Bir YZ asistanım, bir de YZ ajanım olsun bana yeter diyenlerdenseniz…

– Yapay zeka asistanına ve yapay zeka ajanına sahip olmak ister misiniz? Peki yapay zeka asistanının ve yapay zeka ajanının hünerlerini öğrenmek ister misiniz? Teknolojinin başdördürücü bir hızla geliştiği bir dönemde bu araçların, hem iş hayatınızda hem de günlük yaşamınızda en büyük yardımcınız olacağından emin olabilirsiniz. İşte işinizi kolaylaştıracak, size çağ attıracak bu muhteşem araçların özellikleri…

– Yapay zeka asistanınız, isteklerinize göre sizin için görevler yapar. Akşam yemeği rezervasyonları yapabilir, kuru temizlemeyi alabilir, hayran postalarını düzenleyebilir ve takviminizi yönetmenize yardımcı olabilir. Yapay zeka ajanı ise uzmanlıklarını, gece gündüz fırsatlarınızı ve gelirinizi en üst düzeye çıkarmak için kullanırlar. Sizin istemleriniz doğrultusunda hareket edebilirler, ancak işlerini yapmaya devam etmek için istemlere ihtiyaçları yoktur.

Bir film yıldızı veya yıldız futbolcu olduğunuzu hayal edin. Muhtemelen bir ajanınız ve bir asistanınız vardır. Asistanınız, isteklerinize göre sizin için görevler yapar. Akşam yemeği rezervasyonları yapabilir, kuru temizlemeyi alabilir, hayran postalarını düzenleyebilir ve takviminizi yönetmenize yardımcı olabilir.

Ajanınız farklıdır. Uzmanlıklarını, gece gündüz fırsatlarınızı ve gelirinizi en üst düzeye çıkarmak için kullanırlar. Sizin istemleriniz doğrultusunda hareket edebilirler (belki de onaylamak isteyeceğiniz bir ürün) ancak işlerini yapmaya devam etmek için istemlere ihtiyaçları yoktur. Aslında, profesyonel ajanınız muhtemelen sizin sormayı aklınıza bile getirmeyeceğiniz şekillerde sizi destekler.

Yapay zeka asistanı ile bir YZ ajanı arasındaki fark benzerdir. YZ asistanları tepkiseldir ve sizin isteğiniz üzerine görevler gerçekleştirir. Sohbet robotlarını düşünün. YZ ajanları proaktiftir ve emrindeki her türlü yolla belirli bir hedefe ulaşmak için özerk bir şekilde çalışır.

Asistanlar ve ajanlar birlikte, harika performans gösterenleri yükseltir, onları yıldız yapar veya yıldız olarak tutar. Aynı şekilde, YZ asistanları ve YZ ajanları basit ve karmaşık görevleri yerine getirerek bireysel çalışanları ve işletmeleri daha iyi hale getirebilir.

YAPAY ZEKA AJANLARI: İNİSİYATİF ALIRLAR

Elvis Presley’in ifadesiyle, “Biraz daha az sohbet, biraz daha fazla eylem lütfen.” YZ ajanları devreye girer.  YZ ajanı, kendi iş akışını tasarlayarak ve mevcut araçları kullanarak kullanıcılar veya başka bir sistem adına görevleri otonom olarak tamamlayabilen bir sistem veya programa atıfta bulunur.

YAPAY ZEKA AJANLARI NASIL ÇALIŞIR

YZ asistanlarının kullanıcıların her eylem için kendilerine komut vermesine ihtiyaç duymasına rağmen, ilk başlatma komutundan sonra YZ ajanlarının çalışmaya devam etmek için komutlara ihtiyacı yoktur. Strateji geliştirebilirler. Atanmış bir hedefi veya istemi değerlendirebilir, görevleri alt görevlere bölebilir ve belirli hedefe ulaşmak için kendi iş akışlarını geliştirebilirler.

YAPAY ZEKA AJANLARININ TEMEL ÖZELLİKLERİ

Çok bileşenli özerklik: İlk istemden sonra, YZ ajanlarının çalışmalarına devam etmek için daha fazla istem alması gerekmez. Asistanlar ve ajanlar arasındaki temel farklardan biri, YZ ajanlarının muhakeme etmek, karar vermek ve sorun çözmek için harici veri kümelerini ve araçları kullanabilmeleridir. Asistanlar entegrasyonlar aracılığıyla harici uygulamalara erişebilseler bile, muhtemelen bunu kullanıcının yine de harekete geçmesi gereken önerilen bir adım olarak sunacaklardır. YZ ajanları hakkında düşünmenin bir yolu, tasarım çerçevelerinin onlara sohbet kipinden çıkma yetkisi vermesidir. Bu düşünce zinciri, YZ ajanları için önemli bir yetenektir. Burada ajan kendi kendine muhakeme edebilir ve proaktif olabilir, daha fazla karar alma ve öğrenmeye olanak tanır. Daha yeni modeller bunu desteklemek için muhakeme yeteneklerini geliştiiyor.

