Exa, LangGraph ve LangSmith'i kullanarak keskin bir çoklu ajan web araştırma sistemi başlattı. Sistem, karmaşık sorguları etkileyici bir hız ve güvenilirlikle işliyor.
Exa, arama API endüstrisinde önde gelen bir oyuncu, en son yeniliğini duyurdu: karmaşık bir çoklu ajan web araştırma sistemi. Bu gelişme, LangGraph ve LangSmith tarafından desteklenmektedir ve karmaşık araştırma sorgularının nasıl işlendiğini devrim niteliğinde değiştirmeyi hedefliyor, LangChain'e göre.
Ajanik Arama Evrimi
Exa'nın bu gelişmiş sisteme yolculuğu basit bir arama API'si ile başladı. Zamanla, şirket tekliflerini büyük dil modeli (LLM) mantığını arama sonuçlarıyla entegre eden bir cevap uç noktası içerecek şekilde geliştirdi. En son gelişme, gerçekten ajans yetkisine sahip arama API'lerine girişlerini işaret eden derin araştırma ajanlarıdır. Bu, daha otonom ve uzun süreli LLM uygulamalarına yönelik daha geniş bir endüstri trendini yansıtmaktadır.
Derin araştırma mimarisine geçiş, Exa'nın giderek daha karmaşık mimarileri yönetmek için tercih edilen bir çerçeve haline gelen LangGraph'ı benimsemesine neden oldu. Bu değişim, daha basit yapıların araştırma ve kodlama gibi daha karmaşık görevleri yerine getirebilmek için yükseltildiği endüstri hareketleriyle uyumludur.
Çok Ajanlı Sistem Tasarımı
Exa'nın sistemi, LangGraph üzerine inşa edilmiş çoklu ajan mimarisine sahiptir, şunlardan oluşur:
Planlayıcı: Sorguları analiz eder ve paralel görevler oluşturur.
Görevler: Uzman araçlar kullanarak bağımsız araştırma yapar.
Gözlemci: Tüm süreci denetler, bağlamı ve alıntıları korur.
Bu mimari, sorgunun karmaşıklığına göre görev sayısını ayarlayarak dinamik ölçeklenmeyi mümkün kılar. Her bir göreve belirli talimatlar, gerekli çıktı formatları ve Exa’nın API araçlarına erişim sağlanarak, basit sorgulardan karmaşık sorgulara kadar verimli bir işlem sağlanır.
Ana Tasarım İçgörüleri
Exa'nın sistemi yapılandırılmış çıktı ve verimli kaynak kullanımına vurgu yapmaktadır. Tam içerik alımından önce arama parçaları üzerinde akıl yürütmeyi önceliklendirmesi sayesinde, sistem token kullanımını azaltırken araştırma kalitesini korumaktadır. Bu yaklaşım, güvenilir ve yapılandırılmış JSON çıktılarının kritik olduğu API tüketimi için hayati öneme sahiptir.
Exa'nın tasarım seçimleri, bağlam mühendisliği ve yapılandırılmış veri çıktısındaki en iyi uygulamaları entegre ederek, Anthropic Deep Research sistemi gibi diğer sektör liderlerinden ilham alıyor.
LangSmith Kullanarak Gözlemlenebilirlik
LangSmith'in gözlemlenebilirlik özellikleri, özellikle token kullanım takibi, Exa'nın sistem geliştirmesinde kritik bir rol oynadı. Bu yetenek, kaynak tüketimi hakkında temel bilgiler sağladı, fiyatlandırma modellerini bilgilendirdi ve performansı optimize etti.
Exa'da yazılım mühendisi olan Mark Pekala, LangSmith'in kurulumunun kolaylığının ve token kullanımını anlama konusundaki katkısının, sistemin maliyet etkin ölçeklenebilirliği için ne kadar önemli olduğunu vurguladı.
Sonuç
Exa'nın LangGraph ve LangSmith'ı yenilikçi kullanımı, çoklu ajan sistemlerinin karmaşık web araştırma sorgularını verimli bir şekilde ele alma potansiyelini sergiliyor. Proje, benzer çabalar için göz önünde bulundurulması gereken önemli noktaları vurguluyor; bunlar arasında gözlemlenebilirlik, yeniden kullanılabilirlik, yapılandırılmış çıktı ve dinamik görev oluşturma gibi unsurlar yer alıyor.
