- Yapay zeka temsilcileri, mevcut girdilere tepki veren basit refleks sistemlerinden, çeşitli alanlarda karmaşık görevleri planlayan, öğrenen ve koordine eden gelişmiş temsilcilere kadar çeşitlilik gösterir.
- Basit refleks temsilcileri yalnızca anlık koşullara göre hareket ederken, model tabanlı refleks temsilcileri çevresel değişiklikleri takip etmek ve tahmin etmek için içsel modeller kullanarak karar verme süreçlerini geliştirir.
- Çoklu temsilci sistemlerinde birden fazla yapay zeka temsilcisi birlikte çalışır veya rekabet eder; bu da, trafikte koordinasyon sağlayan sürücüsüz araçlar ya da karmaşık tedarik zincirlerini yöneten uygulamalar gibi gelişmiş çözümleri mümkün kılar.
Yapay zeka temsilcileri son yıllarda büyük bir artış gösterdi. Karmaşık teknolojileri ve yetenekleriyle, günümüzde birçok farklı yapay zeka temsilci türü mevcut.
Bir yapay zeka temsilcisi, görevleri yerine getiren bir yazılımdır. Standart bir sohbet botundan farklı olarak, kullanıcı adına eylemler gerçekleştirebilir.
Akıllı termometrelerden sürücüsüz arabalara ve sohbet arayüzüne sahip temsilcilere kadar geniş bir yelpazede yapay zeka temsilcileri bulunur. Tüm bu kullanım senaryoları, yedi ana yapay zeka temsilci kategorisinden birine girer. Bu yazıda, 7 ana yapay zeka temsilci türünü ve bazı gerçek dünyadan yapay zeka temsilcisi örneklerini paylaşacağım.
1. Basit Refleks Temsilcileri
Basit refleks temsilcisi, yalnızca çevresinden aldığı mevcut girdiye göre karar veren bir yapay zeka sistemidir.
Gözlemlenen girdileri belirli tepkilere eşleyen bir dizi koşul-eylem kuralı kullanır. Ortamda belirli bir durumu algıladığında, ilgili kuralı uygular.
Dünyaya dair bir hafızası veya içsel modeli yoktur — bu nedenle yalnızca tüm kararların mevcut girdiye göre verilebildiği tamamen gözlemlenebilir ortamlarda etkili şekilde çalışabilir.
Basit Refleks Temsilcisi Örnekleri
- Hava çok soğuk olduğunda ısıtıcıyı açan bir termostat
- Bir duvara çarptığında dönen bir robot (merhaba, üstünde kediyle gezen Roomba)
- Kullanıcı “Hi” dediğinde “Hello!” yanıtı veren basit bir sohbet botu
.webp)
2. Model Tabanlı Refleks Temsilcileri
Model tabanlı refleks temsilcisi, kararlarını hem mevcut girdiye hem de dünyanın içsel bir modeline dayanarak veren bir yapay zeka temsilcisidir.
Basit refleks temsilcilerinden farklı olarak, bu tür çevrenin durumunu zaman içinde takip eder. Model — yani, dünyanın nasıl işlediğine dair saklanan bilgiler — sayesinde, ortam tam olarak gözlemlenemediğinde eksikleri tamamlar.
Yeni bir girdi aldığında, içsel durumunu günceller, koşul-eylem kurallarına bakar ve hem mevcut algı hem de önceki etkileşimlerden bildiklerine göre en iyi yanıtı seçer.
Model Tabanlı Refleks Temsilcisi Örnekleri
- Bir odanın düzenini hatırlayan ve daha önce temizlediği alanlardan kaçınan robot süpürge
- Geçmiş kullanıcı girdilerini takip ederek sohbeti sürdüren bir LLM temsilcisi
- Sadece gördüklerine değil, maçın başındaki bilgilere de tepki veren bir oyun yapay zekası
3. Öğrenen Temsilciler
Öğrenen temsilci, deneyimlerinden öğrenerek zamanla performansını artıran bir yapay zeka temsilcisidir.
Dört ana bileşeni vardır: bir öğrenme unsuru, bir performans unsuru, bir eleştirmen ve bir problem üretici.
Performans unsuru eylemleri seçerken, öğrenme unsuru geri bildirimlere göre davranışını ayarlar. Eleştirmen, eylemlerin sonucunu önceden belirlenmiş bir standarda göre değerlendirir ve problem üretici, daha iyi öğrenme için yeni eylemler önerir.
Bu yapı, temsilcinin değişikliklere uyum sağlamasına, stratejilerini geliştirmesine ve alışılmadık ortamlarda bile etkili şekilde çalışmasına olanak tanır.
