Geleneksel otomasyon önceden tasarlanmış bir yolu takip ederken, bir AI agent iş akışı mevcut bağlamdan bir sonraki eylemini seçebilir. Araçları kullanır, sonuçları kontrol eder ve gerektiğinde yön değiştirir. Bu, agent iş akışlarını sabit kurallar için fazla değişken olan ama yine de belirli bir hedef gerektiren görevler için kullanışlı hale getirir. Bu kılavuz, bu iş akışlarının nasıl çalıştığını, nerede uygulanabileceğini, nasıl oluşturulacağını ve Kimi Agent'ın yaygın bilgi işi görevleri için neler yapabileceğini açıklar.
AI agent iş akışı nedir?
AI agent iş akışı, tanımlanmış bir sonuca ulaşmak için bir veya daha fazla AI agent tarafından tamamlanan bir görev dizisidir. Agent, hedefi yorumlar ve bir sonraki eylemini seçer. Ardından mevcut araçları kullanır ve devam etmeden veya planını revize etmeden önce sonucu kontrol eder.
AI iş akışı ile AI agent karşılaştırması
AI iş akışı, bilgiyi bir süreç boyunca taşımak için önceden tanımlanmış mantık kullanır. AI agent, eylemleri dinamik olarak seçebilen yazılım aktörüdür. İş akışı, işin nasıl organize edildiğini tanımlarken, agent kendisine atanan kısmı nasıl tamamlayacağına karar verir.
Bu yaklaşımlar birbirinin zıttı değildir. Birçok güvenilir sistem hibrit bir tasarım kullanır. Sabit iş akışı adımları tahmin edilebilir işlemleri ele alırken, agent yorumlama veya değişen yürütme yolları gerektiren görevleri yönetir.
| Yaklaşım | Yürütme yolu | En uygun kullanım | Temel ödünleşim |
|---|---|---|---|
| Geleneksel otomasyon | Sabit kurallar | Kararlı ve tekrarlayan süreçler | Beklenmeyen girdilerde bozulur |
| AI iş akışı | Önceden tanımlanmış model ve araç adımları | Kontrollü AI işleme | Sınırlı uyarlanabilirlik |
| AI agent iş akışı | Belirli sınırlar içinde dinamik kararlar | Değişken, çok adımlı görevler | Daha güçlü test ve denetim gerektirir |
AI agent iş akışları ile geleneksel otomasyon karşılaştırması
Geleneksel otomasyon, her girdinin bilinen bir yolu olduğunda iyi çalışır. Bir fatura onay kuralı veya zamanlanmış veri aktarımı nadiren açık uçlu bir mantık yürütme gerektirir. Sistem, kuralı hızlı ve tutarlı bir şekilde takip etmelidir.
AI agent iş akışı otomasyonu, bir sonraki adım anlama veya yeni kanıtlara bağlı olduğunda daha kullanışlıdır. Bir destek agent'ı bir bilgi tabanında arama yapabilir ve olası bir çözümü test edebilir. Test başarısız olursa yön değiştirebilir veya insan yardımı isteyebilir.
AI agent iş akışı diyagramı: Nasıl çalışır?
Aşağıdaki AI agent iş akışı diyagramı temel bir yürütme döngüsünü göstermektedir. Gerçek sistemler daha fazla araç veya onay noktası ekleyebilir, ancak aynı sıralama görünür kalır.
Hedeften plana
Kullanışlı bir iş akışı, belirli bir sonuçla başlar. “Elektrikli araçları araştır” ifadesi yoruma çok fazla alan bırakırken, “Bir şehir filosu için üç şarj stratejisini karşılaştır ve iki sayfalık bir öneri hazırla” ifadesi agent'a açık bir hedef verir. Talimatlar ve onaylanmış kaynak materyaller de bir sonraki eylemi seçmek için gereken bağlamı sağlar.
Araç kullanımı ve yürütme
Araçlar, agent'ın modelin dışında bilgi almasını veya onaylanmış eylemleri gerçekleştirmesini sağlar. Arama güncel bilgi sunabilirken, bir veritabanı aracı da iç kayıtları döndürebilir. Her araç çağrısından sonra agent, sonucu kontrol eder ve devam edip etmeyeceğine, başka bir yaklaşım deneyip denemeyeceğine ya da eksik bilgi isteyip istemeyeceğine karar verir.
Değerlendirme ve insan onayı
İş akışının, gerekli alanlar veya kanıt standartları gibi açık tamamlanma kriterlerine sahip olması gerekir. Ayrıca hassas veya geri alınamaz eylemlerden önce durması gerekir. Örneğin bir agent bir müşteri e-postası hazırlayabilir, ancak bir kişi gönderilmeden önce bunu inceleyebilir.
