Yapay Zekâ Ajanı nedir?

2024 yılının en çok konuşulan ifadesiydi: Yapay zekâ ajanı.

Ve 2025'in en önemli yapay zekâ trendlerinden biri olarak, yapay zekâ ajanlarının popülerliği ve etkisi giderek artıyor.

Herkes – yeni başlayan geliştiricilerden büyük şirketlere, küçük işletmelere kadar – yapay zekâ ajanlarının kendileri için neler yapabileceğini öğrenmeye başladı.

2025 PwC anketine göre, iş liderlerinin %79'u halihazırda bir şekilde yapay zekâ ajanı kullandığını bildiriyor.

Şu anda gündemde olan teknoloji, yıllardır üzerinde çalıştığımız bir konu – binlerce kuruluşun yapay zekâ ajanı devreye almasına yardımcı olduk.

Yapay zekâ ajanlarının ne olduğu, nasıl çalıştığı veya nereden başlamanız gerektiğiyle ilgili sorularınız varsa, doğru yerdesiniz.

Yapay zekâ ajanı nedir?

Yapay zekâ ajanı, bilgi işleyen, kararlar alan ve bir hedefe ulaşmak için harekete geçen otonom bir sistemdir.

Kullanıcı girdilerine yanıt veren yapay zekâ sohbet botlarının aksine, ajan yapay zekâ otonom kararlar alabilen yazılımları ifade eder.

Genellikle müşteri hizmetleri, veri analizi veya kodlama desteği gibi karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılır.

Bu da, yapay zekâ ajanlarının bazı görevlerde insan müdahalesine olan ihtiyacı ortadan kaldırabileceği veya çalışanlara günlük işlerinde destek olabileceği anlamına gelir.

Yapay zekâ ajanı ile yapay zekâ sohbet botu arasındaki fark nedir?

Pek çok kişi ‘yapay zekâ ajanı’ ve ‘yapay zekâ sohbet botu’ terimlerini birbirinin yerine kullanıyor. Bu anlaşılır bir durum – çünkü aralarında birçok benzerlik var.

Örneğin, her ikisi de doğal dil işleme (NLP) kullanarak dil girdisini anlar, genellikle LLM'lerle çalışır ve çoğu zaman harici sistemlere bağlıdır.

Ancak yapay zekâ ajanları, sohbet botlarından birkaç önemli noktada ayrılır. İşte yapay zekâ ajanı ile sohbet botunu ayırt etmenin anahtarı:

‍

Bu farklar, şirketinizin bir satış sohbet botuna mı yoksa satış için bir yapay zekâ ajanına mı ihtiyacı olduğunu belirler.

İlki, müşteri sorularını yanıtlayabilir, ürün önerebilir ve satın alma işlemlerini kolaylaştırabilir.

İkincisi ise, hangi müşterilerin ek satın alma yapma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebilir ve onlara en uygun zamanda kişiselleştirilmiş bir Facebook Messenger mesajı gönderebilir. Üstelik tüm sohbet ve satış işlemlerini de bir sohbet botu gibi gerçekleştirebilir. Oldukça etkileyici, değil mi?

Yapay zekâ ajanları nasıl çalışır?

Yapay zekâ ajanları şu şekilde çalışır: 1) çevrelerini algılar, 2) bilgiyi işler, 3) kararlar alır ve 4) bir hedefe ulaşmak için eylemleri gerçekleştirir.

Geleneksel sohbet botlarının aksine, sadece kullanıcı sorularına yanıt vermekle kalmazlar — bağımsız olarak çalışabilir, veri toplayıp analiz edebilir ve harici sistemlerle etkileşime geçebilirler.

Adım 1: Algılama

Öncelikle, bir yapay zekâ ajanı çeşitli kaynaklardan girdi alır. Amacına bağlı olarak bunlar şunlar olabilir:

• Kullanıcı etkileşimleri
• Harici sistemlerden veri çeken API'ler
• Bağlı uygulamalardan gelen sensörler veya günlükler
• Depolanmış bilgi tabanları – stok listeleri, İK politikaları vb.

Adım 2: İşleme

Veriyi aldıktan sonra, yapay zekâ ajanının bunu anlaması gerekir.

Ajan, kullanmak üzere tasarlandığı girdiyi işlemek için NLP, yapılandırılmış veri veya gerçek zamanlı sinyaller kullanabilir.

Eğer ilgili bilgiyi bir veritabanından çekmesi gerekiyorsa, geri getirme destekli üretim (RAG) yöntemini kullanabilir.

Adım 3: Karar Alma

Karar alma süreci, bir geliştiricinin yapay zekâ ajanını nasıl yapılandırdığına bağlıdır.

Satış ekibinin geliştirdiği bir formüle göre bir adayın uygun olup olmadığına karar vermek gibi özel iş mantığı kullanabilir.

Ayrıca makine öğrenimi tahminleri veya pekiştirmeli öğrenme de kullanabilir; örneğin, geçmiş dolandırıcılık örneklerine dayanarak bir işlemi şüpheli olarak işaretleyebilir.

En iyi yapay zekâ ajanı araçları yapay zekâ açıklanabilirliğini dikkate alır: Bir yapay zekâ ajanının kararlarının arkasındaki mantığı ne kadar iyi açıklayabildiği.

Adım 4: Eyleme Geçme

Algılama, işleme ve karar alma adımlarından sonra, yapay zekâ ajanı harekete geçmeye hazırdır.

