Hangi işi yapıyor?
Kullanıcı ürününü veya hizmetini, hedef kitlesini ve yazı dilini giriyor. Sistem bu bilgilerden farklı tanıtım e-postaları hazırlıyor. Amaç, tek bir model cevabını doğrudan kullanmak yerine birkaç anlatım seçeneğini karşılaştırabilmek.
Üç ajan ve bir editör
Profesyonel ajan daha ciddi bir anlatım, yaratıcı ajan daha dikkat çekici bir üslup, yönetici ajan ise kısa ve doğrudan bir metin hazırlıyor. Üçü de aynı ürün ve hedef kitle bilgisiyle başlıyor. Python'daki asyncio.gather, bu bağımsız üretimleri aynı anda başlatıyor.
Taslaklar tamamlandığında editör ajan hepsini birlikte okuyor. En güçlü adayı seçip düzenliyor ve konu başlığıyla birlikte son metni veriyor. İlk taslaklar da ekranda kalıyor; böylece seçilen sonuçla diğer seçenekler karşılaştırılabiliyor.
Hangi teknolojiyi neden kullandım?
OpenAI Agents SDK, her ajana ayrı görev ve anlatım kuralı vermeyi sağlıyor. Python akışı ve paralel çağrıları yönetiyor. Gradio ile ürün girişi, hedef kitle, dil seçimi ve sonuç sekmeleri tek bir web ekranında bir araya geliyor.
Bu sürümde firma araştıran bir web arama adımı bulunmuyor. Ajanlar, kullanıcının verdiği ürün ve hedef kitle bilgisini kullanıyor. Bu nedenle ürün açıklamasının ve hedef kitlenin açık yazılması, hazırlanan taslakların uygunluğunu doğrudan etkiliyor.
Nasıl denedim?
Küçük işletmeler için web sitesi hazırlama hizmetini örnek ürün olarak girdim. Üç taslak ve editörün seçtiği sonuç aynı uygulama üzerinden üretildi. Ekran görüntülerinde gerçek çalışma sonucu ve taslak sekmeleri yer alıyor.
Talimatlarda müşteri sayısı, fiyat veya başarı oranı gibi verilmemiş bilgilerin uydurulmaması önemli. Son metnin yine bir insan tarafından okunması gerekiyor; iyi görünen bir cümle, ürün hakkında doğru bir iddia olduğu anlamına gelmez.
Ne öğrendim?
Paralel çalışan ajanlar farklı seçenekler üretmek için kullanışlı. Değerlendirme adımını ayrı tutmak da sonucun neden seçildiğini tartışmayı kolaylaştırıyor. Mülakatta bu projeyi, aynı girdiyle farklı taslaklar üretip bir editörle birleştirdiğim iş akışı olarak anlatabilirim.
Bu sürümde ne geliştirdim?
Ürün ve hedef kitle metinlerine uzunluk kontrolü eklendi. Boşluklar temizleniyor ve model SALES_MODEL üzerinden kod değiştirmeden seçilebiliyor. Bu davranışlar için API çağrısı yapmadan çalışan otomatik testler ekledim.
Mülakatta sorulabilecek bir soru
Paralel çalıştırmanın faydası ne?
Üç taslak birbirinin sonucunu beklemek zorunda değil. Aynı anda hazırlanabiliyorlar. Hepsi bittikten sonra editör, karşılaştırma için üç sonucu birlikte alıyor.
Ajan geliştirme çalışması: ders deposu ve temel örnekler.
Kısa Özet
Aynı ürün için üç farklı üslupta tanıtım e-postası hazırlayan ajan akışını çalıştırdım. Python ve OpenAI Agents SDK ile profesyonel, yaratıcı ve yönetici tarzındaki ajanlar aynı anda taslak üretiyor. Editör ajan bu sonuçları karşılaştırıp son metni hazırlıyor. Gradio ekranında bütün taslaklar ayrı sekmelerde görülebiliyor. Bu projede paralel üretim ve ikinci bir ajanla değerlendirme yaklaşımını öğrendim; uygulama gerçek e-posta göndermiyor.