Yapay zeka ajanlar\u0131, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn h\u0131zla geli\u015fen teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda otomasyon ve ak\u0131ll\u0131 karar alma s\u00fcre\u00e7lerinin temelini olu\u015fturuyor. Ancak bu g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar, do\u011fru y\u00f6neti\u015fim mekanizmalar\u0131 olmadan g\u00fcvenlik riskleri, etik sorunlar ve \u00f6ng\u00f6r\u00fclemeyen davran\u0131\u015flar sergileyebilir. AgentBouncr, bu zorluklara h\u0131zl\u0131 ve etkili bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunarak AI ajanlar\u0131n\u0131za sadece dakikalar i\u00e7inde sa\u011flam bir y\u00f6neti\u015fim katman\u0131 eklemenizi sa\u011flar. Bu makale, AgentBouncr’\u0131n ne oldu\u011funu, neden \u00f6nemli oldu\u011funu ve yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131zda nas\u0131l kullanmaya ba\u015flayabilece\u011finizi detayl\u0131 bir \u015fekilde a\u00e7\u0131klayacakt\u0131r.<\/p>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131, insan m\u00fcdahalesi olmadan g\u00f6revleri yerine getirme yetene\u011fine sahipken, bu \u00f6zerklik beraberinde \u00f6nemli sorumluluklar\u0131 da getirir. Y\u00f6neti\u015fim eksikli\u011fi, ajanlar\u0131n beklenmedik, istenmeyen veya hatta zararl\u0131 davran\u0131\u015flar sergilemesine yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
Bir AI ajan\u0131, hassas verilere eri\u015febilir, sistem komutlar\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilir veya kritik i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini etkileyebilir. Y\u00f6neti\u015fim olmadan, ajanlar yetkisiz i\u015flemleri ger\u00e7ekle\u015ftirebilir, veri ihlallerine neden olabilir veya sekt\u00f6rel d\u00fczenlemelere (GDPR, HIPAA vb.) uyumsuzluk yaratabilir. AgentBouncr gibi ara\u00e7lar, bu riskleri minimuma indirmek i\u00e7in kat\u0131 kurallar ve politikalar tan\u0131mlaman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n
AI ajanlar\u0131, \u00f6nyarg\u0131l\u0131 verilerle e\u011fitildiklerinde veya belirli bir ba\u011flamda yanl\u0131\u015f yorumlamalar yapt\u0131klar\u0131nda etik sorunlara yol a\u00e7abilir. \u00d6rne\u011fin, bir i\u015fe al\u0131m ajan\u0131 fark\u0131nda olmadan belirli demografik gruplara kar\u015f\u0131 ayr\u0131mc\u0131l\u0131k yapabilir. Y\u00f6neti\u015fim, bu t\u00fcr etik sorunlar\u0131 \u00f6nlemek ve ajanlar\u0131n sorumlu bir \u015fekilde hareket etmesini sa\u011flamak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Kontrols\u00fcz \u00e7al\u0131\u015fan bir AI ajan\u0131, gereksiz API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131 yaparak maliyetleri art\u0131rabilir veya sistem kaynaklar\u0131n\u0131 a\u015f\u0131r\u0131 t\u00fcketebilir. Y\u00f6neti\u015fim kurallar\u0131, ajanlar\u0131n belirli limitler dahilinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131, gereksiz i\u015flemleri engellemesini ve kaynaklar\u0131 verimli kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak operasyonel maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Bir AI ajan\u0131 bir karar ald\u0131\u011f\u0131nda veya bir eylem ger\u00e7ekle\u015ftirdi\u011finde, bu karar\u0131n neden ve nas\u0131l al\u0131nd\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak \u00f6nemlidir. Y\u00f6neti\u015fim mekanizmalar\u0131, ajanlar\u0131n eylemlerini kaydetme, denetleme ve a\u00e7\u0131klama yetene\u011fi sunarak \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 art\u0131r\u0131r ve olas\u0131 hatalarda hesap verebilirli\u011fi sa\u011flar.<\/p>\n
