Dynatrace, AI Agent‘lar ve Otomasyonun Geleceğini Anlamak
2 Haziran 2025 Pazartesi
Dynatrace “Model Bağlam Protokol” sunucusu, AI Agent’lar ve gerçek zamanlı uçtan uca gözlemlenebilirlik.
Artık herkes büyük dil modelleri (LLM'ler) ve üretken önceden eğitilmiş dönüştürücüler (GPT'ler) tarafından desteklenen üretken AI'nın farkındadır. Bir sonraki yenilik seviyesi, etken AI ve onu yönlendiren otonom AI etkenleridir. Etkenden etkene iletişimi kolaylaştırmak için Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) kullanan bu sistemler, işletmelerin görevleri otomatikleştirme ve karmaşık iş akışlarını düzenleme biçimlerini devrim niteliğinde değiştiriyor.
LLM'ler, vektör veritabanları, geri alma artırılmış üretim (RAG) hatları ve ek araçlar tarafından desteklenen bu AI etkenleri kapsamlı bir şekilde genişliyor ve çoklu etken sistemleri, çapraz etken protokolleri ve bağlam paylaşım standartlarının ortaya çıkmasına neden oluyor. Ancak bu otonom etkenler ayrıca izleme, hata ayıklama ve güvenlikte yeni zorluklar da getiriyor.
AI etkenlerinin, modellerinin ve Agent2Agent (A2A) ve Model Bağlam Protokolü (MCP) gibi iletişim kurmalarına yardımcı olan ortaya çıkan standartların temellerini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
Önemli çıkarımlar:
Otonom AI ajanları, ajansal AI'nın omurgasını oluşturur. Bu hizmetler, uyarlanabilir otomatik görevler sunmak için bir araya gelir.
AI ajanları, LLM'lere ve orkestrasyon mantığına bağlıdır. Bu teknolojiler, ajanın durumunu, oturum belleğini, bağlamını ve muhakeme stratejilerini korur.
Ajanlar, etkili bir şekilde iletişim kurmak için A2A ve MCP gibi protokollere bağlıdır. Modeller ve ajanlar, çoklu ajan iletişimini yönetmek için bu protokollere ihtiyaç duyar.
Ajansal AI nedir?
Ajansal AI, inisiyatif alabilen ve muhakeme, öğrenme ve değişen koşullara uyum sağlayarak görevleri tamamlamak için eylem dizileri gerçekleştirebilen bir yapay zeka sistemidir.
Örnek:
"Bu, bir görevi bir insana devredeceğiniz şekilde yazılıma devretmektir. Diyelim ki seyahat rezervasyonu yapmak istiyorsunuz, ona biraz karmaşıklık ve özgürlük verin ve verebileceği bazı karar noktaları verin. Mesela, İzmir’e gitmem gerek, bir otele ihtiyacım var, gidebileceğim birkaç iyi restorana ihtiyacım var, 50 kişi olacağız, programıma göre ayarla." diyebilirsiniz.
Agentic AI sistemleri, istenen sonuca yol açan görevleri gerçekleştirmek için AI ajanlarına güvenir.
AI ajanları nelerdir?
Bir AI ajanı, görevleri yerine getirmek için çok sayıda veri kaynağından büyük dil modeli (LLM) muhakemesini, araç kullanımını ve bağlam farkındalığını kullanan kendi kendini yönlendiren otonom bir uygulamadır.
Ajanlar, dışarıdan müdahale olmadan bağımsız olarak düşünebilir ve hareket edebilir. Ajanlar, düşünce zinciri boyunca düşünebilir, planlayabilir, uygulayabilir (Akıl+Eylem=ReAct) ve eylemlerini gerektiği gibi iyileştirebilir. İşletmeler, müşteri hizmetleri otomasyonu, tedarik zinciri optimizasyonu ve içerik üretimi gibi uygulamalar için bu otonom ajanları benimsemeyi araştırıyor.
Yapay zeka ajanları nasıl çalışır?
Yapay zeka ajanları, yoğun bir mutfaktaki Michelin yıldızlı bir şefe benzer şekilde çalışır: Sürekli olarak bilgi toplar, planlar, uygular ve istedikleri nihai hedefe ulaşmak için ayarlama yaparlar.
Şef benzetmesinde, aşçı siparişleri ve mevcut malzemeleri inceler, uygun bir tarif belirler ve ardından geri bildirim veya kaynak kısıtlamalarına göre yaklaşımı iyileştirir.
Ajanlar aynı şeyi hesaplamalı bir bağlamda yaparlar. Özellikle, dünyayı gözlemlerler (örneğin, bir kullanıcı isteği veya bir veri kümesi), en iyi eylem yolu hakkında içsel muhakeme yaparlar ve ardından isteği yerine getirmek için gereken adımları uygularlar. Bu döngü, bir şefin malzemeleri değiştirmesi veya bir yemeği hazırlamanın ortasında değiştirmesi gibi, değişen koşullara uyarlanabilir bir şekilde yanıt vermelerini sağlar.
