Şu sıralar YZ üzerine konuşmaların ve haberlerin önemli bir kısmının odak noktası “AI agent” konsepti oldu. Fakat bunların tam olarak ne olduğunu anlamadan üzerine konuşmanın anlamsız olacağını düşündüğüm için sizinle bu hafta AI agentlar üzerine konuşalım istedim.Agent (ajan veya asistan şeklinde Türkçeleştirebiliriz ama bu yazıda agent olarak kullanacağım) dediğimiz bu yeni araçları şu anda kullandığımız modellerden ayıran —daha doğrusu ayırması umulan— nokta bunların sizin yerinize eyleme geçebilmesi. Yani siz bir istekte bulunduğunuzda YZ modeli bunu yerine getirebilecek şekilde internetle ve başka uygulamalarla etkileşime girebilecek. Eğer konunun teknik boyutunu daha derinlemesine öğrenmek isterseniz <a fr-original-style="" href="https://readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/agents/Newwhitepaper_Agents2.pdf" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: currentcolor; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Google’dan bir ekibin yazdığı whitepaper</a> iyi bir başlangıç noktası olacaktır.YZ alanında böyle bir gelişmenin birçok insanı <a fr-original-style="" href="https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/why-agents-are-the-next-frontier-of-generative-ai" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: currentcolor; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; -webkit-user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">heyecanlandırması</a> çok doğal. Çünkü şu anda YZ girişimlerinin en büyük sorunu yaptıkları büyük yatırımların karşılığını nasıl alacaklarını bilemiyor olmaları. Eğer agent konsepti çalışırsa bunun yaygınlaşması ve böylece onlara para kazandırması da kaçınılmaz olacaktır. Peki günümüz koşullarında bu mümkün mü?Agent konseptini kullanmak isteyenlerin genellikle başvurduğu iki ana yol var. Bunlardan ilki modelleri interneti ve uygulamaları özgürce kullanacak şekilde serbest bırakmayı ve bunları daha genel bir agent olarak geliştirmek isteyenler. Geçtiğimiz yıl kötü performansıyla gündemde yer bulan Rabbit R1 bunun bir örneği.&nbsp;Bu yaklaşımın şu anda başarısız olmasının en temel sebebi altta yatan modellerin güvenilirlik ve tutarlılık sorunu. Bu yaklaşımın geliştirmek istediği agentlar her türlü talebi gerçekleştirmesi amacıyla tasarlandıkları için YZ modellerinin halüsinasyon dediğimiz türdeki sorunları katlanarak artıyor. Ayrıca internetteki çok farklı veri kaynağı, site ve araçla da her zaman etkileşime girmeleri mümkün olmuyor.İkinci yaklaşım ise bu agentları daha sınırlı bir alana odaklamayı ve onun verimini artırmak için kullanabileceği araçlar vermeyi tercih ediyor. Mesela seyahat odaklı bir agent geliştirip ona hava durumu, otel ve uçak rezervasyonu gibi verileri güncel bir şekilde kaynağından çekeceği araçlar vererek daha işe yarar olmalarını sağlamayı amaçlıyorlar.Bu ikinci yaklaşım muhtemelen önümüzdeki dönemde en sık göreceğimiz versiyon olacak. Her ne kadar farklı işler için farklı agentlar gerekecek olsa da işini doğru yapabilme ihtimalinin daha yüksek olması onların tercih edilme ve güvenilme oranını artıracaktır. Bunun bir sonucu olarak da farklı işler için ya birilerinin agent geliştirmesini bekleyeceksiniz ya da birilerine yaptıracaksınız. Örneğin birileri araştırma ve veri toplama odaklı bir agent geliştirmediği (ve buna sizin işinize yarayacak araçlar vermediği) sürece bu agentların gazeteciler için çok fazla anlamı olmayacaktır.İkinci yaklaşım aynı zamanda bazı şirketleri daha avantajlı bir konuma getirebilir. Agentların sizin işinizi görebilmesi için size ait verilere de erişebilmesi gerekeceğinden bu verileri kullandığınız platforma daha entegre olan bir model ve agent sizin için daha kullanışlı olacaktır. Apple kullanıcıları için Apple Intelligence temelli ve doğrudan cihazda çalışan bir agent hakkında daha fazla şey bildiği için taleplerini daha iyi anlayıp çözebilir. Aynısı Android/Gemini ve Windows/Copilot için de geçerli. Böyle bir senaryo da diğer YZ geliştiricilerin yeterince özel bilgiye erişemediği için geride kalmasına neden olabilir.Ancak bütün bunların olabilmesi için önce mevcut modellerin de geliştiğini görmemiz gerektiğini düşünüyorum. Çünkü bir asistandan beklentiniz işinizi kolaylaştırması ve daha az iş yapmanızı sağlamasıdır. Ancak mevcut modellerle çalışırken hâlâ her verdiklerini bir kez daha kontrol etme ve doğrulama ihtiyacı duyuyorken bunların faydalı birer asistan olması bana pek mümkün gelmiyor. Araçlar ve modelin bunları nasıl kullanacağını belirleyen bilişsel mimari (cognitive architecture) yaklaşımı çözümde önemli bir rol oynayabilir. Eğer şirketler ve YZ modelleri bu güven sorununun üstesinden gelebilirse gerçekten agentların çok farklı alanlarda kullanıldığını görmemiz mümkün olacaktır. Bu olana kadar da biz kendi araştırmalarımızı ve planlarımızı yapmaya devam edeceğiz.

Agent ile ilgili hikayeler