API-Çağırma Ajanslarını Anlama, Oluşturma ve Optimizasyon Kılavuzu To-Do List API version: 1.0.0 paths: /tasks: post: summary: Yeni bir görev ekle requestBody: required: true

Teknoloji şirketlerindeki Yapay Zeka’nın rolü hızla evrim geçirmekte; AI kullanım örnekleri pasif bilgi işlemeden proaktif ajanlara, görevleri gerçekleştirebilen ajanlara dönüşmüştür. Georgian ve NewtonX tarafından Mart 2025’te yapılan küresel AI benimseme anketine göre, büyüme aşamasındaki ve kurumsal şirketlerin %91’i reportedly agentic AI kullanıyor veya kullanmayı planlıyor.

API-çağırma ajanları, bu ajanlara dönüşümün birincil örneğidir. API-çağırma ajanları, Büyük Dil Modellerini (LLM) yazılımların Uygulama Programlama Arayüzleri (API) aracılığıyla etkileşim kurmak için kullanır.

Örneğin, doğal dil komutlarını kesin API çağrılarna çevirerek, ajanlar gerçek zamanlı verileri alabilir, rutin görevleri otomatikleştirebilir veya hatta diğer yazılımları kontrol edebilir. Bu yetenek, AI ajanlarını insan niyeti ve yazılım işlevselliği arasında faydalı aracılar haline getirir.

Şirketler şu anda API-çağırma ajanlarını çeşitli alanlarda kullanıyor:

• Tüketici Uygulamaları: Apple’ın Siri’si veya Amazon’un Alexa’sı gibi asistanlar, günlük görevleri basitleştirmek için tasarlandı, Örneğin akıllı ev cihazlarını kontrol etmek veya rezervasyon yapmak.
• Kurumsal İş Akışları: Şirketler, API ajanlarını, CRM’den veri alma, rapor oluşturma veya iç sistemlerden bilgi birleştirmek gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için dağıttı.
• Veri Alımı ve Analizi: Şirketler, API ajanlarını, özel veri kümelerine, abonelik tabanlı kaynaklara ve kamu API’lerine erişimi basitleştirmek ve içgörüler oluşturmak için kullanıyor.

Bu makalede, API-çağırma ajanlarını anlama, oluşturma ve optimize etme konusunda mühendislik odaklı bir yaklaşım kullanacağım. Bu makaledeki materyal, kısmen Georgian’ın AI Lab tarafından yürütülen pratik araştırma ve geliştirmeye dayanmaktadır. AI Lab’ın API-çağırma ajanları alanında yaptığı araştırmaların temel sorusu şudur: “Bir kuruluşun bir API’si varsa, bu API ile doğal dil kullanarak etkileşime girebilecek bir ajan oluşturmanın en etkili yolu nedir?”
API-çağırma ajanlarının nasıl çalıştığını ve bu ajanları başarıyla mimarilandırma ve mühendislik yapmayı açıklayacağım. Son olarak, mühendislik ekiplerinin API-çağırma ajanlarını uygulamak için kullanabileceği sistematik bir iş akışı sağlayacağım.

I. Ana Tanımlar:

• API veya Uygulama Programlama Arayüzü : Farklı yazılım uygulamalarının iletişim kurmasına ve bilgi alışverişi yapmasına olanak tanıyan kurallar ve protokoller seti.
• Ajan: Belirli hedeflere ulaşmak için ortamını algılayan, karar veren ve eylemde bulunan bir Yapay Zeka sistemi.
• API-Çağırma Ajansı: Doğal dil talimatlarını kesin API çağrılarna çeviren özel bir Yapay Zeka ajansı.
• Kod Oluşturma Ajansı: Yazılım geliştirmeye yardımcı olan, kodu yazan, değiştiren ve hatalarını düzelten bir Yapay Zeka sistemi. Bu makalede odaklanılan principalmente API’leri çağırma ajanlarıdır, ancak AI ayrıca bu ajanları oluşturmak için de yardımcı olabilir.
• MCP (Model Bağlam Protokolü): Özellikle Anthropic tarafından geliştirilen bir protokol, LLM’lerin dış araçlara ve veri kaynaklarına nasıl bağlanabileceğini ve bunları nasıl kullanabileceğini tanımlar.

