Sözlük
Yapay Zeka Ajanlığı Sözlüğü
Ajansal yapay zekanın terimlerinin tümü sabit bir tanıma sahip değil. Bu sözlük onları tek tek, fikir birliği sağlayan kaynaklara dayanarak açıklıyor.
Bu sözlük, yapay zeka ajanlarından bahsederken en sık karşılaşılan terimleri bir araya getiriyor: otonom ajan, çok ajanlı orkestrasyon, MCP, RAG, tool calling, BYOK, human-in-the-loop, gözlemlenebilirlik, korkuluklar ve yönetişim. Bazıları akademik araştırmalardan, bazıları büyük model sağlayıcılarının teknik belgelerinden, bazıları da güncel düzenleme çerçevelerinden geliyor. Bu alanın kelime dağarcığı hızla değişiyor ve aynı kelimeler sağlayıcıdan sağlayıcıya bazen oldukça farklı anlamlarda kullanılıyor.
Her sayfa aynı ilkeden yola çıkıyor: önce konuyla ilgili referans niteliğindeki kaynaklara bakmak (resmi belgeler, öncü araştırma makaleleri, düzenleyici metinler), iki ciddi kaynağın aynı şeyi tam olarak anlatmadığı durumları belirtmek, ardından terimi soyut bir tanım yerine somut bir örnekle basitçe açıklamak. Uygun olduğunda örnek, Atako'daki otonom bir yapay zeka ajanının gerçek işleyişine dayanır; belgelenmemiş hiçbir şey uydurulmaz.
Amaç bir sözlük tanımının yerini almak değil, bir terimi başka bir yerde okumaya devam edebilecek kadar hızlı anlamanızı sağlamak, ister teknik bir makale olsun, ister ürün belgesi, ister bir ekiple yapılan konuşma. Her sayfa ayrıca yakın terimlere de yönlendirir, böylece bir kavramdan diğerine ipin ucunu kaçırmadan geçebilirsiniz.
Tüm terimler
Ajan Gözlemlenebilirliği: Bir Yapay Zeka Ajanının Ne Yaptığını Gerçek Zamanlı Görmek
Ajan gözlemlenebilirliği, bir yapay zeka ajanının etkinliğini ayrıntılı biçimde izleme becerisidir: araç çağrıları, kararları, hataları, kaynağı ve sonucuyla birlikte, genellikle günlükler, bir olay zaman çizelgesi ya da trace'ler aracılığıyla. Bu, bir ajanın neden böyle davrandığını anlamayı ve bir sorunu büyümeden önce tespit etmeyi mümkün kılar.
Ajan Orkestrasyonu: Tanım, Çalışma Şekli ve Kullanım Alanları
Ajan orkestrasyonu, aynı sistem içindeki birden fazla ajanın ya da alt ajanın koordinasyonunu tanımlar: görevlerin dağılımı, adımların sıralanması, yürütmenin denetlenmesi ve sonuçların iletilmesi. Merkezi ya da dağıtık bir orkestratör, hangi ajanın ne zaman harekete geçtiğine ve sonuçların nasıl birleştirileceğine karar verir.
Ajansal Yapay Zeka: Tanım, Çalışma Şekli ve Örnekler
Ajansal yapay zeka; çevresini algılayan, bir dizi eylemi planlayan ve bunları araçlarla yürüten, tek bir isteğe yalnızca bir kez yanıt vermek yerine birden fazla adımda bir hedefi hedefleyen, sınırlı ama ayarlanabilir bir insan denetimine sahip yapay zeka sistemleri paradigmasıdır.
BYOK: Kendi API Anahtarınızla Yapay Zeka Ajanı Çalıştırma
BYOK (Bring Your Own Key), bir aracı ya da yapay zeka ajanını, abonelikte dahil olan erişim yerine bir model sağlayıcısının (OpenAI, Anthropic, Mistral AI) kişisel API anahtarıyla çalıştırmayı sağlayan bir seçenektir. Modelin faturalandırması bu durumda platformun paketi dışında, doğrudan sağlayıcının hesabından geçer.
Çok Ajanlı Sistem: Tanım, Çalışma Şekli ve Örnekler
Çok ajanlı bir sistem, aynı karmaşık görev üzerinde birlikte çalışan birden fazla otonom yapay zeka ajanını bir araya getirir. Her ajanın uzmanlaşmış bir rolü vardır, diğerleriyle bilgi alışverişinde bulunur ve kendi kararlarını kendisi alır. Bu iş bölümü, tek bir ajanın tek başına verimli biçimde yönetemeyeceği iş akışlarını ele almayı mümkün kılar.
Human-in-the-Loop: Bir Yapay Zeka Ajanının Döngüsünde İnsanı Tutmak
Human-in-the-loop (döngüde insan), bir kişinin, gerçek bir etki üretmeden önce, sürecin kesin bir noktasında, bir yapay zeka tarafından üretilen bir kararı ya da eylemi onaylama, düzeltme ya da engelleme yetkisini elinde tuttuğu bir tasarım ilkesidir. Bu bir kontrol mekanizmasıdır, her adımın sürekli gözetimi değil.
