2026 İçin 10+ Ajan Tabanlı Yapay Zeka Trendi ve Örneği

Çeşitli önemli sektör raporlarından, kıyaslamalardan ve satıcı açıklamalarından elde edilen yapay zeka tabanlı (AI) trendleri inceledik ve karşılaştırdık. Kaynaklar, yapay zeka tabanlı teknolojinin geleceğinin sadece araçları iyileştirmek veya iş akışlarını kolaylaştırmakla ilgili olmadığını, yapay zekayı derinlemesine entegre etmek ve mevcut çerçeveleri yeniden yapılandırarak iş yaklaşımlarını dönüştürmekle ilgili olduğunu belirtiyor.

10+ ajan tabanlı yapay zeka trendi ve örneği

1. Otonom, kendi kendini onaran veri işlem hatlarına doğru

Kuruluşlar yapay zeka ve analitik girişimlerini ölçeklendirdikçe, veri işleme hatları genelinde yüksek veri kalitesini korumak giderek daha karmaşık hale geliyor. Manuel kontroller eklemek, veri işleme hatlarını reaktif olarak yamalamak veya veri mühendisliği ekiplerini ölçeklendirmek gibi geleneksel yaklaşımlar artık ölçeklendirilmesi zor hale gelebilir.

Gelecekteki veri işlem hatları, insan odaklı izleme ve onarımlara güvenmek yerine , takviyeli öğrenme ve modüler mimarilere sahip yapay zeka ajanlarıyla donatılacak ve bu ajanlar şunları yapabilecek:

• Gözlemlenebilirlik ve meta verileri kullanarak işlem hattının sağlığını izleyin ve sorunları erken aşamada tespit edin .
  
• Temel nedenleri teşhis edin (örneğin, şema kayması, eksik veri, gecikmiş yukarı yönlü veri akışları).
  
• Sorunları otomatik olarak onarın (örneğin, son başarılı yapılandırmaya geri dönün, başarısız olan grupları yeniden işleyin veya dönüşümleri dinamik olarak ayarlayın).

Kendi kendini onaran işlem hatlarına ilişkin gerçek dünya örnekleri:

• Monte Carlo gibi şirketler, yapay zekâ ajanlarına işlem hattının nasıl çalıştığına dair tam bir görünüm sağlamak için "veri gözlemlenebilirliği" platformları geliştiriyor. ¹
  
• Otonom yapay zeka ile CI/CD işlem hatlarının iyileştirilmesi: Otonom MLOps işlem hatlarına (örneğin, kendi kendini onaran özellik depoları) yönelik araştırmalar hız kazanıyor. ²

2. Süreçten ziyade araç kullanımı

Ajan tabanlı yapay zekanın yükselişiyle birlikte, geleneksel "süreç mi, araç mı" tartışması giderek önemini kaybediyor.

Güçlü süreçler hâlâ önemli olsa da, çok adımlı görevleri otonom olarak planlayan, karar veren ve yürüten yapay zekâ araçları, bazı alanlarda karmaşık süreç tasarımına olan ihtiyacı ortadan kaldırmaya başlıyor.

• Kendi kendini yöneten aracılar, kullanıcıların her adımı manuel olarak yönetmesine gerek kalmadan iş akışlarını baştan sona otomatikleştirebilir.
  
• Teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcılar artık derinlemesine uzmanlık gerektirmeden otomasyonları (örneğin, veri hattı yönetimi, siber güvenlik tehdit avcılığı) devreye alabilirler.

Esasen, aracı tabanlı araçlar tartışmanın yönünü değiştiriyor: insan ekipleri etrafında süreci optimize etmek yerine, araçlar yeni operasyonel model haline geliyor.

Önümüzdeki yıllarda işletmeler, birbirinden bağımsız araçlardan tam süreçli, operasyonel hale getirilmiş yapay zeka çözümlerine doğru geçiş yapabilirler.

