Bir dil modeli bir soruyu tek seferde yanıtlayabilirken, bir AI agent bir hedefe doğru çalışmayı sürdürebilir. Sırada ne yapacağına kendisi karar verir ve mevcut araçları kullanır. Agent, sonucu gördükten sonra yaklaşımını ayarlar. Agentic AI mimarileri bu davranışı mümkün kılan yapıyı sağlar. Bu kılavuz, pratik örnekler üzerinden temel bileşenlerini ve yaygın kalıplarını açıklar. Ayrıca gereksiz karmaşıklık eklemeden bir mimari nasıl seçileceğini gösterir.
Agentic AI mimarileri nedir?
Agentic AI mimarileri, bir veya daha fazla AI agentının tekrarlanan akıl yürütme ve eylem yoluyla bir hedefe ulaşmasını sağlayan sistem tasarımlarıdır. Mimari, modeli araçlarla ve çalışma bağlamıyla bağlar. Ayrıca agent'ın sonraki adımını nasıl planladığını ve göreve devam etmek için yeni sonuçları nasıl kullandığını tanımlar. Model akıl yürütme yeteneğini sağlarken, mimari bu yeteneği hedef odaklı çalışma için bir işletim sistemine dönüştürür. İş akışında bilginin nasıl hareket ettiğini ve bir agent'ın nihai sonucu nasıl ürettiğini belirler.
Bir AI agent mimarisinin temel bileşenleri
Çoğu AI agent mimarisi aynı işlevsel yapı taşlarını kullanır. Uygulamaları değişebilir, ancak her yapı taşı farklı bir tasarım sorusuna yanıt verir. Sistemin nasıl karar verip hareket edeceğini tanımlar. Diğer yapı taşları neyi hatırlayacağını belirler. Ayrıca işi koordine eder ve yürütmeyi kontrol altında tutarlar.
Akıl yürütme, planlama ve görev ayrıştırma
Akıl yürütme katmanı bir hedefi bir sonraki eyleme dönüştürür. Daha büyük görevlerin net çıktılara sahip adımlara ayrıştırılması gerekir. Örneğin, “pazarı araştır” çok geniş kapsamlıdır. “Onaylı kaynaklardan alıcı gruplarını belirle” yürütmesi ve değerlendirilmesi daha kolay bir görevdir. Planlar geçici kalmalıdır, çünkü araç hataları veya yeni kanıtlar yeniden planlama gerektirebilir.
Araçlar ve eylem katmanı
Araçlar, bir agent'ın model dışındaki sistemleri incelemesine veya etkilemesine olanak tanır. Arama ve veritabanı sorguları yaygın örneklerdir. İş API'leri eylem katmanını daha da genişletebilir. Her aracın kesin bir sözleşmeye ve doğrulanmış girdilere ihtiyacı vardır. Hatalar açık olmalıdır. Bir zaman aşımı boş bir sonuç gibi görünmemeli, kısmi bir yazma işlemi de başarı gibi görünmemelidir.
Bellek, bağlam ve bilgi
Bağlam mevcut kararı desteklerken, bellek yararlı bilgileri kalıcı hale getirir. Bilgi kaynakları talep üzerine gerçekleri sağlar. Çalışma belleği etkin planı tutabilir. Daha uzun ömürlü bellek onaylanmış tercihleri saklayabilir. Getirme işlemi, tüm veri kümesini prompt içine koymadan ilgili belgeleri getirmelidir. Saklanan her öğenin erişim ve köken kurallarına ihtiyacı vardır.
Orkestrasyon ve koordinasyon
Orkestrasyon işi yönlendirir ve paylaşılan durumu yönetir. Tek agentlı bir tasarımda küçük bir yürütme döngüsü olabilir. Çok agentlı bir tasarım ayrıca roller atar ve bağımlılıkları çözer. Her agent'ın beklenen çıktılarla tanımlanmış girdilere ihtiyacı vardır. Orkestratör, kontrolsüz büyümeyi önlemek için yineleme sayısını ve eşzamanlılığı sınırlayabilir.
Koruma önlemleri, gözlemlenebilirlik ve insan gözetimi
Koruma önlemleri, bir agent'ın ne yapmasına izin verildiğini tanımlar. Güvenli olmayan araç çağrılarını engelleyebilir veya hassas sistemlere erişimi kısıtlayabilirler. Gözlemlenebilirlik, agent'ın kararlarının ve araç sonuçlarının kaydını tutarak hataların araştırılmasını kolaylaştırır. İnsan gözetimi, ödeme gönderme veya bir üretim kaydını değiştirme gibi yüksek etkili eylemlerden önce bir onay adımı ekler. Bu kontroller birlikte, otomatikleştirilmiş işin görünür ve üzerinde anlaşılan sınırlar içinde kalmasını sağlar.
