Yapay Zekâ Ajanları Nedir?

AI agent nedir?

AI agent, bir hedefi anlamak, adımları planlamak ve bir görevi tamamlamak için eylemlerde bulunmak amacıyla AI kullanan bir yazılım sistemidir. Esas olarak prompt'lara yanıt veren normal bir chatbot'un aksine, bir AI agent bir süreç boyunca çalışabilir. Örneğin bilgi arayabilir, kaynakları karşılaştırabilir, bulguları düzenleyebilir, bir çıktı oluşturabilir ve eksik bir şey olduğunda bunu düzeltebilir.

AI agent'lar neden şimdi önem kazanıyor

AI agent'lar giderek daha önemli hale geliyor çünkü birçok gerçek görev tek bir prompt'tan fazlasını gerektiriyor. Araştırma, yazma, veri analizi ve kodlama genellikle bilgi toplamayı, araç kullanmayı, sonuçları kontrol etmeyi ve çıktıyı iyileştirmeyi içerir. AI agent'lar bu tekrarlayan adımların otomatikleştirilmesine yardımcı olur, böylece insanlar hedef belirlemeye, sonuçları gözden geçirmeye ve nihai kararları vermeye daha fazla odaklanabilir.

AI agent ile AI asistan ve chatbot karşılaştırması

AI agent, AI asistan ve chatbot terimleri sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, bu sistemler farklı düzeylerde iş çözer. Bir chatbot esas olarak yanıt verir. Bir AI asistan, kullanıcının genellikle her adımı yönlendirdiği durumlarda kullanıcının daha hızlı çalışmasına yardımcı olur. Bir AI agent ise daha sonuç odaklıdır: bir dizi eylemi planlayabilir, araçlar kullanabilir, ilerlemeyi kontrol edebilir ve görev kullanılabilir bir sonuca ulaşana kadar devam edebilir.

Bu sınır her zaman kesin değildir. Modern bir AI asistan agentic özellikler içerebilir, bir chatbot ise arka planda AI modelleri kullanabilir. Pratikteki fark, sistemin ilk yanıttan sonra ne kadar sorumluluk üstlenebildiğidir: bir chatbot yanıt verir, bir asistan destek olur, bir agent ise bir hedef doğrultusunda çalışır.

Örneğin Kimi, web tabanlı bir chatbot olarak işlev görebilir. Onunla konuşarak da etkileşime geçebilir ve basit arama görevlerini tamamlamak için bir AI asistan olarak kullanabilirsiniz. Agent modunu etkinleştirdiğinizde ise Kimi bir AI agent olarak çalışabilir ve özgün bir enstrümantal müzik parçası oluşturmak gibi daha karmaşık görevleri tamamlamanıza yardımcı olabilir.

Yapay zekâ ajanlarının temel özellikleri

Yapay zekâ ajanları birbirinden çok farklı olabilir, ancak işe yarayan sistemlerin çoğu beş temel özelliği paylaşır:

Özerklik: adım adım talimat olmadan hareket edebilme

Özerklik, ajanın kullanıcı her adımda manuel olarak yönlendirmeden çalışmaya devam edebilmesi anlamına gelir. Kullanıcı bir hedef verir, ajan ise bir sonraki eylemi kendisi belirler. Bazı ajanlar yalnızca eylem önerir ve onay bekler; bazıları ise görevleri arka planda yürütebilir, araçları çağırabilir veya alt ajanları koordine edebilir.

Planlama: hedefi daha küçük görevlere ayırma

Planlama, belirsiz bir hedefi bir dizi eyleme dönüştürür. Kullanıcı bir araştırma özeti istediğinde, ajan konuyu tanımlamayı, kaynak aramayı, bulguları karşılaştırmayı, önemli noktaları çıkarmayı, taslağı yazmayı ve son bir özet oluşturmayı planlayabilir. İyi bir planlama, daha fazla bilgiye ihtiyaç duyulduğunu, kaynak kalitesinin zayıf olduğunu veya çıktının bir kişi tarafından gözden geçirilmesi gerektiğini ajanın fark edebilmesi için kontrol noktaları da içerir.

Araç kullanımı: arama, dosyalar, uygulamalar, kod ve API'ler

Araç kullanımı, yapay zekâ ajanlarının temel sohbet botlarından daha yetenekli olmasının başlıca nedenlerinden biridir. Bir yapay zekâ ajanı, güncel bilgi için web araması, PDF ve elektronik tablolar için dosya okuyucuları, analiz için kod çalıştırma, harici veriler için API'ler, iş akışı eylemleri için tarayıcılar veya uygulama bağlayıcıları ve belgeler, slaytlar, elektronik tablolar veya web siteleri için üreteçler kullanabilir.

