Tamamen tarayıcı içi bir ajanın büyük model iddiasına kaçmadan araç seçimi, planlama, kullanıcı onayı, veri sınırı ve güvenli sesli giriş mimarisini açıklayan uygulamalı rehber.
Okuduklarınızı güvenli bir denemeye dönüştürün
Gerçek veriye geçmeden önce sentetik bir örnekle adımları tamamlayın. İşaretler yalnızca bu sekmede tutulur.
Önce 'ajan' sözcüğünün teknik anlamını sınırlandırın
Agentic bir arayüz; hedefi yorumlar, uygun yetenekleri seçer, birden fazla adımı sıralar ve sonucu bir sonraki adıma bağlar. Bunun için her zaman milyarlarca parametreli bir büyük dil modeli gerekmez. Sınırlı bir araç kataloğunda çok dilli semantik puanlama, sürümlenmiş iş akışı kuralları ve açık parametre çıkarımı daha hızlı, daha denetlenebilir ve gerçekten çevrimdışı bir çözüm sağlayabilir.
Mimari beyan, pazarlama isminden daha önemlidir. Ürün üretken model kullanmıyorsa bunu LLM gibi sunmamalı; eşleşen sinyalleri, araç seçiminin gerekçesini ve hangi durumları çözemediğini göstermelidir. ByteQuant Yerel Ajan bu nedenle kendisini açıklanabilir hibrit arama ve planlama motoru olarak tanımlar.
- Model türünü ve sürümünü görünür yazın.
- Ağ isteği ve depolama sınırını ayrı açıklayın.
- Tahmin veya ön kontrolü doğrulama olarak adlandırmayın.
Plan ile eylemi birbirinden ayırın
Bir planın oluşturulması düşük riskli olabilir; fakat dosya seçmek, kod çalıştırmak, çıktı indirmek veya harici bir adrese istek yapmak farklı yetkiler gerektirir. Güvenli orkestrasyon her adımı kullanıcıya gösterir, varsayılan parametreleri açıklayıp düzeltilebilir bırakır ve yan etkili eylemleri otomatikleştirmez.
Araç köprüsü de bir güven sınırıdır. Önceki çıktıyı yeni metin alanına aktarmak kullanışlıdır, ancak parola alanı, dosya seçici veya indirme düğmesi otomatik tetiklenmemelidir. Girdi büyükse cihaz belleği korunmalı; plan ve ara çıktı sekme kapanınca silinen sessionStorage ile sınırlandırılmalıdır.
- Her adım için amaç, araç ve girdi kaynağını gösterin.
- Dosya seçimi ile indirmeyi kullanıcı eylemine bırakın.
- Ara çıktıyı boyutlandırın ve kalıcı depolamaya yazmayın.
- Yüksek etkili sonuçta bağımsız inceleme isteyin.
Şeffaflık düşünce zincirini yayınlamak değildir
Kullanıcının bir seçimi denetleyebilmesi için gizli iç muhakemenin kelimesi kelimesine gösterilmesi gerekmez. Yararlı şeffaflık; hedefte eşleşen kavramları, çıkarılan format veya dil parametrelerini, plan güvenini, her araç için kısa seçim gerekçesini ve bilinen sınırları listeler.
Hata mesajı tercümanı da kök neden analizi iddiasında bulunmamalıdır. Yerel örüntü eşleme, JSON sözdizimi veya CSP engeli gibi bilinen sınıfları sadeleştirip güvenli kontrol adımları önerebilir. Mesaja sır veya kişisel veri yapıştırılmaması, hiçbir hata sınıflandırmasının güvenlik onayı olmadığı görünür kalmalıdır.
Sesli komutta yalnızca doğrulanmış cihaz içi yolu açın
Web Speech API uygulamaları varsayılan olarak platforma göre sunucu tabanlı tanıma kullanabilir. Bu yüzden yalnızca destek var diye mikrofonu açmak, 'tamamen yerel' vaadi için yeterli değildir. Tarayıcı önce cihaz içi dil paketinin kullanılabilir olduğunu doğrulamalı ve `processLocally` seçeneği zorunlu tutulmalıdır; özellik yoksa metin girişine geri dönülmelidir.