AgentBouncr, yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131za kural tabanl\u0131 y\u00f6neti\u015fim ve g\u00fcvenlik politikalar\u0131 eklemek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f hafif ve entegre edilebilir bir Python k\u00fct\u00fcphanesidir. Ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirece\u011fi eylemleri, kullanaca\u011f\u0131 ara\u00e7lar\u0131 ve i\u015fleyece\u011fi verileri kontrol etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n
AgentBouncr, bir “bouncer” (kap\u0131 g\u00f6revlisi) gibi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ajan\u0131n\u0131z bir eylem ger\u00e7ekle\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, bu eylem \u00f6nce AgentBouncr’dan ge\u00e7er. AgentBouncr, tan\u0131mlad\u0131\u011f\u0131n\u0131z kurallar setini (policy) kullanarak bu eylemin izinli olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol eder. E\u011fer eylem kurallara uygunsa, devam etmesine izin verilir; aksi takdirde engellenir veya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Temel bile\u015fenleri aras\u0131nda kural tan\u0131mlama dili, kural motoru ve ajan entegrasyon aray\u00fczleri bulunur.<\/p>\n
AgentBouncr’\u0131n en g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6zelli\u011fi, basit ve esnek bir kural tabanl\u0131 kontrol mekanizmas\u0131 sunmas\u0131d\u0131r. Kurallar, belirli ko\u015fullara g\u00f6re ajanlar\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, hangi ara\u00e7lar\u0131 kullanabilece\u011fi, hangi API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 yapabilece\u011fi, belirli anahtar kelimelerin kullan\u0131m\u0131n\u0131 engelleyebilece\u011fi) denetler. Bu kurallar YAML veya JSON format\u0131nda kolayca tan\u0131mlanabilir.<\/p>\n
AgentBouncr, mevcut AI ajan \u00e7er\u00e7eveleriyle (\u00f6zellikle LangChain ve LlamaIndex gibi pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerle) sorunsuz bir \u015fekilde entegre olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Mevcut ajan kodunuza minimum de\u011fi\u015fiklikle y\u00f6neti\u015fim eklemenizi sa\u011flar. Bu, geli\u015ftiricilerin h\u0131zl\u0131ca benimsemesini ve uygulamaya koymas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n
AgentBouncr, \u00f6zellikle Python tabanl\u0131 AI ajan geli\u015ftirme ekosistemine odaklanm\u0131\u015ft\u0131r. Ba\u015fta LangChain<\/a> ve LlamaIndex<\/a> olmak \u00fczere pop\u00fcler ajan \u00e7er\u00e7eveleriyle do\u011frudan uyumludur. Bu, bu \u00e7er\u00e7eveleri kullanan geli\u015ftiricilerin AgentBouncr’\u0131 mevcut projelerine kolayca dahil edebilece\u011fi anlam\u0131na gelir. Gelecekte daha fazla \u00e7er\u00e7eve deste\u011fi de planlanmaktad\u0131r.<\/p>\n AgentBouncr’\u0131 projenize entegre etmek olduk\u00e7a basittir ve birka\u00e7 temel ad\u0131mla dakikalar i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r hale getirebilirsiniz.<\/p>\n Ba\u015flamak i\u00e7in ihtiyac\u0131n\u0131z olan tek \u015fey Python 3.8 veya \u00fczeri bir s\u00fcr\u00fcm ve bir pip paketi y\u00f6neticisidir. Herhangi bir \u00f6zel veritaban\u0131 veya karma\u015f\u0131k altyap\u0131 gereksinimi yoktur, bu da kurulumu son derece h\u0131zl\u0131 hale getirir.<\/p>\n AgentBouncr’\u0131 projenize eklemek i\u00e7in terminalinizde a\u015fa\u011f\u0131daki komutu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131z yeterlidir:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu komut, k\u00fct\u00fcphaneyi ortam\u0131n\u0131za kuracak ve kullan\u0131ma haz\u0131r hale getirecektir.