Google DeepMind kısa süre önce, Gemini 2.5 Pro'nun sağlam görsel anlama ve muhakeme temelleri üzerine inşa edilmiş özel bir gelişme olan Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelini tanıttı. Bu model, yapay zeka ajanlarının doğrudan grafik kullanıcı arayüzleriyle (UI) etkileşime girmesini sağlayarak dijital görev otomasyonundaki kritik bir boşluğu dolduruyor. Geliştiriciler artık, ajanların düğmelere tıklama, metin yazma ve içerikte gezinme gibi insan benzeri hassasiyetle web sayfalarında ve uygulamalarda gezinmelerine olanak tanıyan yeteneklere erişebiliyor. Dahası, bu yenilik, yapılandırılmış API'lerin yetersiz kaldığı senaryoları ele alarak, ajanların geleneksel olarak manuel müdahale gerektiren form gönderimleri gibi görevleri yerine getirmesini sağlıyor.
Bu makale, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelinin temel mekanizmalarından gerçek dünya uygulamalarına kadar teknik inceliklerini inceliyor. İlk olarak temel yeteneklerini özetleyerek başlıyor, ardından yinelemeli döngüler içinde nasıl çalıştığını keşfediyoruz.
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı Modelinin Temel Yetenekleri
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeli, yapay zeka ajanlarının insan eylemlerini taklit eden kullanıcı arayüzü manipülasyonları gerçekleştirmesini sağlamada üstündür. Özellikle, form doldurma, açılır menülerden seçenek seçme, filtre uygulama ve hatta oturum açma arkasındaki kimliği doğrulanmış oturumlarda çalışma gibi işlemleri destekler. Mühendisler bu modeli öncelikli olarak web tarayıcıları için optimize eder ve burada dinamik web öğelerini işleme konusunda olağanüstü bir yeterlilik sergiler. Ayrıca, mobil kullanıcı arayüzü kontrolünde umut verici sonuçlar göstermesine rağmen, masaüstü işletim sistemleri için tam optimizasyon devam etmektedir.
Temel güçlerinden biri, kıyaslama performansında yatmaktadır. Model, Online-Mind2Web, WebVoyager ve AndroidWorld dahil olmak üzere çeşitli standartlaştırılmış değerlendirmelerde lider sonuçlar elde etmektedir. Örneğin, Online-Mind2Web için Browserbase test ortamında, yaklaşık 225 saniyelik bir gecikmeyle %70'in üzerinde doğruluk sağlar. Bu, daha kısa işlem sürelerinde daha yüksek kalite sunarak rakiplerini geride bırakır ve gerçek zamanlı uygulamalar için kritik öneme sahiptir.
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı Modeli Nasıl Çalışır
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeli, özünde, Gemini API'deki yeni computer_use aracı aracılığıyla sunulan yinelemeli bir döngü aracılığıyla işlev görür. Geliştiriciler bu süreci, kullanıcının isteği, mevcut ortamın bir ekran görüntüsü ve önceki eylemlerin geçmişi gibi girdiler sağlayarak başlatır. İsteğe bağlı olarak, desteklenen UI eylem listesinden dışlamalar belirtir veya ajanın davranışını özelleştirmek için özel işlevler eklerler.
Model bu girdileri işler ve tipik olarak belirli bir UI eylemini temsil eden bir işlev çağrısı şeklinde bir yanıt üretir; örneğin bir öğeye tıklama veya bir alana metin yazma gibi. Yüksek riskli kararlar içeren durumlarda, örneğin bir satın almayı onaylama gibi, yanıt son kullanıcı doğrulaması için bir istem içerir. İstemci tarafı kodu daha sonra bu eylemi yürütür, yeni bir ekran görüntüsü ve güncellenmiş URL'yi geri bildirim olarak yakalar.
Bu geri bildirim, görev tamamlanana, bir hata oluşana veya güvenlik protokolleri devreye girene kadar döngüyü yeniden başlatarak modele geri döner. Bu tür bir mekanizma, ajanın UI durumunu sürekli olarak yeniden değerlendirmesiyle uyarlanabilir davranış sağlar. Ancak, geliştiriciler sonsuz yinelemeleri önlemek için bu döngüyü dikkatlice uygulamalı, zaman aşımları veya yakınsama kriterleri dahil etmelidir.
