Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İşbirliğinin Geleceği

Ajan mimarileri hakkında çok şey yazılmış olsa da, gerçek dünya üretim seviyesindeki uygulamalar hala sınırlıdır. Bu yazı, yakın zamanda bir McKinsey çalışmasında tanıtılan agentic AI mesh kavramını vurgulamaktadır. ¹

Üretim ortamlarında ortaya çıkan zorlukları inceleyeceğiz ve önerdiğimiz mimarinin yapay zeka yeteneklerinin kontrollü ölçeklenmesini nasıl sağladığını göstereceğiz.

Agentic sistemlerdeki zorluklar

Ekipler yapay zeka ajanlarını test etmek ve deneyimlemek aşamasından ölçeklenebilir, gerçek dünya kullanım durumlarını dağıtmaya geçiş yaptıkça, birkaç zorluk ortaya çıkar:

• Entegrasyon açıkları: Deneyimleme sırasında ekipler, geliştirme sürecini hızlandıran hazır çözümler kullanır, ancak bu çözümler genellikle ölçeklenirken tutarlı bir yaklaşımdan yoksundur. Sonuç olarak, entegrasyon ve koordinasyon sorunları ortaya çıkar ve kapsamda açıklar oluşur. Örneğin, AI destekli chatbot'ları ölçeklendirmeye çalışırken, müşteri verileri ve etkileşimleri için farklı sistemlerin senkronize edilemediğini görmüşüzdür.

• Ajanların izolasyonu: Günümüzde çoğu ajan, yerel bilgilerle bağımsız olarak çalışır. Örneğin, API'ler üzerinden bağlanan bir Planlayıcı, Geri Çağıran ve Yürütücü ajan, birleşik bir bağlama sahip olmayabilir. Organizasyonlar çoklu ajan ekosistemlerine ölçeklendikçe, paylaşılan bellek ve koordinasyon eksikliği temel bir zorluk haline gelir.

• Operasyonel sınırlamalar: AI ajan uygulamaları, tutarsız yanıtlar üretmeye veya doğru çözümler sunamamaya yol açan öngörülemez çıktılara ve belirsiz olmayan davranışlara neden olabilir.

Agentic mesh mimarisinin tanıtılması

AI mesh, birden fazla ajanın dağıtık bir sistem ve araç ağı üzerinde otonom olarak akıl yürütmesini, işbirliği yapmasını ve hareket etmesini sağlayan bir "Ajanlar için İnternet" vizyonunu ortaya koyar.

RAG pipeline'larından veya mikroservis API'lerinden farklı olarak, bir ajan davranışı kayıt sistemi oluşturur: her araç çağrısı, hata ve sonuç, olay mesh'i üzerinden dağıtılır ve koordinasyon katmanı tarafından korunur.

Zamanla, bu paylaşılan geçmiş, ajanların ortak bir bağlam etrafında hizalanmasını ve daha etkili bir şekilde işbirliği yapmasını sağlayan daha zengin bir bilgi tabanına dönüşür.

Agentic mesh nasıl çalışır:

1. Birleştirilebilirlik:

Herhangi bir ajan, araç veya model (örneğin, yeni bir LLM), diğer bileşenlerde değişiklik gerektirmeden mesh'e bağlanabilir.

Bu modüler tasarım, organizasyonların mevcut iş akışlarını bozmadan yetenekleri kademeli olarak eklemesine veya değiştirmesine olanak tanıyarak ölçeklenmeyi destekler.

2. Paralel ajan akıl yürütmesi:

Mesh, akıl yürütmenin birden fazla ajan arasında dağıtılmasını sağlar. Bu, karmaşıklığı artırır ancak tek bir LLM'e güvenmek yerine, uzmanlaşmış ajanların daha büyük bir görevin parçalarını işlemesine olanak tanır.

Bu iş bölümü, iş yüklerinin paralel olarak çalışan ajanlara dağıtılabilmesi nedeniyle AI sistemlerini ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

3. Katmanlı gevşek bağlama:

Mesh, temel işlevleri (örneğin, mantık, bellek, orkestrasyon ve arayüzler) ayrı katmanlara ayırır. Bu, bir ajanın akıl yürütmesinin veri depolamasından veya kullanıcı arayüzünden bağımsız olarak çalışabileceği anlamına gelir.

4. Satıcı tarafsızlığı:

Mesh, herhangi bir tek satıcıya veya platforma bağlı değildir. Bileşenler bağımsız olarak değiştirilebilir veya güncellenebilir; kapalı API'ler yerine Model Bağlam Protokolü (MCP) ve Ajan2Ajan (A2A) gibi açık standartlar tercih edilir.

