Vertex AI Agent Builder ile ajan geliştirme: adım adım kurulum

Vertex AI Agent Builder ile ajan nedir, ne işe yarar?

Yapay zeka ajanı, yalnızca soruya cevap veren bir sohbet botu değil, bir hedef doğrultusunda bilgi kaynaklarına başvuran, araçları çağıran ve birden fazla adımı sıralayan bir uygulamadır. Vertex AI Agent Builder, Google Cloud üzerinde bu tür ajanları kurum verisine bağlayarak geliştirmek için kullanılan platformdur. Mindset eğitim kataloğundaki ilgili program da aynı adı taşır ve veri entegrasyonu, ajan tasarımı, diyalog akışları, çoklu adım işlemler, test ve izleme konularını kapsar.

Pratik değer şurada ortaya çıkar: müşteri hizmetlerinde iade koşullarını kurum belgelerinden cevaplayan, iç destekte İK politikalarını arayıp özetleyen ya da bir sipariş sistemini sorgulayıp sonuç dönen ajanlar. Hepsinin ortak noktası, modelin tek başına "bildiğiyle" değil kurumun kaynaklarıyla cevap vermesidir.

Başlamadan önce: ajanın işini tanımlayın

Platformu açmadan önce ajanın kapsamını kâğıt üzerinde yazın. Hangi soruları cevaplayacak, hangilerini cevaplamayacak? Hangi sistemlere erişecek, hangilerine kesinlikle dokunmayacak? Cevabın hangi kaynaktan geldiği kullanıcıya gösterilecek mi? Bir insan operatöre devretme koşulu ne?

Kapsamı dar tutan ajan daha güvenilir olur. "Şirketle ilgili her şeyi bilen asistan" yerine "bu ürünün kurulum ve iade sorularını yanıtlayan ajan" ile başlayıp başarıyı ölçtükten sonra genişletmek hem kalite hem risk açısından daha sağlıklıdır. Başarı ölçütünü de baştan belirleyin: ajanın doğru yanıtlaması beklenen örnek soru listesi bu ölçütün temelidir.

Adım adım: ajanın kurulumu

Genel akış, platformun arayüz ayrıntıları değişse de aynı kalır.

Birinci adım, bilgi kaynaklarını hazırlamaktır. Ajanın başvuracağı belgeler (yardım merkezi makaleleri, politika dokümanları, ürün kılavuzları, sıkça sorulan sorular) temizlenir: eski sürümler ayıklanır, tekrar eden içerik birleştirilir, her belgenin sahibi belli olur. Veri kalitesi ajanın kalitesini belirler.

İkinci adım, kaynakları platforma bağlamaktır. Belge depolama, web sitesi ya da yapılandırılmış veri gibi kaynak türleri bağlanır ve ajan cevap verirken bu içeriklerden arama yapar. Erişim yetkileri bu aşamada tasarlanır: herkesin görmemesi gereken belgeler ayrı tutulmalıdır.

Üçüncü adım, ajanın talimatını yazmaktır. Rol, ton, cevap uzunluğu, bilmediği konuda ne yapacağı ve hangi durumlarda kullanıcıyı yönlendireceği açık yazılır. Kaynak dışı bilgi üretmemesi, emin olmadığında bunu söylemesi gibi kurallar bu talimatta yer alır.

Dördüncü adım, araçları tanımlamaktır. Ajan yalnızca belge okumakla kalmayacaksa bir sipariş durumu sorgulama ya da kayıt oluşturma gibi dış işlemleri çağırabilir. Her aracın girdi ve çıktısı net tanımlanmalı, yazma yetkisi olan araçlar için onay adımı eklenmelidir.

Beşinci adım, diyalog akışlarını kurmaktır. Çok adımlı görevlerde (örneğin iade başvurusu) ajan hangi bilgiyi hangi sırayla soracak, eksik bilgi gelirse ne yapacak, belirlenir.

Altıncı adım, test ve yayındır: hazırlanan örnek soru listesi çalıştırılır, hatalar sınıflandırılır, talimat ve kaynaklar düzeltilir.

Örnek: iade sorularını yanıtlayan ajan

Örneğin bir e-ticaret şirketinin destek ekibi, iade koşullarına ilişkin tekrar eden soruları ajana devretmek istiyor. Kaynaklar iade politikası belgesi ve kargo kılavuzudur. Talimat, ajanın yalnızca bu belgelere dayanarak cevap vermesini, sipariş numarası olmadan kişisel bilgi vermemesini ve belgede olmayan istisnalarda müşteriyi destek ekibine yönlendirmesini söyler.

Test setinde şu tür sorular bulunur: "Kullanılmış ürünü iade edebilir miyim?", "İade kargo ücretini kim öder?", "Belgede geçmeyen bir kampanya ürünü için ne yapmalıyım?" Üçüncü soruda beklenen davranış, tahmin üretmek değil, ajanın bilmediğini söyleyip yönlendirmesidir. Bu davranış sağlanana kadar talimat ve kaynak seti revize edilir.

Test, izleme ve iyileştirme

Ajanı yayına almak işin sonu değil başlangıcıdır. Şu kontroller sürekli yapılmalıdır: cevap doğruluğu (kaynakla uyumlu mu), kapsam disiplini (konu dışı sorularda doğru davranıyor mu) ve güvenlik (istem enjeksiyonu gibi istenmeyen yönlendirmelere dayanıklı mı).

Gerçek konuşma kayıtlarından başarısız örnekler çıkarın ve her birini kategoriye ayırın: kaynakta bilgi yoktu, bilgi vardı ama bulunamadı, bulundu ama yanlış özetlendi, talimat yetersizdi. Kategori çözümü gösterir: ilkinde belge eklenir, ikincisinde içerik yapısı düzenlenir, üçüncüde talimat sıkılaştırılır. Her değişiklikten sonra örnek soru setini yeniden çalıştırarak gerileme olup olmadığını denetleyin.

Sık yapılan hatalar

• Kirli belgeyle başlamak: çelişen sürümler ajanın çelişkili cevaplar vermesine yol açar.
• Kapsamı geniş tutmak: ajan her şeyi cevaplamaya çalışır ve kalite düşer.
• Test setini yayından sonraya bırakmak: ilk gerçek kullanıcı hatayı bulur.
• Yazma yetkili araçlara onay koymamak: yanlış anlaşılan bir istek gerçek bir işlem tetikleyebilir.
• Kaynağı göstermemek: kullanıcı ve denetçi cevabın nereden geldiğini göremezse güven oluşmaz.
• Güncelleme sahibi belirlememek: belgeler değişince ajanın kaynakları da güncellenmelidir.

Platform adlarının ve arayüz bölümlerinin hızla değiştiğini unutmayın; güncel adım ve ayarlar için Google Cloud'un resmî belgelerini esas alın.

Bu beceriyi Mindset programlarında nerede çalışırsınız?

Vertex AI Agent Builder Eğitimi, Google Cloud kullanan ya da kullanmayı planlayan yazılım, veri ve yapay zeka ekipleri ile müşteri deneyimi ve destek operasyonlarını otomatikleştirmek isteyen ürün sahipleri için uygundur. Müfredat platforma giriş, veri entegrasyonu ve bilgi yönetimi, ajan tasarımı ve diyalog akışları, gelişmiş ajan özellikleri ve çoklu adım işlemler, test izleme ve iyileştirme modüllerinden oluşur ve bir uygulama projesiyle biter.

Kurumsal ekipler için bu akış, bir iç kullanım senaryosunu (örneğin İK ya da BT destek) uçtan uca prototiplemek için yapılandırılabilir.