Teknik açıdan bakıldığında, modelin görsel muhakemesi Gemini 2.5 Pro'nun çok modlu yeteneklerinden yararlanır ve ekran görüntülerini yüksek doğrulukla yorumlamasına olanak tanır. Gelişmiş bilgisayar görüşü teknikleri aracılığıyla etkileşimli öğeleri tanımlar ve bunları eyleme dönüştürülebilir komutlarla eşleştirir. Bu yaklaşım, dinamik UI'larda kırılgan seçiciler nedeniyle sıklıkla başarısız olan geleneksel betik yöntemleriyle çelişir.
Ayrıca, model kaydırma, üzerine gelme ve sürükleme gibi kapsamlı bir UI eylemleri setini destekler. Mühendisler, etki alanına özgü uyarlamalar sağlamak için özel işlevler tanımlayarak bunu genişletebilirler.
Kıyaslama Performansı ve Teknik Değerlendirmeler
Kıyaslama, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelinin UI kontrol görevlerindeki üstünlüğünü ortaya koymaktadır. Online-Mind2Web'de, web tabanlı talimatları doğru bir şekilde yorumlayarak ve bunlara göre hareket ederek en yüksek doğruluğu elde eder. Benzer şekilde, çeşitli web sitelerinde gezinmeyi test eden WebVoyager'da, model karmaşık yollarda minimum hatayla gezinir. AndroidWorld değerlendirmeleri, kaydırma ve dokunma gibi uygulama arayüzlerini etkili bir şekilde ele aldığı mobil yeteneğini vurgular.
Gecikme metrikleri, üstünlüğünü daha da vurgulamaktadır. Rakipler benzer doğruluk için daha uzun işlem süreleri gerektirebilirken, bu model hız ve hassasiyeti dengeler, karşılaştırmalı testlerde gecikmeyi genellikle %50'ye kadar azaltır. Poke.com'daki ekipler gibi erken benimseyenler, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelinin alternatiflerden daha iyi performans gösterdiğini ve insan merkezli arayüzlerde daha hızlı iş akışları sağladığını bildirmektedir.
Teknik olarak, bu kıyaslamalar gerçek dünya senaryolarını simüle eden test ortamları kullanarak başarı oranlarını, tamamlama sürelerini ve hata işlemeyi ölçer. Modelin düşük gecikmeli performansı, verimli jeton işleme ve paralel hesaplamaları kullanan Gemini 2.5 Pro'daki optimize edilmiş çıkarım yollarından kaynaklanmaktadır. Bu sonuçları analiz eden geliştiriciler, Autotab tarafından belirtildiği gibi, zorlu değerlendirmelerde %18'e varan kazançlarla karmaşık bağlamları ayrıştırmada iyileşmeler kaydetmektedir.
Ancak, kıyaslamalar optimize edilmemiş masaüstü ortamlarında azaltılmış etkinlik gibi sınırlamaları da ortaya koymaktadır. Mühendisler, daha geniş kapsama alanı için hibrit yaklaşımlar sağlayarak modeli tamamlayıcı araçlarla birleştirerek bunu ele almaktadır. Pratik örneklere geçiş yapıldığında, bu metrikler somut kullanım durumlarında kendini gösterir.
Gerçek Dünya Örnekleri ve Uygulamaları
Gösterimler, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelinin çok yönlülüğünü sergilemektedir. Bir senaryoda, bir ajan https://tinyurl.com/pet-care-signup adresindeki bir evcil hayvan bakım kayıt sayfasına erişir, Kaliforniya'da ikamet eden evcil hayvanların ayrıntılarını çıkarır ve bunları https://pet-luxe-spa.web.app adresindeki bir spa CRM'ine entegre eder. Ardından, evcil hayvanın tedavi nedenini yansıtarak, 10 Ekim'de sabah 8'den sonra uzman Anima Lavar ile bir takip randevusu planlar. Bu süreç, form okuma, veri çıkarma ve takvim manipülasyonu gibi birden fazla adımı içerir; hepsi otonom olarak yürütülür.
