AWS DevOps Agent'ın geliştirme süreci, bir yapay zeka ajan prototipini güvenilir bir ürüne dönüştürmenin zorluklarını ve derslerini ortaya koyuyor. re:Invent 2025'te duyurulan bu ajan, olayları çözmek ve proaktif olarak önlemek, böylece sistem güvenilirliğini ve performansını sürekli iyileştirmek üzere tasarlandı. AWS DevOps Agent, bir "lead agent"ın olay komutanı olarak görev yaptığı ve belirli görevleri "sub-agent"lara devrettiği çoklu ajan mimarisine sahip. Bu delegasyon, alt ajanların gürültüyü filtreleyerek yalnızca ilgili bilgileri ana ajana iletmesini sağlıyor, örneğin yüksek hacimli log kayıtlarını incelemede olduğu gibi.
Büyük dil modelleri (LLM) kullanarak bir prototip oluşturmak nispeten kolay olsa da, bu prototipi çeşitli müşteri ortamlarında güvenilir bir şekilde çalışan bir ürüne dönüştürmek, genellikle hafife alınan önemli bir zorluktur. AWS ekibi, ajan kalitesini sürekli iyileştirmek ve prototipten üretime geçişteki bu boşluğu doldurmak için beş temel mekanizma belirledi. Bunlar arasında, ajanın nerede başarısız olduğunu ve nerede gelişebileceğini belirlemek için kapsamlı değerlendirmeler (evals) yapmak ve kalite temelini oluşturmak yer alıyor.
Diğer önemli mekanizmalar ise, ajan davranışlarını hata ayıklamak ve hataların nerede meydana geldiğini anlamak için görselleştirme araçları kullanmak, başarısız senaryoları yerel olarak yeniden çalıştırarak hızlı geri bildirim döngüleri oluşturmak ve onay yanlılığını önlemek için sistemde değişiklik yapmadan önce başarı kriterleri belirleyerek kasıtlı değişiklikler yapmaktır. Son olarak, gerçek müşteri deneyimini anlamak ve mevcut değerlendirmelerin kapsamadığı yeni senaryoları keşfetmek için üretim örneklerini düzenli olarak incelemek büyük önem taşımaktadır. Bu dersler, ajan tabanlı ürünler geliştiren herkes için değerli bir rehber niteliğindedir.
Yapay zeka ajanlarının prototipten ürüne geçiş sürecindeki zorlukları ve bu zorlukların üstesinden gelmek için gereken temel mekanizmaları ortaya koyuyor.