Agentic AI'nın yükselişi, temel model API'lerinin ötesine uzanan bir teknoloji yığını getirdi.
Değerin sıklıkla uygulama katmanında yoğunlaştığı geleneksel yazılım yığınlarının aksine, agentic AI yığını değeri daha düzensiz dağıtır. Bazı katmanlar farklılaşma ve hendek oluşturma için güçlü fırsatlar sunarken, diğerleri hızla emtia haline gelmektedir.
İşte ekosistemi farklı katmanlara ayıran ve değerin nerede birikeceğini vurgulayan 7 katmanlı Agentic AI Yığınım:
Katman bazında stratejik etkiler
En yüksek hendek potansiyeli
Katman 5: Biliş ve akıl yürütme
Katman 7: Gözlemlenebilirlik ve yönetişim
Katman 5: Araçlandırma ve zenginleştirme
Yüksek hendek nedeni:
- Bu katmanlar derin teknik uzmanlık, uzun geliştirme döngüleri ve karmaşık koordinasyon gerektirir.
- Akıl yürütme ve planlama mimarileri taklit edilmesi zor ve farklılaştırıcıdır.
- Yönetişim, güvenlik ve uyumluluk kurumsal güven hendekleri oluşturur.
- Zengin araç/eklenti ekosistemleri platform kilidi geliştirebilir.
Odak: Gelişmiş akıl yürütme, güven oluşturma, sistem güvenilirliği, ekosistem koordinasyonu.
Zaman çizelgesi: İnşa etmek 2–5 yıl sürer, taklit edilmesi son derece zordur.
Orta düzeyde hendek potansiyeli
Katman 2: Ajan çalışma zamanı ve altyapısı
Katman 4: Koordinasyon
Orta düzeyde hendek nedeni:
- Yararlı ve özelleştirilmiş, ancak çalışma zamanı ortamları ve koordinasyon giderek standart hale geliyor.
- Farklılaşma performans optimizasyonu, durum yönetimi ve alan uzmanlığından gelir.
- Belirli kurumsal iş akışlarına sıkı sıkıya bağlıysa orta düzeyde savunulabilirdir.
Odak: Özelleştirilmiş çalışma zamanı becerileri, çoklu ajan iş akışları, bellek ve durum yönetimi.
Zaman çizelgesi: İnşa etmek 6–18 ay sürer, orta düzeyde savunulabilirdir.
En düşük hendek potansiyeli veya emtia haline gelmiş)
Katman 1: Temel model altyapısı (emtia haline gelmiş)
Katman 3: Protokol ve uyumluluk (emtia haline gelmiş)
Katman 6: Uygulamalar (düşük hendek)
Düşük hendek potansiyeli veya emtia haline gelmiş olmasının nedeni:
- Temel model altyapısı hiperskalatörler tarafından domine ediliyor; yeni oyuncular için farklılaşmak zordur.
- Protokoller hızla standartlaşma ve emtia haline gelme eğilimindedir, az savunulabilirlik sunar.
- Uygulamalar (özellikle yatay asistanlar) zaten kalabalık ve değiştirilebilir. Sadece dikey, veri zengini uygulamalar bazı farklılaşmalar sunar.
Odak: Maliyet verimliliği, yürütme hızı, ekosistem katılımı.
Zaman çizelgesi: Uygulamak haftalar sürer, kolayca emtia haline gelir.
Agentic AI yığınındaki 7 katman
Katman 1: Temel model altyapısı
Temel model altyapısı, büyük ölçekli AI sistemlerini eğitmek, ince ayar yapmak ve ölçekli olarak sunmak için gereken modelleri, hesaplama gücünü ve veri altyapısını sağlar.
OpenAI gibi sağlayıcılardan gelen Modeller, üst katmanların üzerine inşa ettiği dil anlama, akıl yürütme ve çok modlu yetenekleri sunar.
Hesaplama kaynakları CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar gibi, model eğitimi ve çıkarımının arkasındaki ağır işleri yürütür.
Veri yönetimi ve depolama sistemleri (S3 gibi) hem büyük ölçekli eğitimi hem de gömme veya bağlamsal yükler için gerçek zamanlı erişimi destekler.
API'ler ve çalışma zamanı aktörleri, modelleri dış sistemlere bağlamak için arayüzleri ve yürütme ortamlarını sağlar.
- Standartlar REST API'leri, HTTP ve WebSockets gibi entegrasyona izin verir.
- Çalışma zamanları AKKA ve DBOS gibi yürütme akışlarını koordine eder.
