Yapay Zekâ Ajanı Nedir?

Yapay zekâ ajanı, İngilizcede AI agent olarak geçen bir kavramdır. Kavramın tanımı şirketten şirkete küçük farklar gösterir. Tanımların ortak noktası, ajanın bir hedefe ulaşmak için hangi adımı atacağına kendisinin karar vermesidir.

Yapay zekâ ajanı nedir?

Yapay zekâ ajanı, bir hedefe ulaşmak için hangi aracı ne zaman kullanacağına kendisi karar veren yapay zekâ sistemidir. Ajan bir dil modelinin üzerine kurulur. Dil modeli, metin üreten ve metinden anlam çıkaran yapay zekâ modelidir.

Yapay zekâ şirketlerinin tanımları birbirine yakındır:

Ajanın davranışını, ona verilen hedef, talimat ve araçlar belirler. Ajanın kullandığı araçlar bir web araması, bir hesap tablosu, bir e-posta hesabı ya da bir yazılımın API'si olabilir. API, bir yazılımın başka bir yazılımın hizmetini kullanmasını sağlayan bağlantı noktasıdır.

Yapay zekâ ajanının sohbet botundan farkı ne?

Sohbet botu bir soruya cevap verir. Yapay zekâ ajanı ise bir hedefe ulaşmak için birden fazla adım atar ve bu adımlarda araç kullanır.

ChatGPT ya da Claude gibi tek bir yapay zekâ asistanı hem sohbet botu hem ajan gibi çalışabilir. Asistana yalnızca soru sorulduğunda sohbet botu gibi davranır. Asistana araçlar ve bir hedef verildiğinde ajan gibi çalışır.

İş akışı ile ajan arasındaki fark ne?

Anthropic, dil modeli ve araç kullanan sistemleri iş akışı ve ajan olarak ikiye ayırır. Anthropic'e göre iş akışında dil modeli ve araçlar, önceden yazılmış kodun belirlediği sırayla çalışır. Ajanda ise dil modeli hangi adımı atacağına ve hangi aracı kullanacağına kendisi karar verir.

İş akışı, adımları önceden bilinen işlerde daha öngörülebilir sonuç verir. Ajan, kaç adım gerektiği önceden bilinemeyen açık uçlu işlerde kullanılır. Anthropic'in önerisi, işe basit bir çözümle başlamak ve ajanı ancak basit çözümler yetmediğinde eklemektir.

n8n gibi akış araçlarıyla her iki yapı da kurulabilir. Bir form yanıtını tabloya yazan akış bir iş akışıdır. Gelen e-postayı okuyup hangi araçla cevap hazırlayacağına kendisi karar veren akış ise bir ajandır. Akış araçlarının işleyişi n8n nedir yazısında anlatılır.

Yapay zekâ ajanı örnekleri neler?

Yapay zekâ ajanları kod yazmaktan araştırmaya kadar farklı işlerde kullanılır. Aşağıdaki örnekler farklı kullanım alanlarını gösterir.

• Kod ajanları bir projenin dosyalarını okur, değişiklik yapar ve komut çalıştırır. Anthropic'in Claude Code ürünü bu türden bir ajandır.
• Araştırma ajanları bir soruyu birden fazla web aramasıyla araştırır ve bulguları bir rapora dönüştürür.
• E-posta ajanları gelen e-postaları sınıflandırır ve her biri için taslak cevap hazırlar.
• İçerik ajanları bir video fikrinden senaryo taslağı, başlık önerisi ve açıklama metni çıkarır.

Bu ajanların hepsi bir insanın verdiği hedefle çalışır. Sonucun doğruluğunu ve uygunluğunu kontrol etmek yine insanın işidir. İşletmeler için ajan kurmak, otomasyon hizmeti veren kişiler için bir gelir yolu da olabilir. Bu yol yapay zekâ ile para kazanma yolları yazısında anlatılır.

Yapay zekâ ajanı nasıl kurulur?

Basit bir yapay zekâ ajanı kod yazmadan, n8n gibi bir akış aracıyla kurulabilir. Düğüm, n8n'de bir akışın tek bir adımıdır. n8n'in belgelerine göre AI Agent düğümü bir dil modeline ve en az bir araca bağlanır. Ajan hangi aracı kullanacağına kendisi karar verir.

1. Ajanın ulaşacağı tek bir hedef yaz ve ajanın bu hedefin dışındaki işleri yapmayacağını belirt.
2. Ajanın kullanacağı araçları seç ve her aracın ne işe yaradığını ajana tek cümleyle yaz.
3. Bir dil modeli seç ve ajana rolünü, kurallarını ve sınırlarını yazan bir talimat ver.
4. Ajanı gerçek olmayan örnek verilerle dene ve ajanın attığı her adımın çıktısını kontrol et.
5. E-posta göndermek ya da para harcamak gibi geri alınamaz adımlardan önce insan onayı ekle.

Ajanı dış uygulamalara bağlamanın bir yolu da MCP'dir. MCP (Model Context Protocol), yapay zekâ uygulamalarını dış araçlara ve veri kaynaklarına bağlayan açık bir standarttır. Claude'u dış uygulamalara bağlayan bağlayıcılar MCP ile çalışır. Claude'un özellikleri Claude nedir yazısında anlatılır.

Yapay zekâ ajanı ne zaman kullanılmalı?

Yapay zekâ ajanı her iş için doğru çözüm değildir. Ajanın uygun olup olmadığı işin yapısına, hatanın bedeline ve sonucun kontrol edilebilmesine bağlıdır.

Örneğin her gün aynı adımlarla bir rapor hazırlanıyorsa iş akışı yeterlidir. Gelen müşteri sorularının konusu ve gereken bilgi her seferinde değişiyorsa ajan daha uygun olabilir. Ajan kullanılsa bile, müşteriye gidecek cevabı bir insan son kez kontrol ederse risk azalır.

Yapay zekâ ajanlarının riskleri neler?

Ajanlar kendi kararlarıyla adım attığı için hatalar da adım adım büyüyebilir. Ajan kurarken üç riske dikkat etmek gerekir.

1. Ajanın bir adımdaki yanlış kararı sonraki adımları da etkileyebilir.
2. Ajan her adımda dil modelini yeniden kullanır ve maliyet adım sayısıyla artar.
3. Ajana verilen izinler, ajanın yapabileceği zararın sınırını belirler.

Bu riskleri azaltmanın yolu ajana yalnızca gereken izinleri vermek ve geri alınamaz adımlardan önce insan onayı istemektir. Ajanın hangi işleri bağımsız yapacağını kurulumdan önce yazılı olarak belirlemek gerekir.

Sonraki adım

Her gün tekrarladığın bir işi seç ve bu işin adımlarını bir listeye yaz. Adımların sırası her seferinde aynıysa iş akışı kur. Adımlar duruma göre değişiyorsa n8n'in AI Agent düğümüyle küçük bir ajan dene.