Agentic AI mimarisi kalıpları, diyagramları ve örnekleri
Mimari kalıpları, kontrolün bir sistem içinde nasıl hareket ettiğini tanımlar. Bu agentic AI mimarisi örnekleri, her kalıbı uygun bir kullanım durumuyla eşleştirir. Diyagramlar altyapı ayrıntıları yerine agent ilişkilerini vurgular.
Tek agent mimarisi
Tek agent mimarisinde tek bir karar döngüsü ve tek bir görev sahibi vardır. Durum yerel kaldığından ve yürütme izlenmesi kolay olduğundan genellikle doğru başlangıç noktasıdır.
Örneğin, bir dahili destek asistanı bir bileti okuyup onaylı bir bilgi tabanında arama yapabilir. Ardından bir yanıt taslağı hazırlar. Bu döngüye tek bir agent sahip olabilir. Bu kalıp sınırlı kapsam için iyi çalışır, ancak büyük bir görev tek bir bağlamı aşırı yükleyebilir.
Sıralı ve paralel çok agentlı mimariler
Sıralı bir mimari, işi bir uzman ajandan diğerine aktarır. Örneğin bir yayıncılık iş akışında kaynak materyal bir araştırma ajanına gönderilebilir. Bulguları bir yazım ajanına geçer, ardından bir inceleme ajanı tamamlanan taslağı kontrol eder.
Bu yapı sorumluluğu netleştirir, ancak erken aşamadaki zayıf bir çıktı sonraki her aşamayı kısıtlayabilir. Her devirde doğrulama gerekir.
Paralel bir mimari, birbirinden bağımsız alt problemleri birden fazla ajana gönderir. Bir durum tespiti (due diligence) görevi, ürünle ilgili kanıtları pazarla ilgili kanıtlardan ayırabilir. Bir sentez adımı sonuçları birleştirir. Yeni bir pazarı değerlendiren bir şirket, müşteri talebi ve rakip faaliyetleri için ayrı ajanlar görevlendirebilir. Başka bir ajan yerel düzenlemeleri inceleyebilir. Tüm dallar tamamlandıktan sonra bir sentez ajanı bulguları birleştirir.
Paralel çalışma geçen süreyi azaltabilir ve kapsamı iyileştirebilir. Ancak sentezin çözmesi gereken tekrar ve çelişkiler de yaratır.
Yönlendirici (router) ve hiyerarşik mimariler
Bir yönlendirici, her isteği doğru araçlara sahip ajana gönderir. Örneğin bir müşteri hizmetleri yönlendiricisi, bir fatura sorusunu faturalandırma ajanına yönlendirebilir. Giriş sorunları hesap erişimi ajanına, ürün hataları ise teknik desteğe gider.
Belirsiz sınıflandırmalar için bir yedek yol gerekir. Güven düzeyi düşük istekler genel bir ajana veya bir kişiye yönlendirilebilir.
Hiyerarşik bir mimari, çalışanların üzerine bir yönetici yerleştirir. Yönetici hedefi alt parçalara ayırır ve çalışanların sonuçlarını denetler.
Bu yapı değişen bağımlılıklar için işe yarar, ancak yönetici bir darboğaz haline gelebilir. Yapılandırılmış çalışan özetleri yöneticinin bağlam yükünü azaltır.
Ağ veya sürü (swarm) mimarisi
Bir ağ veya sürü mimarisi, görev geliştikçe birden fazla uzmanın bulgularını paylaşmasına olanak tanır. Örneğin bir olay müdahale sistemi, uygulama günlüklerini ve son dağıtımları inceleyen ajanları birbirine bağlayabilir. Diğer ajanlar güvenlik uyarılarını veya hizmet bağımlılıklarını inceler. Sistem olası bir neden belirleyip bir yanıt önerene kadar paylaşılan durumu güncellerler.
Ağ tasarımları mesaj şemaları ve çelişki kuralları gerektirir. Ayrıca güçlü sonlandırma kontrollerine ihtiyaç duyarlar. Bir sürü, gerçek bir ölçek ihtiyacını karşılamalı; çoklu ajan çalışması için varsayılan bir etiket olarak kullanılmamalıdır.