İş akışı motorları Apache Airflow gibi 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 sandıkları sağlar.
Zep gibi Ajan bellek sistemleri, ajanlara konuşma geçmişini saklama, hedefleri takip etme ve uzun vadeli bağlamı koruma yeteneği kazandırır. Bu, karmaşık görevler ve iş akışları boyunca kalıcı ajan kimliği sağlar.
Pinecone gibi Gömme depoları, ajanların bağlam açısından zengin bilgiyi almasını ve akıl yürütmelerini ilgili bilgilerle temellendirmesini sağlar.
Durum ve mesajlaşma protokolleri koordinasyonda kritik bir rol oynar.
- OpenAI Asistanı gibi API'ler, etkileşimi yönetmek için standartlaştırılmış yollar sağlar.
- The Agent Protocol gibi Uyumluluk standartları tutarlılığı sağlar.
- gRPC ve MQTT gibi İletişim protokolleri, ajanların dağıtılmış sistemler ve ağlar arasında yapılandırılmış mesajlar alışverişini sağlar.
Katman 3: Protokol ve uyumluluk
Protokol ve uyumluluk katmanı standartları ve koordinasyon mekanizmalarını sağlar.
Google'ın A2A'sı, Cisco'nun ANP'si ve IBM'in ACP'si gibi Ajan etkileşim ve koordinasyon protokolleri, ajanların dağıtılmış ortamlar içinde yapılandırılmış mesajları nasıl değiştirdiğini tanımlar.
Model Context Protocol gibi Bağlam ve araç standartları, ajanların yetenekleri tutarlı bir şekilde temsil etmesine ve yapılandırılmış bir şekilde bağlamsal bilgi iletmesine yardımcı olur.
Agent Gateway Protocol (AGP) gibi Köprüleme mekanizmaları, aksi takdirde izole edilmiş ajanları ve platformları birbirine bağlar, sistemler arası iletişimi ve ölçekli uyumluluğu sağlar.
Katman 4: Koordinasyon (Ajan davranışını koordine etme)
assist gibi Koordinasyon çerçeveleri, LLM'lere giden ve gelen veri akışını yönetmek ve prompt mühendisliği yapmakla yardımcı olur.
Diğer bir deyişle, bunların yanıtların yapılandırılmış, öngörülebilir ve doğru araca, API'ye veya belgeye yönlendirildiğini sağlar.
Bu çerçeveler olmadan, promptları manuel olarak tasarlamak, çıktıları ayrıştırmak ve doğru API çağrılarını tetiklemek gerekir. Koordinasyon çerçeveleri bunu şunlar aracılığıyla basitleştirir:
- Çoklu ajan koordinasyonu: Ajanların nasıl iş birliği yaptığını veya görevleri nasıl devrettiğini yönetme
- Prompt koordinasyonu: Karmaşık promptları oluşturma, yönetme ve yönlendirme
- Araç entegrasyonu: Ajanların API'leri, veritabanlarını veya kod işlevlerini çağırmasına izin verme
- Bellek: Bağlamı dönüşler veya oturumlar genelinde koruma (kısa ve uzun vadeli)
- RAG entegrasyonu: Dış kaynaklardan bilgi alımını etkinleştirme
Katman 5: Araçlandırma ve zenginleştirme (Hizmet olarak ajanlar)
Bu katman, ajanları dış araçlara, veri kaynaklarına ve ortamlara bağlayarak yapabilecekleri görevlerin yelpazesini genişletir.
Ajanların bilgi almasını, API'leri çağırmasını, iş akışlarını otomatikleştirmesini ve gerçek dünya sistemleriyle etkileşime girmesini sağlar.
Alım ve bilgi erişimi, Retrieval-Augmented Generation (RAG)'ı etkinleştiren çerçeveleri içerir.
Ajanlar, Pinecone ve Weaviate gibi vektör veritabanlarından veya Confluence ve Wikis gibi kurumsal bilgi tabanlarından gelen bağlam açısından zengin bilgiyi çıktılarına temel olarak kullanabilir.
Bright Data gibi Veri çıkarma araçları, ajanların web'den yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgi toplamasını sağlar.
n8n, Zapier gibi Araç çağrımı çerçeveleri, ajanların dış API'leri tetiklemesini, çok adımlı iş akışlarını koordine etmesini ve daha geniş kurumsal süreçlere entegre olmasını sağlar.
SerpApi gibi sağlayıcılardan gelen Arama yetenekleri, ajanlara canlı web bilgisine erişim sağlar, böylece yanıtların güncel ve gerçek farkında olmasını sağlar.
