Yapay zeka ajanlarının karmaşık görevleri yerine getirebilmesi ve akıllı davranışlar sergileyebilmesi, iyi tanımlanmış bir çalışma prensibine ve bu prensibi destekleyen modüler bir mimariye dayanır. Bu bölümde, ajanların temel işleyiş döngüsü ve bu döngüyü mümkün kılan mimari bileşenler detaylı bir şekilde incelenecektir.
2.1. Temel Çalışma Prensibi: Algıla, Düşün/Planla, Karar Ver, Harekete GeçYapay zeka ajanları, çevreleriyle sürekli bir etkileşim içinde bulunarak hedeflerine ulaşmaya çalışırlar. Bu etkileşim, genellikle dört temel adımdan oluşan döngüsel bir süreçle yönetilir: algılama, düşünme/planlama (veya işleme), karar verme ve eyleme geçme.
Algılama (Perception): Bu aşama, ajanın çevresi hakkında bilgi topladığı ilk adımdır. Fiziksel ajanlar için bu, kameralar, mikrofonlar, LIDAR (Light Detection and Ranging) gibi sensörler aracılığıyla gerçekleşirken; dijital ajanlar için API (Application Programming Interface) çağrıları, sistem logları, kullanıcı girdileri veya diğer veri akışları yoluyla sağlanır. Toplanan veriler metin, ses, görüntü, video veya sayısal ölçümler gibi çeşitli formatlarda olabilir. Ajanın çevresini ne kadar doğru ve kapsamlı algılayabildiği, sonraki adımların başarısı için kritik öneme sahiptir.
Düşünme/Planlama (Reasoning/Planning) / İşleme (Processing): Algılama yoluyla elde edilen ham veriler bu aşamada anlamlı bilgilere dönüştürülür. Veriler temizlenir, ön işleme tabi tutulur, yapılandırılır ve analiz edilir. Ajan, bu işlenmiş bilgiyi kullanarak mevcut durumu değerlendirir, hedeflerini gözden geçirir ve bu hedeflere ulaşmak için olası eylem dizilerini planlar. Bu planlama süreci, potansiyel eylemlerin sonuçlarını tahmin etmeyi ve en uygun stratejiyi belirlemeyi içerebilir. Bu aşama, ajanın "beyni" olarak düşünülebilir ve özellikle modern ajanlarda Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi gelişmiş yapay zeka teknolojileri tarafından desteklenir.
Karar Verme (Decision-Making): Bilgilerin işlenmesi ve planların oluşturulmasının ardından ajan, hangi eylemi gerçekleştireceğine dair bir karar verir. Bu karar, basit kural tabanlı sistemlerden (eğer X durumu varsa Y eylemini yap) karmaşık makine öğrenimi modellerine (geçmiş verilere ve öğrenilmiş örüntülere dayalı kararlar) veya fayda fonksiyonlarına (beklenen faydayı maksimize eden eylemin seçilmesi) kadar değişen mekanizmalarla alınabilir.
Eyleme Geçme (Action): Karar verme aşamasında seçilen eylem, bu adımda hayata geçirilir. Fiziksel ajanlar için bu, motorları hareket ettirmek, bir nesneyi tutmak veya bir yöne doğru ilerlemek gibi fiziksel eylemler olabilir. Dijital ajanlar için ise bir API çağrısı yapmak, bir komut çalıştırmak, bir e-posta göndermek veya kullanıcıya bir mesaj görüntülemek gibi eylemler söz konusu olabilir. Bu eylemler, ajanın çevresinde bir değişiklik yaratır ve bu değişiklik tekrar algılama aşamasıyla döngünün yeniden başlamasına neden olabilir.
Bu temel döngüye ek olarak, birçok gelişmiş YZ ajanı bir öğrenme ve değerlendirme aşamasına da sahiptir. Görev tamamlandıktan sonra veya süreç boyunca ajan, gerçekleştirdiği eylemlerin sonuçlarını ve genel performansını geri bildirim mekanizmaları (örneğin, aldığı ödüller, kullanıcının tepkileri) aracılığıyla değerlendirir. Bu değerlendirme sonucunda öğrendiği bilgileri analiz eder ve içsel modelini veya karar verme stratejilerini günceller. Bu sürekli öğrenme süreci, ajanın zamanla daha iyi performans göstermesine ve yeni durumlara daha etkin bir şekilde uyum sağlamasına olanak tanır.
