AI ajanları BT profesyonellerinin hayatını kolaylaştırmak için inanılmaz şeyler yapabilir. Ancak, aynı zamanda inanılmaz derecede kötü şeyler yapma potansiyeline de sahiptirler – bazı kuruluşların zaten zor yolu öğrenen bir ders.
Örneğin, bir yazılım geliştirme araçları sağlayıcısı olan Replit, Temmuz 2025'te bir AI aracının bir üretim veritabanını sildiğini açıkladı. Her ne kadar bu durumda neyin yanlış gittiğini tam olarak belirsiz olmasına rağmen – bu bir Buggy AI ajanı gibi bir sorun, kötü yazılı bir istem veya LLM'nin ajanın eylemlerine rehberlik eden bir başarısızlığı olsun – olay, AI ajanlarının yapmamaları gereken şeyleri yaptıklarında ortaya çıkabilecek ciddi sorun türlerini vurgular.
Ek olarak, AI ajanlarının oluşturduğu riskleri yönetmek için adımlar atmanın kritik öneminin altını çizmektedir. Ajanik AI teknolojisi tarafından sunulan muazzam güçten tam olarak yararlanmak için, profesyoneller, AI ajanlarının bu gücü insanların niyet etmediği şekilde kullanmasını engelleyebilecek en iyi uygulamalara da bağlı kalmalıdır.
Ajan AI teknolojisinin oldukça yeni kaldığı göz önüne alındığında, AI ajanlarının en iyi nasıl güvence altına alınacağı ve yönetileceği konusunda fikir birliği hala gelişmektedir. Ancak, bir yılın daha iyi bir kısmı için yazılım oluşturmaya ve dağıtmaya yardımcı olmak için AI ajanlarıyla kapsamlı bir şekilde çalışan biri olarak, AI ajanlarından tam olarak yararlanma yeteneklerinden ödün vermeden takımların riskleri kontrol altında tutmak için neler yapabileceği hakkında bazı kesin düşüncelerim var.
AI ajanları neden hata yapar?
Kod yazma, test ve dağıtarak görevleri otomatikleştirerek, AI ajanları çok zaman tasarruf edebilir. Kimsenin AI ajanlarını kullanmaktan kaçınmasını önermek için kesinlikle burada değilim.
Bununla birlikte, AI ajanları, ajanlardan sorumlu insanların niyet etmediği şeyleri yaparak zarar verme potansiyeline de sahiptir. Bunun nedeni, AI ajanlarının çalışma şeklidir: Bir temsilcinin bir görevi yerine getirmesini istediğinizde, bu görevi etkili bir şekilde dış kaynaklardan daha dış kaynak kullanırsınız, onu tam olarak nasıl gerçekleştireceğinize karar vermek için ajana bırakırsınız. Ajanın istemediğiniz bir şeyi yapmasına neden olan çeşitli sorunlar ortaya çıkabilir, örneğin:
- Mantıktaki ajanı kontrol eden hatalar, beklenmedik bir şekilde davranmasına neden olabilir. Örneğin, ajan, birlikte çalıştığı AI modeline geçersiz bağlam iletebilir ve bu da talep ettiğinizden farklı bir eylemle sonuçlanabilir.
- Temsilciye verdiğiniz isteme, modelin yorumlaması belirsiz veya zorlayıcı olabilir, bu da ajanın niyet etmediğiniz bir şekilde yanıt vermesine neden olur.
- Temsilciyi yönlendiren AI modeli halüsinasyon yapabilir ve ajana, kritik bir kaynağı silen bir komut yürütmek gibi istemediğiniz bir şey yapmasını isteyebilir.
Bu risklerin genellikle diğer yazılım türlerine uygulanmadığını (en azından aynı ölçüde değil) belirtmek gerekir. Bir uygulamanın bir görevi nasıl tamamlaması gerektiğini satır satır yazan kod yazdığınızda, kodunuzda veya yapılandırmada hata olmadığı sürece uygulamanın programladığınız şekilde davranacağına güvenebilirsiniz. Ancak AI ajanları farklıdır çünkü bir dereceye kadar özerkliğe sahiptirler. Bir ajanın yapmasını istediğiniz şeyi yapacağını garanti etmenin bir yolu yoktur, bırakın, bunu öngördüğünüz şekilde yapacaktır. İsteminiz ayrıntılı talimatlar içerse bile, ajan farklı bir şey yapabilir.
Tabii ki, AI ajanları tarafından yapılan hatalar için nihai sorumluluk, bu ajanları kullanan insanlara düşer – bu yüzden ajanlara kaynaklara erişim sağlayan herkes ajanlar tarafından yapılan hatalara hazır olmalıdır.
Ajanik yapay zeka risklerini azaltmak için en iyi uygulamalar
AI ajanlarının davranışlarını toplam hassasiyetle kontrol edememesi, hata yapmayacağını garanti etmeyi imkansız hale getirir. Bununla birlikte, yapabileceğiniz şey, hangi kaynak temsilcilerinin erişebileceğini ve aşağıdaki uygulamaları benimseyerek hangi eylemleri yerine getirebileceklerini kısıtlayan uygulama önlemleridir.
Otomatik Geri Alma Etkinleştir
Ajanik yapay zeka bağlamında, felaket bir hata ve küçük bir bozulma arasındaki fark, bir ajan tarafından yapılan değişiklikleri kolayca geri döndürüp döndüremeyeceğinize bağlıdır. Bu nedenle, sürüm kontrol sistemlerini uygulayarak yapabileceğiniz temsilciler tarafından yapılan değişiklikleri geri alabilmesini sağlamak önemlidir.
Örneğin, bir aracı sürüm kontrollü bir dosyayı silerse, silinen dosyayı geri yükleyebilirseniz büyük bir şey değildir. Değişimi geri almanın kolay bir yolu yoksa çok daha kötü bir sorun.