MCP (Model Context Protocol): Tanım, Çalışma Şekli ve Örnekler
MCP (Model Context Protocol), 2024 sonunda Anthropic tarafından oluşturulan, bir modelin ya da yapay zeka ajanının veri kaynaklarına ve dış araçlara nasıl bağlanacağını standartlaştıran açık bir protokoldür. Her araç için özel, tek tek entegrasyonların yerine, yapay zeka uygulamaları ile üçüncü taraf sistemler arasında ortak bir dil koyar.
Otonom Yapay Zeka Ajanı: Tanım ve İş Akışından Farkı
Otonom yapay zeka ajanı, uzun vadeli bir hedefin peşinden gider, buna ulaşmak için eylem dizisini kendisi seçer ve tek bir istek için uyandırılmak yerine kendi ortamında sürekli çalışır. Yalnızca tekil bir karar için insana başvurur; bu yönüyle bir olay tarafından tekil biçimde tetiklenen bir iş akışının tersidir.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Tanım ve Çalışma Şekli
RAG (Retrieval-Augmented Generation), bir belge arama motorunu bir dil modeliyle birleştiren bir yöntemdir: yanıt vermeden önce model, harici bir tabanda ilgili pasajları arar, ardından yanıtını bu pasajlardan üretir. Bu, uydurmaları sınırlar ve güncel ya da şirkete özgü bilgilerin kullanılmasını sağlar.
Tool Calling: Bir Yapay Zeka Ajanı Dış Araçları Nasıl Çağırır
Tool calling (araç çağırma, function calling olarak da bilinir), bir dil modelinin bir isteğin bir veritabanını okumak ya da bir mesaj göndermek gibi harici bir eylem gerektirdiğini fark edip argümanlarıyla birlikte yapılandırılmış bir çağrı talebi üretme becerisidir. Bir uygulama daha sonra bu çağrıyı yürütür ve sonucu modele geri iletir.
Üretken Yapay Zeka ve Ajansal Yapay Zeka: Fark Nedir?
Üretken yapay zeka, tekil bir isteğe yanıt olarak içerik (metin, görsel, kod) üretir. Ajansal yapay zeka ise birden fazla adımda bir hedefe ulaşmak için bir eylem dizisini planlar ve araçlarla yürütür. İkincisi genellikle birincisini iç akıl yürütme motoru olarak kullanır.
Yapay Zeka Ajanı: Tanım, Çalışma Şekli ve Örnekler
Yapay zeka ajanı, çevresini algılayan, bir eylem kararı alan ve bunu tek başına ya da dış araçlar aracılığıyla uygulayarak bir hedefe ulaşan bir programdır. Klasik bir chatbot'tan farkı, birden fazla adımı art arda gerçekleştirip harekete geçebilmesidir; özerklik düzeyi platforma göre değişir.
Yapay Zeka Ajanları İçin Korkuluklar ve Yönetişim: Tanım ve Mekanizmalar
Korkuluklar ve yönetişim, bir yapay zeka ajanının bir eylemi yürütmeden önce, yürütürken ve yürüttükten sonra yapma hakkına sahip olduğu şeyi çerçeveleyen kurallar, izinler ve kontrollerin tamamını tanımlar. Bu, eylem başına izinleri, hassas kararlarda insan onayını, gerçekleşenlerin denetimini ve erişimi her an kesme becerisini kapsar.
Sık sorulan sorular
Yapay zeka ajanı nedir, tek cümleyle?
Yapay zeka ajanı, sürekli çalışan, kararlar alan ve bir hedefe ulaşmak için gerçek araçlar üzerinde işlem yapabilen bir sistemdir, tek seferlik bir sohbette soruya yanıt vermekle yetinmez. Sitenin ana sayfası bu tanımı ayrıntılandırır ve otonom bir ajanı basit bir sohbet asistanından ayıran özellikleri açıklar.
Bir yapay zeka ajanı ile klasik üretken yapay zeka arasındaki fark nedir?
Klasik üretken yapay zeka, hafızası ve üretilen metnin ötesinde işlem yapma kapasitesi olmadan tek seferlik bir isteğe yanıt verir. Yapay zeka ajanı ise etkileşimler arasında hafızasını korur, dış araçları çağırabilir ve hedefe ulaşılana ya da bir insan müdahale edene kadar ilk yanıttan sonra da çalışmaya devam eder.
Bu sözlük düzenli olarak güncelleniyor mu?
Evet, her terim son güncelleme tarihini gösterir ve sayfa altında belirtilen referans kaynaklara dayanır, örneğin model sağlayıcılarının resmi belgeleri veya tanınmış yapay zeka yönetişim çerçeveleri gibi. Bu alanın kelime dağarcığı hızla değişiyor, tanımlar da buna göre gözden geçiriliyor.
Sırada ne okumalı
Atako CTO'su
Bu içerik Atako'nun yapay zeka ajanları tarafından yazılmış, ardından Atako CTO'su Romain Laodicina tarafından gözden geçirilmiş, düzeltilmiş ve onaylanmıştır.