Agentic Yapay Zeka Nedir?

Yapay zekâ teknolojilerinde son yıllarda yaşanan gelişmeler, artık sistemlerin sadece verilen talimatları uygulayan araçlar olmaktan çıkıp, kendi başlarına karar alabilen, plan yapabilen ve bağımsız şekilde eyleme geçebilen varlıklar haline gelmesine olanak tanıyor. Bu yeni dönemin en dikkat çekici bileşenlerinden biri olan agentic yapay zekâ, çevresinden gelen verileri analiz ederek hedef belirleyebilen ve bu hedefe ulaşmak için insana ihtiyaç duymadan harekete geçebilen sistemleri ifade ediyor. Papel Blog’un bu yazısında, agentic yapay zekâ nedir, nasıl çalışır, türleri nelerdir, generative AI ile farkları nedir, ne gibi avantajları vardır sorularına cevap veriyoruz.

 

Agentic yapay zekâ nedir? Nasıl çalışır?

Agentic yapay zekâ sadece verilen komutlara karşılık veren sistemlerden farklı olarak kendi kendine hedef belirleyebilen, plan yapabilen ve bu hedeflere ulaşmak için bağımsız olarak eylemde bulunabilen yapay zekâ sistemlerine denir. Çevrelerinden gelen verileri analiz eden bu sistemler, bu verilere göre kararlar alır ve bu kararları uygulayıp belirlenen amaçlara ulaşmayı ulaşmaya çalışır. Finans, insan kaynakları, müşteri hizmetleri, üretim ve lojistik, yazılım gibi birçok alanda kullanılan agentic AI sistemlerinin çalışma prensipleri, temel adımlara dayanır.

İlk adım olan algılama sürecinde sistem, sensörler, API’ler ya da veri tabanları aracılığıyla çevresinden veri toplar. Sonraki aşama karar vermedir. Karar verme sürecinde, toplanan veriler analiz edilir ve sistemin hedeflerine ulaşabilmesi için en uygun eylem belirlenir. Bir sonraki aşama ise eyleme geçme adımıdır. Bu adımda, belirlenen eylem sistem tarafından uygulanır. Eylem uygulandıktan sonra öğrenme ve adaptasyon aşaması gerçekleşir. Bu son aşamada da sistem, gerçekleştirdiği eylemlerin sonuçlarını değerlendirir ve gelecekte alacağı kararları iyileştirebilmek için öğrenme mekanizmalarını kullanır. Sistemin çevresine uyum sağlamasını ve zamanla daha etkili kararlar alabilmesini sağlayan bu süreçte, özellikle pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) gibi teknikler, sistemin deneyimlerinden öğrenerek performansını artırmasına destek olur.

Agentic yapay zekâ türleri

Otonom karar alabilen, hedef odaklı eylemler gerçekleştirebilen ve çevresel değişikliklere uyum sağlayabilen agentic yapay zekâ sistemleri, insan müdahalesi olmadan karmaşık görevleri planlayabilir ve yürütebilir. Her bir türü başka görevleri yerine getirmek üzere farklı yetenekler ve stratejiler kullanan birçok agentic AI türü vardır. Bu türler şunlardır:

 

Basit refleks ajanlar (simple reflex agents)

Bu ajanlar, çevresel durumlara doğrudan yanıt verir ve geçmiş deneyimleri dikkate almazlar. Mesela, bir termostat belirli bir sıcaklık eşiğine ulaşıldığında ısıtıcıyı açar veya kapatır. 

 

Model tabanlı refleks ajanlar (model-based reflex agents)

Bu ajanlar, çevrenin bir iç modelini oluşturarak daha bilinçli kararlar alabilirler. Mesela, bir robot, geçmişte karşılaştığı engelleri hatırlayarak gelecekteki hareketlerini planlayabilir. 

 

Hedef tabanlı ajanlar (goal-based agents)

Bu ajanlar, belirli hedeflere ulaşmak için planlama ve karar verme yeteneklerine sahiptir. Mesela, bir navigasyon sistemi, en kısa rotayı belirlemek için çeşitli seçenekleri değerlendirir.

 

Fayda tabanlı ajanlar (utility-based agents)

Bu ajanlar, çeşitli eylemlerin sonuçlarını değerlendirerek en yüksek faydayı sağlayacak seçeneği tercih ederler. Mesela, bir yatırım danışmanı, farklı portföy seçeneklerini analiz ederek en karlı olanı önerir. 

 

Öğrenen ajanlar (learning agents)

Bu ajanlar, deneyimlerinden öğrenerek performanslarını zamanla geliştirirler. Mesela, bir müşteri hizmetleri chatbot’u, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenerek daha doğru yanıtlar verebilir.

 

Çoklu ajan sistemleri (multi-agent systems)

Bu sistemlerde, birden fazla ajan birlikte çalışarak karmaşık görevleri yerine getirir. Mesela, bir lojistik ağı, farklı ajanların koordinasyonu ile en verimli teslimat rotalarını belirleyebilir.

 

Somutlanmış ajanlar (embodied agents)

Bu ajanlar, fiziksel bir beden aracılığıyla çevreleriyle etkileşime girerler. Mesela, bir robot süpürge, fiziksel sensörleri kullanarak odadaki engelleri algılar ve temizlik yapar.

Agentic ve Generative yapay zekanın farkları nelerdir?