Yaygın yapay zeka agent iş akışı modelleri
Çoğu yapay zeka agent iş akışı, küçük bir yinelenen model kümesi kullanır. Görevi güvenilir bir şekilde tamamlayabilecek en basit modeli seçin.
Ardışık ve yönlendirmeli iş akışları
Ardışık bir iş akışı, birbirine bağlı aşamalar arasında sabit bir sırayla ilerler. Her aşama önceki çıktıyı kullanır, bu da süreci izlemeyi ve test etmeyi kolaylaştırır. Yönlendirmeli bir iş akışı ise girdiyi sınıflandırır ve onu birkaç önceden tanımlanmış yoldan biri üzerinden gönderir.
Örneğin bir içerik iş akışı, bir makaleyi taslak haline getirip incelemeden önce araştırmayı tamamlayabilir. Bir müşteri destek yönlendiricisi, faturalandırma sorularını bir sürece gönderirken oturum açma sorunlarını başka bir sürece yönlendirebilir.
Paralel ve çok agent'lı iş akışları
Paralel bir iş akışı, işlem süresini azaltmak için bağımsız görevleri aynı zamanda çalıştırır. Çok agent'lı bir iş akışı, agent'ların sırayla veya paralel olarak çalıştığı, işi role göre bölen bir yapıdır. Bu, açık sorumluluklar ve sonuçları birleştirmek için güvenilir bir yöntem gerektirir.
Bir pazara giriş çalışması sırasında, ayrı agent'lar müşteri talebini ve rakip faaliyetlerini incelerken bir başkası yerel düzenlemeleri gözden geçirebilir. Koordinasyon sağlayan bir agent ise bulguları tek bir rapora dönüştürür.
İnsan denetimli iş akışları
İnsan denetimli bir iş akışı, inceleme veya onay için seçilen noktalarda durur. Rutin adımlar otomatik olarak çalışabilirken, belirsiz veya yüksek etkili kararlar bir kişiye geri döner. Bu kontrol noktaları, insan muhakemesinin değer kattığı yerlerle sınırlı olmalıdır.
Satın alma süreçlerinde bir agent, bir yöneticiden nihai seçimi onaylamasını istemeden önce tedarikçi tekliflerini karşılaştırabilir. Bir yayıncılık iş akışı da bir makale yayına girmeden önce bir editörün gerçeklere dayalı iddiaları doğrulamasını gerektirebilir.
Pratik bir yapay zeka agent iş akışı örneği
Bir pazar sorusunu kısa bir rapora dönüştüren bir iş akışını ele alalım. Kullanıcı hedef kitleyi ve kapsamı tanımlar, ardından gerekli formatı belirtir. Agent, isteği araştırma sorularına ayırır.
Agent onaylanmış kaynakları arar ve ilgili bulguları kaydeder. Raporu taslak haline getirmeden önce eksik kanıt olup olmadığını kontrol eder. İki kaynak çelişirse, farkı belirtir veya araştırmaya devam eder. Son bir inceleme adımı, teslimattan önce taslağı istenen yapıya göre kontrol eder.
Bu örnek hem sabit hem de uyarlanabilir bölümler içerir. Gerekli çıktı ve inceleme kriterleri sabit kalır. Arama sorguları, agent daha fazla bilgi edindikçe değişebilir. Bu denge, süreci tamamen açık uçlu bir agent'tan daha kontrol edilebilir kılar.
Yaygın iş kullanım örnekleri
Yapay zeka agent iş akışları, girdilerin değiştiği ama istenen sonucun açık kaldığı işlere uygundur:
Müşteri destek iş akışları bir vakayı araştırabilir ve yararlı bağlamla birlikte bir üst seviyeye taşıma hazırlayabilir.
Araştırma iş akışları kanıt toplayabilir ve bunu yapılandırılmış bir özete dönüştürebilir.
Belge iş akışları, inceleme için istisnaları yönlendirmeden önce bilgi çıkarabilir.
BT iş akışları uyarıları inceleyebilir ve izin verilen bir sonraki eylemi önerebilir.
Sabit kurallara sahip basit, yüksek hacimli görevler için sabit bir iş akışı daha iyi bir seçim olarak kalır. Agentik davranış, gerçek değişkenliği çözmeli, yeniliğe eklenmemelidir.
Bir yapay zeka agent iş akışı nasıl oluşturulur
Kullanışlı bir ilk sürümün çok fazla agent'a ihtiyacı yoktur. Sınırlı bir görevle başlayın ve testler net bir sınırlama gösterdiğinde ancak o zaman genişletin.