<\/p>\n AgentBouncr, kurallar\u0131 YAML veya JSON dosyalar\u0131nda tan\u0131mlaman\u0131z\u0131 sa\u011flar. \u0130\u015fte basit bir kural \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu kurallar, \"gizli bilgi\", \"\u015fifre\" veya \"kredi kart\u0131\" gibi kelimelerin kullan\u0131m\u0131n\u0131 engellerken, \"google_search\" adl\u0131 bir arac\u0131n kullan\u0131m\u0131na izin verir.<\/p>\n Mevcut bir LangChain ajan\u0131n\u0131 AgentBouncr ile sarmalamak olduk\u00e7a kolayd\u0131r. \u0130\u015fte bir \u00f6rnek:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu kod par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131, mevcut LangChain ajan\u0131n\u0131z\u0131 nas\u0131l AgentBouncr ile sarmalayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve tan\u0131mlad\u0131\u011f\u0131n\u0131z politikalar\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterir. Art\u0131k ajan\u0131n\u0131z\u0131n her eylemi, AgentBouncr'\u0131n g\u00fcc\u00fc, esnek ve detayl\u0131 kural tan\u0131mlama yetene\u011finde yatar. Bu sayede ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 hassas bir \u015fekilde kontrol edebilirsiniz.<\/p>\n AgentBouncr \u00fc\u00e7 ana kural eylemi sunar:<\/p>\n Her kural, bir Kurallar sadece basit e\u015fle\u015fmelerden ibaret de\u011fildir. Ko\u015fullu mant\u0131k ve dinamik de\u011ferler kullanarak daha karma\u015f\u0131k politikalar olu\u015fturabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, g\u00fcn\u00fcn saatine, kullan\u0131c\u0131n\u0131n rol\u00fcne veya ajan\u0131n mevcut durumuna g\u00f6re farkl\u0131 kurallar uygulayabilirsiniz. Bu, daha adaptif ve ba\u011flama duyarl\u0131 bir y\u00f6neti\u015fim sa\u011flar.<\/p>\n Kurallar\u0131n\u0131z\u0131 ayr\u0131 YAML\/JSON dosyalar\u0131nda tutmak, y\u00f6netimi ve s\u00fcr\u00fcm kontrol\u00fcn\u00fc kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Kural setlerinizi Git gibi s\u00fcr\u00fcm kontrol sistemleriyle y\u00f6neterek, de\u011fi\u015fiklikleri takip edebilir, geri alabilir ve ekip i\u00e7inde i\u015fbirli\u011fi yapabilirsiniz. Bu, kurumsal d\u00fczeyde AI ajan y\u00f6neti\u015fimi i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n AgentBouncr ile hassas veri korumas\u0131, en yayg\u0131n kullan\u0131m senaryolar\u0131ndan biridir. \u00d6rne\u011fin, ajan\u0131n\u0131z\u0131n belirli bir veritaban\u0131na yazmas\u0131n\u0131 veya ki\u015fisel kimlik bilgilerini (PII) harici bir servise g\u00f6ndermesini engelleyebilirsiniz. Ayr\u0131ca, ajan \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131ndaki hassas kelimeleri otomatik olarak maskeleyen veya sans\u00fcrleyen transform kurallar\u0131 da tan\u0131mlayabilirsiniz.<\/p>\n <\/code><\/p>\n AgentBouncr'\u0131n temel i\u015flevselli\u011finin \u00f6tesine ge\u00e7erek, daha karma\u015f\u0131k ve kurumsal d\u00fczeyde uygulamalar i\u00e7in nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fine dair baz\u0131 geli\u015fmi\u015f senaryolar ve en iyi uygulamalar mevcuttur.