Bir yapay zekâ ajanının gerçekleştirebileceği eylemler için bir sınır yoktur. Basit bir metin yanıtı verebilir, örneğin: ‘Bu 3 hesap potansiyel kayıp riski gösteriyor.’

Bir API çağrısı tetikleyebilir; örneğin, bir depo sisteminden gerçek zamanlı stok verisi çekmek veya şifre sıfırlama isteği başlatmak gibi.

Diğer yapay zekâ ajanları doğrudan operasyonel eylemler gerçekleştirir; e-ticaret mağazasında fiyatları ayarlamak, satış görüşmesi planlamak, lojistik sevkiyatını yeniden yönlendirmek veya güvenlik politikalarına göre sistem ayarlarını değiştirmek gibi.

Bazı yapay zekâ ajanları harici uygulamalarla etkileşime girer; örneğin, CRM sistemlerinde iş akışlarını otomatikleştirir, müşteri kayıtlarını günceller veya önceden tanımlanmış iş kurallarına göre iade işlemleri başlatır.

Bu ajanlar, baştan sona tüm ajanik yapay zekâ iş akışlarını tamamlayabilir/yürütebilir.

Hangi eylem olursa olsun, yapay zekâ ajanı yanıtının karar alma süreciyle uyumlu olmasını sağlar — ve çoğu durumda, sonuçlardan öğrenerek gelecekteki eylemlerini geliştirir.

Yapay Zekâ Ajanı Mimarisinin 6 Bileşeni

‘Yapay zekâ ajanı’ kavramı belirsiz görünebilir. Geniş kullanım alanları nedeniyle, neyin yapay zekâ ajanı, neyin standart otomasyon veya tipik bir sohbet botu olduğunu ayırt etmek zor olabilir.

Bir yapay zekâ ajanının 6 temel bileşeni vardır:

• LLM Yönlendirme: Yapay zekâ ajanı nasıl düşünür?
• Kimlik ve Talimatlar: Yapay zekâ ajanı ne yapar?
• Araçlar: Yapay zekâ ajanı nasıl veri toplar ve eyleme geçer?
• Hafıza ve Bilgi: Yapay zekâ ajanı bilgiyi nasıl bilir?
• Kanallar: Yapay zekâ ajanı kullanıcılarınıza nasıl ulaşır?
• Yönetişim: Yapay zekâ ajanı nasıl güvende kalır?

Bu 6 özellik bir arada kullanıldığında, bir yapay zekâ ajanı ortaya çıkar. Amaçlarını anlamak, bir yapay zekâ ajanının yeteneklerini ve dolayısıyla olası kullanım alanlarını anlamak açısından faydalıdır.

1. LLM Yönlendirme

Her şeyden önce, yapay zekâ ajanınızın bilişsel süreçlerini bir LLM'ye devretmeniz gerekir. Hatta bazen ‘LLM ajanı’ ifadesini de duyabilirsiniz; bu, yapay zekâ ajanlarının bir alt kümesidir.

İyi bir ajan, farklı görevler için farklı LLM'ler kullanabilmelidir.

Tek bir üstün LLM yoktur, özellikle de gelişim hızı bu kadar yüksekken. Yapay zekâ ajanınızın uzun metinler üretirken bir modeli, kullanıcı girdisini analiz ederken başka bir modeli kullanması faydalı olabilir.

Tüm yapay zekâ ajanları LLM ajanı mıdır? Neredeyse, ama hepsi değil.

LLM kullanmayan yapay zekâ ajanlarına robotik süreç otomasyonu botları, trafik kontrol sistemleri veya sürü zekâsı gibi çoklu ajan sistemleri ve (robotikte olduğu gibi) pekiştirmeli öğrenme ajanları örnek verilebilir.

2. Kimlik ve Talimatlar

Her yapay zekâ ajanının bir kimliği, misyonu ve hedefleri olmalıdır. Neden var? Ne başarmak istiyor ve bunu nasıl gerçekleştirecek?

Bir örnek: Bir BT destek şirketinde müşteri hizmetleri ekibinin ilk savunma hattı. Bu yapay zekâ ajanının hedefi, mümkün olduğunca çok müşteri sorununu doğru şekilde çözmek ve karmaşık vakaları insan temsilcilere yönlendirmek olabilir.

Talimatlar, yalnızca rolünü değil, aynı zamanda karar alma eşiğini (örneğin, ne zaman yönlendirme yapmalı veya kullanıcıyı başka bir yere aktarmalı?) ve ana performans göstergelerini de tanımlamalıdır.

3. Araçlar

Araçlar, bir yapay zekâ ajanının veri toplama ve eyleme geçme yöntemleridir.

Otonom yapısı sayesinde, bir yapay zekâ ajanı bir görevi yerine getirmek için hangi araçları kullanması gerektiğine kendisi karar verebilir.

Örneğin, bir potansiyel müşteri oluşturma yapay zekâ ajanının görevi, Hubspot'ta nitelikli potansiyel müşteriler yaratmak olabilir.

Kullanıcı etkileşimine bağlı olarak, yapay zekâ ajanı CRM'de mükerrer kayıtları kontrol etmeyi, kullanıcıya özel içerikler önermeyi veya potansiyel müşteriyi puanlayana kadar ek sorular sormayı seçebilir.