Ses bir kolaylık katmanıdır, kimlik doğrulama mekanizması değildir. Tanınan komut kullanıcı tarafından düzenlenebilir olmalı, eyleme geçmeden önce plan görünmeli ve mikrofon izni dar tutulmalıdır. Performans için ajan kodu yalnızca ilgili sayfada yüklenmeli, büyük model dosyaları ve üçüncü taraf runtime'lar ana paket yoluna eklenmemelidir.
- Uzak konuşma tanımaya sessizce geri düşmeyin.
- Dil paketini otomatik indirmeyin.
- Komutu eylemden önce metin olarak gösterin.
- Ses kapalıyken tüm işlevi metinle sunun.
Kaynaklar ve doğrulama
Bu rehber hazırlanırken aşağıdaki birincil ve resmî belgeler kontrol edildi. Bağlantıların güncel sürüm ve değişiklik tarihlerini ayrıca inceleyin.
Rehberi tekrarlanabilir bir kontrole dönüştürün
“Tarayıcı İçi Agentic AI: Araç Orkestrasyonu Nasıl Güvenli Tasarlanır?” için aşağıdaki 5 araçlık kontrol planını kullanın. Hedef: Tamamen tarayıcı içi bir ajanın büyük model iddiasına kaçmadan araç seçimi, planlama, kullanıcı onayı, veri sınırı ve güvenli sesli giriş mimarisini açıklayan uygulamalı rehber. Gerçek veri yerine güvenli bir örnekle başlayın; her adımın beklenen sonucunu ve kabul kararını kaydedin.
Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON
- Hazırlık
- CSV dosyası seçin veya metni yapıştırıp sütun önizlemesini kontrol edin. Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON için beklenen biçim: Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON için başlangıç girdisi: araç etiketlerine uygun, gerçek kişisel veri içermeyen alanlar veya satırlar. Araç bu girdiyi “CSV verisini tek sayfada inceleyin, hassas alan adaylarını maskeleyin ve JSON ya da CSV indirin” amacıyla kullanır..
- Uygulama
- Maske türlerini seçin; bulunan adayları ve değişen hücreleri insan gözüyle doğrulayın. Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON, şu yöntemi uygular: Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON, “CSV verisini tek sayfada inceleyin, hassas alan adaylarını maskeleyin ve JSON ya da CSV indirin” hedefi için şu açıklanabilir yöntemi uygular: girdi açık kurallarla yapılandırılır; kullanıcı onayı olmadan dış sisteme gönderilmez.
- Kabul kontrolü
- Temizlenmiş sonucu JSON ya da CSV olarak indirin; kaynak veriyi ayrıca koruyun. Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON kabul ölçütü: Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON sonucunu kabul etmeden önce zorunlu alanlar, tarih ve sayı değerleri, hedef kitle ve resmî gereksinimlerin elle kontrolü kontrolünü tamamlayın; beklenen amaç “CSV verisini tek sayfada inceleyin, hassas alan adaylarını maskeleyin ve JSON ya da CSV indirin” olmalıdır..
- Beklenen çıktı
- Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON tamamlandığında düzenlenebilir taslak, alan özeti ve açık sonraki işlem önerisi sunar; bu çıktı “CSV verisini tek sayfada inceleyin, hassas alan adaylarını maskeleyin ve JSON ya da CSV indirin” ihtiyacına göre düzenlenir.. CSV verisini tek sayfada inceleyin, hassas alan adaylarını maskeleyin ve JSON ya da CSV indirin.
Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması
- Hazırlık
- Yalnızca incelemeye yetkili olduğunuz metni yapıştırın. Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması için beklenen biçim: Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması için başlangıç girdisi: amaç, hedef kitle, bağlam, kısıtlar ve beklenen çıktı biçimi açık bir talimat. Araç bu girdiyi “Metindeki talimat ezme, sır isteme ve araç kötüye kullanım sinyallerini yerel kurallarla bulun” amacıyla kullanır..