Exa derin araştırma ajanını geliştirmeye devam ederken, bu gelişme sağlam, üretime hazır ajans sistemleri inşa etme modeli olarak hizmet eder ve önemli iş değeri sunar.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Exa, LangGraph Kullanarak Çoklu Ajanlı Web Araştırma Sistemi ile Yenilik Yapıyor
Zach Anderson
01 Tem 2025 04:38
Exa, LangGraph ve LangSmith'i kullanarak keskin bir çoklu ajan web araştırma sistemi başlattı. Sistem, karmaşık sorguları etkileyici bir hız ve güvenilirlikle işliyor.
Exa, arama API endüstrisinde önde gelen bir oyuncu, en son yeniliğini duyurdu: karmaşık bir çoklu ajan web araştırma sistemi. Bu gelişme, LangGraph ve LangSmith tarafından desteklenmektedir ve karmaşık araştırma sorgularının nasıl işlendiğini devrim niteliğinde değiştirmeyi hedefliyor, LangChain'e göre.
Ajanik Arama Evrimi
Exa'nın bu gelişmiş sisteme yolculuğu basit bir arama API'si ile başladı. Zamanla, şirket tekliflerini büyük dil modeli (LLM) mantığını arama sonuçlarıyla entegre eden bir cevap uç noktası içerecek şekilde geliştirdi. En son gelişme, gerçekten ajans yetkisine sahip arama API'lerine girişlerini işaret eden derin araştırma ajanlarıdır. Bu, daha otonom ve uzun süreli LLM uygulamalarına yönelik daha geniş bir endüstri trendini yansıtmaktadır.
Derin araştırma mimarisine geçiş, Exa'nın giderek daha karmaşık mimarileri yönetmek için tercih edilen bir çerçeve haline gelen LangGraph'ı benimsemesine neden oldu. Bu değişim, daha basit yapıların araştırma ve kodlama gibi daha karmaşık görevleri yerine getirebilmek için yükseltildiği endüstri hareketleriyle uyumludur.
Çok Ajanlı Sistem Tasarımı
Exa'nın sistemi, LangGraph üzerine inşa edilmiş çoklu ajan mimarisine sahiptir, şunlardan oluşur:
Bu mimari, sorgunun karmaşıklığına göre görev sayısını ayarlayarak dinamik ölçeklenmeyi mümkün kılar. Her bir göreve belirli talimatlar, gerekli çıktı formatları ve Exa’nın API araçlarına erişim sağlanarak, basit sorgulardan karmaşık sorgulara kadar verimli bir işlem sağlanır.
Ana Tasarım İçgörüleri
Exa'nın sistemi yapılandırılmış çıktı ve verimli kaynak kullanımına vurgu yapmaktadır. Tam içerik alımından önce arama parçaları üzerinde akıl yürütmeyi önceliklendirmesi sayesinde, sistem token kullanımını azaltırken araştırma kalitesini korumaktadır. Bu yaklaşım, güvenilir ve yapılandırılmış JSON çıktılarının kritik olduğu API tüketimi için hayati öneme sahiptir.
Exa'nın tasarım seçimleri, bağlam mühendisliği ve yapılandırılmış veri çıktısındaki en iyi uygulamaları entegre ederek, Anthropic Deep Research sistemi gibi diğer sektör liderlerinden ilham alıyor.
LangSmith Kullanarak Gözlemlenebilirlik
LangSmith'in gözlemlenebilirlik özellikleri, özellikle token kullanım takibi, Exa'nın sistem geliştirmesinde kritik bir rol oynadı. Bu yetenek, kaynak tüketimi hakkında temel bilgiler sağladı, fiyatlandırma modellerini bilgilendirdi ve performansı optimize etti.
Exa'da yazılım mühendisi olan Mark Pekala, LangSmith'in kurulumunun kolaylığının ve token kullanımını anlama konusundaki katkısının, sistemin maliyet etkin ölçeklenebilirliği için ne kadar önemli olduğunu vurguladı.
Sonuç
Exa'nın LangGraph ve LangSmith'ı yenilikçi kullanımı, çoklu ajan sistemlerinin karmaşık web araştırma sorgularını verimli bir şekilde ele alma potansiyelini sergiliyor. Proje, benzer çabalar için göz önünde bulundurulması gereken önemli noktaları vurguluyor; bunlar arasında gözlemlenebilirlik, yeniden kullanılabilirlik, yapılandırılmış çıktı ve dinamik görev oluşturma gibi unsurlar yer alıyor.
Exa derin araştırma ajanını geliştirmeye devam ederken, bu gelişme sağlam, üretime hazır ajans sistemleri inşa etme modeli olarak hizmet eder ve önemli iş değeri sunar.
Görüntü kaynağı: Shutterstock