Karar alma ve eylem: Araçları tek başına kullanma yeteneği, bir LLM’yi bir ajan yapmaz. YZ ajanları ayrıca özerk bir şekilde hareket edebilir ve hangi aracı uygulayacaklarına karar verebilirler. Temel modellere dayanan YZ ajanları, belirli bir hedefe dayanarak kendi başlarına görevleri tamamlamak için sohbetin ötesine geçer ve ek bilgi ve yetenekler için temel modelin ötesine geçer. Bir hedef verildiğinde, YZ ajanları sorunu analiz edebilir ve alt görevlere bölebilir. Daha sonra ne yapması gerektiği açıkça söylenmeden kendi kendine plan yapabilir. Bu, daha dinamik ve belirsiz sorunları üstlenebileceği anlamına gelir. Görevleri tamamlamak için YZ ajanları, insan ajanlarının yapabileceği şekilde, gerektiğinde harici araçları kullanabilir veya kullanıcı arayüzlerinin kontrolünü ele geçirebilir. Bunun bir örneği, Anthropic’in Claude için yayınlanan bilgisayar kullanımıdır. LLM, bir görevi tamamlamak için bir bilgisayarı tıklayabilir, yazabilir ve çalıştırabilir.

Kalıcı bellek ve sürekli iyileştirme: YZ asistanlarına kıyasla, YZ ajanlarının öğrenme kapasitesi daha fazladır. YZ ajanları önceki eylemleri, konuşmaları ve deneyimleri depolar ve bunlardan ders çıkarır. Ajanların, geçmişten öğrenerek gelecekteki yanıtları iyileştirmelerini sağlayan kalıcı bir belleği veya durumu vardır. Ve harici uygulamalar ve araçlar ekosistemine bağlanabildikleri için, yalnızca modellerinin eğitim verilerine güvenmek yerine, AI ajanları en güncel bilgilere göre hareket edebilir. Geri bildirim için diğer AI ajanlarını veya döngüdeki bir insanı kullanabilir ve davranışları sonuçlara göre uyarlayabilirler.

Takım oyunu: YZ ajanları genellikle kapsamları dahilindeki görevlerde iyidir. Örneğin, bir tür YZ ajanı gerçekleri kontrol etmede iyi olabilirken, bir diğeri araştırmada iyi olabilir. YZ ajanları, görevleri birlikte çözmek için diğer YZ ajanları veya YZ asistanlarıyla eşleştirilebilir. Bireysel YZ ajanları belirli görevlerde iyidir ve ayrıca karmaşık görevleri birlikte üstlenmek için ekipler oluşturabilirler.

YAPAY ZEKA AJANI KULLANIM DURUMLARI

YZ ajanları stratejide, otonom performans göstermede ve öğrenmede daha iyi oldukları için, daha üst düzey akıl yürütme ve destek içeren rollere iyi uyum sağlarlar. Bu roller arasında “araştırmacı”, “editör” ve “planlayıcı” yer alır. Bir araştırmacı olarak, YZ ajanları web sitelerinden veya veritabanlarından harici bilgileri alabilir ve özetler, içgörüler veya gerçek kontrolü sağlayabilir. Editöryal destek için, ajanlar farklı formatlarda farklı türde içerik üretebilir. Planlayıcı olarak, YZ ajanları hangi eylemlerin belirli bir hedefi yerine getirmesine yardımcı olacağına karar verir. Nasıl devam edeceği ve eylemlerini gerçekleştirmenin en iyi yolları konusunda onu bilgilendirmek için dış dünyadaki mevcut koşullar hakkında dahili talimatları ve geri bildirimleri kullanır.

YAPAY ZEKA AJANLARI İÇİN YAYGIN KULLANIM DURUMLARI ŞUNLARDIR

İçerik oluşturma

Otomatik ticaret

Ağ izleme

Akıllı ev otomasyonu

Otonom navigasyon

YAPAY ZEKA AJANLARININ VE YAPAY ZEKA ASİSTANLARININ FAYDALARI

Üretken YZ veYZ araçları, iş akışlarını optimize etme, rutin görevleri hızlandırma, üretkenliği artırma ve insanlara sorun çözme konusunda yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Hem YZ ajanları hem de YZ asistanları kullanıcı deneyimini iyileştirebilir. YZ asistanları kullanıcılara etkileşimli destek, çok çeşitli görev ve sorguları ele alma konusunda çok yönlülük ve geri bildirim ve konuşma geçmişine göre öğrenme veya uyum sağlama yeteneği sunar.