II. Temel Görev: Doğal Dili API Eylemlerine Çevirme

API-çağırma ajansının temel işlevi, bir kullanıcının doğal dil isteğini kesin API çağrılarna çevirmektir. Bu işlem genellikle şunları içerir:

1. Niyet Tanıma: Kullanıcının amacını, belirsiz bir şekilde ifade edilse bile, anlamak.
2. Araç Seçimi: Kullanıcının amacını gerçekleştirebilecek uygun API endpoint’ini (veya “araçları”) mevcut seçeneklerden tanımlamak.
3. Parametre Çıkarma: Kullanıcının sorgusundan gerekli parametreleri seçilen API çağrısı (veya çağrıları) için çıkarmak.
4. Yürütme ve Yanıt Oluşturma: API çağrısını (veya çağrilerini) yapmak, yanıtı (veya yanıtları) almak ve sonra bu bilgiyi tutarlı bir cevap veya sonraki bir eylem olarak sentezlemek.

Örneğin, “Merhaba Siri, bugün hava nasıl?” gibi bir istek için, ajan hava API’sini çağırmaya ihtiyaç duyduğunu tanımlamalıdır, kullanıcının当前 konumunu belirlemelidir (veya bir konum belirtmesine izin vermelidir) ve sonra hava bilgilerini almak için API çağrısını formüle etmelidir.

“Merhaba Siri, bugün hava nasıl?” gibi bir istek için örnek bir API çağrısı şöyle olabilir:

GET /v1/weather?location=New%20York&units=metric

Bu çeviri sürecinde, doğal dilin belirsizliği ve ajanın çok adımlı etkileşimler boyunca bağlamı koruması gerekliliği gibi ilk düzeydeki zorluklar vardır.

Örneğin, ajan genellikle önceki sohbet parçalarını veya önceki API çağrı sonuçlarını “hatırlamak” zorundadır, böylece geçerli eylemleri bilgilendirebilir. Bağlam kaybı, açıkça yönetilmezse, yaygın bir hata modudur.

III. Çözümü Mimarilandırma: Ana Bileşenler ve Protokoller

Etkili API-çağırma ajanları oluşturmak için yapılandırılmış bir mimari yaklaşım gerekir.

1. Ajana “Araçlar” Tanımlama

Bir LLM’nin bir API’yi kullanabilmesi için, API’nin yetenekleri ona anlaşılır bir şekilde tanımlanmalıdır. Her API endpoint’i veya fonksiyonu genellikle bir “araç” olarak temsil edilir. Güçlü bir araç tanımı şunları içerir:

• Araçın amacı ve işlevselliği hakkında net, doğal dil açıklaması.
• Giriş parametrelerinin (adı, türü, gereklilik durumu ve açıklaması) kesin bir tanımı.
• Araç tarafından döndürülen çıktı veya verilerin açıklaması.

2. Model Bağlam Protokolü (MCP) Rolü

MCP, LLM’lerin dış araçlara ve veri kaynaklarına daha standardize ve güçlü bir şekilde erişmesini sağlayan bir protokoldür.

MCP standardizasyonu, çeşitli araçların daha kolay entegrasyonuna, araç tanımlarının farklı ajanlar veya modeller arasında yeniden kullanılmasına olanak tanır. Ayrıca, iyi tanımlanmış API özellikleriyle (örneğin, OpenAPI spec) başlayan mühendislik ekipleri için bir en iyi uygulamadır. Stainless.ai gibi araçlar, bu OpenAPI özelliklerini MCP yapılandırmasına dönüştürmeye yardımcı olabilir, böylece API’lerin “ajan hazır” haline gelmesi sürecini basitleştirir.