Bir yapay zekâ ajanının araç setinde şunlar bulunabilir:

• HubSpot, Linear veya Zendesk gibi harici sistemler
• Ad hoc araçlar oluşturmak için kod çalıştırma
• Yerleşik yetenekler
• Diğer yapay zeka ajanları
• İnsanlar (ör. bir yapay zeka ajanının bir görevi yerine getirmeden önce insan onayına ihtiyacı olabilir)

4. Hafıza ve Bilgi

Bir yapay zeka ajanının hafızası ve bilgisi, ne bildiğini ve zaman içinde bilgiyi nasıl sakladığını tanımlar.

Geleneksel yazılımlar yalnızca ihtiyaç duyulduğunda bilgiye erişirken, yapay zeka ajanları geçmiş etkileşimleri saklayabilir, hatırlayabilir ve bunların üzerine inşa ederek daha akıllı kararlar alabilir.

Örneğin, bir müşteri destek yapay zeka ajanı, bir kullanıcıyla yapılan önceki sorun giderme denemelerini hatırlayarak etkisiz çözümleri tekrar etmekten kaçınabilir. Bir satış yapay zeka ajanı ise, bir potansiyel müşteriyle olan önceki etkileşimleri hatırlayarak mesajlarını buna göre uyarlayabilir.

Yapay zeka ajanları iki ana hafıza türüne dayanır:

1. Kısa süreli hafıza – Devam eden bir konuşma veya görevden elde edilen geçici bağlam, örneğin kullanıcının dil tercihi.
2. Uzun süreli hafıza – Ajanın zaman içinde erişebileceği kalıcı bilgi, örneğin sipariş hacimlerini veya tedarikçi tercihlerini hatırlamak.

Hafızanın ötesinde, yapay zeka ajanları veritabanları ve API'ler, şirket bilgi tabanları veya diğer ilgili dokümantasyon gibi yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgi kaynaklarına erişebilir.

5. Kanallar

Kanallar, bir yapay zeka ajanının kullanıcılarla nasıl etkileşim kurduğunu belirler. Kullanım amacına bağlı olarak metin, görsel, video veya ses kullanabilir. Kullanıcıya bir web sitesi widget’ı, bir webchat arayüzü aracılığıyla ulaşabilir,

Yapay zeka ajanları webchat widget’larında, mesajlaşma uygulamalarında (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack vb.) veya hatta e-posta iş akışlarına entegre olarak kullanılabilir.

Sesli etkileşimler için, sesli ajanlar telefon sistemleri veya akıllı asistanlarla entegre olabilirken, metin tabanlı ajanlar canlı sohbet, SMS veya kurumsal iç araçlarda çalışabilir.

‍

6. Yönetişim

Yapay zeka yasaları dünya genelinde gelişiyor ve uyumluluk göz önünde bulundurulmadan bir yapay zeka ajanı oluşturmak boşa bir çabadır.

Yönetişim, yapay zeka ajanınızın etik, şeffaf ve yasal sınırlar içinde çalışmasını sağlar.

İyi yönetilen bir yapay zeka ajanı şunlara uyar:

• Politika uyumu – Marka yönergeleri, ton ve iş kurallarıyla uyumlu hareket eder.
• Raporlama & KPI takibi – Performans, önyargı ve karar doğruluğunu izler.
• Onaylar & İnsan Denetimi (HITL) – Kritik işlemler için insan onayı gerektirir.
• Geri bildirim mekanizmaları – Kullanıcı geri bildirimi ve denetimiyle sürekli gelişir.‍
• Uyumluluk & denetim kayıtları – Yasal gereklilikleri karşılamak için kararları ve işlemleri kaydeder.

Yapay zeka ajanlarının bazı kullanım alanları nelerdir?

Gerçekçi olalım: Bir yapay zeka ajanını her şey için kullanabilirsiniz.

Esnek yapıları sayesinde, bir yapay zeka ajanı uçtan uca birçok süreci kolaylaştırabilir.

Gerçek dünyada sayısız yapay zeka ajanı örneği bulunuyor.

En katı sektörlerde bile – iş akışı ne kadar karmaşık olursa olsun, bir yapay zeka ajanının yardımcı olabileceği bir yön mutlaka vardır.

Bir kripto yapay zeka ajanı piyasa trendlerini takip edebilir, işlemler gerçekleştirebilir veya portföy analizi sunabilir. Bir yapay zeka dijital pazarlama ajanı ise reklam harcamalarını optimize edebilir ve etkileşim verilerini analiz edebilir.

Yıllardır, hayal edilebilecek her sektörde yapay zeka ajanları kullanıyoruz.

İster bir kurumsal bot ister küçük işletmeler için bir yapay zeka ajanı ihtiyacınız olsun, işte yapay zeka ajanlarının en yaygın kullanım alanları.

Müşteri Hizmetleri

Yapay zeka ajanlarının en yaygın kullanım alanlarından biri, mütevazı müşteri destek botudur.

Bu sanal ajanlar, müşterileri belirli politikalara yönlendirebilir, kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir veya hesap işlemleri (örneğin şifre sıfırlama) gibi görevleri yerine getirebilir.

Artık şirketlerin müşteri hizmeti sohbet botları sunması standart hale geldi – ancak eski kural tabanlı sohbet botları genellikle marka imajına zarar veriyor. Günümüzde ise, organizasyonların kullanıcılarına hizmet eden dinamik LLM ajanlarıdır.

Yapay zeka sohbet botlarının sonu ve yapay zeka ajanlarının yükselişi dönemine giriyoruz. Artık (özellikle) müşteri destek botlarının seviye atlaması gerekiyor.