3. Uzmanlaşmış sektörlerde dikey yapay zeka ajanları

Genel amaçlı temel modellerden (ChatGPT gibi) daha özel yapay zeka ajanlarına (Cursor AI kod editörü gibi) doğru bir geçiş yaşanıyor. Belirli roller için tasarlanmış bu özel ajanlara doğru kayma, iş operasyonlarını kolaylaştırmak için önemli avantajlar sunuyor, bunlar arasında şunlar yer alıyor:

• Sektöre özgü görevlerde daha yüksek doğruluk.
• Alan spesifik iş akışlarının otomasyonu yoluyla verimlilik artışı.
• Özelleştirilmiş çözümler için iş sistemlerine derin entegrasyon.

Dikey yapay zeka ajanlarına örnekler:

• Müşteri hizmetlerinde yapay zeka ajanları : Sorulara doğal dilde yanıt verir, bağlamı yorumlar ve insan benzeri yanıtlar üretir.
  
• Sağlık sektöründe yapay zekâ ajanları : Sağlık süreçlerini otomatikleştirir, tıbbi kodlama, randevu planlama ve ofis yönetimi gibi çeşitli iş görevlerini yerine getirir.
  
• Geliştirici olarak yapay zeka ajanları : Kod önerilerini, hata ayıklamayı ve yazılım testini otomatikleştirin.
  
• Yapay zekâ ajanları bilgisayar kullanıcıları olarak: Hatırlatma ve güvenlik izleme gibi günlük görevleri otomatikleştirin.
  
• Yapay zeka QA test uzmanları : Otomatik yazılım test sistemleri.
• Otonom web ajanları ve yardımcı pilotlar : Web sitelerinde gezinir, veri çıkarır, formları doldurur ve minimum insan müdahalesiyle çok adımlı web görevlerini gerçekleştirir.

Dikey yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.

Web tabanlı ajansal yapay zekayı destekleyen altyapıyı araştırıyorsanız, işte en son kıyaslama sonuçlarımız:

• Uzaktan tarayıcılar : Tarayıcı altyapısının, aracıların web ile güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını nasıl sağladığı.
• Tarayıcı MCP kıyaslaması : Araç kullanımı ve web erişimi için en iyi MCP sunucuları.

4. Yapay zekâ ajanlarının fiziksel dünya ile entegrasyonu

Yapay zekâ ajanları, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve fiziksel dünya ile giderek daha derin bir şekilde bütünleşiyor. Uygulamalar, yapay zekâ ajanlarının cihazları otonom olarak kontrol ettiği akıllı evler, ofisler ve şehirler de dahil olmak üzere çeşitli ortamlara yayılıyor.

Gerçek hayattan bir örnek:

NVIDIA ve GE HealthCare gibi teknoloji şirketleri, yapay zekâ ajanlarının tıbbi görüntülemeyi kullanarak fiziksel dünyayla etkileşim kurduğu X-ışını ve ultrason teknolojileri gibi ajan tabanlı robotik sistemler üzerinde birlikte çalışıyor. ³

5. Açık kaynak modellerine doğru artan yönelim

Yıllarca, birkaç büyük teknoloji şirketinin kontrolündeki tescilli yapay zeka modelleri alana hakimdi. Ancak Anthropic ve Mistral gibi açık kaynaklı modellerle bu durum hızla değişiyor.

• İşletmeden işletmeye (B2B) şirketler için, düşük işletme maliyetleri nedeniyle açık kaynaklı modeller tercih edilmektedir. Bu durum, özellikle belirli ve iyi tanımlanmış görevler için genellikle yeterli olan daha küçük modeller için geçerlidir. Şirketler, yapay zeka modellerini kendi bünyelerinde ince ayar yapabilir ve böylece maliyetli üçüncü taraf API'lerine olan bağımlılığı azaltabilirler.
  
• Geliştiriciler için, daha küçük, açık kaynaklı modeller belirli iş fonksiyonlarına veya alanlarına göre ince ayar yapılabilir.