Sonucu tanımlayın ve adımları haritalayın
Başka bir kişinin doğrulayabileceği bir tamamlanma koşulu yazın. Ardından görevin bugün nasıl ele alındığını haritalayın. Sabit kurallar kullanan adımları ve muhakeme gerektiren adımları işaretleyin.
Öngörülebilir işlemler için otomasyon kullanın. Agent'a yalnızca bağlam veya araç kullanımından fayda sağlayan kararları verin. Bu, iş akışını anlaşılır tutar ve gereksiz model çağrılarını azaltır.
Yapay zeka agent iş akışı araçlarını seçin
Araçları ürün kategorisine göre değil işe göre seçin. Bir araştırma iş akışı güvenilir bir erişim gerektirir. Bir operasyon iş akışı, iç sistemlere kontrollü erişim gerektirebilir. Agent, yalnızca rolü için gerekli araçları almalıdır.
Yapay zeka agent iş akışı araçlarını karşılaştırırken entegrasyon seçeneklerini ve izin kontrollerini inceleyin. Başarısız bir çalışma sırasında ne olduğunu ortaya koyan yürütme günlüklerini arayın. Tekrarlanan muhakeme ve yeniden denemeler kullanımı hızla artırabileceğinden maliyet sınırları da önemlidir.
Koruma önlemleri ekleyin ve iş akışını test edin
İş akışını çalıştırmadan önce sınırlar belirleyin. Agent'ın erişebileceği verileri tanımlayın. Yazma eylemlerini kısıtlayın ve sonuçların önemli olduğu yerlerde onay kapıları ekleyin. Her iş akışının bir durdurma koşuluna da ihtiyacı vardır.
İzole prompt'lar yerine tam görevleri test edin. Tamamlanma oranını ve hata sıklığını takip edin, ardından insanların ne sıklıkla müdahale etmesi gerektiğini inceleyin. Bu sinyaller, iş akışının iş yükünü azaltıp azaltmadığını yoksa sadece izlemeye taşıyıp taşımadığını gösterir.
Hedefiniz altyapıyı kendiniz kurmak yerine agent yeteneklerini deneyimlemekse, Kimi Agent daha doğrudan bir seçenek sunar. Ona araştırma, belgeler, sunumlar, elektronik tablolar veya web sitesi oluşturma içeren desteklenen çok adımlı bir görev verebilirsiniz. Kimi, görevi ürün deneyimi içinde ele alır; böylece model bağlantılarını ve iş akışı bileşenlerini elle bir araya getirmeniz gerekmez.
Kimi Agent çok adımlı işler için neler yapabilir
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 tamamlayabilen genel bir agent deneyimi sunar.
Hedefe dayalı planlama ve görev yürütme
Kimi Agent bir hedefi yorumlayıp gerekli 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, e-tablo ve çok modlu dosya işleme
Kimi, çok modlu muhakemeyi 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 kapsamlı paralel yürütmeden fayda sağlayan görevler için ayrı bir çok-agent yeteneği sunar. Büyük ölçekli arama veya toplu görevler için çok sayıda uzmanlaşmış çalışma birimini koordine edebilir. Bağımsız araştırma yollarına dayanan uzun soluklu çalışmalar da bu yaklaşımdan fayda görebilir.
AI agent iş akışı otomasyonunun faydaları ve sınırları
AI agent iş akışları, manuel devir işlemlerini azaltabilir ve katı senaryoları bozan girdilere uyum sağlayabilir. Araştırmayı analizle bağlayabilir, ardından bulguları nihai bir çıktıya dönüştürebilir. Bu fayda, görevin hedefi sabit ama izlenecek yolu değişken olduğunda en üst düzeye çıkar.
Aynı esneklik risk de doğurur. Agent kararları olasılıksaldır. Bir araç hatası sonraki adımları etkileyebilir, kötü veri ise sonucu zayıflatır. Geniş izinler hataların etkisini artırır. Bu nedenle güvenilir iş akışlarının doğrulama ve görünür kayıtlara ihtiyacı vardır. Yüksek etkili eylemler için onay gerekir.
Sonuç
Bir AI agent iş akışı, tanımlanmış bir süreci uyarlanabilir kararlarla birleştirir. İş akışı sonucu ve sınırları belirlerken, agent bu sınırlar içinde faydalı eylemleri seçer. Tek bir açık görevle başlayın. Yalnızca ihtiyaç duyduğu araçları ekleyin, ardından tam çalıştırmaları test edin ve sonuç doğuran eylemleri insan kontrolünde tutun. Desteklenen araştırma ve içerik oluşturma görevleri için Kimi Agent, iş akışı altyapısını kendiniz kurmadan çok adımlı AI yeteneklerini kullanmanın doğrudan bir yolunu sunar.