Bellek ve öğrenme: görev ayrıntılarını hatırlama ve bir iş akışı içinde gelişme

LLM'ler varsayılan olarak durum tutmaz: önceki etkileşimleri kendi başlarına kalıcı olarak hatırlamazlar. Bir ajan, LLM'ye daha kalıcı bir bağlam sağlayabilir; bu da ajana bir tür uzun süreli bellek kazandırır. Bu bellek, ajanın iş akışı boyunca kullanıcı talimatları, yüklenen dosyalar, görev kısıtlamaları, ara bulgular ve önceki kararlar gibi bağlamı korumasına yardımcı olur.

İşbirliği: insanlarla veya diğer ajanlarla çalışma

Yapay zekâ ajanları, açıklayıcı sorular sorarak, taslakları göstererek ve etkisi yüksek eylemlerden önce onay bekleyerek insanlarla işbirliği yapar. Bir görev paralel iş akışlarına bölünebildiğinde diğer ajanlar veya alt ajanlarla da işbirliği yapabilirler. Örneğin, bir alt ajan kaynak arayabilir, bir diğeri veri çıkarabilir, bir başkası taslak hazırlayabilir ve bir diğeri eksiklikleri denetleyebilir.

Yapay zekâ ajanları nasıl çalışır?

Yapay zekâ ajanları genellikle bir döngü izler: hedefi anlamak, bir plan oluşturmak, bilgi toplamak, araçları kullanmak, eylemde bulunmak, sonucu gözden geçirmek ve gerekirse devam etmek.

Adım 1: Kullanıcının hedefini anlama

Ajanlar, isteği yorumlayarak, amaçlanan sonucu belirleyerek ve belirsiz ifadeleri işlenebilir bir görev tanımına dönüştürerek kullanıcıların hedeflerini anlar. Görev türü, konu, hedef kitle, çıktı formatı, kısıtlamalar, mevcut dosyalar ve kaynak gereksinimleri gibi ipuçlarını ararlar. İstek belirsizse, iyi tasarlanmış bir ajan bir plan oluşturmadan önce açıklayıcı bir soru sorabilir veya makul bir varsayımda bulunabilir.

Adım 2: Görev planı oluşturma

Ardından ajan, hedefi daha küçük eylemlere bölerek, bu eylemlerin sırasını belirleyerek ve her adımı ihtiyaç duyduğu araç veya bilgiyle eşleştirerek bir plan oluşturur. Yazmadan önce araştırma yapmak veya grafik oluşturmadan önce veriyi temizlemek gibi bağımlılıkları belirleyebilir. Planlama önemlidir çünkü ajan yanlış bir görev üzerine zaman harcamadan önce kullanıcının iş akışını düzeltmesine olanak tanır.

Adım 3: Bilgi toplama ve araç kullanma

Plan belirlendikten sonra ajan ihtiyaç duyduğu bilgiyi toplar. Bu, web araması, yüklenen dosyalar, API'ler, kod inceleme, elektronik tablo analizi veya göreve özel araçları içerebilir. Araç kullanımı, bir yapay zekâ ajanının yalnızca yerleşik model bilgisine güvenmek yerine harici bilgi ve sistemlerle etkileşime girmesini sağlayan şeydir.

Adım 4: Eylemde bulunma ve çıktı üretme

Gerekli bilgiyi topladıktan sonra ajan eylemde bulunur ve bir çıktı üretir. Göreve bağlı olarak bu çıktı bir rapor, bir grafik, bir kod parçası, bir slayt destesi veya tamamlanmış bir iş akışı olabilir. En iyi çıktılar iyi yapılandırılmıştır; bu da sonucu incelemeyi, düzenlemeyi ve kullanmayı kolaylaştırır.

Adım 5: Sonuçları kontrol etme, düzeltme ve gerekirse devam etme

Son adım gözden geçirmedir. Ajan, çıktının orijinal hedefle uyuşup uyuşmadığını kontrol eder ve boşluklar, hatalar veya eksik ayrıntılar bulduğunda sonucu düzeltir. Özellikle görev kararlar veya kamuya açık yayın içeriyorsa, önemli işler yine de bir insan tarafından gözden geçirilmelidir. Bu gözden geçirme döngüsü, yapay zekâ ajanlarını tek seferlik metin üretiminden daha değerli kılan şeydir.