Birçok sektör, kendi alanlarında güçlü ve birbirini tamamlayan agentic ve generative yapay zekâ sistemlerini birleştirerek daha kapsamlı ve etkili çözümler elde etmektedir. Yapay zekanın iki farklı yaklaşımı olan agentic ve generative yapay zekâ teknolojileri her ne kadar yapay zekanın gelişimi için önemli olsa da amaçları, çalışma şekiller ve uygulama alanları birbirlerinden farklıdır. Mesela, agentic AI teknolojisi, finansal analiz ve yatırım stratejisi, tedarik zinciri ve lojistik yönetimi, müşteri hizmetleri otomasyonları ve akıllı üretim sistemleri gibi sistemlerde kullanılırken; generative AI ise metin ve içerik oluşturma, görsel sanatlar ve tasarım, müzik ve ses üretimi, eğitim materyalleri ve simülasyonlar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Agentic AI ve generative AI teknolojilerini aynı zamanda birbirlerinden farklı yeteneklere sahiptir. Agentic yapay zekâ, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan kendi başına karar alabilme yeteneğine sahiptir. Belirli hedeflere ulaşmak için planlama yapar, strateji geliştirir ve çevresinden gelen verileri analiz ederek uygun eylemleri belirler. Ayrıca, deneyimlerinden öğrenerek zaman içinde performansını iyileştirebilir; bu da onu dinamik ve adaptif bir sistem haline getirir. Generative (üretken) yapay zekâ ise mevcut verilerden öğrenerek yeni ve özgün içerikler üretme kapasitesine sahiptir. Sanat, müzik, metin gibi yaratıcı alanlarda kullanılabilir ve kullanıcı girdilerine doğal dilde anlamlı yanıtlar verebilir. Aynı zamanda görsel ve işitsel medya içerikleri oluşturma yeteneğiyle dikkat çeker.

 

Agentic yapay zekanın avantajları

Agentic yapay zekâ teknolojisinin birçok avantajı vardır. Bu avantajları şunlardır:

 

H3: Otonom görev yönetimi

Belirli hedeflere ulaşmak için kendi başına plan yapabilen ve bu planları uygulayabilen agentic AI sistemleri, özellikle tekrarlayan ve zaman alan görevleri otomatikleştirmekte çok faydalıdır. Mesela, bir müşteri hizmetleri temsilcisi yerine, Agentic AI destekli bir sistem, müşteri taleplerini analiz ederek en uygun çözümleri sunabilir. 

 

Adaptasyon ve öğrenme yeteneği

Çevresel değişikliklere hızlıca uyum sağlayabilen ve geçmiş deneyimlerinden öğrenerek performansını sürekli olarak iyileştiren agentic yapay zekâ sistemleri değişikliklerin sıkça olduğu sektörlerde faydalı olabilir. Mesela, bir tedarik zinciri yönetiminde, talep değişikliklerini analiz ederek en uygun stok seviyelerini belirleyebilir. 

 

Verimlilik ve ölçeklenebilirlik

İş süreçlerini otomatikleştiren ve böylece verimliliği artırarak işletmelerin büyümesine destek olan agentic AI, özellikle yoğun veri analizi gerektiren sektörlerde büyük avantaj sağlar. Mesela, finans sektöründe, büyük veri setlerini analiz ederek yatırım stratejileri oluşturabilir.

 

Veri tabanlı karar verme

Agentic AI, büyük veri setlerini analiz ederek anlamlı içgörüler elde edebilir ve bu sayede daha bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olur. Mesela, pazarlama departmanları, müşteri davranışlarını analiz ederek daha etkili kampanyalar oluşturabilir. 

 

İnsan-makine iş birliği

Rutin görevleri üstlenerek çalışanların daha yaratıcı ve stratejik işlere odaklanabilmesini sağlayan agentic yapay zekâ sayesinde çalışan memnuniyetinin artmasının yanı sıra, işletmeler daha çok yenilikçi çözüm geliştirerek rekabet avantajı kazanabilirler. Mesela, bir yazılım geliştirme ekibi, Agentic AI’nin kod yazma ve test etme yeteneklerinden faydalanarak daha hızlı ürünler geliştirebilir.

 

Güvenlik ve risk yönetimi

Agentic AI, anormal durumları tespit ederek potansiyel riskleri önceden belirleyebilir ve uygun önlemleri alabilir. Örneğin, siber güvenlik alanında, agentic yapay zeka sayesinde ağ trafiği izlenerek olası tehditler tespit edilebilir ve otomatik olarak müdahale edilebilir.

 

Çoklu ajan iş birliği

Birden fazla yapay zekâ ajanının birlikte çalışmasını sağlayarak karmaşık görevleri daha etkili bir şekilde yönetebilen Agentic AI sistemleri, özellikle büyük ölçekli projelerde koordinasyonun ve verimliliğin artmasına destek olur. Mesela, bir üretim tesisinde, farklı Agentic AI ajanları üretim planlaması, kalite kontrol ve envanter yönetimi gibi görevleri eş zamanlı olarak yürütebilir.

 

Kaynaklar: 1, 2.

 

Bu blog yazısında sunulan bilgiler; yalnızca genel nitelikte olup hukuk, finans, yatırım, tıp veya psikoloji alanlarında profesyonel danışmanlık teşkil etmemektedir. İçerik, bilgilendirme amacıyla hazırlanmış olup, özel durumlarınız için profesyonel danışmanlık almanız tavsiye edilir. Yazıda yer alan ifadeler, herhangi bir bağlayıcılık veya sorumluluk doğurmamakta, yalnızca yazarın değerlendirmelerini yansıtmaktadır. Alacağınız kararlarda tüm sorumluluk tarafınıza ait olup, Papel Elektronik Para ve Ödeme Hizmetleri A.Ş. bu bağlamda herhangi bir yükümlülük kabul etmemektedir.