AI agent'ı agentic AI ile karşılaştıran ekipler, çoğu zaman görev otomasyonuyla iş akışı otomasyonunu birbirine karıştırır. Bir AI agent, tanımlı bir görevi yerine getirebilir; ancak bu görevi çevreleyen sürecin yönetimi hâlâ insana ait olabilir. Agentic AI, bir sistemin belirlenen sınırlar içinde bir hedefi takip etmesine ve sıradaki adıma kendisi karar vermesine izin vererek bu daha kapsamlı sorunu ele alır. Bu makale bu ayrımı açıklıyor ve doğru yaklaşımı seçmenize yardımcı oluyor.
AI agent nedir?
AI agent, bilgi alan ve belirlenmiş bir çalışma sınırı içinde ne yapacağına karar veren bir yazılım sistemidir. Kurallar, büyük bir dil modeli veya bu yazılım bileşenlerinin bir kombinasyonunu kullanabilir. Harici araçlar, agent'ın yalnızca metin döndürmek yerine veri sorgulamasını veya bir işlem gerçekleştirmesini sağlar. Görev sınırlı olabileceği gibi, birbiriyle ilişkili birkaç adımı da içerebilir.
AI agent'ların temel özellikleri
Tanımlı çalışma sınırı
Bir agent'ın genellikle bir rolü, bir hedefi ve izin verilen eylemleri vardır. Sınırı, hangi verilere erişebileceğini ve hangi kararları verebileceğini belirler. Bir bilet agent'ı, daha geniş destek sürecinin sahibi olmadan bir sorunu sınıflandırıp bir kuyruğa gönderebilir.
Tetiklenerek çalışma
Birçok agent, bir kullanıcı isteği veya sistem olayı sonrasında çalışmaya başlar. Bazıları bir ortamı izler ve tanımlı bir koşul ortaya çıktığında harekete geçer. Tetikleyici, agent'ın ne zaman başladığını gösterir; ne kadar özerk olduğunu göstermez.
Araç destekli işlem
Bağımsız bir model etkileşimi genellikle üretilmiş içerik ortaya çıkarır. Bir agent ise isteği yorumladıktan sonra onaylı bir aracı çağırabilir. Ardından sonucu okur ve görevin tamamlanıp tamamlanmadığına karar verir.
Yapılandırılabilir durum
Bir agent, görev sona erdikten sonra bağlamı atabilir. Başka bir tasarım ise oturum durumunu koruyabilir veya harici bir bellek kullanabilir. Daha uzun bir iş akışının hangi adımların tamamlandığını bilmesi gerekir.
İnsan tarafından belirlenen sınırlar
Hedefi ve çalışma sınırlarını insanlar belirler. Agent, bu sınırlar içinde bağımsız olarak çalışır. Belirsizlik, izin sorunları ve etkisi yüksek kararlar, bir insana devir işlemini tetiklemelidir. Bu, denetimli bir yetkilendirmedir; sınırsız bir eylem değildir.
Bir agent, kendi sınırı içinde planlama yapabilir ve uyum sağlayabilir. Birden fazla agent da bir plan paylaşmadan bağımsız olarak çalışabilir. Yalnızca agent sayısı, bir sistemin agentic olup olmadığını belirlemez.
Agentic AI nedir?
Agentic AI, daha güçlü bir hedef odaklı yürütme biçimine sahip bir sistemi tanımlar. Bir kişinin her adımı tek tek tanımlamasını beklemek yerine, bir hedeften hareketle çalışır ve koruma sınırları içinde uygun bir yol belirler. Bir plan oluşturabilir, ilerlemeyi takip edebilir ve durum değiştiğinde sıradaki eylemi yeniden değerlendirebilir. Sistem yine de politikalar, izinler ve insan onay kuralları altında çalışır. Bu nedenle agentic AI, tek bir ürün kategorisi olarak değil, bir sistem davranışı veya mimari kalıbı olarak anlaşılmalıdır.
Agentic bir sistem, tek bir yetkin agent içerebilir. Ayrıca uzmanlaşmış agent'ları veya sıradan yazılım servislerini de koordine edebilir. Mimari, iş akışına bağlıdır. Basit bir süreç, sadece daha fazla agent eklenerek daha iyi hale gelmez.
Agentic AI'nın temel yetkinlikleri
Hedefe yönelik akıl yürütme
Agentic AI, istenen bir sonuçtan başlar. Mevcut durumu değerlendirir ve neyin hâlâ çözülmediğini belirler. Sıradaki hamle, bu boşluğa göre seçilir. Daha fazla özerklik belirsiz bir hedefi düzeltemeyeceğinden, açık bir tamamlanma koşulu önemlidir.
Çok adımlı planlama
Karmaşık bir hedef, birbirine bağlı görevler içerebilir. Sistem, işi daha küçük birimlere bölebilir ve bunların sırasını belirleyebilir. Tüm rotayı yürütmeden önce planlayabilir veya rotayı adım adım güncelleyebilir. Planlayıcıya verilen özgürlük miktarı, iş akışının riskiyle uyumlu olmalıdır.
