Agent Skills

Agent Becerileri, bir yapay zekâ ajanına belirli bir görev için uzmanlık kazandıran; yönergeler, meta veriler, başvuru materyalleri ve isteğe bağlı betiklerden oluşan, yeniden kullanılabilir paketlerdir. Geliştiriciler her prosedürü uzun bir sistem istemine eklemek yerine ürünleri inceleme, elektronik tabloları analiz etme veya kuruluşun dağıtım kontrol listesini izleme gibi odaklı bir yeteneği paketleyebilir ve ajanın bu paketi yalnızca gerektiğinde yüklemesini sağlayabilir.

Beceriler, genel amaçlı bir yapay zekâ ajanının bilgi birikimini modüler, sürdürülebilir ve taşınabilir tutarken alanında uzman biri gibi davranmasına yardımcı olur. “Claude Becerileri”, bu daha kapsamlı fikrin ürün olarak hayata geçirilmiş örneklerinden biridir; Agent Skills terimi, açık Agent Skills genel bakışında açıklanan birlikte çalışabilir biçimi de ifade edebilir.

Agent Skills Nasıl Çalışır#

Agent Skills belirtimine göre bir beceri, genellikle zorunlu bir SKILL.md dosyası içeren bir dizindir. Bu dosya, becerinin ne yaptığını ve ajanın onu ne zaman etkinleştirmesi gerektiğini açıklayan bir ad ile açıklamanın da bulunduğu YAML meta verileriyle başlar. Dosyanın Markdown gövdesinde prosedürler, örnekler, kısıtlamalar ve istisnai durumlara yönelik yönergeler yer alır. İsteğe bağlı dizinlerde çalıştırılabilir betikler, başvuru belgeleri, şemalar veya şablonlar bulunabilir.

Beceriler, bilginin aşamalar hâlinde ajanın bağlam penceresine girmesi anlamına gelen aşamalı sunum yaklaşımını kullanır:

1. Ajan, başlangıçta kullanılabilir becerilerin kısa adlarını ve açıklamalarını görür.
2. Bir istek açıklamayla eşleştiğinde ilgili SKILL.md dosyasını yükler.
3. Destekleyici kaynakları okur veya birlikte sunulan betikleri yalnızca gerektiğinde çalıştırır.

Bu yaklaşım, gereksiz token kullanımını azaltır ve ajanın başlangıçta her yönergeyi yüklemeden birçok özel yeteneğe erişmesini sağlar. Claude Agent Skills belgeleri ve Microsoft Agent Skills belgeleri, ajan platformlarında bu yükleme düzenine ilişkin örnekler sunar.

Agent Skills ve İlgili Kavramlar#

Agent Skills, bilgi ve prosedürleri düzenler; ancak ajanın, araçlarının veya eylemlerini koordine eden sistemin yerini almaz.

• Araçlar ve işlev çağrısı: Bir araç, API sorgulama veya çıkarım çalıştırma gibi tek bir işlemi gerçekleştirir. Beceri ise doğrulama kuralları ve alan bağlamı da dâhil olmak üzere, bir veya daha fazla aracın birlikte ne zaman ve nasıl kullanılacağını açıklar.

• Ajan tabanlı iş akışları: Beceri, ajanın yönergeleri duruma göre yorumlamasını sağlar. İş akışı ise daha açık bir yürütme yolu tanımlar; bu nedenle uzun süren süreçler, kontrol noktaları, onaylar ve sabit bir sırayla gerçekleştirilmesi gereken eylemler için daha uygundur.

• Model Bağlamı Protokolü: MCP, ajanların harici kaynakları ve araçları nasıl keşfedip çağıracağını standartlaştırır. Resmî MCP araç belirtimi, araç arayüzlerini tanımlarken bir beceri, ajanı bu arayüzleri kullanmaya yönlendirebilecek prosedürel uzmanlığı paketler.

