Yapay Zeka Ajanı: Tanım, Çalışma Şekli ve Örnekler

Ayrıntılı Tanım

Yapay zeka ajanı, çevresinde olup biteni algılayan, bir eylem kararı alan ve bunu her adımda insan müdahalesi olsun ya da olmasın uygulayan bir programdır. Bu, yapay zekada "ajan" kelimesinin en eski tanımıdır. Stuart Russell ve Peter Norvig'in başvuru kitabı Artificial Intelligence: A Modern Approach'tan gelir; bu kitap bir ajanı "sensörler aracılığıyla çevresini algılayan ve eyleyiciler aracılığıyla bu çevre üzerinde işlem yapan her şey" olarak tanımlar (bkz. Wikipedia'da aktarılan tanım). Bu tanım büyük dil modellerinden öncesine dayanır, ama hâlâ geçerliliğini korur.

Büyük bulut sağlayıcıları aynı fikri farklı kelimelerle tekrarlıyor. IBM için yapay zeka ajanı, mevcut araçları kullanarak kendi adım dizisini kendisi tasarlayan ve görevleri özerk biçimde tamamlayan bir sistemdir. Google Cloud için ise bu, bir girdiyi işleyerek, elindeki araçlarla akıl yürüterek ve ardından kararlarına göre harekete geçerek bir hedefe ulaşan bir uygulamadır. Microsoft doğrudan konuya giriyor: bir ajanı basit bir asistandan ayıran şey özerkliktir, asistan bir kişiye yardım eder, ajan ise bir hedefi gerçekleştirir.

Üç tanım da tek bir noktada birleşiyor: yapay zeka ajanı, araçlara dayanarak algı, akıl yürütme ve eylemi bir araya getirir. Özerklik göstergesinin nerede durduğu konusunda ise hafifçe ayrışıyorlar. Google Cloud ajanları doğrudan özerk yazılım varlıkları olarak tanımlarken, Microsoft "ajan" kelimesini daha çok her adımda onay almadan bir hedefi sonuna kadar götüren sistemler için ayırıyor; bu, sürekli insan kontrolü altında kalan bir asistanın tam tersidir. Otonom yapay zeka ajanı bu mantığı daha da ileri götürür: kendi eylem rotasını seçer ve sadece bir görev süresince değil, sürekli çalışır.

Günlük kullanımda "yapay zeka ajanı" biraz her şeyi kapsayan bir terim haline de geldi. Tek bir arama işlevini çağıran bir chatbot bazen "ajan" olarak adlandırılırken, on adımı tamamen özerk biçimde art arda gerçekleştiren bir sistem de aynı isimle anılabiliyor. Bir üründen diğerine gerçek özerklik, hafıza ve araç erişimi düzeyi büyük ölçüde değişiyor. Bir broşürde kullanılan kelimeye güvenmek yerine, iki teklifi karşılaştırmadan önce kontrol edilmesi gereken şey tam olarak budur.

Nasıl Çalışır

Teknik açıdan bir yapay zeka ajanı, anlatması basit ama iyi uygulaması daha karmaşık bir döngü üzerinde çalışır:

1. Algı: ajan bir girdi alır; bir kullanıcı mesajı, bir olay, bir dosyanın içeriği, başka bir sistemden gelen bir bildirim.
2. Karar: bir dil modeli bu girdi üzerinde akıl yürütür, onu talimatları ve hafızasıyla karşılaştırır, ardından bir eylem seçer. IBM buna "ajansal akıl yürütme" diyor: ajan sabit bir senaryoyu izlemek yerine planını sürekli olarak yeniden değerlendirir.
3. Eylem: ajan seçtiği eylemi gerçekleştirir, genellikle bir araç çağrısı, dış bir işlev, bir arama veya bir dosyaya yazma yoluyla.
4. Gözlem: eylemin sonucu yeni bir algıya dönüşür ve hedefe ulaşılana ya da bir sınıra çarpılana kadar döngü yeniden başlar.

Bir ajanı basit bir otomasyon hattından ayıran şey, adım dizisinin önceden yazılmamış olmasıdır. Model, her turda hangi aracı hangi sırayla çağıracağına kendisi karar verir. Belirli bir noktada bir dil modeline başvursa bile her zaman aynı önceden tanımlı adım dizisini izleyen bir sistem, gerçek anlamda bir ajandan çok bir tetikleyiciyle çalışan iş akışı ajanına daha yakındır. Bu nüans önemlidir: otonom bir yapay zeka ajanını tekil bir tetikleyiciyle çalışan bir otomasyon aracından ayıran şey tam olarak budur.