Ajan ayrıcalıklarını kısıtlayın
Tıpkı güvenilmez bir insan BT kaynaklarına sınırsız erişim vermeyeceğiniz gibi, AI ajanlarının hangi kaynaklara erişebileceğini kısıtlamak en iyi uygulamadır. İnsanlar gibi, ajanlar da en az ayrıcalık ilkesine tabi olmalıdır, yani sadece amaçlanan görevlerini yerine getirmeleri için gerekli kaynaklara erişebilirler.
Örneğin, yalnızca bir uygulama özelliğini yönetmek için bir kodlama aracısı kullanmayı planlıyorsanız, tüm depolarınıza erişim sağlamak bir hata olabilir. Bunun yerine, yalnızca bu özel özellikle ilişkili depolara veya kaynak dosyalarına erişim sağlayın-aracının bağlamsal amaçlar için diğer kodu görüntüleyebilmesi gerekmiyorsa, bu durumda belirli özellik ile ilişkili kodu yazma veya değiştirme yeteneğini korurken bağlamsal kod için salt okunur kod için salt erişim alabilir.
Log ve Agent etkinliğini gözlemleyin
Acentelerin gerçekleştirdikleri eylemlerde görünürlüğü korumak – hangi komutları yürüttükleri, hangi verilere eriştiklerini vb. Bu içgörü ile, riskli ajan davranışını tanımlamak, daha sonra gelecekte benzer davranışı önlemek için adımlar atmak mümkün olur.
Bu amaçla, ajan etkinliğini izleyen günlüğü uygulayın. Hangi ajan AI çerçevesi kullandığınıza bağlı olarak, günlüğe kaydetmeyi doğrudan ajanlara kendi etkinliklerinin kayıtlarını oluşturarak uygulamak mümkün olabilir. Başka bir yaklaşım, işletim sistemlerine veya Linux'taki denetim daemon gibi yazılım platformlarına yerleştirilmiş denetim araçlarını veya çerçeveleri kullanmaktır.
Ajan etkinliği üzerinde döngüdeki insan kontrollerini uygulayın
Genel olarak, AI ajanları yüksek bahisli kararlar aldığında veya kritik kaynakları değiştirdiğinde insanları döngüde tutmak en iyi uygulamadır. Önerilen ajan faaliyetinin manuel olarak gözden geçirilmesi veya onaylanması, ajan güdümlü iş akışlarını yavaşlatabilir, ancak derin sonuçları olabilecek AI ajan hatalarına karşı önemli bir koruma sağlar.
Örneğin, müşteri transfer fonlarını yönetmeye yardımcı olan bir temsilciniz varsa, bir insanın 10.000 $ veya daha fazla içeren transferleri onaylamasını gerektiren bir kural uygulayabilirsiniz. Veya, kodlama için AI ajanlarını kullanırken, ajanların doğrudan kod değiştirmesine izin vermek yerine, bir geliştiricinin değişiklikler uygulanmadan önce onaylaması gereken çekme istekleri oluşturmak için tasarlayabilirsiniz.
Aracılara kod olarak davranın
Diğer BT kaynaklarının çoğu gibi, ajanlar da sistematik, tutarlı bir şekilde yönetildiklerinde en iyi şekilde çalışır – ajanlara kod olarak davranarak başarabileceğiniz bir yaklaşım.
Daha spesifik olarak, aracı yapılandırmaları sürüm kontrolü ve test edebileceğiniz kodla yönetilmelidir. Ayrıca aracı mantığını ve istemlerini yönetmek için CI/CD boru hatlarını kullanmayı düşünün. Ajanların bağlantı kurduğu LLM'ler, ajan aktivitesi ile ilgili ve yanıtlarını değerlendirerek bunları besleyerek test edilmeli ve izlenmelidir.
AI ajanları nasıl yönetilir
Ne yazık ki, az önce açıkladığım AI ajan yönetimi uygulamaları türlerini uygulamak için özel araçlar yetersiz kalır. Bu, ajan AI için yönetim çözümleri olarak değişmesi muhtemeldir. Ancak şimdilik, ajanları yapılandırmak için öncelikle manuel bir yaklaşım benimsemeyi bekliyoruz.
Ayrıca, ajanlarınızın güvenliğini ajan bazında yönetmeniz gerektiğini de anlayın, çünkü farklı ajanların farklı ihtiyaçları vardır. Örneğin, bir ajan için uygun olan erişim kontrolleri, her ajanın ne yapması gerektiğine bağlı olarak başka bir ajan için yetersiz veya aşırı olabilir.
Bununla birlikte, yapılandırmalar ve politikaları uygulamak için kodlara güvenerek AI ajan yönetimine yaklaşımları kolaylaştırmak mümkündür. İnsan kullanıcılarının ayrıcalıklarını kısıtlayan aynı kimlik ve erişim yönetimi çerçevelerini ve araçlarını kullanarak AI ajanlarının erişim haklarını da yönetebilirsiniz.
Sonuç: Riski en aza indirirken ajanik AI değerini en üst düzeye çıkarmak
Nihayetinde, AI ajanlarını yönetmek, başka bir kullanıcı türünü yönetmekten farklı değildir. Önemli olan, ajanların neler yapabileceğini kısıtlamak için harekete geçmeyi hatırlamak ve bir tür sihir, kendi kendini yöneten çözüm olduklarını varsaymaktan kaçınmaktır.
Tıpkı insanlar gibi AI ajanları da kusurludur – ancak bu kusurlardan kaynaklanan potansiyel riskler uygun yönetim süreçleri ve erişim kontrolleri aracılığıyla kontrol altında tutulabilir.
Bir yanıt yazın