Ajan temelli yapay zeka nedir?
Ajan temelli yapay zeka, büyük dil modellerinin (LLM) yalnızca soru-cevap arayüzü olarak değil, tanımlanan bir hedefe ulaşmak için kendi başına adım atabilen otonom sistemler olarak kullanılmasını ifade eder. Geleneksel bir sohbet asistanı bir yanıt üretir ve sürecin devamı kullanıcının inisiyatifindedir; ajan mimarisinde ise sistem, hedefe ulaşana kadar ilgili sistemleri sorgulama, veri işleme, doğrulama ve gerektiğinde yeniden deneme gibi adımları kendisi yürütür.
Bu yaklaşımı mümkün kılan üç temel bileşen bulunur: ajanın erişebildiği araçlar (ilgili sistemlere, API’lere ve veri kaynaklarına erişim), ajanın hafızası (önceki adımların ve bağlamın korunması) ve karar mekanizması (kullanılan model, prompt yapısı ve iş kuralları). Mono olarak bu üç bileşeni birlikte tasarlıyor, kurulumun ardından da sürekli izliyoruz.
Uygulama alanları
Ajan temelli yaklaşımlar her sürece uygun değildir. Aşağıdaki alanlarda yüksek katma değer sağladığı gözlemlenmektedir:
- Müşteri destek taleplerinin önceliklendirilmesi ve yanıt taslaklarının otomatik hazırlanması
- Hukuki veya teknik belgelerin analiz edilmesi, özetlenmesi ve risk teşkil eden maddelerin işaretlenmesi
- Çok adımlı onay ve satın alma süreçlerinin uçtan uca yürütülmesi
- Saha ekiplerinin arıza teşhisinde ilgili dokümantasyona hızlı erişimini sağlayan destek sistemleri
Buna karşılık, sonucun her defasında birebir doğru olması gereken ve hata toleransının bulunmadığı süreçlerde - örneğin finansal işlemlerin tek başına onaylanmasında - ajan, öneri üreten bir bileşen olarak konumlandırılır; nihai onay yetkili kişiye bırakılır.
Çalışma yöntemimiz
Çalışmalarımıza somut bir iş problemiyle başlıyor, kavram kanıtlama aşamasından itibaren ölçülebilir hedefler tanımlıyoruz. Mimari netleştikten sonra ajan üretime alınır; üretime geçişin ardından da izleme, denetim ve gerektiğinde geri alma süreçleri devam eder. Model veya prompt güncellemeleri, ölçülebilir bir karşılaştırma yapılmadan canlı ortama alınmaz.
Ne zaman iletişime geçmelisiniz?
- Kavram kanıtlama aşamasından üretime geçişte zorluk yaşıyorsanız
- Yapay zeka kullanımına bağlı maliyet veya gecikme öngörülemez hale geldiyse
- Birden fazla ajanın koordineli çalışması gereken bir senaryo söz konusuysa
- Veri gizliliği veya KVKK gereklilikleri nedeniyle yerel model değerlendirmesi gerekiyorsa
Sürecimiz
- 1
Keşif ve hipotez
Sürecin nerede zaman kaybına veya hataya yol açtığı detaylı biçimde analiz edilir. Bu analiz, çağrı triyaj süresi veya fatura mutabakat hata oranı gibi ölçülebilir göstergelere bağlanır. Bu aşamanın sonunda sürecin ajan mimarisi mi yoksa daha basit bir otomasyon çözümü mü gerektirdiği netleşir.
- 2
Mimari ve kanıt çalışması
Ajanın iş akışı, hafıza yapısı ve erişeceği araçlar bu aşamada tasarlanır. Çözüm, sınırlı bir kullanıcı grubuyla ve gerçek üretim verileriyle test edilir.
- 3
Değerlendirme ve sağlamlaştırma
Ajanın doğruluğunu otomatik olarak ölçen bir değerlendirme seti oluşturulur. Prompt değişiklikleri versiyonlanır, hata durumlarına ilişkin davranış tanımlanır ve maliyet kontrol altına alınır.
- 4
Üretim ve operasyon
Üretime geçişin ardından maliyet artışı, davranış sapması ve prompt regresyonu gibi göstergeler sürekli izlenir. Model güncellemeleri, ajanın doğru çalıştığı kanıtlanmadan üretim ortamına alınmaz.