Yapay zekâ ajanları neler yapabilir?

Yapay zekâ ajanları birçok sektörde ve iş rolünde önemli araçlar hâline geldi. Aşağıdaki bölümde, yapay zekâ ajanlarının farklı senaryolarda nasıl uygulanabileceğini göstermek için örnek olarak Kimi kullanılmaktadır.

Araştırma ve bilgi sentezi

Araştırma, yapay zekâ ajanları için en net kullanım alanlarından biridir çünkü genellikle arama yapma, okuma, karşılaştırma, çıkarma, özetleme ve bilgiyi düzenlemeyi gerektirir. Ajan tabanlı bir iş akışı kaynakları işleyerek daha yapılandırılmış bir sonuç üretebilir. Kimi'de kullanıcılar, daha derinlemesine özetler, konu analizleri, pazar taramaları ve kaynağa dayalı raporlar için uygun olan daha uzun araştırma iş akışları için Kimi Deep Research'i kullanabilir.

Örnek promptlar:

Yazma, özetleme ve içerik planlama

Yapay zekâ ajanları, dağınık girdileri yapılandırılmış çıktılara dönüştürerek yazımı destekleyebilir: uzun materyalleri özetleyebilir, taslak yapılar oluşturabilir, bölümler yazabilir, üslubu uyarlayabilir ve geri bildirime göre revize edebilir. Kimi AI Agent, kaynak notlarıyla, uzun belgelerle veya çok adımlı içerik görevleriyle çalışırken yardımcı olan yazma ve uzun bağlamlı konuşmalar için kullanılabilir.

Veri analizi ve elektronik tablo çalışmaları

Birçok iş görevi elektronik tablolarda gerçekleşir. Yapay zekâ ajanları veriyi temizlemeye, kalıpları belirlemeye, formül üretmeye, tabloları açıklamaya ve grafik veya pivot tarzı özetler oluşturmaya yardımcı olabilir. Kimi Sheets ile elektronik tablolar oluşturabilir, formüller üretebilir, pivot tablolar ve grafikler oluşturabilir, dosya formatlarını dönüştürebilir ve dağınık veriyi temizleyebilirsiniz.

Olası elektronik tablo iş akışları şunları içerir:

• Tutarsız adları, kategorileri veya tarih formatlarını temizleme

• Formülleri açıklama ve yenilerini üretme

• Anket sonuçlarını veya satış verilerini özetleme

• Bir rapor için grafik oluşturma

• Yapılandırılmamış veriyi bir tabloya dönüştürme

İnsan gözden geçirmesi hâlâ önemlidir. Ajanlar dağınık veriyi yanlış okuyabilir veya yanlış analitik yöntemi seçebilir; ancak tekrarlayan elektronik tablo çalışmalarında manuel çabayı azaltarak kullanıcıların daha hızlı ilerlemesine yardımcı olabilirler.

Kodlama, test ve iş akışı otomasyonu

Kodlama doğası gereği çok adımlı bir süreç olduğu için yapay zeka agent'ları yazılım geliştirmede giderek daha kullanışlı hale geliyor. Bir geliştirici gereksinimleri anlamak, mevcut mantığı incelemek, kod üretmek, sonucu test etmek, hataları okumak ve uygulamayı revize etmek durumunda kalabilir. Kimi'de kullanıcılar kod üretimi, kod açıklaması, hata ayıklama fikirleri, küçük betikler ve iş akışı otomasyon planları isteyebilir.

Belgeler, sunumlar, web siteleri ve iş operasyonları

Nihai çıktı sadece metinden ibaret olmadığında yapay zeka agent'ları işe yarar. Birçok iş ürünü yapılandırılmış teslimatlardır: belgeler, sunumlar, elektronik tablolar, web siteleri, raporlar ve operasyon planları. Kimi; web sitesi oluşturma, PPT hazırlama, derin araştırma ve belge veya tablo işleme gibi görevleri planlayıp tamamlayabilir.

Daha büyük görevler için çoklu agent iş akışları

Bazı görevler tek bir doğrusal iş akışı için fazla kapsamlıdır. Rakip araştırması, uzun içerik yazımı, büyük ölçekli arama, toplu analiz ve çoklu kaynak sentezi, paralel çalışan birden fazla agent'tan fayda görebilir. Kimi Agent Swarm, daha büyük ölçekli agent tabanlı çalışmalar için bir ürün yüzeyidir. 4.000'e kadar paralel araç çağrısını destekler ve büyük ölçekli arama, uzun içerik yazımı ve toplu görevler gibi kullanım senaryoları için 300'den fazla alt agent'ı koordine edebilir. Bunun avantajı hız ve kapsamdır.

