Yapay zekâ alanındaki en önemli dönüşümlerden biri, modellerin sadece tahmin yapan sistemler olmaktan çıkarak, belirli hedeflere ulaşabilen otonom agent’lara dönüşmesidir. Bu dönüşümün merkezinde, bilişsel mimariler (cognitive architectures), akıl yürütme framework’leri ve tool entegrasyonları yer almaktadır.
Bilişsel Mimari: Şef Analojisiyle Anlamak
Bir agent’ın nasıl çalıştığını anlamanın en etkili yollarından biri, süreci insani bir metaforla açıklamaktır. Örneğin; yoğun bir mutfakta çalışan bir şefi düşünün. Bu şefin amacı, lezzetli yemekler hazırlamaktır. Ancak bu sadece tarif uygulamakla sınırlı değildir. Şef;
- Müşteri siparişlerini ve mevcut malzemeleri analiz eder,
- Hangi yemeği yapacağına karar verir,
- Yemeği hazırlar,
- Geri bildirim veya malzeme eksikliklerine göre süreci ayarlar.
Bu döngü, bilgi toplama → planlama → uygulama → ayarlama şeklindedir. Şefin bu sürekli öğrenen, karar alan ve uygulayan yapısı aslında bir bilişsel mimari örneğidir.
Agent’lar da benzer şekilde çalışır: bilgi toplar, içsel reasoning yapar, dış dünyayla etkileşime girer ve elde ettiği çıktılara göre sonraki adımını şekillendirir.
Orkestrasyon Katmanı: Akıl Yürütmenin Kalbi
Agent’ların bilişsel mimarisinin merkezinde yer alan orchestration layer, memory, state, reasoning ve planning gibi unsurları yönetir. Bu katman, agent’ın görevleri nasıl ele alacağını belirler ve prompt engineering tekniklerinden faydalanır. Dil modelleri için geliştirilen birçok framework, agent’ların daha etkili planlama yapmasına ve eyleme geçmesine olanak tanır.
En popüler reasoning framework’leri şunlardır:
- ReAct (Reason + Act): Dil modelinin bir kullanıcı sorgusuna hem düşünerek hem de eyleme geçerek yanıt vermesini sağlar. SOTA (state-of-the-art) modelleri bile geride bırakan performanslar sergilemiştir.
- Chain-of-Thought (CoT): Karmaşık görevleri, ara adımlarla parçalayarak düşünme yeteneği sunar. Self-consistency, active-prompting gibi varyantları mevcuttur.
- Tree-of-Thoughts (ToT): CoT’un daha gelişmiş versiyonudur. Farklı düşünce dallarını paralel olarak keşfederek stratejik görevlerde kullanılır.
ReAct Framework’ü ile Agent Döngüsü Örneği
ReAct framework kullanan bir agent’ın adım adım nasıl çalıştığını inceleyelim:
- Kullanıcı bir sorgu gönderir.
- Agent, ReAct döngüsünü başlatır.
- Model şu yapıda adımlar oluşturur:
- Question: Kullanıcıdan gelen sorgu
- Thought: Modelin bir sonraki adım hakkında düşündüğü şey
- Action: Yapılması gereken eylem (örneğin: [Flights, Search, Code, None])
- Action input: Eylemin alacağı parametreler
- Observation: Eylemin sonucu
- (Bu döngü gerekirse birçok kez tekrarlanabilir.)
- Final Answer: Kullanıcıya iletilecek nihai yanıt
Bu süreçte model, varsayılan bilgiye dayalı bir tahminde bulunmak yerine (hallucination), örneğin bir “Flights” aracıyla gerçek zamanlı bilgi toplar ve daha doğru, güvenilir bir cevap üretir.
Agent’larda Cevap Kalitesi ve Tool Seçimi
Agent’ların ürettiği yanıtların kalitesi; doğru akıl yürütme stratejilerini kullanmalarına, uygun tool’ları seçebilmelerine ve bu tool’ların nasıl tanımlandığına doğrudan bağlıdır. Tıpkı taze malzeme ve müşteri geri bildirimi ile en iyi yemeği hazırlayan bir şef gibi, agent’lar da doğru reasoning ve güvenilir bilgi ile optimum sonuçlar sunar.
Tool’lar: Dış Dünya ile Bağlantı Noktası
Dil modelleri bilgi işleme konusunda güçlü olsalar da, dış dünya ile doğrudan etkileşim kurma yetenekleri sınırlıdır. Modeller, eğitim verilerinin ötesinde bilgiye erişemez. Ancak fonksiyonlar, uzantılar, veri depoları ve eklentiler, bu açığı kapatmak için tasarlanmış araçlardır.
Bu araçlar sayesinde agent’lar:
- Akıllı ev ayarlarını değiştirebilir,
- Takvim güncelleyebilir,
- Veritabanından bilgi alabilir,
- E-posta gönderebilir.
Böylece agent mimarisi, modelin kapasitesini aşarak daha yüksek doğruluk, hız ve güvenilirlikle görevleri tamamlayabilir.
Sonuç
Agent’lar, sadece tahmin yapan modellerin ötesine geçerek hedef odaklı çalışan otonom sistemler haline geliyor. Bilişsel mimariler, reasoning framework’leri ve dış dünyayla bağlantı kurabilen tool yapıları sayesinde, daha dinamik, daha güvenilir ve daha üretken çözümler sunabiliyorlar.
Bu dönüşüm, gelecekte yapay zekâ sistemlerinin daha fazla alanda aktif rol üstlenmesinin önünü açıyor. Bir sonraki adımda, bu agent’ların gerçek zamanlı veri kaynaklarıyla nasıl entegre olduklarını detaylıca inceleyeceğiz.