Örneğin, Google'ın A2A'sı, çapraz çerçeve işbirliği için ortak bir mesaj formatı ve keşif mekanizması tanımlarken, Anthropic'in MCP'si, ajanların veri çekmesi için evrensel bir yol sağlar. USB'ye benzer şekilde, bu standartlar, ekiplerin ekstra entegrasyon çalışması olmadan farklı sağlayıcılardan araçları ve modelleri karıştırabilmesini sağlayan etkileşimliliği mümkün kılar.

5. Yönetilen özerklik:

Mesh'teki ajanlar kendi başlarına hareket eder, ancak koruma sınırları, gömülü politikalar ve diğer kısıtlamalar dahilinde. Başka bir deyişle, her otonom eylem kurallarla önceden yönetilir.

Operasyonel yetenekler: Mesh pratikte nasıl çalışır?

Bu yeteneklerin her biri, tüm mesh'e yayılır (tek bir platforma bağlı değildir) ve genellikle hizmet kayıtları veya denetim logları gibi bulut veya mikroservis ortamlarındaki kavramlarla paralellik gösterir.

Aşağıda, her yeteneği ve pratikte nasıl çalıştığını özetliyoruz:

Ajan ve iş akışı keşfi:

Mesh, mevcut tüm ajanların ve iş akışlarının merkezi bir dizinini tutar. Bu, ekiplerin bunları sıfırdan yeniden inşa etmek yerine mevcut yetenekleri kolayca bulmasını, yeniden kullanmasını ve entegre etmesini sağlar. Ajanlar ayrıca, diğer ajanlar veya insan operatörler tarafından sorgulanabilecek, neler yapabileceklerini açıklayan standartlaştırılmış "yetenek kartları" yayınlayabilir.

Ortak bir sınıflandırma ve metadata standartlarını uygulayarak, organizasyonlar yalnızca sertifikalı ajanlara belirli hassas görevleri kısıtlama gibi yönetişim politikalarını da uygulayabilir.

AI varlık kaydı:

Varlık kaydı, ajan davranışını şekillendiren tüm kritik AI varlıkları için bir depo sağlar. Bu, prompt'ları, araç tanımlarını, model yapılandırmalarını, veri setlerini ve politikaları içerir. Depodaki her şey sürüm kontrolüne tabidir, denetlenebilir ve yönetişime tabidir.

Temel varlıklar genellikle şunları içerir:

• Jailbreak'lere veya önyargıya karşı test edilmiş prompt'lar ve talimatlar
  
• Hangi araçların, API'lerin ve modellerin izin verildiğini belirten ajan yapılandırmaları
  
• Mevcut modelleri ve parametreleri tanımlayan LLM ayarları
  
• Yerleşik erişim kontrollerine sahip araç tanımları ve MCP sunucuları
  
• Öğrenme ve değerlendirme için güvenilir referanslar oluşturan altın giriş/çıkış örnekleri.

Geri bildirim yönetimi:

Geri bildirim döngüleri, her iş akışı yürütmesinin bir öğrenme kaynağı olması için mesh'e gömülür. Gecikme, doğruluk, hata oranları veya hatta insan değerlendirmeleri gibi metrikler toplanır ve sisteme geri beslenir.

Uyumluluk ve risk yönetimi:

Her agentic iş akışı, tanımlanmış kurallar ve kısıtlamalar dahilinde çalışmalıdır. Uyumluluk ve risk yönetimi araçları, bunu sağlamak için doğrudan mesh'e entegre edilmiştir.

Örneğin,

• Uyumluluk ajanları, çıktılar nihai hale gelmeden önce eylemleri organizasyonel veya düzenleyici standartlara karşı denetleyebilir.
• Politikalar, hassas görevlerin gizlilik veya güvenlik ajanlarından kontroller içermesini gerektirebilirken, denetim izleri her eylemi daha sonra inceleme için kaydeder.

Değerlendirme sistemleri:

Değerlendirme pipeline'ları, agentic iş akışları için entegrasyon testleri gibi çalışır. Hedefi, temel LLM'ler değiştiğinde veya dış koşullar değiştiğinde iş akışlarının sağlam kalmasını sağlamaktır.

Dağıtım veya model güncellemesi gerçekleştiğinde, doğruluğu doğrulamak için yapılandırılmış test paketleri çalıştırırlar.

Genellikle şunları içerirler:

• Adım düzeyinde testler (örneğin, doğru API/araç çağrıldı mı?).
  
• İş akışı düzeyinde testler (örneğin, genel süreç beklenen sonucu üretti mi?).
  