İstem genellikle tek bir konuşma için yazılır. Beceri ise yeniden kullanılmak, sürümlenmek, test edilmek ve uyumlu ortamlar arasında paylaşılmak üzere tasarlanır.

Bilgisayarlı Görüde Kullanım Alanları#

Görsel algının iş kuralları ve takip eylemleriyle birleştirilmesi gerektiğinde Agent Skills özellikle yararlıdır.

Üretim denetimi: Kalite kontrol becerisi, ajana görüntü yakalamasını, [nesne algılama](https://ultralytics-translation-0.invalid çalıştırmasını, tespitleri kabul ölçütleriyle karşılaştırmasını, kanıtları kaydetmesini ve güven düşük olduğunda insan incelemesi istemesini söyleyebilir. Görüntü modeli gözlemleri sağlarken beceri, fabrikaya özgü denetim prosedürünü sunar. Bu yaklaşım, her politikayı ajanın temel istemine eklemeden tekrarlanabilir kusur tespit iş akışlarını destekler.

Perakende envanter denetimi: Raf denetimi becerisi, ajana mağaza görüntülerini işleme, belirtilen ürünleri sayma, sonuçları envanter kayıtlarıyla karşılaştırma ve stok yenileme önerisi hazırlama konusunda yol gösterebilir. Ekipler, raf verilerine açıklama eklemek, özel bir model eğitmek, modeli dağıtmak ve becerinin çağırdığı görsel aracı izlemek için Ultralytics Platform kullanabilir.

Her iki durumda da beceriler, algıyı operasyonel bilgiye bağlar. Altta yatan modelin görsel doğruluğunu kendi başlarına artırmazlar; modelin çıktılarını tutarlı biçimde uygulamayı kolaylaştırırlar.

Beceri İçin Örnek Görüntü Betiği#

Bir beceri, görsel denetim için belirleyici bir betik içerebilir. Belgelenmiş aşağıdaki Ultralytics YOLO tahmin iş akışı, bir becerinin scripts/ dizininde saklanabilir:

from pathlib import Path

from ultralytics import YOLO

image_url = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"
output_path = Path("inspection_result.jpg")

# Becerinin görsel algı adımını çalıştır
model = YOLO("yolo26n.pt")
results = model(image_url)

result = results[0]
result.save(filename=str(output_path))

print(output_path)

Burada YOLO26 görsel yeteneği sağlarken SKILL.md, betiğin ne zaman çalıştırılacağını, çıktısının nasıl yorumlanacağını ve sonrasında hangi eylemin gerçekleştirilmesi gerektiğini açıklar.

Tasarım ve Güvenlik Konuları#

Etkili becerilerin sorumlulukları dar kapsamlı, etkinleştirme açıklamaları net, yönergeleri özlü, örnekleri gerçekçi ve bağımlılıkları belgelenmiş olmalıdır. Resmî beceri yazma en iyi uygulamaları, yönergelerin ayrıntı düzeyinin görevin riskine göre belirlenmesini önerir: esnek yönergeler açık uçlu analizlere uygunken hassas işlemler kesin betikler ve daha sıkı kısıtlamalar gerektirir.

Üçüncü taraf becerileri, yüklenmiş yazılımlar gibi ele alınmalıdır. Erişim vermeden önce tüm yönergeleri, betikleri, bağımlılıkları, ağ çağrılarını ve dosya işlemlerini incele. Korumalı alan kullanımı, en az ayrıcalık ilkesi, kaynak sınırları, günlük kaydı ve önemli sonuçlar doğurabilecek eylemler için insan onayı uygula. Bu denetimler, OWASP istem enjeksiyonu yönergelerinde ve OWASP aşırı özerklik yönergelerinde açıklanan risklerin ele alınmasına yardımcı olur. Ekipler, beceri değerlendirmesini, izlemeyi ve yönetişimi daha kapsamlı yapay zekâ risk yönetimine dâhil etmek için NIST Yapay Zekâ Risk Yönetimi Çerçevesi Rehberi'ni de kullanabilir.