Başka bir örnek, http://sticky-note-jam.web.app adresindeki kaotik bir yapışkan not panosunu düzenlemeyi içerir. Ajan, notları önceden tanımlanmış bölümlere sürükleyerek kategorize eder ve sürükle-bırak yeteneklerini gösterir. Görüntüleme için hızlandırılmış bu demolar, modelin etkileşimli öğeleri akıcı bir şekilde ele alışını göstermektedir.
Erken test kullanıcıları, web uygulamalarında regresyon kontrollerini otomatik hale getirdiği UI testlerinde kullanmaktadır. Bu modelle oluşturulan kişisel asistanlar, uygulamalarla doğrudan etkileşim kurarak e-postaları, rezervasyonları ve hatırlatıcıları yönetir. İş akışı otomasyonu, hatalardan kurtulma yeteneğinden faydalanır; örneğin, Google'ın ödeme platformu ekibi, durmuş yürütmelerin %60'ından fazlasının rehabilitasyonunu bildirmekte ve düzeltme sürelerini günlerden dakikalara indirmektedir.
Teknik açıdan bakıldığında, bu uygulamalar döngüde sağlam hata işlemeyi gerektirir. Geliştiriciler, ilerlemeyi sürdürmek için yeniden deneme mantığı ve durum kontrol noktaları uygular. Ayrıca, Apidog gibi araçlar aracılığıyla API'lerle entegrasyon, computer_use uç noktasının sorunsuz test edilmesini sağlar ve ekran görüntüleri gibi girdilerin doğru şekilde biçimlendirildiğinden emin olur. Güvenlik en önemli hale geldikçe, model yerleşik güvenlik önlemlerini içerir.
Güvenlik Özellikleri ve Risk Azaltma
Google, kötüye kullanım, beklenmedik davranışlar ve istem enjeksiyonları gibi harici tehditler gibi riskleri engellemek için güvenliği doğrudan Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeline yerleştirmiştir. Eğitim süreci, sistem bütünlüğünü tehlikeye atma veya CAPTCHA'lar gibi güvenlik protokollerini atlatma gibi zararlı eylemler için ret mekanizmaları geliştirir.
Geliştiriciler, eylemleri yürütmeden önce değerlendiren adım başına bir güvenlik hizmeti de dahil olmak üzere ayrıntılı kontrollere erişir. Sistem talimatları, modeli tıbbi cihazları kontrol etme veya finansal işlemler yapma gibi hassas işlemler için kullanıcı onayı istemeye yönlendirir. Bu katmanlı yaklaşım, dolandırıcılığa eğilimli web ortamlarındaki güvenlik açıklarını en aza indirir.
Teknik olarak, güvenlik değerlendirmeleri, simüle edilmiş saldırıların zayıflıkları araştırdığı düşmanca testleri içerir. Model, eylemleri önceden tanımlanmış risk kategorilerine göre sınıflandırarak yüksek güvenlik puanları elde eder ve eşikler aşılırsa ilerlemeyi durdurur. Ancak, geliştiriciler en iyi uygulamalarla ilgili belgeleri takip ederek kapsamlı lansman öncesi testlerden sorumludur.
Ayrıca, güvenlik raporlamasındaki şeffaflık, mühendislerin entegrasyonları iyileştirmesine olanak tanır. API tabanlı kurulumlar için, Apidog gibi araçlar geliştirme sırasında güvenlik yanıtlarını taklit etmeyi kolaylaştırır ve canlı riskler olmadan uyumluluğu sağlar. Erişilebilirliğe geçiş yapıldığında, bu özellikler modelin sorumlu kullanım için erişilebilir olmasını sağlar.
Erişilebilirlik ve Geliştirici Erişimi
Google, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelini Google AI Studio ve Vertex AI gibi platformlarda Gemini API aracılığıyla genel önizlemede sunmaktadır. Geliştiriciler, mevcut kimlik doğrulama ve kota sistemlerinden yararlanarak hemen entegre edebilirler.
Erişim, standart API anahtarlarının ötesinde ek kurulum gerektirmez ve hızlı prototiplemeye olanak tanır. Vertex AI kullanıcıları kurumsal düzeyde ölçeklendirmeden faydalanırken, Google AI Studio bireysel denemeler için uygundur. Modelin piyasaya sürülmesi, Google'ın uç durumlarla ilgili raporları teşvik etmesiyle yinelemeli geri bildirime odaklanmaktadır.
Teknik entegrasyon açısından, geliştiriciler computer_use aracını Python veya JavaScript gibi diller kullanarak özel döngülerde sarmalar. SDK'lar, ekran görüntüsü işlemeyi ve eylem yürütmeyi kolaylaştırarak tekrar eden kodu azaltır. Ayrıca, belgeler, benimsemeyi hızlandıran yaygın senaryolar için kod örnekleri sunar.
Kullanım arttıkça, izleme araçları performans metriklerini izleyerek optimal kaynak tahsisini sağlar. API etkileşimlerini keşfedenler için Apidog, uç noktaları görselleştirmek, çağrıları hata ayıklamak ve entegrasyonlar üzerinde işbirliği yapmak için ücretsiz indirmeler sunar; Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeliyle dayanıklı ajanlar oluşturmak için mükemmeldir.
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı Modelini Apidog Gibi Araçlarla Entegre Etme
Entegrasyon, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modelinin faydasını artırır. Kapsamlı bir API platformu olan Apidog, geliştiricilerin Gemini API uç noktalarını verimli bir şekilde test etmesini ve belgelemesini sağlayarak onu tamamlar. Mühendisler, JSON kodlu ekran görüntüleri ve eylem geçmişleri gibi girdi biçimlerini doğrulayarak computer_use çağrılarını simüle etmek için Apidog'u kullanır.
Uygulamada, Apidog'un alay etme özellikleri, model yanıtlarını çoğaltarak ajan döngülerinin çevrimdışı geliştirilmesine olanak tanır. Bu, yineleme sırasında maliyetli API isabetlerini önler. Ayrıca, Apidog'un işbirliği araçları, ekiplerin API spesifikasyonlarını paylaşmasına olanak tanıyarak projeler arasında tutarlı uygulamalar sağlar.
Teknik olarak, Apidog OpenAPI standartlarını destekler ve Gemini'nin belgeleriyle uyumludur. Geliştiriciler, sorunsuz bağlantılar için istemci kodu oluşturarak şemaları doğrudan içe aktarır. Karmaşık ajanlar için Apidog, yinelemeli döngünün verimliliğini optimize ederek gecikme ve hata oranlarını izler.
Ayrıca, modeldeki özel işlevleri ele alırken Apidog, parametre eşlemelerini görselleştirerek entegrasyon hatalarını azaltır. Vaka çalışmaları, iş akışı otomasyonu için Apidog'u Gemini ile birlikte kullanan ekiplerin daha hızlı dağıtımlar elde ettiğini göstermektedir. Gelecekteki çıkarımları düşündüğümüzde, bu tür sinerjiler gelişen ekosistemlere işaret etmektedir.
Gelecekteki Çıkarımlar ve Gelişmeler
Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeli, daha otonom yapay zeka ajanlarına doğru bir değişimin sinyalini vermektedir. Gelecekteki yinelemeler, kurumsal yazılımlardaki uygulamaları genişleterek masaüstü işletim sistemi kontrolüne kadar uzanabilir. Google, yetenekler geliştikçe güvenliği önceliklendirerek sorumlu ölçeklendirmeye kararlıdır.
Teknik olarak, gelişmeler, daha zengin etkileşimler için ses veya dokunsal geri bildirim içeren gelişmiş çok modlu girdileri içerebilir. Araştırmacılar, gizliliği tehlikeye atmadan ajanları kişiselleştirmek için birleşik öğrenmeyi keşfetmektedir.
Özetle, Gemini 2.5 Bilgisayar Kullanımı modeli, yapay zekanın dijital arayüzlerdeki rolünü yeniden tanımlamaktadır. Hassas, düşük gecikmeli UI kontrolü sağlayarak, geliştiricilere yenilikçi çözümler oluşturma gücü verir. Apidog gibi araçlar, geliştirme sürecini kolaylaştırmak için ücretsiz kaynaklar sunarak bu ekosistemi geliştirir. Benimseme hızlandıkça, endüstriler arasında dönüştürücü etkiler bekleyebiliriz.