölçme ve sonuçları derecelendirme adımlarını yürütür — gözden geçirilmiş bir sürümün aslında bir öncekinden daha iyi olup olmadığını kontrol etmek istediğinizde kör bir A/B karşılaştırma modu da dahil. Bu, bir ajanın yetenek setinin, her seferinde sıfırdan manuel istem mühendisliği yerine yineleme yoluyla büyümesini sağlayan şeydir.

Neden harika: Tek bir iş akışı öğreten çoğu Ajan Becerisinin aksine, Beceri Oluşturucu bir ajana kendini nasıl geliştireceğini öğretir. Bir kez yüklendikten sonra, diğer her özel beceriyi oluşturmak ve yinelemek için temel haline gelir ve bu da onu değeri zamanla birleşen az sayıdaki beceriden biri yapar.

Ödünleşimler: Son kullanıcı görevleri için çok az anlık değer sunar. Kodlama, araştırma veya tarayıcı otomasyonu yetenekleri arayan ekipler önce bu becerileri yüklemeli, ardından zamanla bunları iyileştirmek ve kıyaslamak için Beceri Oluşturucu'yu kullanmalıdır.

2. MCP Oluşturucu

Depo: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/mcp-builder

Bir aracıyı, iyi tasarlanmış bir MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusu oluşturma konusunda yönlendirir — aracıların harici API'lere ve hizmetlere bağlanmasının standart yolu. Yanlış yapılması kolay olan kısımları ele alır: keşfedilmesi kolay olacak şekilde araçları adlandırma, tam API kapsamını kullanışlı iş akışına özel araçlarla dengeleme, aracının gerçekten toparlanmasına yardımcı olan hata mesajları yazma ve sunucunun gerçek kullanımda dayanıp dayanmadığını test etmek için gerçekçi değerlendirme soruları oluşturma.

Neden harika: Çoğu MCP eğitimi, bir sunucuyu çalıştırmaya odaklanır. MCP Builder, keşfedilebilirlik, araç tasarımı, değerlendirme ve uzun vadeli sürdürülebilirliği vurgulayarak daha ileri gider ve bu da onu özellikle üretim ortamları için değerli kılar.

Ödünleşimler: Öncelikle yeni MCP sunucuları oluşturan geliştiriciler için kullanışlıdır. Yalnızca mevcut MCP araçlarını kullanıyorsanız, muhtemelen bu beceriyi sık sık çağırmazsınız.

3. Yazma Becerileri

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/writing-skills

Prime Radiant'te Jesse Vincent'ın ekibi tarafından oluşturulan bir çerçeveden, diğer becerileri iyi yazmak için bir meta-beceri. Temel ilkesi, beceri yazımının test odaklı geliştirme ile aynı disiplini izlemesi gerektiğidir: önce bir temel başarısızlık oluşturun, beceriyi yazın, ardından ifadelerin yalnızca iyi okunmakla kalmayıp gerçekten davranışı değiştirdiğini bilmek için yeterli tekrarla kılavuzsuz bir kontrole karşı test edin. Ayrıca, dosyanın ilerleyen kısımlarındaki daha ayrıntılı talimatları sessizce geçersiz kılan bir becerinin kısa açıklaması gibi — gerçek üretim kullanımından toplanan yaygın başarısızlık kalıplarını belgeler.

Neden harika: Yeni beceriler oluşturmaya odaklanan Skill Creator'dan farklı olarak, Yazma Becerileri becerinin kendisinin kalitesini artırmaya yoğunlaşır. Tekrarlanabilir yazma kalıpları, test metodolojisi ve bir becerinin tutarlı davranma olasılığını önemli ölçüde artıran yaygın tuzakları sunar.

Ödünleşimler: Günlük aracı yürütmesinden ziyade özel beceriler oluşturan yazarlar için esas olarak geçerlidir.

4. Web Uygulaması Testi

Repo: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing

Bir aracıya, Playwright kullanarak yerel bir web uygulamasını test etmek için güvenilir bir desen verir: ağın oturmasını bekleyin, bir ekran görüntüsü alın, mevcut gerçek seçicileri belirleyin, ardından sayfa yapısı hakkında tahminde bulunmak veya sayfa yüklemeyi bitirmeden harekete geçmek yerine harekete geçin.

Neden harika: Genel olarak tarayıcı otomasyonunu öğretmek yerine, bu beceri tarayıcı etkileşimlerini güvenilir hale getirmeye odaklanır. Bekleme durumlarını, ekran görüntüsü doğrulamasını ve seçici keşfini zorunlu kılarak, UI testinde güvenilmez davranışı önemli ölçüde azaltır.

Ödünleşimler: Bu beceri, Playwright'a ve kontrol edilebilir bir tarayıcı ortamına erişim olduğunu varsayar, bu da onu yalnızca metin tabanlı iş akışlarında çalışan aracılar için daha az kullanışlı hale getirir.

5. Tamamlanmadan Önce Doğrulama

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/verification-before-completion

Belirli, yaygın bir başarısızlık modunu ele alır: bir aracı, düzeltmenin çalıştığını gerçekten onaylamadan, kod doğru göründüğü için görevin tamamlandığını bildirir. Bu beceri, tamamlanmayı iddia etmeden önce gerçek çıktıyı gerçek gereksinime göre kontrol etmeyi zorunlu kılar.

Neden harika: Bu, tartışmasız kodlama aracıları için en yüksek yatırım getirisine sahip beceridir. Birçok aracı başarısızlığı, çözümün yanlış olmasından değil, hiç doğrulanmamış olmasından kaynaklanır. Bu beceriyi yüklemek, neredeyse her mühendislik iş akışında güvenilirliği anında artırır.