Potansiyel Müşteri Kazanımı

Botpress üzerinde dağıtılan yapay zeka ajanlarının çoğunluğu – en azından bu yazı yazılırken – bir tür lead oluşturma ajanıdır.

Lead oluşturma ajanları, yapay zeka satış ajanlarının bir alt kümesidir.

Genellikle kullanıcılara kritik bilgiler sunar ve nitelikli potansiyel müşterileri toplarken, bunları satış ekiplerine manuel müdahale olmadan yönlendirirler.

Bir sağlık danışmanlık firması olan Waiver Group, ‘bize ulaşın’ formlarının yerine bir bot kullanarak potansiyel müşteri sayısını %25 artırdı.

Waiverlyn, web sitesi ziyaretçileriyle sohbet eder, potansiyel müşterileri değerlendirir ve Google Calendar etkinlikleri oluştururdu – tüm bunları insan müdahalesi olmadan yapardı.

Bilgi Yönetimi

Botların insanlardan daha iyi üstlenebileceği bir kullanım alanı olan bilgi yönetimi, dahili dokümantasyondan müşteri odaklı self-servis sistemlere kadar uzanabilir.

Çalışanlar, kritik bilgileri wiki’lerde, PDF’lerde, e-postalarda veya destek taleplerinde arayarak saatler harcayabilir. Bir yapay zeka ajanı, doğal dilde bir soruya ilgili hesap bilgisi, politika veya sorun giderme adımlarıyla yanıt verebilir.

Müşteri tarafında ise, bu bir sigorta botunun kullanıcılara ilgili formları ve yönergeleri bulmalarında yardımcı olması şeklinde olabilir.

İş Akışı ve Görev Orkestrasyonu

İş akışı ve görev orkestrasyonu yapan yapay zeka ajanları yalnızca tekil işlemler gerçekleştirmez — farklı sistemler arasında birden fazla adımı koordine ederler. (Bu bazen yapay zeka orkestrasyonu olarak da adlandırılır.)

• Bir tedarik yapay zeka ajanı otomatik olarak satın alma talepleri oluşturabilir, bunları bütçelerle karşılaştırabilir ve sipariş vermeden önce yöneticinin onayına gönderebilir.
• İK’da, bir işe alıştırma yapay zeka ajanı eğitim planlayabilir, yazılım erişimi sağlayabilir ve yeni çalışanlar için bordro kurulumunu kimseye iş yükü olmadan tamamlayabilir.
• BT’de yapay zeka ajanları destek taleplerini önceliklendirebilir, sistem günlüklerini kontrol edebilir ve çözülmeyen sorunları mühendislere iletebilir.

Şirketler her süreç için farklı otomasyon araçlarını birleştirmek yerine, yapay zeka ajanları merkezi birer orkestratör olarak hareket eder — tüm iş akışlarını dinamik şekilde yönetir, gerçek zamanlı kararlar alır ve koşullar değiştikçe uyum sağlar.

Bu tür yapay zeka iş akışı otomasyonu, yapay zeka ajanlarının en yaygın kullanım alanlarından biridir.

Yapay zeka, bilgi çalışanlarının zamanını alan küçük günlük işlere kolayca uygulanabilir.

Geliştirici Yardımcıları

Yapay zeka ajanları, geliştiriciler için vazgeçilmez hale geliyor; kod yazma, hata ayıklama ve dokümantasyon süreçlerini hızlandırıyor.

Bir yardımcı yapay zeka, kodu otomatik tamamlayabilir, hataları anında işaretleyebilir ve optimizasyonlar önerebilir.

Kodlamanın ötesinde, bu ajanlar pull request incelemeleri, güvenlik kontrolleri ve bağımlılık takibi gibi konularda da yardımcı olur.

Mühendislik ekipleri için yapay zeka yardımcıları, daha hızlı geliştirme döngüleri, daha az hata ve tekrarlayan işlere daha az zaman harcanması anlamına gelir.

Sanal Asistanlar

Bazen, sadece biraz ek yardıma ihtiyacınız olur.

Araştırma yapacak, metrikleri analiz edecek veya bilgileri bir araya getirecek birine. Belki yaklaşan görevler için hatırlatıcı gönderecek bir kişisel planlayıcıya ya da e-postaları taslak haline getirecek ve raporları özetleyecek bir asistana ihtiyacınız var.

Bu boşluklar, sizin adınıza görevleri yerine getiren yapay zeka ajanı asistanları ile doldurulabilir.

Yapay zeka asistanı kavramı zaten bize tanıdık – Siri ve Alexa (en ünlü sesli asistanlar) gibi.

Yapay zeka ajanları, derinlemesine kişiselleştirilmiş planlamanın bir sonraki adımını mümkün kılar.

Bir tatil planlıyorsanız, bir yapay zeka seyahat asistanı size yeni bir destinasyon önermekle kalmaz, otelleri belirler, en uygun uçuş ve oteli seçer – hatta sizin adınıza rezervasyon yapabilir.

Yapay zeka ajanlarının faydaları nelerdir?

1. Genişletilebilir ve esnek

Yapay zeka ajanları katı iş akışlarıyla sınırlı değildir. Bağlama göre araçları, API'leri ve modelleri dinamik olarak seçerek çok daha uyumlu hale gelirler.

2. Otonom karar verme

Her akışı önceden tanımlamak yerine, yapay zeka ajanları gerçek zamanlı kararlar alır ve uçtan uca görevleri yerine getirir. Kurulumu daha hızlıdır ve devreye alındıktan sonra çok daha verimlidirler.