Öğrenen Temsilci Örnekleri
- Piyasa performansına göre alım satım stratejilerini ayarlayan bir kripto yapay zeka temsilcisi
- Kullanıcı davranışına göre ürün önerilerinde daha iyi hale gelen bir öneri motoru
- Hasta etkileşimlerinden öğrenerek triyaj doğruluğunu artıran bir sağlık sohbet botu
4. Fayda Tabanlı Temsilciler
Fayda tabanlı temsilci, hangi sonucun en yüksek toplam değeri veya “faydayı” sağlayacağını tahmin ederek eylemlerini seçen bir yapay zeka temsilcisidir.
Sadece bir hedefe ulaşmaya çalışmak yerine, bu temsilci farklı olası sonuçları değerlendirir ve önceden tanımlanmış bir fayda fonksiyonunu en üst düzeye çıkaran seçeneği tercih eder.
Bu sayede, bir hedefe ulaşmanın birden fazla yolu olduğu ya da ödünleşimlerin yapılması gerektiği durumları yönetebilir. Seçenekleri karşılaştırma, sonuçları tahmin etme ve sonuçları tercihlere veya önceliklere göre sıralama yeteneği gerektirir.
Fayda Tabanlı Temsilci Örnekleri
- Dönüşme olasılığına göre potansiyel müşterileri önceliklendiren bir satış sohbet botu
- Risk ve getiriyi dengeleyerek uzun vadeli kazancı en üst düzeye çıkarmaya çalışan bir borsa işlem botu
- Çakışmaları en aza indirip kolaylığı en üst düzeye çıkaracak şekilde toplantı planlayan bir iş sohbet botu
5. Hiyerarşik Temsilciler
Hiyerarşik temsilci, karar verme sürecini birden fazla katman veya seviyeye ayıran, üst seviyelerin soyut hedefleri, alt seviyelerin ise belirli eylemleri yönettiği bir yapay zeka temsilcisidir.
Bu temsilci, karmaşık görevleri daha küçük alt görevlere böler ve hiyerarşinin her seviyesi farklı bir karar kapsamından sorumludur.
Üst katmanlar uzun vadeli stratejileri planlarken, alt katmanlar anlık sensör verilerini ve gerçek zamanlı tepkileri yönetir. Katmanlar arasında iletişim sağlanır, böylece temsilci genel hedeflerle ayrıntılı uygulamayı koordine edebilir.
Bu yapı, karmaşıklığı yönetmeyi ve farklı zaman dilimleri veya öncelikler arasında davranışı ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
Hiyerarşik Temsilci Örnekleri
- Üretimde, üst düzey bir temsilci montaj sürecini planlarken, alt seviyeler robot kolları ve zamanlamayı kontrol eder
- Akıllı bir fabrikada, farklı katmanlar üretim programlarını, makine koordinasyonunu ve fiziksel operasyonları yönetir
6. Hedef Tabanlı Temsilciler
Hedef tabanlı temsilci, belirli bir hedefe ulaşmasına yardımcı olacak eylemleri değerlendirerek karar veren bir yapay zeka temsilcisidir.
Temsilciye bir veya daha fazla hedef — ulaşmak istediği sonuçlar — verilir. Arama veya planlama algoritmaları kullanarak olası eylem dizilerini inceler ve hedefe ulaşma olasılığı en yüksek olanları seçer.
Refleks temsilcilerinden farklı olarak, sadece tepki vermez — harekete geçmeden önce gelecekteki sonuçları düşünür. Bu, onu dinamik veya bilinmeyen ortamlarda daha esnek ve yetenekli kılar, ancak aynı zamanda daha fazla hesaplama gücü gerektirir.
Hedef Tabanlı Temsilci Örnekleri
- Bir varış noktasına en iyi rotayı hesaplayan bir navigasyon sistemi
- Tamamlanmış bir bulmacaya ulaşacak hamleleri arayan bir bulmaca çözme yapay zekası
- Bir ürünü başarıyla monte etmek için hareket dizisini planlayan bir robot kolu
7. Çoklu Temsilci Sistemleri (MAS)
Son olarak ama en az değil: çoklu temsilci sistemi.
Çoklu temsilci sistemi (MAS), bireysel veya ortak hedeflere ulaşmak için birlikte (veya bazen rekabet ederek) çalışan birden fazla yapay zeka temsilcisinden oluşan bir sistemdir.
Sistemdeki her temsilci bağımsız olarak çalışır, kendi yetenekleri, hedefleri ve çevre algısı vardır.