Dinamik uyum
Bir araç hata döndürdüğünde veya yeni bilgi durumu değiştirdiğinde bir plan başarısız olabilir. Agentic bir sistem sorunu değerlendirir ve varsa onaylı bir alternatifi seçer. Güvenli bir alternatif yoksa insan girdisi ister. Uyum sağlamak, sistemin her etkileşimden kalıcı olarak öğrendiği anlamına gelmez.
İş akışı sürekliliği
Daha uzun bir iş akışı, bir prompt dizisinden daha fazlasını gerektirir. Sistemin hangi adımın tamamlandığını ve neyi beklediğini bilmesi gerekir. Bir gecikme veya kesinti sonrasında devam etmek için gereken durumu korumalıdır. Bu süreklilik, sistemin her eylemi ayrı bir istek olarak ele almak yerine daha geniş bir sonucu yönetebilmesini sağlar.
Çalışma sınırı büyüdükçe yönetişim daha önemli hale gelir. Etkisi yüksek eylemlerde bir onay adımı bulunmalıdır. Araç çağrıları ve durum değişiklikleri, bir operatörün ne olduğunu inceleyebilmesi için kayıt altına alınmalıdır.
Temel farklar: AI agent'lar ile agentic AI
"Agentic AI vs AI agents" farkı ifadesi, kapsam ve sorumluluk karşılaştırması olarak en anlaşılır şekilde ele alınabilir. Bir AI agent, genellikle belirli bir rolü olan bir bileşendir. Agentic AI ise bir sonuca doğru ilerlemeyi koordine edebilen daha geniş bir sistemi tanımlar. Bu ikisi aynı mimaride birlikte bulunabilir.
| Özellik | AI Agent'lar | Agentic AI |
|---|---|---|
| Ana rol | Atanan bir görevi yerine getirir | Daha geniş bir sonucu takip eder |
| Kapsam | Genellikle tek bir rol veya görevle sınırlı | Genellikle bir iş akışının tamamına yayılır |
| Planlama | Bilinen bir yolu izleyebilir | Bir plan oluşturabilir veya revize edebilir |
| Sonraki eylem | Yerel bağlam içinde seçilir | Daha geniş iş akışı durumuna göre seçilir |
| Bellek | Oturum bağlamını kullanabilir | Süreklilik için gereken durumu korur |
| Araç kullanımı | Agent'a atanan araçları kullanır | İş akışı genelinde araçları koordine eder |
| Hataya tepki | Durabilir veya sorunu üst mercie iletebilir | Onaylı bir alternatif seçebilir |
| İnsan müdahalesi | Talimat verir ve istisnaları inceler | Hedefleri belirler ve onay noktalarını kontrol eder |
| Mimari | Tek bir aktör veya iş akışı bileşeni | Bir orkestrasyon modeli |
| Operasyonel karmaşıklık | Genellikle test edilmesi daha kolay | Daha geniş izleme ve yönetişim gerektirir |
| En uygun kullanım | Öngörülebilir işler | Bağımlılıkları olan, değişen işler |
Bu tablo katı teknik kuralları değil, tipik dağıtım biçimlerini anlatır. "Agent" (etken), eylemi gerçekleştireni ifade eder. "Agentic" ise sistemin bir hedefe ulaşma biçimini tanımlar. Bir AI agent, agentic davranış gösterebilir; agentic bir sistem ise AI agent'ların yanı sıra sıradan yazılımları da kullanabilir.
AI agent'lara karşı agentic AI örnekleri
Aynı işi ele alan iki yaklaşım karşılaştırıldığında fark daha belirgin hale gelir. Sınırlı bir agent, yerel bir görevi üstlenir. Daha agentic bir tasarım ise bu görevin etrafındaki iş akışını yönetir.
BT desteği
Bir AI agent, bir talebi sınıflandırıp bir kuyruğa yönlendirebilir. Daha agentic bir sistem ise onaylı sistemler arasında araştırma yapabilir ve kanıtlar değiştikçe izlediği yolu değiştirebilir. Yıkıcı etkisi olan eylemler yine de insan onayı gerektirir.
Çalışan işe alım süreci
Bir AI agent, çalışan bilgilerini doğrulayabilir veya bir hesap oluşturabilir. Daha agentic bir sistem ise işe alım sürecini takip edebilir ve devam etmeden önce gerekli onayları bekleyebilir.
Belge işleme
Bir AI agent, seçilen alanları çıkarabilir. Daha agentic bir sistem ise sonucu doğrulayabilir ve belirsiz verileri sonraki aşamalara aktarmak yerine, belirsiz durumları incelenmek üzere yönlendirebilir.
Güvenlik olayı müdahalesi
Bir AI agent, bir uyarıyı özetleyebilir veya günlük kayıtlarını getirebilir. Daha agentic bir sistem ise bir soruşturmayı koordine edebilir ve kanıtlar değiştikçe planını güncelleyebilir. Etkisi büyük müdahale kararları için insan onayı yine de gereklidir.
