10 puan yazan GN⁺ 2026-01-16 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş
  • Proje ilerledikçe, basit script yazımından otonom AI ajanı inşasına evrilen süreç tekrar tekrar ortaya çıkıyor
  • Geliştirilen araçlara araç erişim yetkisi verildiğinde, basit konuşma modeli planlayabilen, uygulayabilen ve yineleyebilen bir ajana dönüşüyor
  • Sınıflandırıcılar veya koşul tabanlı mantıklar eninde sonunda ajan yapısıyla yer değiştiriyor; modelin seçtiği araç çağrılarını merkeze alan basit yapı daha esnek ve daha güçlü
  • İnsanın rolü Human-in-the-Loop modelinden Human-on-the-Loop modeline kayıyor; temel görev de amaçları ve guardrail'leri belirlemek oluyor
  • Kod karmaşıklığından çok güven ve muhakeme yönetimi önem kazanıyor; ajan da geliştiriciyle birlikte büyüyen bir sistem olarak yerleşiyor

Basit script'ten ajana yakınsama

  • 2025 boyunca yürütülen AI projelerinin çoğu sonunda ajan biçiminde sonuçlandı
  • Girdi-işleme-çıktı yapısındaki basit script'ler, tekrarlı döngüler, araç dizileri ve JSON ayrıştırma ekleyerek ajanlara dönüştü
  • Yazarın ajan tanımı: araçlara erişebilen ve bir döngü içinde çalışan model
  • Yani yeterli zaman verildiğinde tüm AI projeleri ajanlara yakınsar

Otonomiye doğru çekim

  • Basit otomasyonun ötesinde, yazılımın “dijital stajyer” gibi kendi başına karar verip uyguladığı aşamaya geçiliyor
    • Gemini Scribe başlangıçta Obsidian için basit bir sohbet eklentisiydi; ancak read_file aracına erişim verilince bağlam yönetimini ve uygulamayı kendi başına yapmaya başladı
    • Kullanıcının artık model girdisini elle yönetmesi gerekmiyor; yalnızca “toplantı notlarını oku ve özetle” gibi talimat düzeyinde komutlar veriliyor
  • Bu değişim, sohbetten delegasyona geçiş anlamına geliyor ve ajanların planlama, uygulama ve yineleme üstlendiği yapıya evriliyor

Script'ten Sudoers'a

  • Gemini CLI geliştirme sürecinde de model komut çalıştırma aracını kullanarak basit bir kod üreticisinin ötesine geçti ve otonom bir yürütücüye dönüştü
    • Modelin testleri çalıştırıp başarısızlığı tespit ettikten sonra kendi başına düzeltme yapıp yeniden çalıştırdığı bir döngü kuruldu
  • Bu süreçte güvenlik ve güven sorunları öne çıktı; bu yüzden sudoers dosyasına benzer yetki ayrımı yapan bir politika sistemi gerekli hale geldi
    • Basit script'lerde politika motoruna gerek yoktur, ancak ajanlarda muhakeme hatalarını önleyecek guardrail'ler zorunludur

Sınıflandırıcı olmak isteyen ajan

  • Podcast RAG projesinde, kullanıcı sorgusuna göre arama hedefini sınıflandıran bir AI sınıflandırıcısı yapıldı; ancak bunun sınırları ortaya çıktı
    • Sınıflandırma mantığı kullanıcı niyetini tam yansıtamadı ve modelin zaten iyi yapabildiği muhakemeyi kodla kısıtladı
  • Çözüm, sınıflandırıcıyı kaldırıp ajana search_descriptions ve search_episodes adlı iki aracı vermek oldu
    • Ajan, duruma göre araçları seçip birlikte kullanarak daha esnek arama gerçekleştirdi
  • Gemini Scribe'da da karmaşık bağlam tahmin mantığı kaldırıldı ve bunun yerine gerektiği anda dosya okuyan araç çağrısı yapısı ile sadeleşildi
  • “AI'ın ne yapacağını if/else ile belirliyorsanız, zaten bir ajan inşa ediyorsunuz” düşüncesi bir geliştirme ölçütü olarak sunuluyor

Human-on-the-Loop'a geçiş

  • İnsanın rolü, her adımı onaylayan yapıdan çıkıp yalnızca hedefleri ve sınırları belirleyen bir denetleyici rolüne kayıyor
    • Ajan, insanın sürekli müdahalesi olmadan görev yürüttüğü için açık hedeflerin, sınırların ve istisna işleme tanımlarının net olması şart
  • Uygun guardrail'ler yoksa ajanın girdi bekleme durumuna düşme veya verimsiz yollara sapma riski de bulunuyor
  • İnsan artık uygulayıcı değil, denetleyici ve sınır belirleyici olarak sistemin yönünü yönetiyor

Karmaşıklığı kabul etmek

  • Ajan inşa etmek göründüğünden daha zor değil; hatta koşullu dallanma ve istisna işleme mantığını kaldırarak sistemi sadeleştirmek mümkün
    • Model duruma göre karar verdiği için, önceden tahmin etmeye dayalı mantığa gerek kalmıyor
  • Gerçek karmaşıklık kodda değil, güven ve muhakeme devrinde yatıyor
    • Geliştiriciler sözdizimi hatalarından çok muhakeme hatalarını önleyen tasarıma odaklanmalı
  • Ajanlar, sabit script'lerin aksine kullanıcı isteğine göre evrilen ve daha iyi yöntemler bulan sistemlerdir
  • Basit bir script'e araç tanımları eklemek istemeye başladığınız anda, aslında ajan inşa etme aşamasına girmişsinizdir

Henüz yorum yok.

Henüz yorum yok.