Ajansal AI “AI Agent” Nedir?

2 Haziran 2025 Pazartesi

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.