3. Ajan Çerçeveleri ve Uygulama Seçenekleri

Ajanı oluşturmak için çeşitli çerçeveler kullanılabilir. Bunlar şunları içerir:

• Pydantic: Özel bir ajan çerçevesi olmasa da, Pydantic, araç girişleri ve çıkışları için veri yapılarını tanımlamak ve tür güvenliğini sağlamak için faydalıdır. Çoklu özel ajan uygulamaları, bu yapısal bütünlük için Pydantic kullanır.
• LastMile’s mcp_agent: Bu çerçevesi, özellikle MCP ile çalışmak için tasarlanmıştır ve MCP ile ilgili iyi uygulamalarla uyumlu, daha fazla görüş belirten bir yapı sağlar.
• İç Çerçevesi: Ayrıca, AI kod oluşturma ajanlarını (Cursor veya Cline gibi araçlar kullanarak) kullanarak, ajanın, araçlarının ve çevre mantığının boilerplate kodunu yazmaya yardımcı olmak için increasingly kullanılmaktadır. Georgian’ın AI Lab deneyimi, şirketlerle agentic uygulamalar üzerinde çalışırken, bu minimal, özel çerçeveler oluşturmak için harika olduğunu göstermiştir.

IV. Güvenilirlik ve Performans için Mühendislik

API çağrılarını güvenilir bir şekilde yapan ve iyi performans gösteren bir ajan oluşturmak, odaklanmış mühendislik çabası gerektirir. Bunu yapmak için iki yol vardır: (1) veri kümesi oluşturma ve doğrulama ve (2) istem.prompt mühendisliği ve optimizasyonu.

1. Veri Kümesi Oluşturma ve Doğrulama

Ajanı eğitmek (uygulanırsa), test etmek ve optimize etmek için yüksek kaliteli bir veri kümesine ihtiyaç vardır. Bu veri kümesi, temsilci doğal dil sorguları ve karşılık gelen istenilen API çağrı dizileri veya sonuçları içermelidir.

• Elle Oluşturma: Elle bir veri kümesi oluşturmak, yüksek doğruluk ve ilgili sağlar, ancak emek yoğun olabilir.
• Sentetik Oluşturma: Verileri programlı olarak veya LLM’ler kullanarak oluşturmak, veri kümesi oluşturmayı ölçeklendirilebilir, ancak bu yaklaşım önemli zorluklar sunar. Georgian AI Lab’ın araştırması, sentetik olarak oluşturulan API çağrıları ve sorgularının doğruluğunu ve gerçekçi karmaşıklığını sağlamakta zorluklar yaşandığını gösterdi. Oluşturulan sorular genellikle çok basit veya imkansız derecede karmaşıktı, bu da ajan performansını ölçmeyi zorlaştırdı. Sentetik verilerin dikkatli bir şekilde doğrulanması kesinlikle kritiktir.

Kritik bir değerlendirme için, küçük, yüksek kaliteli, elle doğrulanmış bir veri kümesi, büyük, gürültülü sentetik bir veri kümesinden daha güvenilir içgörüler sağlayabilir.

2. İstem_prompt Mühendisliği ve Optimizasyonu

LLM tabanlı bir ajanın performansı, kullanılan istem_prompts tarafından büyük ölçüde etkilenir.

• Etiketli istem_prompts, ajanın görevini net bir şekilde tanımlamayı, kullanılabilir araçları tanıtmayı ve parametre çıkarmayı teşvik etmeyi içerir.
• DSPy gibi çerçevelerin sistematik optimizasyonu, performansı önemli ölçüde artırabilir. DSPy, ajanın bileşenlerini (örneğin, düşünce oluşturma, araç seçimi, parametre biçimlendirme için modüller) tanımlamanıza ve sonra derleyici benzeri bir yaklaşım kullanarak veri kümenizden birkaç örnek kullanarak bu bileşenlerin optimize istem_prompts veya yapılandırmalarını bulmanızı sağlar.