Tescilli modellerle ilgili yanıt: OpenAI, modellerini daha erişilebilir hale getirmek için çaba gösteriyor. ChatGPT gibi modeller fiyatları yaklaşık %50 oranında düşürdü. Girişler için milyon token başına yaklaşık 5 dolar, çıktılar için ise milyon token başına 10 dolar ücret alıyorlar. Bir ürünü sisteme entegre etmenin maliyeti eskiden 50 sentti. ⁴

6. Dönüştürücü yapay zeka

Statik görevlere odaklanan dar kapsamlı yapay zekanın aksine, Dönüştürücü Yapay Zeka (TAI) , uyarlanabilir, yüksek etkili ve geniş ölçekli değişimleri yönlendirmek için ajansal yeteneklerden yararlanır.

Dönüştürücü Yapay Zeka (TAI) sistemleri şunları yapabilir:

• Belirsizlik ortamında bile karmaşık hedefleri anlayın ve çözümleyin .
• Dinamik ortamlarda işlem yapmak için harici araçlar ve API'ler kullanın .
• Geri bildirimlerden ve bağlamdan ders çıkararak stratejileri zaman içinde uyarlayın .
• Uzun vadeli hedeflere ulaşmak için insanlarla ve diğer aktörlerle koordinasyon sağlayın .

Gerçek dünyadan örnekler:

• Otonom araçlar (örneğin, Waymo, Tesla FSD)
  
• Depo robotları (örneğin, Amazon Robotics)
  
• Sağlık alanında kullanılan tanı araçları (örneğin, Google DeepMind'ın MedPaLM'si)
  

7. Yapay zeka ajanı oluşturma çerçeveleri

Son zamanlarda OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, Vertex AI ve Langflow gibi birçok yapay zeka ajanı geliştirme çerçevesinin ortaya çıktığını gördük. Bu çerçeveler, çeşitli kullanım durumlarına göre uyarlanmış yapay zeka ajanlarının geliştirilmesini sağlayan önceden paketlenmiş araçlar ve şablonlar sunmaktadır.

Yapay zeka ajanı oluşturma çerçeveleri, kullanıcılara aşağıdaki olanakları sağlayarak kullanım alanlarını genişletmelerine olanak tanıdı:

• LLM entegrasyonu : Seçme İhtiyaçlarınıza özel ajanlar oluşturmak için OpenAI, Anthropic veya Mistral gibi LLM'ler kullanabilirsiniz .
  
• Bilgi tabanı entegrasyonu : Doğruluk ve alaka düzeyini artırmak için özel belgeleri (json, PDF, web siteleri) entegre edin.
  
• Dahili bellek yönetimi : Kişiselleştirilmiş etkileşimler için konuşma geçmişlerini otomatik olarak takip eder.
  
• Özel araç entegrasyonu : Temsilcilerin ödeme işlemleri, web aramaları ve API çağrıları gibi görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

8. Sentetik ve gerçek dünya verilerinin birleştirilmesi

Şirketler, yapay zeka modellerini etkili bir şekilde eğitmek için sentetik ve gerçek dünya verilerini giderek daha fazla bir araya getiriyor.

Gerçek dünya verileri değerli bilgiler sunarken, genellikle kıtlık, gizlilik endişeleri ve doğal önyargılar gibi sınırlamalarla karşı karşıya kalır. Sentetik veriler ise yapay zekanın çeşitli senaryolar üzerinde eğitilebileceği kontrollü bir ortam sağlar.