Browser Use gibi Kullanıcı arabirimi otomasyonu platformları, ajanların kullanıcı etkileşimlerini simüle etmesini ve tarayıcı tabanlı ortamlar içinde tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesini sağlar.
Katman 6: Uygulamalar (Kullanıcıya dönük zeka)
Bu, agentic sistemlerin son kullanıcılarla doğrudan etkileşime girdiği katmandır.
Github Copilot gibi Asistanlar, öneriler sunarak, içerik oluşturarak ve tanıdık arayüzler içinde görevleri hızlandırarak insan iş akışlarını geliştirir.
Tidio Lyro gibi Ajan takım arkadaşları, kullanıcılarla iş birliği yapar, devredilen görevleri ele alır ve devam eden iş akışlarını yönetir, asistanlardan daha fazla bağımsızlık sunar.
Katman 7: Gözlemlenebilirlik ve Yönetişim (Operasyonel omurga)
Bu katman, ajanları güvenli ve güvenilir bir şekilde ölçekli olarak dağıtmak için gerekli izleme, değerlendirme ve güvenlik önlemlerini sağlar.
Langfuse gibi Gözlemlenebilirlik platformları, ajan performansına gerçek zamanlı görünürlük sağlar.
Lakera gibi Güvenilirlik ve güvenlik çerçeveleri, AI'nın yanıtlarının kurallara uyduğunu, bilgilerin doğru göründüğünü ve riskli veya zararlı yanıtların önlenmesine yardımcı olduğunu kontrol eder.
Dağıtım ve operasyonel araçlar, bu katmanı güvenli, ölçekli benimsenmeyi etkinleştirerek daha da genişletir. Bunlar şunları içerir:
- Dağıtım boru hatları: Ajanların testini, yayımlanmasını ve yaşam döngüsü yönetimini otomatikleştirmek için.
Örnekler: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - Kod yazmadan/düşük kodlu oluşturucular: Derin teknik uzmanlık olmadan ajanları yapılandırmak ve dağıtmak için.
Örnekler: Vertex AI Builder, Beam AI - Yönetişim ve politika motorları: Kurumsal kuralları, izinleri ve uyumluluk standartlarını uygulamak için.
Örnekler: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Veri gizliliği uygulaması ve kaynak yönetimi (kota, bütçe): Hesaplama ve hassas verilerin sorumlu kullanımını sağlamak için.
Örnekler: BigID, OneTrust - Ajan kayıtları ve keşif: Ajan yeteneklerini kataloglamak, sürümlemek ve takip etmek için.
Örnekler: Hugging Face Hub, Vertex AI'daki Model Kataloğu, Databricks Model Kaydı - Günlükleme ve denetim: Hesap verebilirlik, maliyet yönetimi ve düzenleyici uyumluluk için.
Örnekler: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Tercih edilen kaynak olarak ekleMevcut uygulama zorlukları
Pratikte, agentic AI uygulaması karmaşık kalmaktadır.
Planlama, öngörü, kendi kendine tepkisellik ve kendi kendine yansıtma ile gerçek agentic yetenekleri desteklemek, izole işlevselliğin ötesine geçer.
Ajanların güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için her katman, tutarlı veri akışları, koordine edilmiş yürütme ve hizalanmış yönetişim ile entegre edilmelidir.
Agentic AI sistemlerini dağıtırken karşılaşabileceğiniz bazı yaygın zorluklar şunlardır:
Teknik karmaşıklık, her katmanın eklenmesiyle artar. Etkili uygulama, uzmanlığa sahip çok fonksiyonlu ekipler gerektirir.
Entegrasyon zorlukları, geniş bir sistem, protokol ve veri kaynağı bağlama ihtiyacından ortaya çıkar. Ancak, agentic ekosistem içindeki birçok bileşen hala gelişmektedir.
Ölçeklenebilirlik endişeleri, sistem kullanımı ve görev karmaşıklığı arttıkça ortaya çıkar. Örneğin, bir müşteri destek chatbot'u 1.000 kullanıcı için iyi çalışabilir, ancak 1 milyon kişi aynı anda kullandığında çökebilir veya yavaşlayabilir.
Yönetişim ve uyumluluk: Şirketler, AI sistemlerinin yasal ve etik kurallara uyduğunu sağlamalıdır. Örneğin, bir sağlık AI'sı hasta gizliliğini korumalıdır (ABD'de HIPAA),
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Agentic AI Yığınındaki 7 Katman}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-stack}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Haziran 2026}
}
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.