Agentic AI Yığınının 7 Katmanı
agentic YZ'nın yükselişi, temel model API'lerine basit çağrıların çok ötesine uzanan bir teknoloji yığınını beraberinde getirdi.
Değerin genellikle uygulama katmanında yoğunlaştığı geleneksel yazılım yığınlarının aksine, agentic YZ yığını değeri daha dengesiz bir şekilde dağıtır. Bazı katmanlar farklılaşma ve rekabet avantajı (hendek) oluşturma için güçlü fırsatlar sunarken, diğerleri hızla metalaşmaktadır.
İşte ekosistemi farklı katmanlara ayıran ve değerin nerede birikme olasılığının yüksek olduğunu vurgulayan 7 katmanlı Agentic AI Yığınımız:
7 katmanlı agentic YZ yığını dökümü
Katmana göre stratejik etkiler
En yüksek rekabet avantajı potansiyeli
Katman 5: Biliş ve akıl yürütme
Katman 7: Gözlemlenebilirlik ve yönetişim
Katman 5: Araçlandırma ve zenginleştirme
Neden yüksek rekabet avantajı:
- Bu katmanlar derin teknik uzmanlık (ör. özel çok adımlı akıl yürütme döngüleri, yüksek verimli koruma boru hatları ve ölçeklenebilir vektör orkestrasyonu oluşturma), uzun geliştirme döngüleri ve karmaşık orkestrasyon gerektirir.
- Akıl yürütme ve planlama mimarileri taklit edilmesi zordur ve farklılaştırıcı haline gelir.
- Yönetişim, güvenlik ve uyumluluk kurumsal güven hendekleri oluşturur (ör. SOC 2 gibi sıkı Bilgi Güvenliği denetimlerinden geçmek, PII sızıntısını önlemek ve YZ kararları için doğrulanabilir denetim izleri sağlamak).
- Zengin araç/eklenti ekosistemleri geçiş maliyetleri oluşturabilir.
Odak: Gelişmiş akıl yürütme, güven oluşturma, sistem güvenilirliği, ekosistem orkestrasyonu.
Zaman çizelgesi: İnşa etmek 2-5 yıl, taklit edilmesi son derece zor.
Orta düzey rekabet avantajı potansiyeli
Katman 2: Ajan çalışma zamanı ve altyapı
Katman 4: Orkestrasyon
Neden orta düzey rekabet avantajı:
- Kullanışlı ve uzmanlaşmış olsa da, çalışma zamanı ortamları ve orkestrasyon giderek standartlaşmaktadır.
- Farklılaşma, performans optimizasyonu, durum yönetimi ve alan uzmanlaşmasından gelir.
- Belirli kurumsal iş akışlarına sıkıca bağlıysa orta düzeyde savunulabilir.
Odak: Uzmanlaşmış çalışma zamanı becerileri, çoklu ajan iş akışları, bellek ve durum yönetimi.
Zaman çizelgesi: 6–18 ay inşa etmek, orta düzeyde savunulabilir.
En düşük rekabet avantajı potansiyeli veya metalaşmış)
Katman 1: Temel model altyapısı (metalaşmış)
Katman 3: Protokoller ve birlikte çalışabilirlik (metalaşmış)
Katman 6: Uygulamalar (düşük rekabet avantajı)
Neden düşük rekabet avantajı potansiyeli veya metalaşmış:
- Temel model altyapısı hiper ölçekleyicilerin hakimiyetindedir; yeni girenlerin farklılaşması zordur.
- Protokoller hızla standartlaşma ve metalaşma eğilimindedir, çok az savunulabilirlik sunar.
- Uygulamalar (özellikle yatay yardımcı pilotlar) kalabalık ve değiştirilebilirdir. Dikey, veri açısından zengin uygulamalar bir miktar farklılaşma sunar.
Odak: Maliyet verimliliği, yürütme hızı, ekosistem katılımı.
Zaman çizelgesi: Haftalar içinde uygulanabilir, kolayca metalaşır.
Agentic AI yığınının 7 Katmanı
Katman 1: Temel model altyapısı
Temel model altyapısı, büyük ölçekli YZ sistemlerini eğitmek, ince ayar yapmak ve sunmak için gereken modelleri, hesaplamayı ve veri altyapısını sağlar.
OpenAI gibi sağlayıcılardan gelen modeller, daha yüksek katmanların üzerine inşa ettiği dil anlama, akıl yürütme ve çok modlu yetenekler sunar.
CPU'ler, GPU'ler ve TPU'lar gibi hesaplama kaynakları, model eğitimi ve çıkarımın arkasındaki ağır yükü üstlenir.
S3 gibi veri yönetimi ve depolama sistemleri, hem büyük ölçekli eğitimi hem de gömülülere veya bağlamsal yüklere gerçek zamanlı erişimi destekler.
API'ler ve çalışma zamanı aktörleri, modelleri harici sistemlere bağlamak için arayüzler ve yürütme ortamları sağlar.
- REST API'leri, HTTP ve WebSockets gibi standartlar entegrasyona izin verir.
- AKKA ve DBOS gibi çalışma zamanları yürütme akışlarını koordine eder.
Apache Airflow gibi iş akışı motorları, model eğitim programlarını, çıkarım görevlerini ve veri akışlarını yönetir.
Katman 2: Ajan çalışma zamanı ve altyapısı (Ajanların yaşadığı yer)
Ajan çalışma zamanı ve altyapı katmanı, ajanların dağıtıldığı, yürütüldüğü ve ölçeklendirildiği operasyonel ortamı sağlar.
Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal ve RunPod gibi yürütme ortamları, ajanların çalıştığı sanal alanları (sandbox'ları) sağlar.
Zep gibi ajan bellek sistemleri, ajanlara diyalog geçmişini saklama, hedefleri izleme ve uzun vadeli bağlamı koruma yeteneği verir. Bu, karmaşık görevler ve iş akışları boyunca kalıcı ajan kimliğini mümkün kılar.
Pinecone gibi gömme depoları, ajanların bağlam açısından zengin bilgiyi almasını sağlar.
Durum ve mesajlaşma protokolleri koordinasyonda kritik bir rol oynar.
- OpenAI Assistant gibi API'ler, etkileşimi yönetmek için standartlaştırılmış yollar sağlar.
- Birlikte çalışabilirlik standartları The Agent Protocol gibi tutarlılığı sağlar.
- gRPC ve MQTT gibi iletişim protokolleri, ajanların dağıtık sistemler ve ağlar arasında yapılandırılmış mesajlar alışverişinde bulunmasını sağlar.
Katman 3: Protokol ve birlikte çalışabilirlik
Protokol ve birlikte çalışabilirlik katmanı, aşağıdaki gibi standartlar ve koordinasyon mekanizmaları sağlar:
Google'ın A2A'sı, Cisco'nun ANP'si ve IBM'in ACP'si gibi ajan etkileşim ve koordinasyon protokolleri, ajanların dağıtık ortamlarda yapılandırılmış mesajları nasıl değiştireceğini tanımlar.
Model Context Protocol gibi bağlam ve araç standartları, ajanların yeteneklerini tutarlı bir şekilde sunmasına ve bağlamsal bilgiyi yapılandırılmış bir şekilde iletmesine yardımcı olur.
Agent Gateway Protocol (AGP) gibi köprüleme mekanizmaları, aksi takdirde yalıtılmış ajanları ve platformları birbirine bağlayarak sistemler arası iletişimi ve birlikte çalışabilirliği sağlar.
Katman 4: Orkestrasyon (Ajan davranışını koordine etme)
Orkestrasyon çerçeveleri, LLM'ler ve uygulama kodu arasındaki veri akışını ve prompt'lar mantığını yöneterek çıktıların yapılandırılmış, öngörülebilir olmasını ve doğru araçlara veya API'lere yönlendirilmesini sağlar. Bunlar olmadan, geliştiricilerin istemleri manuel olarak biçimlendirmesi, ham çıktıları ayrıştırması ve API yürütmesini ele alması gerekir. Orkestrasyon çerçeveleri bunu şu yollarla kolaylaştırır:
- Çoklu ajan koordinasyonu: Ajanların nasıl işbirliği yapacağını veya görevleri nasıl devredeceğini yönetme
- İstem orkestrasyonu: Karmaşık istemleri oluşturma, yönetme ve yönlendirme
- Araç entegrasyonu: Ajanların API'leri, veritabanlarını veya kod fonksiyonlarını çağırmasına izin verme
- Bellek: Dönüşler veya oturumlar boyunca bağlamı koruma (kısa ve uzun vadeli)
- RAG entegrasyonu: Harici kaynaklardan bilgi alımını sağlama
Katman 5: Araçlandırma ve zenginleştirme (Hizmet olarak ajanlar)
Bu katman, ajanları harici araçlara, veri kaynaklarına ve ortamlara bağlayarak gerçekleştirebilecekleri görev yelpazesini genişletir.
Ajanların bilgi almasını, API'leri çağırmasını, iş akışlarını otomatikleştirmesini ve gerçek dünya sistemleriyle etkileşime girmesini sağlar.
Alma ve bilgi erişimi, Retrieval-Augmented Generation (RAG) sağlayan çerçeveleri içerir.
Ajanlar, çıktılarını Pinecone ve Weaviate gibi vektör veritabanlarından veya Confluence ve Wikis gibi kurumsal bilgi tabanlarından gelen bağlam açısından zengin bilgiye dayandırabilir.
Bright Data gibi veri çıkarma araçları, ajanların web'den yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgi toplamasını sağlar.
n8n, Zapier gibi araç çağırma çerçeveleri, ajanların harici API'leri tetiklemesine, çok adımlı iş akışlarını orkestre etmesine ve daha geniş kurumsal süreçlere entegre olmasına olanak tanır.
SerpApi gibi sağlayıcılardan gelen arama yetenekleri, ajanlara canlı web bilgisine erişim sağlayarak yanıtların güncel ve doğru olmasını sağlar.
Browser Use gibi kullanıcı arayüzü otomasyon platformları, ajanların kullanıcı etkileşimlerini simüle etmesini, tarayıcı tabanlı ortamlarda tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesini sağlar.
Katman 6: Uygulamalar (Kullanıcıya dönük zeka)
Ajanik sistemler bu katmanda son kullanıcılarla doğrudan etkileşime girer.
GitHub Copilot gibi yardımcı pilotlar, önerilerde bulunarak, içerik üreterek ve tanıdık arayüzler içinde görevleri hızlandırarak insan iş akışlarını geliştirir.
Tidio Lyro gibi ajan takım arkadaşları, kullanıcılarla işbirliği yapar, devredilen görevleri üstlenir ve devam eden iş akışlarını yönetir; yardımcı pilotlardan daha fazla bağımsızlık sunar.
Katman 7: Gözlemlenebilirlik ve Yönetişim (Operasyonel omurga)
Bu katman, ajanları güvenli ve güvenilir bir şekilde dağıtmak için gerekli izleme, değerlendirme ve koruma korkuluklarını sağlar.
Langfuse gibi gözlemlenebilirlik platformları, ajan performansına gerçek zamanlı görünürlük sağlar. Daha fazla örnek için agentic monitoring tools sayfasına göz atın.
Lakera gibi güvenilirlik ve güvenlik çerçeveleri, YZ'nın yanıtlarının kurallara uyduğunu kontrol eder, bilgilerin doğru göründüğünden emin olur ve riskli veya zararlı yanıtları önlemeye yardımcı olur.
Dağıtım ve operasyonel araçlar, ajanik sistemlerin güvenli, ölçeklenebilir bir şekilde benimsenmesini sağlayarak bu katmanı daha da genişletir. Bunlar şunları içerir:
- Dağıtım boru hatları: Ajanların test edilmesini, dağıtımını ve yaşam döngüsü yönetimini otomatikleştirir.
Örnekler: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex YZ Pipelines - Kodsuz/düşük kodlu oluşturucular: Derin teknik uzmanlık olmadan ajanları yapılandırmak ve dağıtmak için.
Örnekler: Vertex YZ Builder, Beam YZ. Daha fazla örnek için no-code YZ agent builders sayfasına göz atın. - Yönetişim ve politika motorları: Kurumsal kuralları, izinleri ve uyumluluk standartlarını uygulamak için.
Örnekler: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Veri gizliliği uygulaması ve kaynak yönetimi (kotalar, bütçeler): Sorumlu hesaplama ve hassas veri kullanımını sağlamak için.
Örnekler: BigID, OneTrust - Ajan kayıtları ve keşif: Kataloglama, sürümleme ve ajan yeteneklerini izleme için.
Örnekler: Hugging Face Hub, Vertex YZ'de Model Catalog, Databricks Model Registry - Günlük kaydı ve denetim: Sorumluluk, maliyet yönetimi ve yasal uyumluluk için.
Örnekler: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Mevcut uygulama zorlukları
Ajanların güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için her katmanın tutarlı veri akışları, koordineli yürütme ve uyumlu yönetişim ile entegre edilmesi gerekir.
İşte ajanik YZ sistemlerini dağıtırken karşılaşabileceğiniz yaygın zorluklardan bazıları:
Her katmanın eklenmesiyle teknik karmaşıklık artar. Etkili uygulama, uzmanlığa sahip çapraz işlevli ekipler gerektirir.
Entegrasyon zorlukları, çok çeşitli sistemleri, protokolleri ve veri kaynaklarını bağlama ihtiyacından kaynaklanır. Ancak, ajanik ekosistem içindeki birçok bileşen hala gelişmektedir.
Sistem kullanımı ve görev karmaşıklığı arttıkça ölçeklenebilirlik endişeleri ortaya çıkar. Örneğin, bir müşteri destek chatbot'lar 1.000 kullanıcı için sorunsuz çalışabilir ancak aynı anda 1 milyon kişi kullandığında çökebilir veya yavaşlayabilir.
Yönetişim ve uyumluluk: Şirketler, YZ sistemlerinin yasal ve etik kurallara uymasını sağlamalıdır. Örneğin, bir sağlık YZ'sı hasta gizliliğini (ABD'de HIPAA) korumalıdır. Bu, YZ yönetişim araçları, sorumlu YZ platformları ve GRC'deki YZ çözümleri ile başarılabilir. Daha fazlası için YZ uyumluluğu ve etik sayfalarına göz atın.
Tercih edilen kaynak olarak ekleBu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{Agentic AI Yığınının 7 Katmanı}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-stack}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 4 Ağustos 2026}
}Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.