- Uygulama
- Yerel ön taramayı çalıştırıp her bulgunun satır ve kuralını inceleyin. Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması, şu yöntemi uygular: Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması, “Metindeki talimat ezme, sır isteme ve araç kötüye kullanım sinyallerini yerel kurallarla bulun” hedefi için şu açıklanabilir yöntemi uygular: kural tabanlı inceleme talimat bileşenlerini ayırır; uzak bir model çağırmaz.
- Kabul kontrolü
- Kaynak güveni, ayrı talimat/veri kanalı, allowlist ve gerçek model testleriyle doğrulayın. Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması kabul ölçütü: Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması sonucunu kabul etmeden önce normal, eksik, çelişkili, hassas veri içeren ve prompt enjeksiyonlu temsilî vakalarla model üzerinde test kontrolünü tamamlayın; beklenen amaç “Metindeki talimat ezme, sır isteme ve araç kötüye kullanım sinyallerini yerel kurallarla bulun” olmalıdır..
- Beklenen çıktı
- Prompt Enjeksiyonu Risk Ön Taraması tamamlandığında düzenlenebilir prompt taslağı, kapsam ölçümleri ve açık iyileştirme maddeleri sunar; bu çıktı “Metindeki talimat ezme, sır isteme ve araç kötüye kullanım sinyallerini yerel kurallarla bulun” ihtiyacına göre düzenlenir.. Metindeki talimat ezme, sır isteme ve araç kötüye kullanım sinyallerini yerel kurallarla bulun.
Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu
- Hazırlık
- Görevi ve satır başına hedef davranış veya risk alanını girin. Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu için beklenen biçim: Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu için başlangıç girdisi: amaç, hedef kitle, bağlam, kısıtlar ve beklenen çıktı biçimi açık bir talimat. Araç bu girdiyi “Bir prompt için normal, sınır, kötüye kullanım ve belirsizlik test vakaları üretin” amacıyla kullanır..
- Uygulama
- Yerel matrisi üretip her vakanın beklenen davranışını düzenleyin. Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu, şu yöntemi uygular: Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu, “Bir prompt için normal, sınır, kötüye kullanım ve belirsizlik test vakaları üretin” hedefi için şu açıklanabilir yöntemi uygular: kural tabanlı inceleme talimat bileşenlerini ayırır; uzak bir model çağırmaz.
- Kabul kontrolü
- Vakaları gerçek model/sürüm üzerinde çalıştırıp gözlenen sonucu ve değerlendiriciyi kaydedin. Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu kabul ölçütü: Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu sonucunu kabul etmeden önce normal, eksik, çelişkili, hassas veri içeren ve prompt enjeksiyonlu temsilî vakalarla model üzerinde test kontrolünü tamamlayın; beklenen amaç “Bir prompt için normal, sınır, kötüye kullanım ve belirsizlik test vakaları üretin” olmalıdır..
- Beklenen çıktı
- Prompt Test Vaka Matrisi Oluşturucu tamamlandığında düzenlenebilir prompt taslağı, kapsam ölçümleri ve açık iyileştirme maddeleri sunar; bu çıktı “Bir prompt için normal, sınır, kötüye kullanım ve belirsizlik test vakaları üretin” ihtiyacına göre düzenlenir.. Bir prompt için normal, sınır, kötüye kullanım ve belirsizlik test vakaları üretin.
HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici
- Hazırlık
- Yetkili olduğunuz bir yanıttan ham başlıkları yapıştırın. HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici için beklenen biçim: HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici için başlangıç girdisi: araçta istenen URL, HTTP başlığı, cURL komutu, API veya web yapılandırması. Araç bu girdiyi “Yapıştırılan yanıt başlıklarında CSP, HSTS, nosniff, referrer ve izin politikalarını denetleyin” amacıyla kullanır..
- Uygulama
- Yerel denetimi çalıştırıp eksik, yinelenen ve riskli değerleri inceleyin. HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici, şu yöntemi uygular: HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici, “Yapıştırılan yanıt başlıklarında CSP, HSTS, nosniff, referrer ve izin politikalarını denetleyin” hedefi için şu açıklanabilir yöntemi uygular: girdi ağ isteği yapılmadan ayrıştırılır; bileşenler ve riskli varsayımlar ayrı gösterilir.