Hafıza da bir rol oynar. Hafıza olmadan ajan her etkileşimde sıfırdan başlar. Hafızayla birlikte önceki bir alışverişi, daha önce işlenmiş bir dosyayı veya planlanmış bir görevi hatırlayabilir. Gerçekte mevcut olan hafıza ve özerklik düzeyi, yalnızca arkasında çalışan dil modeline değil, tamamen kullanılan platforma bağlıdır.

Atako'dan Somut Bir Örnek

Atako'da bir ajan, bir isim, talimatlar, iş bağlamı ve bir modelle bir kez oluşturulan, ardından tek seferlik bir sohbet oturumunda değil kendi izole ortamında sürekli çalışan bir yapay zeka çalışanıdır. Her istekte yeniden başlatılmaz: aktif kalır ve kendisine açılan kanallar üzerinden, sohbet, e-posta, webhook veya planlanmış görev, her an ulaşılabilir.

Somut bir örnek verelim. Bir şirket bir destek ajanı oluşturur ve onu Zendesk'e bağlar. Varsayılan olarak bu bağlantı hiçbir erişim sağlamaz: ajanın işlem yapabilmesi için açık bir "grant", yani kesin bir izin gerekir (örneğin talepleri okumak ve bir yanıt oluşturmak, ama bir kullanıcıyı silmemek). Bu, Atako'nun deny-by-default modelidir: bir aracı bağlamak ile bir ajana onu kullanma yetkisi vermek iki ayrı eylemdir.

Grant tanımlandıktan sonra ajan yeni bir Zendesk talebini algılar (algı), tek başına yanıt verip veremeyeceğine ya da talebi yükseltmesi gerekip gerekmediğine karar verir (karar), ardından yetkili olduğu kapsam dahilinde ilgili eylemi çağırır (eylem). Bir müşterinin geçmişini araştırmak gibi bir alt görevde yardıma ihtiyaç duyarsa, ek bir slot tüketmeden geçici bir alt ajana devredebilir. Her araç çağrısı, ajanın etkinlik zaman çizelgesine kaydedilir; bu da sonradan gerçekte ne yaptığını doğrulamayı mümkün kılar.

Sık Yapılan Hatalar

Yapay zeka ajanını chatbot ile karıştırmak. Klasik bir chatbot her seferinde tek bir soruya yanıt verir ve iki etkileşim arasında her şeyi unutur. Yapay zeka ajanı ise birden fazla adımı art arda gerçekleştirebilir, araçları çağırabilir ve bir hedefin ipini elinde tutabilir.

"Daha özerk" ifadesinin her zaman "daha iyi" anlamına geldiğine inanmak. Hassas bir görevde hiçbir izin ya da kontrol olmadan tamamen kendi haline bırakılmış bir ajan, bir ilerleme değil bir risktir. Doğru özerklik düzeyi bir modaya değil, göreve bağlıdır.

Araçlara verilen izinleri ihmal etmek. Bir ajana gerçekte ihtiyaç duyduğuyla sınırlı bir erişim yerine "rahat etmek için" geniş bir yazma erişimi vermek, kurumsal ortamda en sık rastlanan hatadır.

Ajanı, tetiklenen iş akışı ajanıyla karıştırmak. Belirli bir noktada bir dil modelini çağıran sabit bir adım dizisi, tam anlamıyla bir ajan değildir: baştan sona kendi rotasını seçme becerisinden yoksundur.

Daha Fazlası İçin

Tekil bir talebe yanıt veren bir ajan ile uzun vadeli bir hedef üzerinde sürekli çalışan bir ajan arasındaki farkı derinlemesine incelemek isterseniz, otonom yapay zeka ajanı sayfasına göz atın. Klasik üretken yapay zekanın nerede bittiğini ve ajansal yapay zekanın nerede başladığını anlamak için Üretken Yapay Zeka vs Ajansal Yapay Zeka sayfasına bakın. Konuya genel bir bakış için, kullanım örnekleri ve maliyet sorularıyla birlikte, otonom yapay zeka ajanları hakkındaki ana sayfa her açıyı ayrıntılı biçimde ele alır; tıpkı Yapay Zeka Ajanı Nedir? makalesi gibi.