<\/p>\n B\u00fcy\u00fck projelerde, farkl\u0131 ajanlar veya farkl\u0131 kullan\u0131m durumlar\u0131 i\u00e7in birden fazla kural seti tan\u0131mlaman\u0131z gerekebilir. AgentBouncr, farkl\u0131 politikalar\u0131 birle\u015ftirmenize veya belirli bir ba\u011flama g\u00f6re dinamik olarak farkl\u0131 kural setlerini y\u00fcklemenize olanak tan\u0131r. Bu, mod\u00fcler ve y\u00f6netilebilir bir y\u00f6neti\u015fim yap\u0131s\u0131 olu\u015fturman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n Birden fazla ajan\u0131n birbiriyle etkile\u015fimde bulundu\u011fu karma\u015f\u0131k sistemlerde, AgentBouncr her ajan\u0131n ileti\u015fimini ve etkile\u015fimini denetlemek i\u00e7in kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, bir ajan\u0131n di\u011fer bir ajana belirli bir t\u00fcrde veri g\u00f6ndermesini veya belirli bir komutu tetiklemesini engelleyebilirsiniz. Bu, ajandan ajana g\u00fcvenlik duvar\u0131 g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr.<\/p>\n AgentBouncr, kural ihlallerini veya ba\u015far\u0131l\u0131 eylemleri kaydetmek i\u00e7in entegre g\u00fcnl\u00fckleme (logging) mekanizmalar\u0131 sunar. Bu g\u00fcnl\u00fckler, ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 izlemenize, g\u00fcvenlik olaylar\u0131n\u0131 tespit etmenize ve uyumluluk denetimleri i\u00e7in kan\u0131t sa\u011flaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Bu verileri SIEM (Security Information and Event Management) sistemleriyle entegre ederek daha kapsaml\u0131 bir g\u00fcvenlik g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc elde edebilirsiniz.<\/p>\n AgentBouncr, hafif yap\u0131s\u0131yla performans \u00fczerinde minimum etki yarat\u0131r. Ancak \u00e7ok y\u00fcksek hacimli ajan etkile\u015fimleri i\u00e7in kural setlerinizi optimize etmek ve gereksiz karma\u015f\u0131kl\u0131ktan ka\u00e7\u0131nmak \u00f6nemlidir. Kurallar\u0131 \u00f6nbelle\u011fe almak veya s\u0131k kullan\u0131lan kurallar\u0131 \u00f6nceliklendirmek gibi stratejilerle performans\u0131 daha da art\u0131rabilirsiniz. Ayr\u0131ca, AgentBouncr'\u0131n stateless yap\u0131s\u0131, yatay \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n Yapay zeka ajanlar\u0131, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme potansiyeline sahipken, bu potansiyeli g\u00fcvenli, etik ve kontroll\u00fc bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirmek kritik \u00f6neme sahiptir. AgentBouncr, bu ihtiyaca h\u0131zl\u0131, esnek ve etkili bir yan\u0131t sunar.<\/p>\n AgentBouncr'\u0131n 5 dakikal\u0131k kurulum s\u00fcreci ve sezgisel kural tan\u0131mlama yap\u0131s\u0131, geli\u015ftiricilerin AI ajanlar\u0131na y\u00f6neti\u015fim eklemeye hemen ba\u015flamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. K\u00fc\u00e7\u00fck projelerden b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli kurumsal uygulamalara kadar her seviyede kullan\u0131labilir. Mod\u00fcler yap\u0131s\u0131 sayesinde, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z b\u00fcy\u00fcd\u00fck\u00e7e kural setlerinizi geni\u015fletebilir ve daha karma\u015f\u0131k politikalar uygulayabilirsiniz.<\/p>\n AI ajanlar\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131 yayg\u0131nla\u015ft\u0131k\u00e7a, y\u00f6neti\u015fim ve g\u00fcvenlik mekanizmalar\u0131na olan ihtiya\u00e7 daha da artacakt\u0131r. AgentBouncr, bu geli\u015fen alanda \u00f6nc\u00fc bir rol oynayarak, geli\u015ftiricilere ve kurulu\u015flara AI ajanlar\u0131n\u0131 g\u00fcvenle da\u011f\u0131tma yetene\u011fi sunar. Gelecekte, daha geli\u015fmi\u015f AI tabanl\u0131 kural analizi, otomatik kural \u00f6nerileri ve daha geni\u015f entegrasyon se\u00e7enekleri gibi \u00f6zelliklerin AgentBouncr'a eklenmesi beklenmektedir. Yapay zeka ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n tam potansiyelini a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kar\u0131rken, kontrol\u00fc elinizde tutmak i\u00e7in AgentBouncr vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n AgentBouncr, \u00f6zellikle Python tabanl\u0131 pop\u00fcler AI ajan \u00e7er\u00e7eveleri olan LangChain ve LlamaIndex ile do\u011frudan entegrasyon sunar. Genel Python uygulamalar\u0131yla da kullan\u0131labilir.