Yapay zekâ dünyası, her geçen yıl yeni kavramlarla şekillenmeye devam ediyor. 2025 yılına damgasını vurması beklenen bu yeni kavramlardan biri de Agentic AI ya da Türkçesiyle Ajan Odaklı Yapay Zekâ. Peki, Agentic AI tam olarak nedir? Neden bu kadar konuşuluyor? Hangi kullanım senaryolarını kapsıyor?
Agentic AI Nedir?
Agentic AI, yapay zekâ sistemlerinin tek başına değil, ajan (agent) olarak görev yapan birden fazla bileşen ile birlikte çalıştığı bir yapıdır. Her bir ajan, belirli bir görevi üstlenir ve bu görevler bir araya gelerek daha karmaşık görevleri başarıyla yerine getirebilir.
Agentic AI genellikle şu üç yapı taşına dayanır:
- Bileşik (Compound) LLM Kullanımı
Geleneksel büyük dil modelleri (LLM – Large Language Model) bir komut aldıklarında tek seferde cevap üretirler. Bu süreçte bir “geri alma” ya da düzenleme imkânı bulunmaz. Ancak Agentic yapıda birden fazla LLM sırayla kullanılır:- İlk model bir taslak üretir.
- İkinci model bu taslağı eleştirir (kritik eder).
- Üçüncü model, bu eleştiriye göre iyileştirilmiş yeni bir taslak üretir.
- LLM Dışı Ajanlar (Araç Ajanları)
Agentic AI sistemlerinde her ajan bir LLM olmak zorunda değildir. Örneğin:- Bir arama motoru ajanı, ihtiyaç duyulan verileri toplar.
- Bir hesaplama aracı, matematiksel verileri işler.
- Bir API çağrısı yapan ajan, dış sistemlerle etkileşim kurar.
Böylece sistem, daha esnek ve çok yönlü hale gelir.
- Orkestratör Ajan (Orchestrator Agent)
Tüm bu ajanları yöneten bir üst seviye ajan olabilir. Bu orkestratör, görevin nasıl ilerleyeceğine karar verir. Hangi ajan ne zaman devreye girecek, kaç tekrar yapılacak gibi adımlar orkestratör tarafından belirlenir. Böylece önceden sabitlenmiş bir iş akışı yerine, dinamik ve duruma göre şekillenen bir yapı elde edilir.
Neden Agentic AI Önemli?
Agentic AI, geleneksel yapay zekâ sistemlerinden birkaç önemli yönde ayrışır:
- Yüksek Kalite Çıktılar: Geri bildirim, iyileştirme ve revizyon mekanizmaları sayesinde çok daha isabetli ve kaliteli sonuçlar üretir.
- Modülerlik: Her ajan belirli bir görevde uzmanlaşır. Bu da sistemi daha yönetilebilir ve yeniden kullanılabilir hale getirir.
- Esneklik: Farklı araçlar ve servislerle entegre olarak gerçek dünyadaki problemlere daha yakın çözümler sunar.
Gerçek Hayattan Bir Örnek: Pazarlama Planı Hazırlama
Agentic AI, örneğin yeni bir ürün için pazarlama planı oluşturma sürecinde şöyle çalışabilir:
- Taslak Plan Üretici Ajan: Ürün bilgileriyle birlikte ilk taslağı oluşturur.
- Eleştirmen Ajan: Bu taslağı analiz eder, eksikleri ve iyileştirme alanlarını belirtir.
- Geliştirici Ajan: Eleştirileri dikkate alarak daha sağlam bir ikinci versiyon sunar.
- Veri Toplama Ajanı: Destekleyici istatistik ve bilgiler için arama yapar.
- Orkestratör Ajan: Süreci adım adım kontrol eder, gerekli tekrarları belirler.
2025 ve Sonrasında Agentic AI ile Neler Mümkün?
Yapay zekânın “ajan” mantığıyla çalışması; eğitimden sağlığa, müşteri hizmetlerinden iş otomasyonuna kadar birçok alanda kullanılabilirliğini artırıyor. Agentic AI sistemleri:
- Kendi kendini yöneten süreçler tasarlayabilir.
- Karmaşık projelerde insan benzeri düşünme ve karar verme mekanizmaları sunabilir.
- Geri bildirim döngüleriyle daha güvenilir sonuçlar verebilir.
Sonuç: Agentic AI ile Yapay Zekâda Yeni Bir Dönem
2025 yılıyla birlikte Agentic AI, yalnızca bir teknik kavram değil; kurumların üretkenliğini artıran ve daha doğru kararlar almasını sağlayan bir strateji haline geliyor. Siz de işletmeniz ya da bireysel projeleriniz için Agentic AI mimarisini göz önünde bulundurabilir, LLM’lerin ötesinde çok daha etkili yapay zekâ çözümleri oluşturabilirsiniz.