Sentetik verilerle ilgili gerçek dünya örnekleri:

• Waymo gibi şirketler, bu nadir olayları simüle etmek için sentetik veriler kullanıyor ve bu veriler daha sonra yapay zeka modellerini eğitmek için gerçek dünya sürüş verileriyle entegre ediliyor. ⁵
  
• NVIDIA, fabrika otomasyonu ve otonom cerrahi yardımı gibi fiziksel dünyadaki görevler için robotik ajanları eğitmek amacıyla sentetik ortamlar oluşturuyor. ⁶

9. Ajan tabanlı yapay zeka, ekip rollerini yeniden şekillendiriyor

Ajan tabanlı yapay zeka, analistler ve mühendisler arasındaki sorumluluk dağılımını yeniden tanımlıyor. Ekipler genişletilmiş sorumluluklar üstleniyor. Analistler, veri işleme hatları oluşturma ve yönetme konusunda yetkilendirilirken, mühendisler de temel iş akışlarını giderek daha fazla otomatikleştiriyor.

Bu değişimi yönlendiren iki ana güç var:

• Yapay zekâ destekli süreç otomasyonunda gelişmeler: Ajan tabanlı sistemler, veri alımı, doğrulama ve olay tespiti gibi çok adımlı iş akışlarını otonom olarak yönetebilir. Otomasyon ilerledikçe, mühendisler daha az kaynakla daha büyük sistemleri yönetebilirken, analistler de iş akışlarını bağımsız olarak sürdürebilir.
  
• Yapay zekâ ve veri ürünlerine yönelik artan talep: İş liderleri verilere daha hızlı ve daha geniş erişim arayışındayken, ekiplerin daha az kaynakla daha fazla iş yapması bekleniyor. Analistler daha fazla teknik görev üstlenirken, mühendisler altyapıyı ölçeklendirmeye ve otomatikleştirmeye odaklanıyor.

10. Ajan tabanlı yapay zekada insan unsuru

Ajan tabanlı yapay zekanın gerçek başarısı büyük ölçüde insanların bu sistemleri ne kadar iyi entegre edip kullanabildiğine bağlıdır.

Önemli noktalar:

• İnsan-Yapay Zeka İşbirliği : Yapay zeka ajanlarının etkinliği, ekiplerin yapay zeka ajanlarıyla ne kadar etkili bir şekilde işbirliği yapabileceğine ve onları iş arkadaşı olarak kullanabileceğine bağlı olacaktır.
  
• Kültürel değişim : Yapay zekâ destekli sistemlerin benimsenmesi, yalnızca teknoloji benimsemeye değil, aynı zamanda insanların yapay zekâ ile birlikte çalışarak verimlilikte yeni zirvelere ulaşmalarına olanak sağlamaya odaklanan, kurumsal kültürde önemli bir değişimi gerektirecektir.

11. Yeni yapay zeka aracı fiyatlandırma modellerinin ortaya çıkışı

Dijital iş arkadaşlarının benimsenmesi, işletmelerin geleneksel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen görevlere verdiği değeri yeniden şekillendirebilir.

Bu geçiş, geleneksel yazılım lisanslama yapılarına kıyasla maaşa dayalı ücretlendirmeyi tercih eden temsilci tabanlı iş modellerinin yükselişini tetikliyor.

Yeni yapay zeka aracı fiyatlandırma modellerine ilişkin gerçek dünya örneği:

Hipokrat yapay zekasının saatte 10 dolara mal olan yapay zeka hemşirelerinin ücreti, kayıtlı insan hemşirelerin ortalama saatlik ücreti olan yaklaşık 43 dolardan daha düşüktür. ^{7 8}

Daha fazla bilgi için: Yapay zeka ajanı fiyatlandırması .

Ajanik Yapay Zeka Açıklaması

Otonom yapay zeka, bağlam ve hedeflere bağlı olarak otonom hareket edebilen, gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilen ve karmaşık çok adımlı problemleri çözebilen yapay zeka sistemlerini ifade eder.

Bu sistem, büyük dil modellerinden (LLM'ler) ve mantıksal çıkarım yeteneklerinden yararlanarak birden fazla yapay zeka ajanını bir araya getiriyor.

Başlıca özellikler:

• Özerk karar verme : Minimum insan müdahalesiyle bağımsız olarak hareket eder.
  
