Etiket: latency reduction

## Web Tarama AI Ajanları İçin Yeni Nesil Motor: BLAST ile Hız ve Verimlilik Çağı

Stanford Üniversitesi’nden bir doktora öğrencisi olan Caleb, internette gezinmeyi temel alan yapay zeka (AI) ajanları için geliştirilmiş yüksek performanslı bir sunucu motoru olan BLAST’ı “Show HN” başlığı altında duyurdu. BLAST, web tarama yeteneklerine sahip büyük dil modellerinin (LLM) kolay, hızlı ve maliyet açısından yönetilebilir bir şekilde dağıtılmasını sağlamayı hedefliyor.

BLAST’ın temel amacı, şu anda bir tarayıcıda çok fazla yazma ve tıklama gerektiren görevler için Google Arama seviyesinde gecikme süreleri elde etmek. Bu iddialı hedef doğrultusunda BLAST, otomatik paralelleştirme, önek önbellekleme, bütçeleme (bellek ve LLM maliyeti) ve OpenAI uyumlu bir API gibi özelliklerle geliyor. Ancak ekip, geliştirmeye açık pek çok yeni fikre sahip olduklarını belirtiyor.

Projenin en dikkat çekici özelliklerinden biri, MIT lisanslı açık kaynaklı bir proje olması. Geliştiriciler ve araştırmacılar, BLAST’ın kaynak koduna GitHub üzerinden ulaşabilir ve projeye katkıda bulunabilirler.

**BLAST’ın Sunduğu Avantajlar:**

* **Yüksek Performans:** Hızlı ve etkili bir sunucu motoru ile tarama süreçlerinde optimizasyon sağlar.
* **Maliyet Yönetimi:** Bellek ve LLM maliyetlerini bütçeleme yeteneği ile harcamaları kontrol altında tutar.
* **Kolay Entegrasyon:** OpenAI uyumlu API sayesinde mevcut sistemlere kolayca entegre edilebilir.
* **Açık Kaynak:** Geliştiricilere özgürlük ve geliştirme potansiyeli sunar.

**BLAST Kimler İçin Uygun?**

* Web tarama yeteneklerine sahip AI ajanları geliştiren araştırmacılar ve mühendisler.
* LLM’leri kullanarak internetten bilgi toplama ve işleme süreçlerini otomatikleştirmek isteyen işletmeler.
* Hızlı ve maliyet etkin bir şekilde web tarama tabanlı yapay zeka çözümleri dağıtmak isteyenler.

BLAST, web tarama AI ajanları alanında büyük bir potansiyele sahip. Caleb’in Stanford’daki doktora çalışması ve ekibin vizyonu, bu projenin önümüzdeki dönemde daha da gelişerek sektörde önemli bir oyuncu haline gelebileceğini gösteriyor.

Projeyle ilgili daha fazla bilgi edinmek ve dokümantasyona erişmek için [blastproject.org](https://blastproject.org/) ve [docs.blastproject.org](https://docs.blastproject.org/) adreslerini ziyaret edebilirsiniz. Açık kaynak koduna ise [github.com/stanford-mast/blast](https://github.com/stanford-mast/blast) üzerinden ulaşabilirsiniz.

## BLAST: A New Engine Aims for Google Search Speed with Browser-Augmented AI Agents

Stanford researchers have unveiled BLAST, a high-performance serving engine designed to revolutionize the deployment of web-browsing AI agents. This open-source project, announced on Hacker News by Caleb, a PhD student at Stanford CS, aims to drastically reduce the latency associated with tasks that currently require extensive interaction with a web browser. The ultimate goal? Achieving search-engine-level speed for complex, browser-based AI operations.

BLAST tackles the challenge of slow AI browsing by incorporating several key features designed for speed and efficiency. It leverages automatic parallelism to distribute workload, prefix caching to store and reuse frequently accessed data, and robust budgeting tools to manage both memory usage and the cost associated with Large Language Model (LLM) queries. Furthermore, BLAST boasts an OpenAI-Compatible API, making it easy to integrate with existing AI workflows.

The project’s creators envision a future where AI agents can navigate the web as quickly and efficiently as a human using Google Search. Imagine AI agents effortlessly performing tasks like price comparisons across multiple websites, gathering comprehensive information from various sources, or automating complex online workflows – all with the responsiveness users have come to expect from a search engine.

Currently, BLAST offers the foundational elements to achieve this vision. The team, however, has a “ton of ideas in the pipe” and plans to expand the engine’s capabilities in the future.

BLAST is available under the MIT license on GitHub, making it accessible for developers and researchers to experiment with, contribute to, and adapt for their own projects. Detailed documentation and project information can be found on the BLAST website.

This project represents a significant step towards making web-browsing AI more practical and accessible, potentially unlocking a new wave of applications that leverage the power of AI to automate and enhance our online experiences. With its focus on speed, efficiency, and cost management, BLAST is poised to become a crucial tool for developers building the next generation of web-aware AI agents. The team encourages feedback and collaboration, welcoming users to share their thoughts and suggestions on the project’s GitHub page or via Discord.