• Adversarial testler (örneğin, prompt enjeksiyonu, kötüye kullanım, hizmet reddi).

Gözlemlenebilirlik:

Agentic bir mesh'te, gözlemlenebilirlik, her ajan etkileşiminin ve iş akışının izlenebilmesini, kaydedilmesini ve analiz edilmesini sağlar. Bu yetenek, ajanların nasıl işbirliği yaptığı, hangi araçların çağrıldığı ve hangi kaynakların tüketildiği konusunda uçtan uca görünürlük sağlar.

Metrikleri ve olay loglarını merkezileştirerek, organizasyonlar anormallikleri tespit edebilir, maliyetleri kontrol edebilir ve çıktılarının yönetişim politikaları dahilinde kaldığını doğrulayabilir.

Agentic'ler için OpenTelemetry gibi ortaya çıkan standartlar, gözlemlenebilirliğin farklı çalışma zamanları arasında etkileşimli hale gelmesine yardımcı oluyor.

Kimlik doğrulama ve yetkilendirme:

Agentic bir mesh'te, her ajan-ajan veya ajan-hizmet çağrısı kimlik doğrulaması ve yetkilendirmeye tabi olmalıdır. Bunu geçici güvenlik rozetleri çıkarmak gibi düşünün: ajanlar yalnızca ihtiyaç duydukları tam izinleri alır ve bunlar kısa sürede sona erer.

OAuth 2.0, JWT'ler ve en düşük ayrıcalıklı erişim gibi standartları kullanarak etkileşimleri güvenli tutar ve bir bileşen tehlikeye girerse etkisini sınırlar.

Bu neden önemlidir?

Bu yetenekler bir araya geldiğinde, gevşek bağlı ajanları tutarlı, iyi yönetilen bir mesh'e dönüştürür. İş akışları denetlenir, denetlenebilir ve uyarlanabilir hale gelir, aynı zamanda ihtiyaç duyuldukça yeni ajanları, araçları veya modelleri entegre etme esnekliğini korur.

Örneğin, Atlassian tarafından oluşturulan bir ajan, kimlik ve veri akışlarının paylaşılan protokoller tarafından yönetilmesiyle mesh üzerinden bir uzman Salesforce ajanını sorunsuz bir şekilde keşfedebilir ve çağırabilir.

Bu, agentic mesh'i geleneksel iş akışı yönetim sistemlerinden ayıran özelliktir. Geleneksel orkestratörler API'leri ve görevleri bağlayabilir, ancak genellikle mesh'in sağladığı yerleşik yönetişim, sürekli geri bildirim ve uyumluluk mekanizmalarından yoksundur.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Agentic mesh kullanım durumları

Agentic mesh kavramları dikkat çekiyor, ancak gerçek dünya, üretim seviyesindeki uygulamalar hala sınırlıdır. Çoğu mevcut örnek, erken dağıtımlar veya kanıt çalışmalarıdır. Yine de, birkaç satıcı pratik kullanım durumlarını sergilemeye başlıyor:

Kubernetes ve giriş kontrolü

Sadece statik giriş denetleyicilerine güvenmek yerine, agentic mesh sisteminde, AI ajanları, API'ler ve olay akışları üzerinden trafiği yönetmelerine, güvenliği uygulamalarına ve iş yüklerini optimize etmelerine olanak tanıyarak Kubernetes-native ortamları genişletebilir.

Uygulama alanları:

• Giriş kontrolü: Ajanlar, API'leri yetkisiz erişime karşı korumak için kimlik doğrulama, TLS sonlandırma ve politika kurallarını uygular.
  
• Küme farkında orkestrasyon: Ajanlar, kaynak kullanılabilirliğine göre iş yüklerini yukarı veya aşağı ölçekler ve yönlendirme stratejilerini ayarlar.

Gerçek dünya örneği:

Arka uç sistemlerini optimize etme

Agentic mesh, ajanların trafiği yönetmesine, politikaları uygulamasına ve iş yüklerini gerçek zamanlı olarak dengelemesine olanak tanıyarak arka uç sistemlerini optimize etmeye yardımcı olabilir.

Uygulama alanları:

• Trafik yönetimi: Aşırı yüklenmeyi önlemek için ince granürlü hız sınırlamaları, kotalar ve zirve kontrolleri uygulayın.
  
• Yük dengeleme: Hizmetlerin yanıt verme yeteneğini korumak için gelen API çağrılarını ve olay akışı trafiğini sunucular arasında dağıtın.
  
