Aracı Belleğini Yönetme

Hugging Face smolagents ile AI Agent'ları

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Varsayılan Olarak Durumsuz

Her .run() çağrısı yeni bir başlangıçtır.

Örnek:

career_advisor.run("Hangi kariyer becerilerini vurgulamalıyım?")

Python, SQL, veri görselleştirme, 
makine öğrenimi temelleri ve iş sonuçlarına yönelik iletişim becerilerini vurgulamalısınız.

career_advisor.run("Bu becerileri madde işaretleriyle formatlayabilir misin?")

Üzgünüm, hangi becerilerden bahsettiğinizi anlayamadım. Açıklayabilir misiniz?

Etkileşimler Arasında Belleği Korumak

career_advisor.run("Hangi kariyer becerilerini vurgulamalıyım?")

Python, SQL, veri görselleştirme, 
makine öğrenimi temelleri ve iş sonuçlarına yönelik iletişim becerilerini vurgulamalısınız.

reset=False geçin:

career_advisor.run("Bu becerileri madde işaretleriyle formatlayabilir misin?", reset=False)

Tabii! İşte beceriler madde işaretleriyle:
- Python
- SQL
- Veri görselleştirme
...

Bellek Hata Ayıklamaya da Yardımcı Olur

Kullanıcı: Beklenen maaş nedir?

Aracı: 80.000 $

Kullanıcı: Bekle, bu yanlış görünüyor...

Aracı: Üzgünüm, ne demek istediğinizi anlamadım

Aracın çalışmasında ne olduğunu inceleyin:

Aracın ürettiği tüm kodu gözden geçirme
Akıl yürütme, eylemler ve araç kullanımını izleme
Yanlış cevapları veya hatalı mantığı ayıklama

Aracı Hangi Kodu Çalıştırdı?

.return_full_code() metodu, çalıştırılan tüm kodu görmenizi sağlar.

executed_code = career_advisor.memory.return_full_code()
print(executed_code)

# ...diğer adımlar kısaltılmıştır

salary = 80000  # <- sabit mi?

# script devam ediyor...

Aracın Düşünceleri Nelerdi?

conversation_steps = career_advisor.memory.get_succinct_steps()
print(conversation_steps[5])

{
  "step_number": 5,
  "tool_calls": [
    {"function": {"name": "python_interpreter"}},
    {"function": {"name": "web_search"}}
  ],
  "code_action": "import requests\nskills = requests.get('api.jobsearch.com').json()",
  "observations": "resume_agent geçiş için 15 ilgili beceri buldu",
  "token_usage": {"total_tokens": 334},
  ...
}

Analiz İçin Aracı Oturumlarını Kaydetme

import json

def save_agent_memory(agent):
    with open("agent_memory.json", "w") as f:
        json.dump(agent.memory.get_succinct_steps(), f, indent=2, default=str)

# Belleği bir dosyaya kaydet
save_agent_memory(career_advisor)

Kayıtlar şunlara yardımcı olabilir:

Sonradan analiz
Regresyon testi
Zamanla aracın davranışını iyileştirme

Aracı Hatalarını Düzeltme: Neleri Ayarlamalı

Bellek sorunları: reset=False kullanın veya bilinçli olarak sıfırlayın
Akıl yürütme sorunları: Daha güçlü bir model deneyin
Tutarsız davranış: Sistem istemini iyileştirin
Araç karışıklığı: Araç açıklamalarını netleştirin

Haydi pratik yapalım!

Hugging Face smolagents ile AI Agent'ları