3. Farklı kullanım alanlarında ölçeklenebilir

Müşteri desteği için oluşturulan bir yapay zeka ajanı, tamamen yeniden inşa edilmeden satış, dahili iş akışları veya İK otomasyonu gibi alanlara da genişletilebilir.

4. 7/24 erişilebilirlik

Yapay zeka ajanları kesintisiz çalışır, görevleri yerine getirir, kullanıcılara yanıt verir ve iş akışlarını duraksamadan yürütür.

5. Ölçekli maliyet verimliliği

Yapay zeka ajanları, müşteri desteği, satış ve dahili operasyonlarda büyük manuel ekip ihtiyacını azaltırken yüksek hizmet kalitesini korur.

6. Uçtan uca otomasyon

Yapay zeka ajanları sadece soruları yanıtlamakla kalmaz; iş akışlarını yürütür, CRM'lerde eylemleri tetikler, onayları yönetir ve gerçek kararlar alarak operasyonel darboğazları azaltır.

7. Sorunsuz sistem entegrasyonu

Yapay zeka ajanları Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack ve özel sistemler gibi araçlarla entegre olur, böylece birleşik bir teknoloji altyapısı sağlar.

8. Daha hızlı değer elde etme süresi (TTV)

Geleneksel otomasyon projelerinin aksine, yapay zeka ajanları etkileşimlerden öğrenir ve sürekli gelişir, böylece devreye alma ve yatırım getirisini hızlandırır.

9. Artan doğruluk ve uyumluluk

Yapay zeka ajanları marka yönergelerine, yasal çerçevelere ve karar mantığına uyabilir, böylece işletme politikalarına uygun şekilde çalışır.

Yapay Zeka Ajanı Türleri

‍Birçok farklı AI ajanı türü vardır – sizin için en uygun olanı, yapmak istediğiniz göreve bağlıdır.

Çoklu Ajan Sistemleri

Çoklu ajan sistemleri (MAS), birden fazla yapay zeka ajanının genel hedeflere ulaşmak için etkileşimde bulunduğu yapılardır.

Bu sistemler genellikle tek bir yapay zeka ajanının yönetemeyeceği kadar büyük, karmaşık veya merkezi olmayan görevleri çözmek için tasarlanır. Doğru yapay zeka ajanı yönlendirmesi, doğru görevin doğru ajana atanmasını sağlar.

Çoklu ajan sistemindeki her ajan bağımsız hareket edebilir, çevreyi algılar ve yorumlar, kararlar alır ve ardından kendi hedefini gerçekleştirmek için harekete geçer.

Bir MAS'ın verimliliği, hem nicel hem de nitel içgörüler içerebilen yapay zeka ajanı değerlendirme sistemleri ile ölçülür.

Örneğin, bir pazar araştırma firması bir MAS kullanabilir ; burada bir ajan sektör raporlarını toplar, bir diğeri önemli bulguları çıkarır, üçüncüsü bulguları müşteri için özetler ve dördüncüsü veri doğruluğunu izleyip çıktıları zamanla iyileştirir.

Basit Refleks Ajanları

Basit refleks ajanları, önceden tanımlanmış koşul-eylem kurallarına göre çalışır. Sadece mevcut algıya tepki verirler ve önceki algıların geçmişini dikkate almazlar.

Sınırlı karmaşıklık ve dar bir yetenek aralığı gerektiren görevler için uygundurlar. Akıllı bir termostat, basit refleks ajanına örnek olarak verilebilir.

‍

Model Tabanlı Refleks Ajanları

Model tabanlı ajanlar, çevrelerinin içsel bir modelini tutar ve kararlarını bu modele dayanarak verir.

Bu sayede daha karmaşık görevleri yerine getirebilirler.

Kendi kendine giden araç teknolojisinin geliştirilmesinde kullanılırlar; çünkü aracın hızı, öndeki araçla mesafe ve yaklaşan bir dur tabelası gibi verileri toplayabilirler. Ajan, aracın hızı ve frenleme kapasitesine göre ne zaman fren yapacağına dair bilinçli kararlar alabilir.

Fayda Tabanlı Ajanlar

Fayda tabanlı ajanlar, her olası eylemin beklenen faydasını dikkate alarak karar verir.

Farklı seçeneklerin değerlendirilip en yüksek beklenen faydaya sahip olanın seçilmesinin önemli olduğu durumlarda sıklıkla kullanılırlar.

Bir ajanın bir eylem önerisi ya da belirli bir görev için farklı bilgisayar türleri önermesini istiyorsanız, fayda tabanlı bir ajan yardımcı olabilir.

Öğrenen Ajanlar

Öğrenen ajanlar, bilinmeyen ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmıştır. Deneyimlerinden öğrenir ve zamanla eylemlerini uyarlayabilirler.

Derin öğrenme ve sinir ağları, öğrenen ajanların geliştirilmesinde sıkça kullanılır.

E-ticaret ve yayın platformlarında kişiselleştirilmiş öneri sistemlerini desteklemek için sıkça kullanılırlar; çünkü zamanla kullanıcıların tercihlerini öğrenirler.

İnanç-Arzu-Niyet Ajanları

İnanç-Arzu-Niyet ajanları, çevreye dair inançlar, arzular ve niyetler tutarak insan benzeri davranışı modelleyebilir. Buna göre mantık yürütebilir ve eylemlerini planlayabilirler; bu da onları karmaşık sistemler için uygun kılar.