2.2. Yapay Zeka Ajan Mimarisi ve Temel BileşenleriYZ ajanlarının yukarıda açıklanan çalışma prensibini hayata geçirebilmesi için belirli mimari bileşenlere sahip olması gerekir. Bu bileşenler, ajanın çevresini algılamasından, bilgi işlemesine, karar vermesine, eyleme geçmesine ve öğrenmesine kadar tüm süreçleri destekler. YZ ajan mimarisinin modüler yapısı, bu sistemlerin esnekliğini ve geliştirilebilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Her bir bileşen ayrı ayrı optimize edilebilir ve daha gelişmiş teknolojilerle (örneğin, daha iyi bir Doğal Dil İşleme modülü veya daha verimli bir planlama algoritması) zaman içinde değiştirilebilir. Bu modülerlik, sistemin farklı parçalarının bağımsız olarak geliştirilmesine ve test edilmesine olanak tanır. Bir bileşendeki (örneğin, algılama katmanındaki sensör teknolojisi) bir gelişme, diğer bileşenleri büyük ölçüde değiştirmeden sisteme entegre edilebilir. Bu, ajanların zamanla daha yetenekli hale gelmesini ve farklı görevlere veya ortamlara daha kolay uyarlanmasını sağlar. Örneğin, bir ajanın temel karar verme mantığı aynı kalırken, farklı algılama modülleri (görüntü, ses, metin) eklenerek farklı türde girdileri işlemesi sağlanabilir.
Temel mimari bileşenler şunlardır :Algılama ve Girdi İşleme (Perception and Input Handling): Ajanın dış dünya ile ilk temas noktasıdır. Kullanıcı sorguları, sistem logları, API'lerden gelen veriler veya fiziksel sensörlerden (kameralar, mikrofonlar vb.) gelen ham verilerin alınması ve yorumlanması bu bileşenin sorumluluğundadır. Metin tabanlı girdiler için Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri kullanılırken, yapılandırılmış kaynaklardan bilgi elde etmek için veri çıkarma yöntemleri devreye girer. Alınan ham veriler daha sonra temizlenir, işlenir ve ajanın anlayabileceği ve kullanabileceği bir formata dönüştürülür. Bu işlemler arasında konuşmanın metne dönüştürülmesi, görüntülerdeki nesnelerin tespiti veya metindeki duygunun analizi gibi görevler bulunabilir. Bu modülün doğruluğu ve verimliliği, ajanın sonraki tüm kararlarını ve eylemlerini doğrudan etkilediği için hayati öneme sahiptir.
Bilgi Gösterimi ve Akıl Yürütme (Knowledge Representation and Reasoning - KRR): Bu bileşen, ajanın dünya hakkında sahip olduğu bilgilerin (olgular, kurallar, kavramlar arası ilişkiler) nasıl depolandığı, organize edildiği ve gerektiğinde nasıl erişilip kullanıldığı ile ilgilenir. Modern ajanlar, sembolik yapıları (örneğin, ontolojiler, bilgi grafları) ve dağıtılmış temsilleri (örneğin, kelime vektörleri, sinir ağı aktivasyonları) birleştiren hibrit yaklaşımlar kullanabilir. Ajan, bu temsil edilen bilgiler üzerinde mantıksal çıkarımlar yaparak, problem çözerek veya yeni bilgiler üreterek akıl yürütür. Özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), sahip oldukları geniş bilgi tabanı ve çıkarım yetenekleriyle bu alanda önemli bir rol oynamaktadır.
Planlama ve Görev Ayrıştırma (Planning and Task Decomposition): Karmaşık hedeflere ulaşmak için, bu hedeflerin daha küçük, yönetilebilir alt görevlere bölünmesi ve bu alt görevleri yerine getirmek için bir eylem planı oluşturulması gerekir. Bu bileşen, alt görevlerin sıralanmasını, aralarındaki bağımlılıkların belirlenmesini ve hedefe ulaşmak için en uygun eylem dizisinin seçilmesini sağlar. "Düşünce zinciri (Chain-of-Thought)" gibi gelişmiş akıl yürütme yöntemleri, ajanın bir problemi adım adım çözmesine ve planlama sürecini daha şeffaf hale getirmesine yardımcı olabilir. "Planlama ve Görev Ayrıştırma" ile "Hafıza" bileşenlerinin etkinliği, bir ajanın karmaşık, çok adımlı görevleri ne kadar başarılı bir şekilde yerine getirebileceğini doğrudan belirler. Karmaşık görevler genellikle birden fazla adımdan oluşur ve bu adımların belirli bir sıra ve mantıkla izlenmesi gerekir. Planlama bileşeni, ajanın bu adımları belirlemesini, sıralamasını ve aralarındaki bağımlılıkları yönetmesini sağlar. Hafıza ise, ajanın planın hangi aşamasında olduğunu, önceki adımlarda ne yaptığını, hangi bilgileri topladığını ve bir sonraki adım için neye ihtiyacı olduğunu hatırlamasına olanak tanır. Eğer bir ajan etkili bir şekilde plan yapamazsa veya yaptıklarını ve öğrendiklerini hatırlayamazsa, uzun vadeli hedeflere ulaşamaz ve sadece anlık girdilere tepki verebilir (Basit Refleks Ajanlar gibi). Dolayısıyla, bu iki bileşenin gelişmişliği, ajanın zeka seviyesini ve problem çözme kapasitesini önemli ölçüde etkiler.
