Agentic AI Türleri ve İlk Ajanınızı Nasıl Kurarsınız

"Agentic sistemler tek tip değildir; modülerdir, hedef odaklıdır ve etki için tasarlanır. Türlerini ve süreçlerini anlamak, prototipten üretime yol haritasını açar."

Giriş: Bilgiden Eyleme

Agentic AI, zeki sistemlerin çalışma biçiminde köklü bir yeniliktir: Sadece yanıt vermekle kalmaz; hedefler doğrultusunda akıl yürütür, planlar ve eyleme geçer.

Bu yazı, tanımların ötesine geçerek somut bir sınıflandırma ve ilk ajanınızı geliştirmenize yardımcı olacak modüler bir taslak sunar.

Agentic AI: İşlevsel Sınıflandırma

Agentic sistemler; işlev, özerklik ve koordinasyon yapısına göre ayrılır. Bu türleri anlamak, doğru mimariyi seçmeyi kolaylaştırır.

1. Görev Ajanları

• Örnekler: Belge özetleme, e‑posta ayrıştırma, rapor üretimi
• Özellikler: Durumsuz/yarı durumsal, düşük özerklik
• Araçlar: İstem şablonları, fonksiyon çağrıları, RAG
• En Uygun: Kısıtlı ve deterministik akışlar (uygunluk raporları vb.)

2. Arayüz Ajanları

• Örnekler: Sanal asistanlar, sohbet botları, satış danışmanları
• Özellikler: Bağlama duyarlı, çok modlu, reaktif/yarı otonom
• Yığın: LLM + bellek + arayüz (Streamlit, React)
• En Uygun: Diyalog odaklı son kullanıcı uygulamaları

3. Yansıtma Ajanları

• Örnekler: Kod eleştirmenleri, geri bildirim değerlendiricileri, güvenlik denetçileri
• Özellikler: Geri bildirim döngüleri, ödül modelleri, eleştirmen rolleri
• Yapı: Öz-dönüşlü LLM zincirleri veya iki ajanlı düzen
• En Uygun: Kalite kontrol, gelişmiş hata yönetimi, öz-iyileştirme

4. Planlayıcı Ajanlar

• Örnekler: Proje koordinatörleri, akış yönlendiricileri
• Özellikler: Üst düzey akıl yürütme, dinamik yürütüm yolları
• Yığın: LangChain + AutoGen + Tool Use
• En Uygun: Seyahat planı, hukuk işleri gibi çok adımlı akışlar

5. Çoklu Ajan Sistemleri

• Örnekler: Otonom araştırma laboratuvarları, geliştirici ekipleri, robot takımları
• Özellikler: Ortaya çıkan davranış, dağıtık iletişim, müzakere protokolleri
• Yığın: CrewAI, AutoGen, özel ajanlar arası API'ler
• En Uygun: Ölçeklenebilir koordinasyon ve gerçek zamanlı ekip çalışması

Asgari Bir Ajan Yığınının Temel Bileşenleri

Hızlı Başlangıç: Seyahat Asistanı Ajan

Amaç: Vize ve takvimi gözeterek İstanbul'dan Berlin'e bütçe dâhilinde bir seyahat planlamak.

Ajan Yetkinlikleri:

• Planlama: Hedefleri alt görevlere ayır
• Araç Kullanımı: Skyscanner API, Google Calendar ve e‑posta araçları
• Bellek: Tercihler, bütçeler, sık konumlar
• Yansıtma: Uygulanabilirliği değerlendir, istisnaları yönet

Mimari Akış:

User Query → LLM Planning → Task Decomposition → API Calls → Final Output  
                             ↓
                        Memory Check  
                             ↓
                      Reflection Layer

Çıktı: Canlı API'lerle konuşan, kısıtlara uyum sağlayan ve istisnaları yöneten otonom seyahat koordinatörü.

Sağlam Ajanlar İçin En İyi Uygulamalar

• Durdurulabilirlik: İstendiğinde durdurulup geçersiz kılınabilmeli.
• Bellek Yönetimi: Kısa/uzun dönem ve anlamsal belleği ayırın; şişmeyi önleyin.
• Modülerlik: Planlama, araç ve doğrulama için mikro‑ajanlara bölün.
• Araç Yönetişimi: İzin ve kayıt ile erişimi kısıtlayın/izleyin.
• Simülasyon Testi: Canlıya almadan önce simülasyonla doğrulayın.

Kullanım Senaryosuna Göre Araç Önerileri

Sonuç: Agentic Çağ Başladı

Dil modelleri pasif motorlar olmaktan çıkıp dinamik aktörlere dönüşüyor. Ajan türlerini, nasıl inşa edileceğini ve nerede konuşlandırılacağını anlamak, bir sonraki fazda avantaj sağlar.

Doğru tasarlanan agentic sistemler; özerklik, işbirliği ve zekâyı insan sınırlarının ötesine taşıyacak şekilde evrilir.

Bir ajanı programlamazsınız. Düşünmeyi ve eylemeyi öğretirsiniz—sonra ona amaç verirsiniz.