Mantık Tabanlı Ajanlar

Mantık tabanlı ajanlar, kararlarını mantık kuralları üzerinden çıkarımsal akıl yürütmeyle alır. Karmaşık mantıksal akıl yürütme gerektiren görevler için uygundur.

Hedef Tabanlı Ajanlar

Hedef tabanlı ajanlar, hedeflerine ulaşmak için hareket eder ve buna göre eylemlerini uyarlayabilir. Kararlarını, mevcut eylemlerinin gelecekteki sonuçlarına göre daha esnek bir şekilde alırlar.

Hedef tabanlı ajanların yaygın bir uygulaması robotiktir – örneğin bir deponun içinde yol alan bir ajan. Potansiyel yolları analiz edip hedefe en verimli rotayı seçebilir.

5 Adımda Yapay Zeka Ajanı Nasıl Uygulanır

Durumunuza bağlı olarak iki seçeneğiniz var: Bir yapay zeka ajanı satın alabilir veya bir yapay zeka ajanı geliştirebilirsiniz.

Satın almak isterseniz, sertifikalı ajanslar ve serbest çalışanlara bakabilirsiniz; size özel bir yapay zeka ajanı geliştirebilirler.

Ancak mevcut kaynaklarınızı kullanmak istiyorsanız, bir yapay zeka ajanı oluşturmak sandığınız kadar zor değil. Uzmanlık seviyenize uygun birçok yapay zeka ajanı çerçevesi ve LLM ajanı çerçevesi mevcut.

Adım 1: Pilot bir kullanım alanı belirleyin

“Bir yapay zeka ajanı alalım!” Patronunuz, 'yapay zeka ajanlarının yılı' başlıklı son haberleri okuduktan sonra bunu söylerse, hangi tür yapay zeka ajanını pilot olarak denemeniz gerektiğini belirlemek size kalır.

Abartıya kapılmak kolaydır, ancak en iyi yaklaşım, net ve yüksek etkili bir kullanım alanıyla başlamaktır.

Bir ajanın iş yükünü azaltabileceği, doğruluğu artırabileceği veya karar verme süreçlerini geliştirebileceği alanları düşünün; örneğin potansiyel müşteri nitelendirme, müşteri desteği veya dahili bilgiye erişim gibi.

Güçlü bir pilot kullanım alanı hızlıca uygulanabilecek kadar dar, ancak etkiyi gösterecek kadar değerli olmalıdır.

Doğru seçim, onay almayı, yatırım getirisini kanıtlamayı ve daha geniş çapta yapay zeka benimsenmesinin temelini atmayı kolaylaştırır.

Adım 2: Doğru platformu bulun

Doğru araçlar tamamen sizin koşullarınıza bağlıdır – kurum içinde ne kadar geliştirme uzmanlığınız var? Ne kadar zamanınız var? Ajanınızın (sadece pilot kullanım alanı için değil, uzun vadede de) ne başarmasını istiyorsunuz?

Çoğu durumda, sıfırdan başlamak yerine bir yapay zeka platformu kullanmak daha mantıklıdır.

En iyi seçim genellikle dikey, esnek bir platform olacaktır: Her türlü kullanım alanını oluşturmanıza ve harici araçlara bağlanmanıza olanak tanıyan bir yazılım.

En iyi yapay zeka ajanı oluşturma araçları, en iyi sohbet botu platformları veya en iyi açık kaynak platformları listemize göz atabilirsiniz. Ama dürüst olayım – bizimkine oldukça taraflıyım.

Botpress, Fortune 500 şirketlerinin %35'i ve 500.000'den fazla geliştirici tarafından kullanılıyor.

Yıllardır yapay zeka ajanları devreye alıyoruz ve kullanmaya başlamak ücretsiz, yani kaybedecek bir şeyiniz yok.

Adım 3: Araçları entegre edin

Yapay zeka ajanınız Hubspot'ta potansiyel müşteri oluşturacaksa, işe yapay zeka platformunuzu Hubspot ile entegre ederek başlarsınız.

İyi bir platform önceden entegre edilmiş bağlantılarla gelse de, özel kullanım senaryoları için ajanınızın bağlayıcılarını özelleştirmek adına ek çalışmalar gerekebilir.

Ekibiniz birden fazla sistemi entegre ediyorsa – ister dahili araçlar ister üçüncü parti yazılımlar olsun – ajanınız bir Yapay Zeka orkestratörü olarak hareket edebilir ve platformlar arasında sorunsuz senkronizasyon sağlayabilir.

Adım 4: Test et ve iyileştir

Dördüncü adım, platformunuzun yerleşik test araçlarını kullanarak ajanınızı kapsamlı şekilde test etmektir.

Ajanın gerçek senaryolarda iyi performans göstermesini sağlamak için test sonuçlarına göre parametreleri, istem ifadelerini ve iş akışlarını ayarlayın.

Adım 5: Yayınla ve izle

Oluşturma ve yayınlama aşamaları genellikle ön planda olsa da, bot analitiği ile uzun vadeli izlemenin önemini küçümsemeyin.

Platformunuz, ajanınızın dağıtımdan sonraki etkileşimlerini ve performansını izlemek için gerekli araçlarla donatılmış olmalı.

Platformun sunduğu geri bildirim mekanizmalarından yararlanarak içgörüler toplayın ve kurulumu gerektiği şekilde iyileştirin.

Ve unutmayın: En iyi yapay zeka ajanları güncellenir. Saha uygulamalarında en yüksek performans gösteren yapay zeka ajanlarının birçoğu, ilk yayınlarından bu yana yüzlerce kez güncellendi.

Ajanınızı ne kadar çok geliştirirseniz, yatırım getirisiniz o kadar artar.

Uygulama için En İyi Uygulamalar

Müşteri Başarı ekibimiz, sohbet botları ve yapay zeka ajanları dağıtımında yılların deneyimine sahip. Yapay zeka ajanı dağıtımında sık yapılan hatalar konusunda, yetersiz bütçelendirmeden aşırı vaatlere kadar pek çok örnek gördüler.

Küçük başlayın, sonra genişletin

Yapay zeka destekli organizasyonlar çağındayız – ancak kimse bir anda bu geçişi yapmayacak. Hızlı bir başarı elde edebilecek güçlü bir pilot kullanım senaryosu ile başlayın, ardından yapay zeka ajanınızı genişletin.

Biz buna Emekle-Yürü-Koş yöntemi diyoruz. Bunun hakkında daha fazla bilgiyi Yapay Zeka Ajanı Uygulama Rehberimizde bulabilirsiniz.

Yüksek kaliteli veri kaynaklarını sağlayın

Eski bir deyişle: ne girerse o çıkar. Eğer yapay zeka ajanınız iyi yönetilen veri tabanlarından bilgi çekmiyorsa, etkisi sınırlı olacaktır.

Ajanınız Hubspot’u anlaşma döngülerini izlemek ve kazanılan/kaybedilen anlaşma göstergelerini analiz etmek için kullanıyorsa, satış temsilcilerinizin aday görüşmelerini ve verilerini dikkatle takip etmesi gerekir.

Net KPI ve başarı ölçütleri belirleyin

Yapay zeka ajanınızın ne kadar başarılı olduğunu, etkisini doğru şekilde ölçemiyorsanız bilemezsiniz.

KPI’ları önceden tanımlayın — ister yanıt doğruluğu, ister tasarruf edilen zaman, dönüşüm oranları ya da maliyet azaltımı olsun. Bu kıstaslar iyileştirmeleri yönlendirmeye ve yatırım getirisini göstermeye yardımcı olur.

RAG kullanın

Bilgi getirmeli üretim kullanmak, yapay zeka ajanınızın yanıtlarını güncel verilere – örneğin şirketin bilgi tabanı, CRM’i veya dokümantasyonuna – dayandırmasını sağlar.

Bu, yanlış bilgi üretme riskini azaltır ve yanıtların doğru ve bağlama uygun olmasını sağlar.

Yapay zeka ajanlarının riskleri nelerdir?

Uyumluluk Riskleri

Yapay zeka ajanları, GDPR, HIPAA, SOC 2 ve sektöre özel politikalara uymalıdır.

Uyumluluk riskleri, geliştiricilerin yapay zeka ajanlarını sıfırdan yazmak yerine platformlar üzerinde oluşturmayı tercih etmelerinin başlıca nedenlerinden biridir.

Eğer işiniz yapay zeka uyumluluğu değilse, kaynaklarınızı bu işi profesyonellere bırakmak daha verimli olacaktır.

Kullanıcı verilerinin yanlış yönetilmesi, kararların kaydedilmemesi veya uyumsuz yanıtlar üretilmesi yasal ve finansal sonuçlara yol açabilir.

Halüsinasyonlar

Halüsinasyonlar, sohbet tabanlı yapay zeka sistemlerinin yanlış veya yanıltıcı bilgi üretmesidir.

Bu tür hatalar, Air Canada sohbet botu skandalı veya bir botun Chevy Tahoe’yu 1 dolara satması gibi olayların merkezinde yer aldı.

Dikkatli şekilde geliştirilen yapay zeka ajanları nadiren halüsinasyon yapar. Bilgi getirmeli üretim, insan doğrulaması veya ek kontrol katmanları ile yanıt kalitesini güvence altına almak mümkündür. Aslında, yapay zeka ajanlarını halüsinasyondan korumanın çeşitli yolları vardır.

Açıklanabilirlik Eksikliği

Bir yapay zeka ajanı karar veriyorsa, ekibiniz nasıl ve neden karar verdiğini anlayabilmeli.

Şeffaf olmayan, yalnızca çıktı sunan kara kutu bir sistem güveni zedeler; hataları teşhis etmeyi, uyumluluğu sağlamayı veya performansı iyileştirmeyi zorlaştırır.

Açıklanabilirlik, özellikle kararların denetlenebilir olması gereken düzenlenmiş sektörlerde çok önemlidir.

Ajanın mantığını kaydetmek, kaynakları göstermek ve insan onayını sürece dahil etmek gibi teknikler, yapay zeka tabanlı kararların açık ve hesap verebilir olmasına yardımcı olur.

Eğer açıklanabilirlik yerleşik değilse, ekibiniz ajanı savunmak için harcadığı zamandan daha fazla zaman harcar ve ondan elde edeceği fayda azalır.

Sürekli Kaynaklar

Yapay zeka ajanları ‘kur ve unut’ türünden bir kaynak değildir.

Zaman içinde sürekli izleme ve iyileştirme gerektiren gerçek bir yazılım projesidir. Bakım, göz ardı edilirse bir ajanın başarısını ciddi şekilde düşürür.

İyi haber şu ki, bu yalnızca ekibiniz bunu planlamazsa bir dezavantaj olur. Eğer yapay zeka yatırımı yapmaya hazırsanız, bir yapay zeka ajanı için gereken sürekli kaynaklar getirilerde kolayca görülebilir.

Yapay Zeka Ajanlarının 3 Özelliği

1. Otonomi

Yapay zeka ajanları, insan müdahalesi olmadan çalışabilir; karar alır ve bunları bağımsız şekilde uygular.

Otonomileri sayesinde yapay zeka ajanları karmaşık görevleri üstlenebilir ve bir süreci en iyi şekilde tamamlamak için gerçek zamanlı kararlar alabilir; ancak belirli bir görev için adımları insanın kodlaması gerekmez.

Otonom bir ajan fikri 2001: Bir Uzay Destanı filmindeki konuşan bilgisayar HAL 9000’i akla getirse de, yapay zeka ajanları hâlâ insan talimatlarına ihtiyaç duyar.

Bir kullanıcı veya geliştirici, ajanı ne yapması gerektiği konusunda bilgilendirmelidir – ancak ajan, görevi en iyi şekilde tamamlamak için çözüm yolları bulacaktır.

2. Sürekli öğrenme

Geri bildirim, yapay zeka ajanının zaman içinde gelişmesi için gereklidir.

Bu geri bildirim iki kaynaktan gelebilir: bir eleştirmen veya doğrudan çevrenin kendisi.

Eleştirmen, ajanın performansını değerlendiren bir insan operatör ya da başka bir yapay zeka sistemi olabilir. Ajanın çevresi ise, ajanın eylemlerinin sonuçları şeklinde geri bildirim sunar.

Bu geri bildirim döngüsü, ajanın uyum sağlamasına, deneyimlerinden öğrenmesine ve gelecekte daha iyi kararlar almasına olanak tanır.

Daha fazla görev deneyimledikçe daha iyi sonuçlar üretmeyi öğrenir. Öğrenme ve gelişme yetenekleri sayesinde, yapay zekâ ajanları hızla değişen ortamlara uyum sağlayabilir.‍

3. Tepkisel ve proaktif

Yapay zeka ajanları, bulundukları ortamlarda hem tepkisel hem de proaktiftir.

Duyusal girdiler aldıkları için, çevredeki değişikliklere göre hareket tarzlarını değiştirebilirler.

Örneğin, akıllı bir termostat, beklenmedik bir fırtına başladığında odanın sıcaklığının düştüğünü algılayabilir. Sonuç olarak, klima şiddetini azaltır.

Ama aynı zamanda proaktiftir – güneş her gün yaklaşık aynı saatte odaya vuruyorsa, güneşin sıcaklığı ortaya çıkarken klimayı önceden artırır.

Gelecek ay bir yapay zeka ajanı devreye alın

Yapay zeka ajanları, her türlü iş akışında çok adımlı görevleri kolaylaştırır – eğer verimsizlikleri ortadan kaldırmak için onları kullanmıyorsanız, emin olun rakipleriniz kullanıyordur.

Botpress, geliştiriciler ve işletmeler tarafından kullanılan son derece esnek bir yapay zeka ajanı platformudur. Hazır entegrasyonlar kütüphanesi, 30.000+ kişilik Discord topluluğu ve gerçek dünya uygulamalarında yılların deneyimiyle öne çıkar.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

İşletmelerin ilk yapay zeka ajanını devreye alırken yaptığı yaygın hatalar nelerdir?

İşletmelerin ilk yapay zeka ajanını devreye alırken yaptığı yaygın hata, net bir kullanım senaryosu veya ölçülebilir başarı kriterleri olmadan başlatmaktır; bu da genellikle düşük etkileşim ve sınırlı etkiyle sonuçlanır. Ayrıca birçok işletme, yapay zeka ajanını tek seferlik bir dağıtım olarak görür ve etkili kalması için düzenli güncelleme ve iyileştirme gerektirdiğini göz ardı eder.

Bir yapay zeka ajanı pilotu için ne kadar zaman ve bütçe ayırmalıyım?

Odaklanmış bir pilot proje, özellikle kodsuz veya az kodlu platformlarla, genellikle 2 ila 6 hafta içinde ve 300 ila 700 dolar arasında bir bütçeyle başlatılabilir.

Hangi tür günlükleme veya denetim izlerini uygulamalıyım?

Her kullanıcı girdisini, ajanın kararlarını, yapılan işlemleri ve tüm API çağrılarını zaman damgaları ve kullanıcı kimlikleriyle birlikte kaydetmelisiniz; böylece izlenebilirlik sağlanır. Daha fazla şeffaflık ve teşhis için, mümkünse akıl yürütme adımlarını veya güven skorlarını da eklemek faydalı olur.

Uygulamada insan-döngüde (HITL) nasıl görünür?

Uygulamada HITL, yapay zeka ajanının belirli kararlarda — örneğin onaylar, yönlendirmeler veya belirsiz durumlar — ilerlemeden önce insan girdisi beklemesi anlamına gelir. Bu, gerektiğinde belirsiz işlemlerin bir kişi tarafından denetlenmesini sağlayan bir güvenlik katmanı oluşturur.

Tek bir yapay zeka ajanı birden fazla departmanı (ör. İK ve Satış) destekleyebilir mi?

Evet, tek bir yapay zeka ajanı uygun bağlam ayrımı, rol tabanlı davranış için net talimatlar ve akıllı sorgu yönlendirmesiyle birden fazla departmana hizmet edebilir. Birçok kuruluş, çakışma veya karışıklığı önlemek için önce bir departmanda başlar ve ajan yeteneklerini kademeli olarak genişletir.