Bu yinelemeli döngünün temelinde, ajanın durumunu, oturum belleğini ve muhakeme stratejilerini (ReAct, Chain-of-Thought veya Tree-of-Thoughts gibi) koruyan orkestrasyon katmanı bulunur. Büyük dil modelleri (OpenAI’nin GPT’si, Anthropic Claude, Google Gemini, Amazon Nova gibi) aracı için temel akıl yürütme yeteneğini sağlar. Model, kullanıcının sorgusu hakkında “düşünür”. Ancak aracı, harici bilgileri getirebilen veya gerçek dünyada eylemleri gerçekleştirebilen ek çerçeveler veya araçlar ekleyerek gücünü kazanır. Araçları ve bilgileri getirmenin ve sağlamanın bir yolu, Model Bağlam Protokolü (MCP) adı verilen birleşik bir protokoldür.
Ek olarak, orkestrasyon katmanı, aracı kullanıcıya nihai bir yanıt döndürmeden önce birden fazla akıl yürütme, araç kullanımı ve araç çıktılarının tümünün izlenmesini ve sentezlenmesini sağlar. Aracılar bu adımları yapılandırılmış bir şekilde izler, böylece daha doğru, bağlam açısından zengin yanıtlar üretebilir ve karmaşık görevleri kolayca yönetebilirler.
Modeller ve aracılar arasındaki fark nedir?
Bir model (büyük bir dil modeli gibi) basitçe eğitim verilerine ve verilen istemlere dayalı çıktılar üretir, genellikle oturum belleği, harici eylemler veya karmaşık karar döngüleri ve doğrulamalar için yerleşik bir mekanizma olmadan.
Öte yandan bir aracı, modeli içerir ancak daha ileri gider. Durumsal bir süreci (çok turlu konuşmaları ve düşünce süreçlerini yöneterek) sürdürür, yeni veriler toplamak veya eylemler gerçekleştirmek için harici araçlar kullanır ve tanımlanmış bir orkestrasyon mantığını (ReAct ve düşünce zinciri gibi) izler. Bu nedenle, bir model temel bir akıl yürütme bileşeni iken, bir aracı otonom, hedef odaklı davranış için gereken çevreleyen yapıyı ve yetenekleri ekler.
Agent2Agent (A2A) nedir? Birden fazla aracı birbirleriyle nasıl iletişim kurar?
Kuruluşlar yavaş yavaş birden fazla uzmanlaşmış aracı benimsedikçe, bu hizmetlerin birlikte çalışabilirliği güvenilir deneyimler oluşturmak için önemli hale gelir. Bunu başarmak için Google'dan A2A, aracıların (satıcı veya çerçeveden bağımsız olarak) güvenli bir şekilde bilgi alışverişinde bulunmasını, eylemleri koordine etmesini ve yetenekleri entegre etmesini sağlayan açık bir protokol oluşturmaya yardımcı olur. A2A, standartlaştırılmış bir JSON tabanlı yaşam döngüsü modelinde görevleri, yetenekleri ve eserleri belirterek, aksi takdirde bölümlere ayrılmış sistemler arasında çoklu aracı işbirliğini teşvik eder.
A2A protokolü, aracıların güncellemeleri paylaşmasını ve görevleri ek yük olmadan devretmesini sağlar. Ancak, aracılar arasındaki doğrudan iletişim sorunun yalnızca yarısını çözer: Bu aracıların ayrıca kararları yönlendirmek ve eylemleri yürütmek için doğru araç setiyle donatılmak için ilgili, güncel verilere ve bağlama ihtiyacı vardır.
Çeşitli veri kaynaklarına erişmek için birleşik bir yöntem olmadan, en yetenekli çoklu aracı ekosistemi bile kapsam açısından sınırlı kalır. Açık kaynaklı proje Model Context Protocol (MCP) bu boşluğu doldurur.
Agent-to-agent İletişim modeli:
Model Bağlam Protokolü Nedir? MCP'ler aracıları nasıl güçlendirir?
Açık bir standart olarak, Model Bağlam Protokolü (MCP), AI aracılarını depolar, araçlar veya harici API'ler gibi ilgili veri kaynaklarına bağlar. Her veri ambarı için yukarıda belirtilen entegrasyonlar yerine, MCP, modellere ve aracılara doğru bağlamı beslemek için birden fazla ilgili kaynağı bağlamak üzere USB-C gibi evrensel bir arayüz sağlar. Bu evrensellik, aracıların ilgili bağlama nasıl eriştiğini basitleştirerek daha iyi görev sonuçları, yürütme ve karmaşık ortamlarda daha tutarlı performansa yol açar. Yukarıda vurgulananlar gibi karmaşık görevleri yönetmek için, GitHub'daki Dynatrace MCP sunucusu, gerçek zamanlı uçtan uca gözlemlenebilirlik ve MCP verilerini günlük iş akışınıza dahil etmenize yardımcı olur.
Dynatrace MCP server referans mimarisi.
Bu teknolojiler geliştikçe, aracı orkestrasyon protokolleri (A2A ve MCP) ile açık gözlemlenebilirlik çerçeveleri arasında daha derin entegrasyonlar bekleyebiliriz ve bu da veri alımından aracılar arası iş birliğine kadar uçtan uca görünürlük sağlar. Benzer şekilde, standartlar birleştikçe, kuruluşlar tam şeffaflık ve kontrolü korurken hızla gelişmiş AI çözümleri oluşturacak ve otonom aracılara daha fazla ölçeklenebilirlik, dayanıklılık ve güven için yolu açacaktır.
Detaylı bilgi icin lütfen tıklayınız./