Üretici-eleştirmen ve hibrit mimariler
Üretici-eleştirmen deseni, oluşturmayı değerlendirmeden ayırır. Üretici bir aday üretir. Eleştirmen tanımlanmış kriterleri kontrol eder ve bir revizyon ister veya sonucu kabul eder.
Bu desen, net bir değerlendirme ölçütü olan çıktılar için uygundur. Örneğin bir eleştirmen, bir raporu kaynak desteği ve gerekli bölümler açısından kontrol edebilir. Hibrit mimariler gerektiğinde desenleri birleştirir. Her eklenen unsur, diyagramı daha karmaşık göstermek için değil, gözlemlenen bir sorunu çözmek için olmalıdır.
Doğru ajan AI mimarisi nasıl seçilir
Doğru ajan AI mimarisi bir trendi değil, görevi izler. İş akışının bağımlılık yapısı ve riskiyle başlayın. Ardından uzmanlaşmanın veya paralel yürütmenin, daha fazla koordinasyonu haklı çıkaracak kadar değer yaratıp yaratmadığını değerlendirin.
Mimariyi görev bağımlılıklarıyla eşleştirin
Görevi bir bağımlılık grafiği olarak haritalayın. Tek bir aktör her adımı yerel bağlamı kullanarak tamamlayabiliyorsa, tek bir ajan kullanın. Her aşama önceki doğrulanmış bir çıktıya bağlıysa, sıralı ajanları değerlendirin. Birkaç dal birbirinden bağımsızsa, paralel ajanlar yardımcı olabilir.
İstekler belirgin araçlara sahip sabit kategorilere düşüyorsa bir yönlendirici kullanın. Sistemin değişen bir planı oluşturması ve denetlemesi gerektiğinde bir hiyerarşi kullanın. Ağ veya sürü tasarımlarını, merkeziyetsiz keşfin açık bir fayda sağladığı geniş kapsamlı işler için ayırın.
Asıl test, bir devrin gerekli uzmanlığı veya izin setini değiştirip değiştirmediğidir. Değiştirmiyorsa, başka bir ajan yalnızca ek yük yaratabilir.
| Kalıp | En uygun kullanım | Ana avantaj | Ana ödünleşim | Tipik tetikleyici |
|---|---|---|---|---|
| Tekli agent | Paylaşılan bağlama sahip sınırlı iş akışı | Basit durum yönetimi ve izleme | Bağlam aşırı yüklenebilir | Görevi tek bir sorumlu tamamlayabilir |
| Sıralı agent'lar | Açık aşama bağımlılıkları | Uzmanlaşmış görev aktarımları | Hatalar zincirleme yayılabilir | Her aşama farklı bir rol gerektirir |
| Paralel agent'lar | Birbirinden bağımsız iş kolları | Daha kısa toplam süre | Sentezleme ve tekrar maliyeti | Kollar birbirini bekletmez |
| Yönlendirici | Kararlı istek kategorileri | Dar kapsamlı araçlar ve prompt'lar | Hatalı yönlendirme riski | Kategoriler farklı izinler gerektirir |
| Hiyerarşik | Denetlenen çalışanlarla dinamik plan | Merkezi görev kontrolü | Yönetici darboğazı | Bağımlılıklar yürütme sırasında değişir |
| Ağ veya swarm | Ölçekte geniş kapsamlı keşif | Esnek kapsama alanı | Zor koordinasyon ve sonlandırma | Birçok faydalı kol birlikte çalışabilir |
| Üretici–eleştirmen | Test edilebilir kriterlere sahip çıktı | Odaklı kalite kontrolü | Revizyon döngüleri maliyeti artırır | Net bir değerlendirme rubriği var |
AI ajan mimarileri için üretim ortamı değerlendirmeleri
Bir üretim sistemi, prototiplerin çoğunlukla göz ardı edebileceği birkaç kontrole ihtiyaç duyar.
Güvenilirlik, gözlemlenebilirlik ve sonlandırma koşulları
Araçların başarısız olabileceğini varsayın ve yeniden denemeleri güvenli hale getirin. Operatörlerin etkin planı ve araç sonuçlarını görebilmesi için her çalıştırmayı izleyin. Her iş akışının, başarı kriterlerine ulaşmak veya sabit bir bütçeye ulaşmak gibi net bir durdurma kuralı da olmalıdır.