Bu temsilciler, doğrudan mesajlaşma yoluyla veya çevredeki değişiklikleri gözlemleyerek iletişim ve koordinasyon sağlar. Sistem bütün olarak, tek bir temsilcinin başa çıkamayacağı kadar karmaşık veya dağılmış sorunları çözebilir.
Çoklu temsilci sistemleri, tasarıma ve hedeflere bağlı olarak işbirlikçi, rekabetçi veya her ikisinin karışımı olabilir.
Çoklu Temsilci Sistemi Örnekleri
- Çarpışmaları önlemek için bir kavşakta koordinasyon sağlayan otonom araçlar
- Bir grup finans botu, yapay zeka iş akışı otomasyonu ile faturalama, dolandırıcılık tespiti ve raporlama işlemlerini yönetir
- Farklı temsilcilerin envanter, sevkiyat ve talep tahminini yönettiği bir tedarik zinciri sistemi
Özel Yapay Zeka Ajanları Oluşturun
Özel bir yapay zeka ajanı oluşturmak zor değil – üstelik bunu ücretsiz yapabilirsiniz.
Botpress, sürükle-bırak görsel akış oluşturucu, kurumsal düzeyde güvenlik, kapsamlı bir eğitim kütüphanesi ve 20.000'den fazla bot geliştiricisinin bulunduğu aktif bir Discord topluluğu sunar.
Genişletilebilir platformumuz sayesinde, istediğiniz her türlü özel sohbet robotunu ve entegrasyonu oluşturabilirsiniz — ayrıca Entegrasyon Merkezimizde en büyük kanallar için önceden hazırlanmış çok sayıda bağlayıcı bulunur.
Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
Yapay zeka ajanlarının 7 türü nedir?
Bu 7 tür şunlardır: basit refleks ajanları, model tabanlı refleks ajanları, hedef tabanlı ajanlar, fayda tabanlı ajanlar, öğrenen ajanlar, hiyerarşik ajanlar ve çoklu ajan sistemleri.
ChatGPT bir yapay zeka ajanı mı?
Evet, ChatGPT bir yapay zeka ajanı olarak kabul edilebilir — girdi alır, işler ve yanıtlar üretir; nasıl kullanıldığına bağlı olarak genellikle hedef veya fayda odaklı bir yaklaşım benimser.
Zeki ajanlar nedir ve dijital ortamlarda nasıl çalışırlar?
Zeki ajanlar, çeşitli dijital ortamlarda hareket etmek üzere tasarlanmış varlıklardır. Bulundukları ortamdan bilgi toplar, mevcut durumu değerlendirir ve önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirirler. Başarıları, gözlemlenebilir ortamlarda yaptıkları dışsal eylemlerden etkilenir.
Yapay zeka, ajanların işlevselliğinde nasıl bir rol oynar?
Yapay Zeka, zeki ajanlara öğrenme, akıl yürütme ve uyum sağlama yeteneği kazandırır. Ajanlar, bilgi tabanlarını geliştirmek ve farklı ortamlarda daha gelişmiş kararlar almak için yapay zekadan yararlanır.
Zeki ajanların bilgi tabanı nelerden oluşur?
Zeki ajanların bilgisi; ortam hakkında bilgiler, önceden tanımlanmış kurallar ve mevcut duruma dair temel bir anlayışı içerir. Bu bilgi, karar alma süreçlerinin temelini oluşturur.
Zeki ajanlar bağlamında performans unsuru nedir?
Zeki ajanların performans unsuru, belirli bir ortamda hedeflere ulaşma ve eylemlerini en iyi şekilde optimize etme yeteneğini ifade eder. Bu unsur, ajanın verimliliğini ve etkinliğini belirleyen önemli bir bileşendir.
Ajanlar hiyerarşik yapılarda çalışabilir mi?
Evet, hiyerarşik ajanlar, yapılandırılmış seviyelerde çalışan bir zeki ajan türüdür. Üst düzey ajanlar genel kararları yönetirken, alt düzey ajanlar daha spesifik görevlerle ilgilenir. Bu hiyerarşik yapı, karmaşık ortamlarda verimli çalışmayı sağlar.
Zeki ajanlar sınırlı bir zekayla mı çalışır?
Evet, birçok zeki ajan sınırlı bir zekayla çalışır; yani bilgi ve yetenekleri belirli bir kapsamla sınırlıdır. Bu sınırlama, onların uzmanlıklarının en uygun olduğu belirli görev ve ortamlara odaklanmalarını sağlar.
.webp)
