Shippy'nin bize ajan inşa etme konusunda öğrettikleri

Aracı anatomisi: beceriler, ruh ve yapılandırma Belirleyici olmayan bir aracı için belirleyici araçlar Korumalı alan barındırma ve izolasyon Bir model değil, bir aracıyı değerlendirmek Gideceğimiz yer Shippy, yanlış cevabın gerçek etkilere yol açtığı yüksek riskli kararlar için tasarlanmış bir denizcilik yapay zeka ajanıdır. İşte bunun arkasındaki mimari ve Ai2'nin diğer çevresel platformlarına taşıdığımız dersler. Shippy, Gana'nın MEB'iyle ilgili canlı bir soruyu yanıtlıyor. Yanıt, çalışmasını gösterir: sınır kaynağı, veri kesintisi, sorgu zaman damgası ve analistin her sayıyı doğrulayabilmesi için Skylight haritasına derin bir bağlantı. Okyanusu korumak gibi yüksek riskli bir operasyonel alan için yapay zeka aracısı oluşturmak her şeyden önce bir güvenilirlik sorunudur. Bir denizcilik analisti için yanlış bir cevap, devriye gemisini kilometrelerce yanlış yöne gönderebilir, zaten tükenmiş olan önemli kaynaklara mal olabilir ve potansiyel olarak personeli tehlikeye atabilir. Dolayısıyla Skylight ekibi, gerçek zamanlı denizcilik alanı farkındalığına yönelik yapay zekamız Shippy'yi oluşturmaya başladığında, asıl çalışma model değildi. Doğruluğuna güvenebileceğimiz, sınırları dahilinde kalacağı ve çok çeşitli görevlere dayanabileceğine güvenebileceğimiz bir sistem inşa ediyordu.

Ve tüm bunları, statik bir anlık görüntü değil, yeni uydu ve gemi sinyalleri geldikçe sürekli olarak güncellenen Skylight'ın canlı verilerine göre doğrulamamız gerekiyordu. Shippy gibi bir aracıyı üç şey olarak düşünüyoruz: ruh, beceriler ve yapılandırma. Ruh, Shippy'nin kişiliğini çerçeveleyen ve davranışsal sınırları belirleyen sistem istemidir. Beceriler Shippy'ye belirli türden istekleri nasıl ele alacağını söyler. Ruh ve beceriler birlikte, Shippy'nin ne olduğunu tanımlayan sürümlendirilmiş, konuşlandırılabilir bir yapı olan Docker görüntüsünde birleştirilir. Config diğer her şeyi kapsar: hangi ajan donanımının çalıştırılacağı (Shippy'nin durumunda açık kaynaklı bir ajan çerçevesi olan OpenClaw), hangi LLM'nin kullanılacağı (şu anda Shippy Claude Opus 4.6'ya dayanmaktadır) ve çalışma zamanı ayarları. API anahtarları gibi sırlar çalışma zamanında eklenir; modeli veya kablo demetini değiştirmek bir yeniden yapılandırma değil, bir yapılandırma değişikliğidir. Shippy'nin becerileri, Claude Code ve Codex gibi kodlama araçları tarafından kullanılan, yapılandırılmış ön maddeye sahip düz işaretleme dosyaları tarafından kullanılan aynı ajan becerileri spesifikasyonunu takip ediyor. Bu, her becerinin anlaşılır olmasını, versiyonlanmasını ve kolayca gözden geçirilmesini sağlar. Shippy şu anda aşağıdaki becerileri içermektedir: Örneğin, Skylight API sorgu becerisi, belirli bir alanla ilgili bir soruyu yanıtlamaya yönelik iş akışının tamamını kodlar.