YZ  ajanları otonom işlemler, uzmanlaşmış odak ve ölçeklenebilirlik sunar. Ajanlar, insan kullanıcılarından bağımsız olarak aynı anda birden fazla görevi gerçekleştirebilir. YZ ajanları ve yapay zeka asistanları arasındaki etkili işbirliği potansiyel doludur. Birlikte çalışmanın anahtarı, tamamlayıcı güçlerinde yatar: ajanların belirli veya karmaşık görevleri otonom olarak gerçekleştirme yeteneği ve asistanların kullanıcıları doğal bir şekilde anlama ve onlarla etkileşim kurma yeteneği. Bu kombinasyon, her iki türün tek başına sağlayabileceğinden daha güçlü ve sezgisel yapay zeka çözümleri yaratabilir.

Ajanlar ve asistanlar birbirlerinin yeteneklerini geliştirebilir ve genel görev yönetimini iyileştirebilir. Örneğin, ajanlar kullanıcı ihtiyaçlarını yorumlayabilir ve asistanlara belirli görevler atayabilir. Asistanlar, sezgisel çıktılar oluşturmak için ajanlardan verileri ve güncellemeleri alabilir.

Hem YZ ajanları hem de YZ asistanları, kullanıcılarla etkileşim kurmak ve verileri yorumlamak için makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) kullanır. YZ modelleri, algoritmaları ve NLP’deki gelişmeler bu YZ sistemlerinin performansını artırabilir. Bu YZ modelleri bilgi tabanlarını büyüttükçe, daha fazla entegrasyon mümkün olur. Konuşma ve otonom bileşenler arasında daha karmaşık geçişleri idare edebilirler. Bu da daha kısa sürede daha kaliteli yanıtlar sağlar.

YAPAY ZEKA AJANLARININ VE YAPAY ZEKA ASİSTANLARININ RİSKLERİ

YZ destekli teknolojilerde dikkate alınması gereken riskler ve sınırlamalar vardır. LLM’ler kırılgandır, yani geçersiz yapılara, yanlış bir yüke veya halüsinasyonlara neden olan en küçük ani değişikliklere bile duyarlıdırlar. Bu, örneğin, temeldeki temel model halüsinasyon görürse veya kırılırsa YZ ajanlarının ve YZ asistanlarının başarısız olabileceği anlamına gelir. Özellikle YZ ajanları için, henüz erken günler. Kapsamlı planlar oluşturmada sorun yaşıyorlarsa veya bulgularını yansıtmada başarısız oluyorlarsa, AI ajanları sonsuz geri bildirim döngülerinde sıkışıp kalırlar. Ve YZ ajanları dış ortamları ve araçları düşündükleri için, bu araçlardaki değişikliklerle başa çıkmaları gerekir. Zamanla, bu değişiklikler kurulan ajanın bozulmasına neden olabilir. Öte yandan, YZ asistanları, harici araçlar kullanmadıkları için çoğu durumda güvenilir bir şekilde kullanılabilir.

Daha zor görevler için, YZ ajanlarının çok fazla eğitim alması gerekir ve bunları tamamlamaları yine de uzun zaman alabilir. Ayrıca, genellikle hesaplama açısından pahalı olabilirler.

Günümüzün temel modelleri, ajan olarak güvenilir bir şekilde hareket edecek kadar akıllı değil ancak model akıl yürütmesindeki ilerlemeler durumu iyileştirecektir. Bu nedenle, hala YZ ajanlarının neler yapabileceğini anlama ve görme sürecinin erken aşamalarındayız. Bu YZ geleceği, YZ teknolojisinin genişletilmiş kendi kendine yönlendirilen uygulamalarını görebilir. Ancak bu geliştirme aşamasında, rehberlik veya yönlendirme sunmak için genellikle insan müdahalesi hala gereklidir.

2024 sona ererken, robotik endüstrisi, bilimkurgu hayallerinin hepsi bir arada C-3PO droidinden hala çok uzakta. Ancak YZ sayesinde, bir robot artık bir elbise askısına bir tişört asabilir – robotik araştırmalarının ne kadar ilerlediğini gösteren görünüşte basit bir görev. Araştırmacılar bu tür YZ destekli robotik atılımları konusunda heyecanlanan tek kişiler değil; yatırımcılar da öyle.

2025 Şubat sayısında, daha gelişmiş insansılardan bahsedeceğiz…

Kamil Kazım Sarı

sari@turcomoney.com