"Üretken YZ'den Agentic AI'ye geçiş, teknik bir başarıdan ziyade akıllı sistemlerin tasarımında köklü bir dönüşümdür."
Giriş: İki Paradigma, Tek Evrim
Üretken YZ'den Agentic AI'ye geçiş, mimarinin, hedeflerin ve gerçek kullanımın tamamen değişmesidir. İkisi de çekirdekte LLM kullanır; ancak tasarım ve uygulama farklıdır. Bu yazı; farkları ve özellikle otonom sohbetbot platformlarına etkisini teknik açıdan ele alır.
Üretken YZ: Reaktif Temel
Üretken sistemler; girdiye yanıt üretir, durum tutmaz ve her istemi bağımsız ele alır. Örnekler:
- Müşteri destek botları
- E-posta üretimi
- Dil çevirisi
İçerik üretiminde başarılı olsalar da uzun süreli bellek, karar verme ve görev koordinasyonunda sınırlıdır. Şunları pek yapamazlar:
- Çok adımlı planlama
- Önceki seçimleri hatırlama
- API/ araçlarla dinamik iletişim
Agentic AI: Otonom Sıçrama
Agentic AI, üretken yetenekleri hedef odaklı yapı içine yerleştirir ve dört temel kabiliyet ekler:
- Planlama: Hedef belirleme, plan değerlendirme ve geri bildirime göre revizyon
- Bellek: Oturum geçmişi ve uzun süreli bilgi ile süreklilik
- Araç Kullanımı: API/ veri tabanı çağrıları, kod yazma/ çalıştırma
- Yansıtma: Sonuç analizi, öz ayarlama ve uyum
Örneğin bir seyahat ajansı rolündeki ajan yalnızca öneri sunmaz; biletinizi satın alır, vize gerekliliklerini kontrol eder, takviminizle entegre çalışır ve planlar değiştiğinde kendini otomatik olarak uyarlar.
Mimari Farklar
Agentic sistemler çok katmanlı mimariye dayanır:
- Orkestrasyon çerçeveleri: LangChain, AutoGen, CrewAI
- Araç yönlendiriciler: Dinamik API çağrıları
- Kalıcı bellek katmanları: CosmosDB, Redis, vektör veri tabanları
- İzole çalışma ortamları: Code Interpreter, mikro servisler
- Çoklu ajan koordinasyonu: Yatay/ dikey/ hibrit modeller
Bu modülerlik, güvenlik, birlikte çalışabilirlik ve güvenilirlikten ödün vermeden ajanların tekil ya da birlikte çalışmasına olanak tanır.
Agentic AI vs Üretken AI Karşılaştırması
| Özellik | Üretken AI | Agentic AI |
|---|---|---|
| State Management | Durumsuz | Sürekli bellek (oturum + uzun süreli) |
| Tool Interaction | Yok / statik API | Dinamik araç çağrısı, API entegrasyonu |
| Planning Capability | Yok | Çok adımlı planlama ve hedef koyma |
| Decision Autonomy | İstem tabanlı | Hedef odaklı, uyarlanabilir karar verme |
| Task Execution | Tek adımlı çıktı | Çok adımlı görev orkestrasyonu |
| Multi Agent Support | Desteklenmez | İşbirlikçi ajanlar için yerleşik orkestrasyon |
| Use Case | Metin üretimi, sohbet | Asistanlar, ajanlar, iş akışları, otomasyon |
Teknik Örnek: Azure ile Konuşan Ajan
Modern bir Agentic AI örneği şu bileşenleri kullanabilir:
- Azure OpenAI: Üretken yanıtlar için temel model
- LangChain veya AutoGen: Orkestrasyon çatısı
- Azure API Management: Model API'lerine ölçeklenebilir ve güvenli erişim
- Azure AI Search + RAG: Bilgi getirme (retrieval) yeteneği
- Azure Container Apps: Yatayda ölçeklenen modüler ajan barındırma
- Azure Key Vault + Redis + Cosmos DB: Sırlar, önbellek ve uzun süreli bellek
- Code Interpreter Oturumları: Güvenli araç icrası
This architecture enables developing resilient, scalable, and secure agentic systems that can be utilized in high stakes enterprise applications.
Özet
Üretken AI akıllı bir daktilo gibidir; yazdırırsınız, yazar ve unutur.
Agentic AI ise sanal bir asistan gibidir; geçmişi hatırlar, işler açar, değişime uyum sağlar.
Üretken reaktiftir; Agentic proaktiftir.
Sonuç
Üretkenden Agentic’e geçiş devrimsel bir adımdır. Büyüyen işletmeler için planlayan, eyleyen, yansıtan ve öğrenen sistemler gerekir.
Sohbetbot, kurumsal otomasyon ya da otonom ajan geliştirirken, bu mimari derinliği anlamak ölçeklenebilir ve sürdürülebilir değer yaratan sistemlerin temelidir.
Seride Yakında: Agentic AI’ye Derin ve Teknik Bakış — planlama algoritmaları, ajan yapıları (BDI, ReAct, ReWOO) ve orkestrasyon kalıpları.