V. Etkili API Ajanlarına Önerilen Yol

Güvenilir API-çağırma AI ajanları oluşturmak, bir yinelemeli mühendislik disiplinidir. Georgian AI Lab’ın araştırmasının bulgularına dayanarak, sonuçlar aşağıdaki sistematik iş akışını kullanarak önemli ölçüde iyileştirilebilir:

1. Temel API Tanımlarıyla Başlayın: İyi yapılandırılmış OpenAPI Özellikleri ile başlayın, ajanınızın etkileşime gireceği API’ler için.
2. Araç Erişimini Standardize Edin: OpenAPI özelliklerinizi MCP Araçlarına dönüştürün. Stainless.ai gibi araçlar, bu süreci basitleştirmek için yardımcı olabilir, böylece API’lerin “ajan hazır” hale gelmesi daha kolay olur.
3. Ajansı Uygulayın: Uygun bir çerçevesi veya yaklaşımı seçin. Bu, Pydantic kullanarak veri modelleme veya MCP ile çalışan ve MCP ile ilgili iyi uygulamalarla uyumlu, daha fazla görüş belirten bir yapı sağlayan LastMile’s mcp_agent çerçevesini kullanmayı içerebilir.
   • Bu işlemi yapmadan önce, MCP’yi bir araç gibi Claude Desktop veya Cline’ye bağlayın ve bu arabirimi kullanarak nasıl çalıştığını, MCP’yi doğru kullanmak için kaç iterasyon gerektiğini ve uygulamayı basitleştirebilecek diğer ayrıntıları anlamak için elle kullanın.
4. Kaliteli Değerlendirme Veri Kümesini Oluşturun: Elle veya dikkatli bir şekilde doğrulanmış bir veri kümesi oluşturun. Bu, güvenilir test ve optimizasyon için kritiktir.
5. Ajan İstem_prompts ve Mantığını Optimize Edin: DSPy gibi çerçeveleri kullanarak, ajanın istem_prompts ve iç mantığını, veri kümenizi kullanarak geliştirmeleri sürükleyin.

VI. Önerilen İş Akışının Basitleştirilmiş Örneği

Aşağıda, önerilen iş akışının basitleştirilmiş bir örneği verilmiştir:

Adım 1: Temel API Tanımlarıyla Başlayın

Bir To-Do listesi yönetimi için API örneğini düşünün, OpenAPI olarak tanımlanmıştır:

openapi: 3.0.0

info:
application/json:

schema:

type: object

properties:

description:

type: string

responses:

‘201’:

description: Görev başarıyla oluşturuldu

get:

summary: Tüm görevleri al

responses:

‘200’:

description: Görev listesi

Adım 2: Araç Erişimini Standardize Edin

OpenAPI tanımını Model Bağlam Protokolü (MCP) yapılandırmasına dönüştürün. Stainless.ai gibi bir araç kullanarak, bu MCP aracı tanımları olabilir:

Adım 3: Ajansı Uygulayın

Pydantic kullanarak veri modelleme, MCP araçlarına karşılık gelen fonksiyonları oluşturun. Sonra, bir LLM kullanarak doğal dil sorgularını yorumlayıp uygun aracı ve parametreleri seçin.

Adım 4: Kaliteli Değerlendirme Veri Kümesini Oluşturun

Aşağıdaki gibi bir veri kümesi oluşturun:

Adım 5: Ajan İstem_prompts ve Mantığını Optimize Edin

DSPy gibi bir çerçeve kullanarak, istem_prompts’ı iyileştirin, görevi net bir şekilde tanımlamaya, araçları sunmaya ve parametre çıkarmaya odaklanın, oluşturduğunuz veri kümesini kullanarak geliştirmeleri sürükleyin.

Bu yapı taşlarını birleştirerek – yapılandırılmış API tanımları, standardize araç protokolleri, titiz veri uygulamaları ve sistematik optimizasyon – mühendislik ekipleri daha yetenekli, güvenilir ve bakımı daha kolay API-çağırma AI ajanları oluşturabilir.