Hafıza (Memory): Ajanın geçmiş deneyimlerini, öğrendiği bilgileri, kullanıcı tercihlerini ve devam eden etkileşimlerin bağlamını saklamasını sağlar. Hafıza genellikle ikiye ayrılır:
Kısa Süreli Bellek (Short-Term Memory): Mevcut görev veya etkileşimle ilgili geçici bilgileri tutar. Örneğin, bir sohbet ajanının konuşmanın son birkaç cümlesini hatırlaması gibi.
Uzun Süreli Bellek (Long-Term Memory): Kalıcı bilgileri, öğrenilmiş modelleri, genel dünya bilgisini ve ajanın kimliğiyle ilgili temel bilgileri depolar. Bu, ajanın zaman içinde tutarlı davranışlar sergilemesine ve geçmiş deneyimlerinden faydalanmasına olanak tanır.
Karar Verme Mekanizmaları (Decision-Making Mechanisms): Algılanan ve işlenen bilgilere, mevcut planlara, hedeflere ve hafızadaki verilere dayanarak hangi eylemin gerçekleştirileceğine karar veren çekirdek bileşendir. Karar verme mekanizmaları şunları içerebilir:
Kural Tabanlı Sistemler: Önceden tanımlanmış "eğer-ise" (if-then) kurallarına göre deterministik kararlar verir. Genellikle basit ve iyi tanımlanmış görevler için kullanılır.
Makine Öğrenimi Tabanlı Sistemler: Verilerden öğrenilmiş modeller (örneğin, karar ağaçları, destek vektör makineleri, derin sinir ağları) kullanarak olasılıksal veya örüntüye dayalı kararlar verir. Daha karmaşık ve adaptif ajanlarda yaygındır.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning - RL): Ajan, deneme-yanılma yoluyla ve çevreden aldığı ödül/ceza sinyallerini kullanarak en iyi eylemleri seçmeyi öğrenir. Özellikle dinamik ve belirsiz ortamlarda etkilidir.
Eylem ve Araç Kullanımı (Action and Tool Calling): Alınan kararların dijital veya fiziksel dünyada somut eylemlere dönüştürülmesini sağlar. Bu, bir robotun kolunu hareket ettirmesi, bir yazılımın belirli bir fonksiyonu çağırması veya bir LLM'in bir metin yanıtı üretmesi şeklinde olabilir. "Araç Kullanımı (Tool Calling)" yeteneği, özellikle LLM tabanlı ajanlar için bir dönüm noktasıdır. LLM'ler, geniş eğitim verilerine dayalı olarak bilgi üretebilir ve akıl yürütebilir. Ancak, eğitim verilerinin kesildiği tarihten sonraki bilgilere veya özel, gerçek zamanlı verilere erişimleri yoktur. "Araç Kullanımı" , ajanların API'ler aracılığıyla harici sistemlere (veritabanları, web arama motorları, hesaplama araçları, takvimler, e-posta servisleri, diğer uygulamalar) erişmesine olanak tanır. Bu sayede ajanlar, güncel hava durumu bilgisi alabilir, bir uçuş rezervasyonu yapabilir, karmaşık matematiksel hesaplamalar yapabilir veya bir e-ticaret sitesindeki ürün stoklarını kontrol edebilir. Bu, LLM'lerin sadece metin üretme yeteneğinin ötesine geçerek, gerçek dünyada somut görevleri yerine getirebilen, daha işlevsel ve pratik araçlar haline gelmesini sağlar. Bu, YZ ajanlarının pratik uygulanabilirliğini ve değerini önemli ölçüde artırır ve "bilen" bir sistemden "yapan" bir sisteme geçişi temsil eder.
İletişim (Communication): Ajanın kullanıcılarla, diğer YZ ajanlarıyla veya harici sistemlerle etkileşim kurmasını ve bilgi alışverişinde bulunmasını sağlar. Bu, doğal dil üretimi (örneğin, bir sohbet botunun yanıtları), yapılandırılmış mesajlaşma protokolleri veya API'ler aracılığıyla gerçekleşebilir. Etkili iletişim, işbirliğine dayalı görevler ve kullanıcı dostu etkileşimler için hayati öneme sahiptir.
Öğrenme ve Adaptasyon (Learning and Adaptation): Bu bileşen, ajanın deneyimlerinden (başarılar, başarısızlıklar, geri bildirimler) öğrenerek performansını zamanla iyileştirmesini ve değişen çevre koşullarına veya yeni görevlere uyum sağlamasını mümkün kılar. Geri bildirim döngüleri ve çeşitli makine öğrenmesi teknikleri (denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme) bu süreçte kullanılır. Bu, ajanın statik kalmayıp sürekli olarak gelişen bir sistem olmasını sağlar.
Bu bileşenlerin her biri, ajanın genel zekasına ve yeteneklerine katkıda bulunur ve birbirleriyle karmaşık bir şekilde etkileşim halindedir. Mimarinin tasarımı, ajanın türüne, amaçlarına ve çalışacağı ortama göre değişiklik gösterebilir.