Güvenlik, izinler ve insan onayı
Her ajana yalnızca rolü için gerekli izinleri verin. Araç argümanlarını prompt dışında doğrulayın ve alınan içeriği güvenilmeyen veri olarak ele alın. Bir ajanın hassas veya geri alınamaz bir eylem gerçekleştirmesinden önce insan onayı şart koşun.
Bağlam, bellek ve paylaşılan durum yönetimi
Etkin bağlamda yalnızca ilgili bilgiyi tutun. Uzun vadeli belleği bilinçli olarak, net erişim kurallarıyla saklayın. Çoklu ajan sistemlerinde, ajanların birbirinin işini sessizce üzerine yazmaması için sürüm kontrolleri veya bir olay günlüğü kullanın.
Değerlendirme ve maliyet kontrolü
Tam iş akışını temsil eden görevler üzerinde değerlendirin. Yalnızca model yanıtlarını değil, başarılı sonuçları izleyin. Her eklenen ajanın ölçülebilir bir değer sağladığını doğrulamak için bu kaliteyi toplam gecikme ve maliyetle karşılaştırın.
Ajan tabanlı AI mimarileri tasarlarken yapılan yaygın hatalar
Tek bir ajanın yetersiz olduğu kanıtlanmadan birden fazla ajan eklemek.
Ajanlara ihtiyaç duyduklarından daha fazla bağlam veya araç erişimi vermek.
Sıkı bağımlılıkları olan görevler için paralel yürütme kullanmak.
Paylaşılan durumu sahiplik veya çakışma kuralları olmadan bırakmak.
Net başarı kriterlerini ve durdurma koşullarını atlamak.
Sıfırdan inşa etmeden Kimi Agent'ı deneyin
Özel bir mimari ayrıntılı kontrol sağlar, ancak orkestrasyon ve değerlendirme çalışması da gerektirir. Kimi Agent, bu altyapıyı kendileri kurmak istemeyen kullanıcılar için çok adımlı bilgi işi görevlerini tamamlayan genel bir agent deneyimi sunar.
Hedef odaklı planlama ve görev yürütme
Kimi Agent bir hedefi yorumlayıp gereken işi planlayabilir. Ardından görevi ürün deneyimi içinde gerçekleştirir. Bu, önce bir planlayıcı veya araç döngüsü tasarlamadan agentic iş akışlarını kullanmanın doğrudan bir yolunu sunar.
Derin araştırma, web sitesi ve sunum oluşturma
Kimi Agent farklı özelliklerle donatılmıştır. Örneğin web siteleri oluşturabilir ve PPT sunumları hazırlayabilir. Bu yetenekler, kullanıcıların geniş kapsamlı bir isteği tek bir ürün deneyimi üzerinden yapılandırılmış bir çıktıya dönüştürmesine yardımcı olur.
Belge, elektronik tablo ve çok modlu dosya işleme
Kimi, çok modlu akıl yürütmeyi ve dosya tabanlı iş akışlarını destekler. PDF ve Word belgeleriyle çalışabilir. Excel ve PPT dosyaları da desteklenir. Kimi ayrıca görselleri ve TXT dosyalarını işleyebilir; video ise başka bir girdi biçimi sunar. Bu sayede Kimi Agent, düz sohbet metninin ötesine geçen kaynak materyalleri işleyebilir.
Kimi Agent Swarm ne zaman kullanılmalı
Kimi Agent Swarm, geniş çaplı paralel yürütmeden fayda sağlayan görevler için ayrı bir çoklu agent yeteneği sunar. Büyük ölçekli arama veya toplu görevler için birçok uzmanlaşmış iş birimini koordine edebilir. Bağımsız araştırma yollarına sahip uzun soluklu çalışmalar da bu yaklaşımdan faydalanabilir.
Sonuç
Agentic AI mimarileri, model yanıtlarını kontrollü iş akışlarına dönüştürür. En sağlam tasarım genellikle görevin bağımlılık ve risk gereksinimlerini karşılayabilen en basit tasarımdır. Tek bir agent ile başlayın ve araçlarını tanımlayın. Açık durdurma koşulları belirleyin, ardından gerçek hataları ölçün. Belirli bir darboğazı çözdüğünde yönlendirme veya çoklu agent koordinasyonu ekleyin. Orkestrasyon katmanını kendiniz kurmadan agentic görev yürütme istiyorsanız Kimi Agent başlamak için pratik bir seçenek sunar.