Ortaya ne çıkıyor?
Projenin çıktısı, seçilen dili öğretmeye yönelik küçük tarayıcı oyunlarından oluşan bir site. Yerel örnekte Türkçe selamlaşma, sayılar, fiiller, yiyecekler ve renkler üzerine oyunlar var. Kullanıcı ortak giriş sayfasından bir oyunu seçip oynamaya başlıyor.
Ajanlar işi nasıl paylaşıyor?
Google ADK ile çalışan yönetici ajan, kullanılabilir çalışan ajanları buluyor ve her birine ayrı bir oyun görevi veriyor. Strands, Pydantic AI, Microsoft Agent Framework, Agno ve Mastra gibi araçlarla oluşturulmuş çalışanlar aynı hedefe farklı uygulamalarla katkı sağlayabiliyor.
Oyunlar ayrı klasörlerde üretiliyor. Ortak görünüm ve dosya kuralları, birbirinden bağımsız hazırlanan oyunların tek bir site altında toplanmasını kolaylaştırıyor. Bu nedenle proje yalnızca ajanların birbiriyle konuşmasını değil, birlikte dosya üretmesini de gösteriyor.
SQLite ve tarayıcı kontrolünün rolü
SQLite burada büyük bir uygulama veritabanından çok ortak görev panosu gibi kullanılıyor. Yönetici ve çalışanlar aynı dosyadaki görev durumlarını takip ediyor. Paralel çalışan süreçlerin hangi işi bitirdiğini tek bir yerde görmek mümkün oluyor.
Kontrol ajanı üretilen oyunları gerçek tarayıcıda inceleyip çalışmayan sonucu yeniden düzenlemeye gönderebiliyor. Son adımda beklenen oyun dosyalarının oluşup oluşmadığı ayrıca kontrol ediliyor; dosyanın var olmasıyla oyunun oynanabilmesi farklı kontroller.
Ben neyi çalıştırdım?
Mevcut Türkçe oyun salonunu tarayıcıda açıp içindeki selamlaşma oyununa geçtim. Yazıdaki görseller bu gerçek çıktı dosyalarından alındı. Oyunları gösterirken üretim sisteminin yönetici koduyla, ortaya çıkan kullanıcı ekranını ayrı anlatıyorum.
Ne öğrendim?
Bu örneği yalnızca AutoGen kullanan bir sohbet ekibi olarak anlatmak eksik olur. Asıl konu, farklı kütüphanelerle yazılmış ajanların ortak görev ve çıktı düzeninde çalışması. Mülakatta ortak pano, paralel üretim ve tarayıcı kontrolü üzerinden anlatabilirim.
Bu sürümde ne geliştirdim?
Boş dil adı ve tanınmayan çalışan ajan seçimi açık hata veriyor. Ücretsiz dry-run kontrolü artık model yapılandırmasını ve ağır ajan modüllerini yüklemeden çalışıyor. Bu davranışlar için API çağrısı yapmadan çalışan otomatik testler ekledim.
Mülakatta sorulabilecek bir soru
Farklı kütüphanelerdeki ajanlar nasıl ortak çalışıyor?
Her biri kendi çalışma biçimini kullanıyor ama ortak görev panosu, klasör düzeni ve beklenen dosyalar belli. Yönetici bu ortak kurallar üzerinden işleri dağıtıp sonuçları topluyor.
Ajan geliştirme çalışması: ders deposu ve temel örnekler.
Kısa Özet
Farklı ajan kütüphanelerini aynı üretim işinde birleştiren bir oyun salonu projesini çalıştırıp inceledim. Google ADK kullanan yönetici, farklı kütüphanelerle çalışan ajanlara küçük dil oyunları hazırlatıyor. Ajanlar görev durumunu ortak bir SQLite panosundan takip ediyor. Ortaya çıkan HTML, CSS ve JavaScript oyunlarını tarayıcıda açtım. Burada öğrendiğim şey, çoklu ajan sisteminde ortak çıktı kuralları ve kontrol sürecinin önemli olması.