<\/p>\n Kurallar\u0131n\u0131z\u0131 i\u00e7eren YAML veya JSON dosyas\u0131n\u0131 d\u00fczenleyip kaydederek g\u00fcncelleyebilirsiniz. AgentBouncr, her \u00e7a\u011fr\u0131da en g\u00fcncel kural setini kullan\u0131r. \u00dcretim ortamlar\u0131nda, bu dosyalar\u0131 s\u00fcr\u00fcm kontrol sistemleriyle y\u00f6netmek en iyi uygulamad\u0131r.<\/p>\n AgentBouncr, hafif ve optimize edilmi\u015f bir k\u00fct\u00fcphanedir. Kural de\u011ferlendirme s\u00fcreci genellikle milisaniyeler i\u00e7inde tamamlan\u0131r ve ajan\u0131n\u0131z\u0131n genel performans\u0131 \u00fczerinde ihmal edilebilir bir etkiye sahiptir. Ancak \u00e7ok karma\u015f\u0131k ve fazla say\u0131da kural tan\u0131mland\u0131\u011f\u0131nda bu etki artabilir.<\/p>\n AgentBouncr, a\u00e7\u0131k kaynak bir projedir ve GitHub \u00fczerinden eri\u015filebilir durumdad\u0131r. Bu, toplulu\u011fun katk\u0131da bulunmas\u0131na ve k\u00fct\u00fcphanenin \u015feffaf bir \u015fekilde geli\u015fmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n AgentBouncr, ajanlar\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirebilece\u011fi eylemleri k\u0131s\u0131tlayarak, hassas veri eri\u015fimini engelleyerek, istenmeyen API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6nleyerek ve potansiyel olarak zararl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 filtreleyerek g\u00fcvenlik risklerini azalt\u0131r. Bu sayede ajanlar\u0131n\u0131z\u0131n yaln\u0131zca izin verilen s\u0131n\u0131rlar i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka ajanlar\u0131, insan m\u00fcdahalesi olmadan g\u00f6revleri yerine getirme yetene\u011fine sahipken, bu \u00f6zerklik beraberinde \u00f6nemli sorumluluklar\u0131 da getirir. …","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-40283","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n5 Dakikada AgentBouncr Kurulumu ve \u0130lk Ad\u0131mlar<\/h3>\n
\u00d6n Ko\u015fullar ve Gerekli Ara\u00e7lar<\/h4>\n
AgentBouncr’\u0131 Projenize Ekleme (pip install)<\/h4>\n
pip install agentbouncr<\/pre>\nBasit Bir Kural Tan\u0131mlama ve Uygulama<\/h4>\n
# policy.yaml\nrules:\n - id: deny_sensitive_keywords\n action: deny\n trigger:\n type: text_contains\n value: [\"gizli bilgi\", \"\u015fifre\", \"kredi kart\u0131\"]\n message: \"Hassas kelimelerin kullan\u0131m\u0131 yasakt\u0131r.\"\n - id: allow_google_search\n action: allow\n trigger:\n type: tool_name\n value: \"google_search\"\n message: \"Google arama arac\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131na izin verilir.\"\n<\/pre>\nAjan\u0131n\u0131z\u0131 AgentBouncr ile Sarmalama (Wrapping)<\/h4>\n
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent\nfrom langchain_community.llms import OpenAI\nfrom langchain_community.tools import Tool\nfrom agentbouncr.langchain import AgentBouncrAgentExecutor\n\n# \u00d6rnek bir ara\u00e7\ndef get_current_weather(location: str) -> str:\n \"\"\"Belirtilen konumdaki hava durumunu d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.\"\"\"\n return f\"Hava durumu: {location} i\u00e7in g\u00fcne\u015fli, 25 derece.\"\n\ntools = [\n Tool(\n name=\"get_current_weather\",\n func=get_current_weather,\n description=\"Belirtilen konumdaki hava durumunu almak i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.\"\n )\n]\n\n# LLM ve prompt tan\u0131mlamas\u0131\nllm = OpenAI(temperature=0)\nprompt = ... # LangChain ReAct prompt'u buraya gelecek\n\n# Normal LangChain ajan\u0131\nagent = create_react_agent(llm, tools, prompt)\nagent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)\n\n# AgentBouncr ile sarmalama\nbouncr_agent_executor = AgentBouncrAgentExecutor(\n agent_executor=agent_executor,\n policy_file=\"policy.yaml\" # Yukar\u0131daki policy dosyas\u0131n\u0131 belirtin\n)\n\n# Ajan\u0131 AgentBouncr \u00fczerinden \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n\nresponse = bouncr_agent_executor.invoke({\"input\": \"\u0130stanbul'daki hava durumu nedir?\"})\nprint(response)\n\nresponse_denied = bouncr_agent_executor.invoke({\"input\": \"Kredi kart\u0131 bilgilerimi kaydet.\"})\nprint(response_denied)\n<\/pre>\npolicy.yaml<\/code> dosyas\u0131ndaki kurallara g\u00f6re denetlenecektir.<\/p>\nKural Tabanl\u0131 Y\u00f6neti\u015fim Olu\u015fturma: Detayl\u0131 Yakla\u015f\u0131m<\/h3>\n
Kural T\u00fcrleri ve Yap\u0131lar\u0131 (Allow, Deny, Transform)<\/h4>\n
\n
allow<\/code>: Belirli bir eyleme izin verir.<\/li>\ndeny<\/code>: Belirli bir eylemi engeller.<\/li>\ntransform<\/code>: Bir eylemi veya \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirmeden \u00f6nce d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, hassas bilgileri sans\u00fcrleyebilir.<\/li>\n<\/ul>\nid<\/code>, bir action<\/code> ve bir trigger<\/code> i\u00e7erir. trigger<\/code>, kural\u0131n ne zaman tetiklenece\u011fini belirleyen ko\u015fulu tan\u0131mlar (\u00f6rne\u011fin, belirli bir ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131, belirli bir metin i\u00e7eri\u011fi).<\/p>\nKo\u015fullu Kurallar ve Dinamik Politika Belirleme<\/h4>\n
Kural Setlerini Y\u00f6netme ve S\u00fcr\u00fcm Kontrol\u00fc<\/h4>\n
\u00d6rnek Senaryolar: Hassas Veri Korumas\u0131<\/h4>\n
# PII koruma kural\u0131\nrules:\n - id: deny_pii_output\n action: deny\n trigger:\n type: output_contains_regex\n value: \"\\\\b\\\\d{3}[-.]?\\\\d{2}[-.]?\\\\d{4}\\\\b\" # \u00d6rnek bir TC kimlik no regex'i\n message: \"\u00c7\u0131kt\u0131da ki\u015fisel kimlik bilgisi (PII) bulunamaz.\"\n - id: mask_credit_card_numbers\n action: transform\n trigger:\n type: output_contains_regex\n value: \"\\\\b\\\\d{4}[- ]?\\\\d{4}[- ]?\\\\d{4}[- ]?\\\\d{4}\\\\b\"\n transform:\n type: replace_regex\n pattern: \"\\\\b(\\\\d{4})[- ]?(\\\\d{4})[- ]?(\\\\d{4})[- ]?(\\\\d{4})\\\\b\"\n replacement: \"<\/strong>-<\/strong>-<\/strong>-$4\"\n message: \"Kredi kart\u0131 numaralar\u0131 maskelendi.\"\n<\/pre>\nGeli\u015fmi\u015f Kullan\u0131m Senaryolar\u0131 ve En \u0130yi Uygulamalar<\/h3>\n
\u00c7ok Katmanl\u0131 Kural Uygulamalar\u0131<\/h4>\n
Ajanlar Aras\u0131 \u0130leti\u015fimde Y\u00f6neti\u015fim<\/h4>\n
\u0130zleme ve Denetim Mekanizmalar\u0131<\/h4>\n
Performans Optimizasyonu ve \u00d6l\u00e7eklenebilirlik<\/h4>\n
AgentBouncr ile Ajan Y\u00f6neti\u015fimini Bir \u00dcst Seviyeye Ta\u015f\u0131y\u0131n<\/h3>\n
H\u0131zl\u0131 Ba\u015flang\u0131\u00e7tan Kurumsal \u00c7\u00f6z\u00fcmlere<\/h4>\n
Gelecek Trendler ve AgentBouncr'\u0131n Rol\u00fc<\/h4>\n
SSS (S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular)<\/h3>\n
AgentBouncr hangi ajan \u00e7er\u00e7evelerini destekler?<\/h4>\n
Kurallar\u0131 nas\u0131l g\u00fcncelleyebilirim?<\/h4>\n
AgentBouncr performans\u0131m\u0131 etkiler mi?<\/h4>\n
AgentBouncr a\u00e7\u0131k kaynak m\u0131?<\/h4>\n
AgentBouncr g\u00fcvenlik risklerini nas\u0131l azalt\u0131r?<\/h4>\n