Ödünleşimler: Doğrulama zorunlu hale geldiği için ek yürütme süresi ekler; bu, keşif amaçlı veya düşük riskli görevler için gereksiz olabilir.

6. Sistematik Hata Ayıklama

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/systematic-debugging

Bir hatanın gerçek kök nedenini, makul görünen bir düzeltmeye kalıp eşleştirme yapmak yerine bulmak için yapılandırılmış dört aşamalı bir süreç: hatanın nerede oluştuğuna dair kanıt topla, bileşen sınırları boyunca geriye doğru izleyerek izole et, bir hipotez oluştur, sonra çözüldüğünü düşünmeden önce doğrula. Aynı zamanda, art arda üç düzeltmenin işe yaramadığı durumlar için açık bir kuralı vardır — dördüncü bir yama denemek yerine dur ve mimariyi sorgula.

Neden harika: Çoğu ajan varsayılan olarak deneme-yanılma hata ayıklaması yapar. Bu beceri, düzeltmeler önermeden önce kanıt toplamayı zorunlu kılar, bu da daha az halüsinasyon teşhis ve daha tekrarlanabilir çözümlerle sonuçlanır.

Dezavantajlar: Yapılandırılmış iş akışı, deneyimli bir geliştiricinin hemen düzeltebileceği basit hatalar için daha yavaş hissedilebilir.

7. Paralel Ajanların Gönderilmesi

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/dispatching-parallel-agents

Bir görevi, tek bir ajanın adımları sırayla yapması yerine aynı anda çalışan birden çok alt ajana bölmeyi — her alt ajanın bağımsız çalışması için yeterli bağlama sahip olması ve sonuçların daha sonra temiz bir şekilde birleşmesi için devir teslimin nasıl yapılandırılacağını kapsar.

Neden harika: Paralel yürütme, karmaşık iş akışları için gecikmeyi azaltmanın en etkili yollarından biridir. Bu beceri, koordinasyondan ödün vermeden işi ayrıştırmak için yeniden kullanılabilir bir strateji sağlar.

Dezavantajlar: Her görev paralellikten faydalanmaz. Yüksek derecede bağımlı iş akışları, birden çok alt ajana bölündüğünde aslında daha karmaşık hale gelebilir.

8. Test Güdümlü Geliştirme

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/test-driven-development

Kırmızı-yeşil-düzenle disiplinini zorunlu kılar: önce başarısız bir test yaz, onu geçecek minimum kodu yaz, sonra düzenle — uygulama kodunu önce yazıp testi sonradan akla gelen bir şey olarak (ya da hiç) yapmak yerine. Bu beceri, bunun bir tercih değil katı bir kural olduğu konusunda nettir ve testinden önce yazılan kodun neden kalıcı olma eğiliminde olmadığına dair gerekçe sunulmuştur.

Neden harika: Genel kodlama becerilerinin aksine, bu geliştirme sürecinin kendisini değiştirir. Test-önce iş akışını zorunlu kılarak, uygulamaları daha hızlı üretmekten ziyade uzun vadeli kod kalitesini artırır.

Dezavantajlar: Ön yatırım daha yüksektir, bu da hızlı prototipler veya atılabilir betikler için daha az çekici hale getirir.

9. Kod İncelemesi Alma

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/receiving-code-review

Bir ajanın inceleme geri bildirimine nasıl yanıt vermesi gerektiğini kapsar — gerçek bir düzeltme gerektiren geri bildirim ile stil meselesi olan geri bildirimi ayırt etme ve geçerli eleştiriyi görmezden gelme ya da değerine bakılmaksızın her yoruma aşırı düzeltme yapma gibi yaygın başarısızlıklardan kaçınma.

Neden harika: Birçok kodlama ajanı inceleme yorumlarını emir olarak görür. Bu beceri, bir ajana geri bildirimi eleştirel olarak değerlendirmeyi, her öneriyi körü körüne uygulamak yerine uygulanabilir sorunları stilistik tercihlerden ayırt etmeyi öğretir.

Dezavantajlar: Değeri, incelemenin gerçekten geliştirme iş akışınızın bir parçası olmasına bağlıdır. Tek ajanlı sistemler bunu nadiren çağırabilir.

SSS

Ajan Becerisi Nedir?

Ajan Becerisi, bir AI ajanına belirli bir görevi nasıl gerçekleştireceğini öğreten yeniden kullanılabilir bir yetenek paketidir. İstemlerden farklı olarak, beceriler yapılandırılmış talimatlar, yardımcı betikler, örnekler ve yalnızca ilgili olduğunda yüklenen ek kaynaklar içerebilir.

Ajan Becerileri, LangChain gibi çerçevelerle aynı mıdır?

Pek sayılmaz.

Ajan Becerileri tanımlar nasıl bir ajanın bu çerçevelerde bireysel görevleri başarması gerektiğini.

Dokuz becerinin tümüne ihtiyacım var mı?

Mutlaka değil.

Çoğu geliştirici, Beceri Oluşturucu, Tamamlamadan Önce Doğrulama, ve Sistematik Hata Ayıklama ile başlamaktan fayda görecektir. Ajanınızın sorumlulukları daha özel hale geldikçe ek beceriler eklenebilir.

Bu beceriler özelleştirilebilir mi?

Evet.

Açık kaynak depolarda dağıtıldıkları için talimatları, örnekleri ve destekleyici kaynakları kendi iş akışlarınıza veya alana özgü gereksinimlerinize uyacak şekilde değiştirebilirsiniz.

Agent Becerileri istem mühendisliğinin yerini alacak mı?

Muhtemelen hayır.

Bunun yerine, yeniden kullanılabilir iş akışlarını istemlerden çıkarıp bağımsız olarak geliştirilebilen modüler, bakımı kolay paketlere taşıyarak istem mühendisliğini tamamlarlar.