- Kabul kontrolü
- Bulguları canlı HTTPS yanıtı, tarayıcı konsolu ve uygulama tehdit modeliyle doğrulayın. HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici kabul ölçütü: HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici sonucunu kabul etmeden önce çıktının yetkili test ortamında, güncel standart ve gerçek sunucu davranışıyla karşılaştırılması kontrolünü tamamlayın; beklenen amaç “Yapıştırılan yanıt başlıklarında CSP, HSTS, nosniff, referrer ve izin politikalarını denetleyin” olmalıdır..
- Beklenen çıktı
- HTTP Güvenlik Başlıkları Denetleyici tamamlandığında normalize edilmiş web yapılandırması, bileşen envanteri ve uygulanabilir inceleme notları sunar; bu çıktı “Yapıştırılan yanıt başlıklarında CSP, HSTS, nosniff, referrer ve izin politikalarını denetleyin” ihtiyacına göre düzenlenir.. Yapıştırılan yanıt başlıklarında CSP, HSTS, nosniff, referrer ve izin politikalarını denetleyin.
Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı
- Hazırlık
- Model bağlam sınırını ve beklenen çıktı payını girin. Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı için beklenen biçim: Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı için başlangıç girdisi: amaç, hedef kitle, bağlam, kısıtlar ve beklenen çıktı biçimi açık bir talimat. Araç bu girdiyi “Bağlam penceresini sistem talimatı, geçmiş, kaynak, kullanıcı girdisi, çıktı ve güvenlik payına bölün” amacıyla kullanır..
- Uygulama
- Sistem, geçmiş, kaynak ve kullanıcı girdisi tahminlerini ekleyin. Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı, şu yöntemi uygular: Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı, “Bağlam penceresini sistem talimatı, geçmiş, kaynak, kullanıcı girdisi, çıktı ve güvenlik payına bölün” hedefi için şu açıklanabilir yöntemi uygular: kural tabanlı inceleme talimat bileşenlerini ayırır; uzak bir model çağırmaz.
- Kabul kontrolü
- Kalan rezervi kontrol edip gerçek tokenizer ölçümüyle doğrulayın. Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı kabul ölçütü: Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı sonucunu kabul etmeden önce normal, eksik, çelişkili, hassas veri içeren ve prompt enjeksiyonlu temsilî vakalarla model üzerinde test kontrolünü tamamlayın; beklenen amaç “Bağlam penceresini sistem talimatı, geçmiş, kaynak, kullanıcı girdisi, çıktı ve güvenlik payına bölün” olmalıdır..
- Beklenen çıktı
- Token / Bağlam Bütçesi Planlayıcı tamamlandığında düzenlenebilir prompt taslağı, kapsam ölçümleri ve açık iyileştirme maddeleri sunar; bu çıktı “Bağlam penceresini sistem talimatı, geçmiş, kaynak, kullanıcı girdisi, çıktı ve güvenlik payına bölün” ihtiyacına göre düzenlenir.. Bağlam penceresini sistem talimatı, geçmiş, kaynak, kullanıcı girdisi, çıktı ve güvenlik payına bölün.
Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON için şu sınır geçerlidir: Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON için kullanım sınırı: Şema, kodlama ve veri kaybı varsayımlarını hedef sistemde doğrulayın. Bu koşul karşılanmıyorsa çıktıyı zincirin sonraki adımına aktarmayın.
“Tarayıcı İçi Agentic AI: Araç Orkestrasyonu Nasıl Güvenli Tasarlanır?” kaydında hassas içeriği değil; araç adını, seçilen ayarı, tarayıcı sürümünü ve “KVKK/GDPR için örnek veri hazırlama: Araç Zinciri: CSV → Maskeleme → JSON ile yerel analiz” için kabul/red gerekçesini tutun. Böylece kontrol gerçek veriyi çoğaltmadan tekrarlanabilir.
İçerik, görünür ByteQuant ürün davranışı ve varsa listelenen birincil kaynaklarla karşılaştırılarak hazırlanır. Genel bilgilendirmedir; hukuki veya güvenlik danışmanlığı değildir.