astonishing-waitress-60915
02/24/2026, 11:09 PMtall-airline-16756
02/24/2026, 11:09 PMtall-airline-16756
02/24/2026, 11:09 PMinstructions ile agente doğrudan verdiğimiz instructions farklı mı?"
Kısa cevap: Evet, farklıdır — amaçları ve etkiledikleri katman farklıdır.
• Gemini Live API içindeki instructions: google.realtime.RealtimeModel çağrısında kullanılan sistem talimatlarıdır. Modelin konuşma tarzını, tonu ve duygusal ifadelerini kontrol etmeye yöneliktir; yani LLM çıktısını doğrudan biçimlendirir. Bu, Gemini Live’ın proaktif veya duygusal konuşma gibi canlı/duyusal özelliklerini yöneten talimatlardır. (Gemini Live API plugin)
• Agent’a doğrudan verilen instructions: Agent sınıfının yapıcısında (constructor) tanımlanan talimatlardır. Bunlar agentin stratejik davranışını, rolünü ve genel görevini belirler; hangi kuralları takip edeceği ve nasıl davranacağı gibi yüksek seviyeli yönergeleri içerir. Bu talimatlar, arka planda hangi LLM kullanılırsa kullanılsın agentin mantığını şekillendirir. (Grok Voice Agent API açıklaması)
Ne yapabilirsin/İleri adımlar:
• Eğer hedefin modelin "ton" ve "duygu" düzeyini ayarlamaksa, Gemini Live API içindeki instructions üzerinde çalış.
• Eğer hedefin agentin görev mantığını, karar verme kurallarını veya kullanıcıyla etkileşim stratejisini değiştirmekse, agent constructor’ındaki `instructions`ı güncelle.
İstersen bana şu bilgileri ver, daha spesifik yardımcı olayım:
• Hangi davranışı değiştirmek istiyorsun (ton/duygu mu yoksa görev/strateji mi)?
• Kullandığın örnek koddan ilgili kısımları paylaşırsan, doğrudan hangi parametreyi nerede değiştirmen gerektiğini gösterebilirim.
Yardımcı olabileceğim başka bir nokta var mı?
Sources: Gemini Live API plugin | LiveKit Documentation | Introducing the Grok Voice Agent API in partnership with xAIastonishing-waitress-60915
02/24/2026, 11:13 PMtall-airline-16756
02/24/2026, 11:13 PMRealtimeModel) ayarlanır; instruksyon metni içinde sayısal bir temperature değeri ayarlamak mümkün değildir. Ancak hem sampling davranışını değiştirmek için temperature kullanabilir, hem de ton/duygu için instructions ile doğrudan yönlendirme verebilirsin.
Detaylar:
• Temperature (sayısal parametre)
◦ temperature çıktının rastgeleliğini/yaratıcılığını kontrol eder (yüksek → daha yaratıcı/çeşitli, düşük → daha deterministik).
◦ Bu, kodda LLM yapılandırmasına (ör. RealtimeModel(temperature=0.8, ...)) geçirilir.
◦ temperature doğrudan ton veya duygu parametresi değildir; ton üzerinde dolaylı bir etkisi olabilir çünkü yüksek temperature ifadelerde daha fazla çeşitlilik ve beklenmedik üsluplar üretebilir.
• Instructions (metin talimatları)
◦ instructions modelin konuşma tarzını, tonu, empatisini, persona ve davranış kurallarını belirlemek için kullanılır.
◦ Ton/duygu ayarı metinle (ör. "Sıcak ve empatik bir üslupla yanıt ver") yapılmalıdır.
◦ instructions içine "temperature=0.9" gibi sayısal bir ayar koymak çalışmaz — sampling stratejisini değiştirmez.
Tavsiyem:
• Eğer amacın daha kontrollü bir ton/duygu istiyorsan: instructions içinde açık talimat ver.
• Eğer amacın modelin yaratıcılığını/çeşitliliğini ayarlamaksa: temperature parametresini LLM konfigürasyonunda değiştir.
• İkisini birlikte kullanarak en iyi sonucu alırsın: instructions ile istenen üslubu sabitle, temperature ile cevapların ne kadar çeşitli/yenilikçi olacağını ayarla.
İstersen yardımcı olayım:
• Hangi örnek kodu kullanıyorsun? (Gemini Live RealtimeModel örneği mi, agent constructor mı?)
• Hedeflenen ton/duygu ve istediğin örnek temperature aralığını paylaş; ben uygun instructions + temperature kombinasyonunu öneririm. Sources: Gemini Live API plugin | LiveKit Documentation | OpenAI LLM plugin guide | LiveKit Documentation