Yapay zeka agent'larının ana türleri nelerdir?

Yapay zeka agent'ları da farklı türlerde gelir ve her tür farklı kullanım senaryolarına uygundur:

Basit refleks agent'lar

Basit refleks agent'lar, mevcut girdiye sabit kurallar kullanarak yanıt verir. Dünyanın detaylı bir modelini oluşturmazlar veya ileriye dönük ayrıntılı planlama yapmazlar. Anahtar kelimelere göre yanıt veren temel bir destek botu bu desene yakındır: kullanıcı "şifre sıfırlama" derse, şifre sıfırlama talimatlarını verir. Bu, dar kapsamlı görevler için hızlı ve güvenilir olabilir, ancak durum değiştiğinde sınırlı kalır.

Model tabanlı agent'lar

Model tabanlı agent'lar, ortamın bir iç temsilini korur ve hangi eylemin mantıklı olduğuna karar vermek için bu modeli kullanır. Örneğin, bir randevu planlama asistanı, bir zaman dilimi önermeden önce takvim müsaitliğini, saat dilimlerini, katılımcıları ve toplantı kısıtlamalarını takip edebilir. Sadece mesajlara tepki vermenin ötesinde, daha iyi kararlar almak için bağlamı da kullanır.

Hedef tabanlı agent'lar

Hedef tabanlı agent'lar, istenen bir sonuca göre eylemleri seçer. Olası yolları karşılaştırabilir ve hedefe ulaşma ihtimali en yüksek olanı seçebilirler. Bu, modern yapay zeka agent'larının günlük kullanımda anlatılış biçimine yakındır: kullanıcı "bir araştırma özeti hazırla" gibi bir hedef verir ve agent bu sonuçtan geriye doğru çalışır.

Fayda tabanlı agent'lar

Fayda tabanlı agent'lar sadece bir hedefe ulaşılıp ulaşılamayacağını değil, bir puanlama fonksiyonuna veya tercihe göre hangi sonucun en iyi olduğunu değerlendirir. Örneğin, bir seyahat planlama agent'ı maliyet, seyahat süresi, aktarma sayısı, otel konumu ve kullanıcı tercihleri için optimizasyon yapabilir. Herhangi bir seyahat bulmak yeterli değildir; kullanıcının kısıtlamaları altında en iyi seyahati bulmaya çalışır.

Öğrenen agent'lar

Öğrenen agent'lar geri bildirim veya deneyime dayalı olarak davranışlarını geliştirir. Önceki sonuçlar eksik, hatalı veya verimsiz olduğunda gelecekteki eylemlerini ayarlayabilirler. Kullanıcıya yönelik ürünlerde öğrenme, gizlilik ve güvenlik nedeniyle sınırlandırılabilir, ancak genel fikir önemlidir: geri bildirim, agent'ların kullanıcı niyetini daha iyi karşılamasına yardımcı olur.

Tek agent'lı ve çoklu agent'lı sistemler

Tek agent'lı bir sistem, iş akışını yürütmek için tek bir agent kullanırken, çoklu agent'lı bir sistem işi birden fazla agent veya alt agent arasında böler. Çoklu agent iş akışları büyük görevler için kullanışlı olabilir, çünkü farklı agent'lar paralel olarak arama, analiz, yazma, inceleme veya test yapabilir. Bunun getirdiği ödünleşim koordinasyondur: net görev sınırları, paylaşılan bağlam ve inceleme mekanizmaları olmadan paralel çalışma, yinelenen çabalara veya tutarsız çıktılara yol açabilir.

Sonuç

Yapay zeka agent'ları, zorlu işleri yürütmek için pratik bir yol haline geliyor. Hedefleri anlayarak, adımları planlayarak, araçları kullanarak, eylemde bulunarak ve sonuçları inceleyerek kullanıcıların karmaşık görevleri tamamlamasına yardımcı olabilirler. Kimi AI Agent, derin araştırma ve tablolardan kodlama desteğine, belge işlemeden web sitesi oluşturmaya ve Agent Swarm'a kadar en iyi uygulamalardan biridir. Yapay zeka agent'ları gelişmeye devam ettikçe, bunları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek hem iş hem de günlük hayatta zaman kazandırmanın ve verimliliği artırmanın giderek daha pratik bir yolu haline gelecek.