Araştırma ve içerik üretimi
Bir AI agent, belirli bir araştırma sorusunu yanıtlayabilir. Daha agentic bir sistem ise daha büyük bir hedefi aşamalara bölebilir ve yeni kanıtlar yönü değiştirdikçe planı yeniden gözden geçirebilir.
Bu örnekler, agent ve agentic kavramlarının birbiriyle yarışan etiketler olmadığını gösterir. Özelleşmiş bir agent, bir iş akışının tek bir bölümünü ele alırken bir orkestrasyon katmanı daha geniş hedefi koordine edebilir.
AI agent ile agentic AI arasında nasıl seçim yapılır
Teknoloji etiketiyle değil, iş akışıyla başlayın. Önce tamamlanmanın ne anlama geldiğini tanımlayın, ardından sürecin bu sonuca nasıl ulaştığını inceleyin. Basit ve güvenilir bir mimari, iyi bir başlangıç noktasıdır.
Şu durumlarda sınırlı bir AI agent seçin
Sınırlı bir AI agent, kapsamı sabit olan işler için uygundur. Girdi ve çıktı kolayca tanımlanabilmelidir. Görevin tamamlanmasından sonra kapsamlı bir bağlama ihtiyaç duyulmamalıdır. Bir istisna oluştuğunda, süreçte insana açık bir devir noktası bulunmalıdır.
Tipik örnekler arasında talep etiketleme, rutin kayıt getirme ve belge alanı çıkarma yer alır. Beklenen sonuç yerel ve ölçülebilir olduğundan bu görevlerin test edilmesi daha kolaydır.
Şu durumlarda daha agentic bir sistem seçin
Daha agentic bir sistem, birden fazla adıma bağlı bir hedef için uygundur. İş akışı farklı sistemler arasında geçiş yapabilir ve bir sonraki eylem, yürütme sırasında keşfedilen bilgilere bağlı olabilir. Süreç bir onay beklerken duraklayabildiğinde süreklilik de önem taşır.
Bu tasarım, işe alım süreçleri, karmaşık sorun giderme ve olay koordinasyonu için daha uygundur. Ayrıca daha fazla izleme ve yönetişim gerektirir.
Sıfırdan geliştirmeden Kimi Agent'ı deneyin
Özel bir mimari ayrıntılı kontrol sağlar, ancak orkestrasyon ve değerlendirme çalışması da gerektirir. Kimi Agent, bu altyapıyı kendileri kurmak istemeyen ve çok adımlı bilgi işi görevlerini tamamlamak isteyen kullanıcılar için genel bir agent deneyimi sunar.
Öne çıkan özellikler
Otonom görev planlama: Kimi AI Agent, geniş kapsamlı bir talebi bir dizi adıma dönüştürebilir ve ardından istenen çıktıya doğru çalışabilir.
Gerçek zamanlı web araması: Bir görev güncel gerçeklere, kaynaklara veya piyasa bağlamına bağlı olduğunda Kimi, güncel bilgileri getirmek için web aramasını kullanabilir.
Derin Araştırma iş akışları: Araştırma ağırlıklı görevlerde Kimi, bilgileri toplayabilir, karşılaştırabilir ve daha zengin raporlar ile çok formatlı çıktılar haline getirebilir.
Belge, sunum, tablo ve web sitesi oluşturma: Kimi; Docs, Slides, Sheets ve Websites için göreve özel arayüzler içerir, böylece agent çalışması yalnızca düz metinle değil, kullanılabilir çıktılarla sonuçlanabilir.
Çok modlu akıl yürütme: İş akışı görsel veya belge anlama gerektirdiğinde Kimi; metin, görsel, grafik, belge ve diğer yüklenen materyaller üzerinde akıl yürütebilir.
Agent Swarm orkestrasyonu: Geniş kapsamlı veya paralelleştirilebilir işler için K2.6 Agent Swarm [Beta], bir görevin farklı bölümlerinin aynı anda ilerlemesini sağlamak amacıyla birçok alt agent'ı koordine edebilir.
AI agent'lar ile agentic AI arasındaki farkı ayırt etmek için zaman harcamak istemiyor ve öğrenmenizi, işinizi veya diğer projelerinizi geliştirmek üzere basitçe bir agent kullanmak istiyorsanız Kimi Agent'ı deneyin.
Sonuç
AI agent'lar ve agentic AI, bir otomasyon mimarisinin birbiriyle ilişkili parçalarını tanımlar. Sınırlı bir agent, net bir sonucu olan tekrarlanabilir bir görev için uygundur. Daha agentic bir sistem ise bağımlılıklar veya değişen koşullar boyunca devam etmesi gereken bir iş akışı için uygundur. Buradaki pratik seçim, daha gelişmiş etiketi seçmekle ilgili değildir. En küçük güvenilir tasarımla başlayın, ardından iş akışı ve kontrolleri buna izin verdiğinde otonomi ekleyin.