• Dar boğaz önleme: Tutarlı performansı sağlamak için aşırı API veya veri akışı isteklerini tespit edin ve hızını düşürün.
  
• Dayanıklılık ve çalışma süresi optimizasyonu: Başarısız API/olay isteklerini yeniden yönlendirerek hata toleransını artırın.

Gerçek dünya örneği:

Demiryolu şirketi Eurostar, arka uç sistemlerini optimize etmek için bir agentic mesh kullanır. Daha güvenli trafik kontrolü ve yük dağılımı için API'lere müşteri erişimini ayrıntılı bir şekilde yönetirler.⁵

Merkezi API yönetimi

Agentic mesh, organizasyonların API'leri, olay akışlarını ve AI ajanlarını tek bir birleşik platformda merkezileştirmesine yardımcı olur.

Uygulama alanları:

• Çoklu gateway desteği: AWS, Azure ve Apigee gibi çeşitli platformlardan API'leri entegre edin
  
• Kurumsal düzeyde kimlik doğrulama: Kimin API'ler ve ajanlarla etkileşime girebileceğini yönetmek için uygun erişim kontrolünü sağlayın.

Gerçek dünya örneği:

Üretim şirketi SKF, API'lerini merkezileştirmek ve yönetmek için bir agentic mesh platformu kullanır. ⁶

Gerçek zamanlı verileri ve olay akışlarını yönetme ve açığa çıkarma

Agentic mesh, organizasyonların gerçek zamanlı verilere ve olay akışlarına erişimi yönetmesine ve güvence altına almasına yardımcı olur, sorunsuz entegrasyon ve kontrol sağlar. Bunu, farklı sistemlerin (örneğin API'ler ve olay broker'ları) veriyi verimli bir şekilde iletişim kurup paylaşabileceği bir merkezi hub olarak düşünün.

Uygulama alanları:

• Merkezi güvenlik: Tüm verilerin ve API'lerin güvenli olduğundan ve organizasyonel standartları karşıladığından emin olun.
  
• Protokol arabirimi: Farklı veri akışı türlerini (örneğin, Kafka, MQTT) REST veya WebSocket gibi ortak, kullanımı kolay formatlara dönüştürün.
  
• API ve olay keşfi: Geliştiricilerin veri ve API'leri bulup kullanması için tek bir portal sağlayın.
  
• Birleşik yönetim: REST ve WebSocket dahil olmak üzere tüm API ve veri akışı türlerini tek bir yerde yönetin.

Agentic mesh'in geleceği: Sadece bir başka hype mı?

Agentic mesh, otonom AI ajanlarının yapılandırılmış bir ekosistem içinde işbirliği yapması için dönüştürücü bir yol vaat ediyor. Ancak, hizmet mesh'leri ve entegrasyon dokuları gibi altyapı çözümleri tarafından domine edilen, sadece bir başka teknik çerçeve haline gelme riski vardır:

• Benzer bir desen veri mesh kavramıyla ortaya çıktı. Zhamak Dehghani bunu tanıttığında, fikir sahiplik, yönetişim ve veriyi bir ürün olarak ele alarak veri yönetimini devrim niteliğinde değiştirdi. Ancak, satıcılar mevcut çözümleri hızla Veri Mesh olarak yeniden markaladı.⁷

• Aynı eğilim şimdi agentic mesh ile de görülmektedir. Konuşma güvenli iletişim/orkestrasyon gibi teknik yönler üzerine odaklansa da, bunlar öncelikle altyapı bileşenleridir.

Bunu sadece bir başka Service Mesh 2.0 veya AI'lı Data Fabric 2.0'a indirgemekten kaçınmak için, gerçek fırsat, sadece altta yatan altyapıya değil, değer yaratmaya odaklanmaktadır.

İşletme alanlarının, sadece middleware satıcılarına güvenmek yerine, ajanları için sorumluluk almalarını sağlamak esastır. Organizasyonlar alan sahipliğini, yönetimini ve federatif yönetişimi benimserse, agentic mesh dönüşüm için güçlü bir araç haline gelebilir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İşbirliğinin Geleceği}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-mesh}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 8 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Seizing the agentic AI advantage | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Solace Agent Mesh Episode 1 - Introduction - YouTube

3.

How we enabled Agents at Scale in the Enterprise with the Agentic AI Mesh | by QuantumBlack, AI by McKinsey | QuantumBlack, AI by McKinsey | Medium

QuantumBlack, AI by McKinsey

4.

Use case - Microservices and ingress controller

5.

Make backend systems more reliable

6.

Make backend systems more reliable

7.

https://arxiv.org/pdf/2304.01062

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. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder