Google ADK sürümü, tekrarlı sınamaları ve betik çağrısı önlemlerini içeriyor
Google’ın Python dilindeki eylemci geliştirme çatısının sürümü, aynı sınamayı tekrarlamayı, araç girdilerini farklı yöntemlerle karşılaştırmayı ve betik çağrısını sınırlandırmayı içeriyor. Uygulamalarını yükselten geliştiriciler, kabul edilen girdilerle saklanan oturumlarda uyumluluk değişiklikleriyle karşılaşıyor. Sürüm ayrıca bazı bileşenleri kararlı duruma geçiriyor; yazılım eylemcilerinin çalıştırılmasında dosya işleme olanaklarını ve bütünleşmeleri kapsıyor. Bu işlevler, eylemcilerin sınanma ve çalıştırılma biçimini düzenliyor.
Yapay Zekâ··Sabah
Sınama örnekleri tekrarlanabiliyor
Google’ın Python dilinde yazılım eylemcileri geliştirmeye yarayan Agent Development Kit çatısı, 2.14.0 sürümünde tekrarlı değerlendirme koşularını içeriyor. Geliştiriciler eşzamanlı koşuları ayarlayabiliyor, sonuçları puan veya geçme oranı olarak birleştirebiliyor. Araç girdileri tam eşleşmeyle, harf büyüklüğünü önemsemeyen karşılaştırmayla, sayısal toleransla veya dil modelinin anlam denetimiyle sınanabiliyor. Google, bu değerlendirme işlevlerini sürüm belgesinde açıklıyor.[1]
Betik çağrıları yapılandırılmış girdi kullanıyor
Çalışma ortamı üzerinden yürütülen betiklerde, açıklanan arayüz serbest biçimli kabuk komutu yerine yapılandırılmış bağımsız değişkenler kullanıyor. Betikler kendi beceri dizinlerinden çalıştırılıyor ve desteklenen dosya türlerinden biriyle yazılmış olmalı. Eski komut alanını koruyan çağrılar hata alıyor. Google, bu sınırlamayı kötü amaçlı yönergelerle modelin keyfî komutlar çalıştırmasına yol açan bir yolun kapatılması olarak açıklıyor.[1]
Saklanan oturumlar eski sürüme dönüşü sınırlıyor
Uyumluluk açıklamaları, araçlara iletilen değerleri ve oturumların saklanmasını da kapsıyor. Önceden tanımlı seçeneklerden oluşan araç girdileri, ham metin yerine belirtilen türün üyeleri olarak ulaşıyor. Google’ın Firestore veri tabanındaki mevcut oturumlar okunabiliyor; ancak sürümün biçiminde yazılan oturumlar eski sürüme dönülürse okunamıyor. Belgede çalışma ortamları ve yerleşmiş değerlendirme bileşenleri de kararlı olarak işaretleniyor. Geliştiricilerin eski çağrı ve saklama biçimleriyle uyumu gözetmesi gerekiyor.[1]