• Gerçek zamanlı uyum : Değişen koşullara ve gelişen durumlara kendini adapte eder.
  
• Çoklu ajan işbirliği : Birden fazla ajan, karmaşık sorunları çözmek için birlikte çalışır.
  
• Akıl yürütme : Zorlukları işlemek ve bunlara yanıt vermek için akıl yürütme ve doğal dil anlama becerilerini kullanır.

Daha fazla bilgi için: Ajan sistemlerinin seviyeleri .

Ajan tabanlı yapay zeka ile üretken yapay zeka karşılaştırması

Üretken yapay zeka , girdi verilerine veya komutlara dayanarak içerik (metin, resim vb.) üretir. İnsan beyninin öğrenme ve karar verme süreçlerini taklit eden derin öğrenme modelleri kullanır.

Bu modeller, büyük veri kümelerini analiz ederek kalıpları belirler ve robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi teknolojilere dayanarak doğal dil isteklerine yanıt olarak içerik üretir.

Ajan tabanlı yapay zeka, minimum denetimle karmaşık hedeflere ulaşmak için otonom olarak karar veren ve harekete geçen yapay zeka sistemlerini ifade eder. Büyük dil modellerinin (LLM) esnekliğini geleneksel programlamanın hassasiyetiyle birleştirir.

Girdiye tepki veren üretken yapay zekanın aksine, ajansal yapay zeka durumlara proaktif olarak uyum sağlar ve bağlama dayalı kararlar alır. Robotik, karmaşık analiz ve sanal asistanlar gibi uygulamalarda kullanılır.

Yapay zekâ ajanlarının işletme büyümesine etkisi

Capgemini'nin iddiasına göre, ankete katılan kuruluşların yaklaşık %80'i, e-posta oluşturma, kodlama ve veri analizi gibi görevler için 1-3 yıl içinde yapay zeka ajanlarını entegre etmeyi planlıyor. ⁹

Ancak asıl etki, bu aracıları yalnızca bireysel görevleri tamamlamak için değil, aynı zamanda tüm yazılım geliştirme yaşam döngülerini tamamlamak üzere koordine etmekten kaynaklanacaktır.

Şirketler, kod üretimi veya otomatik test için özel ajanlar kullanabilir; bunların tümü birlikte çalışır ve insan geri bildirimine göre gerçek zamanlı olarak kendilerini ayarlar.

Daha genel olarak, yapay zeka ajanları karmaşık kullanım durumlarının otomasyonunu dört şekilde basitleştirebilir:

• Öngörülemeyen senaryolara uyum sağlama yeteneği: Beklenmedik koşullarla karşılaştığında başarısız olan deterministik kural tabanlı sistemlerin aksine, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş yapay zeka ajanları, öngörülemeyen durumlara esnek bir şekilde yanıt verebilir.
  
• İş akışı otomasyonunda doğal dil kullanımı: Agentic araçları, kullanıcıların doğal dil talimatlarını kullanarak iş akışlarını tasarlamasına ve değiştirmesine olanak tanır.
  
• Mevcut sistemlerle otonom entegrasyon: Ajan tabanlı araçlar temel modeller üzerine kurulduğundan, yapay zeka ajanları yazılım platformları ve araçlarıyla otonom olarak etkileşim kurabilir.
  
• Sürekli öğrenme ve gelişme: Otonom araçlar, etkileşimlerden ve geri bildirimlerden sürekli olarak öğrenerek, kapsamlı manuel yeniden eğitime ihtiyaç duymadan performanslarını iyileştirebilirler.

Daha fazla okuma

• 20 LLM Güvenlik Aracı ve Açık Kaynaklı Çerçeveyi Karşılaştırın
• Açık Kaynaklı Yapay Zeka Ajanları
• 50'den fazla Yapay Zeka Aracı Aracını Karşılaştırın

Referans Linkleri

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

OpenAI API Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

7.

AI Agent App Store — Hippocratic AI

8.

Security Check - Indeed.com

9.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder