Ajan mantığı, özellikle talimatları takip etmekten daha fazlasını yapması gereken AI sistemlerinin oluşturulmasında temel bir taş haline gelmektedir. Artık girdi bekleyen araçlar aramıyorsunuz. Düşünebilen, uyum sağlayabilen ve bir sonraki adımı atabilen sistemlere ihtiyacınız var.
Günümüzde yapay zeka çoğunlukla reaktif niteliktedir. Soruları yanıtlar, görevleri otomatikleştirir ve komut dosyalarında çalışır. Ancak projeler karmaşıklaştıkça ve veri kaynakları çoğaldıkça, bu artık yeterli olmaktan çıkıyor. Yalnızca yürütme değil, akıl yürütme de gerekiyor.
İşte burada ajan AI devreye girer. Karmaşık görevleri yerine getirir, belirsizlikleri ortadan kaldırır ve kurumsal verilerden yararlanarak daha akıllı kararlar alır. "Şimdi ne yapmalıyım?" diye sormak yerine, ne yapılması gerektiğini zaten bilir.
ClickUp Brain, bu tür zekayı desteklemek için geliştirilmiştir. Yüksek bağlamlı, yüksek hızlı iş akışları yürüten takımlar için tasarlanan bu araç, planlama, önceliklendirme ve otomasyon konusunda size yardımcı olur. Tüm bunlar, bağlam farkındalığı ile birlikte sunulur.
İlginç, değil mi? Peki, ajan AI akıl yürütmenin nasıl işlediğini, geleneksel sistemlerden farkını ve iş akışlarınıza nasıl etkili bir şekilde uygulayabileceğinizi daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
⏰ 60 saniyelik özet
Sadece talimatları izleyen bir AI oluşturmak artık yeterli değil. Ajan mantığının akıllı sistemlerin işleyişini yeniden tanımlamasının nedenleri şunlardır:
- Ajanssal akıl yürütmeyi kullanarak, önceden tanımlanmış adımları yürütmekle kalmayıp hedefler belirleyen, plan yapan, uyum sağlayan ve amaçlı hareket eden AI sistemleri oluşturun
- Belirsizliği ele alan, görevleri yöneten ve geri bildirimlerden öğrenen ajanlar kullanarak statik otomasyonun ötesine geçin
- Ürün teslimi, destek önceliklendirme, kurumsal arama ve stratejiye ajan sistemleri uygulayarak yüksek etkili sonuçlar elde edin
- Akıl yürütme motorları, dinamik iş akışları, geri bildirim döngüleri ve insan müdahalesi kontrolleri kullanarak daha akıllı mimariler tasarlayın
- Yapılandırılmış veriler, uyarlanabilir altyapı ve aşamalı takım benimseme stratejileriyle ölçeklendirme tuzaklarından kaçının
- Otomasyon, önceliklendirme ve bağlam farkındalı karar verme için donanımlı ClickUp Brain ile akıllı iş akışlarını daha hızlı oluşturun
Ajansal Akıl Yürütmeyi Anlamak
Ajan mantığı, bir AI sisteminin hedefler belirleyebilmesi, kararlar alabilmesi ve eyleme geçebilmesidir. Tüm bunları sürekli yönlendirmeye ihtiyaç duymadan yapar. Bu, reaktif yürütmeden akıllı özerkliğe doğru bir geçişdir.
Aşağıdaki durumlarda bunu iş başında görebilirsiniz:
- Bir AI asistanı, etki ve aciliyetine göre ürün biriktirme öğelerine öncelik verir
- Bir kodlama ajanı, geçmiş sprintlerdeki hata modellerini analiz ederek kod tabanınızı yeniden düzenler
- Bazı bilgi asistanları, destek biletleri oluşturulmadan önce çözüm önerileri sunmak için dahili belgeleri tarar
Bunlar sabit görevler değildir. Bunlar, bağlamı yorumlayan ve amaca yönelik eylemler seçen akıl yürütme modelleriyle desteklenen hedef odaklı davranışlardır.
Bu, ajans AI akıl yürütmeyi diğerlerinden ayıran ve modern akıllı sistemlerin temelini oluşturan özelliktir.
📖 Daha Fazla Bilgi: Görev optimizasyonu için kullanılabilen tüm harika AI araçlarını incelemek istiyorsanız, işte size bir liste: İş Akışlarını Optimize Etmek İçin En İyi AI Uygulamaları
Yapay zekada ajanssal akıl yürütmenin rolü
Daha gelişmiş AI modelleriyle çalışırken, geleneksel mantık ağaçları ve önceden tanımlanmış komut dosyaları sınırlayıcı hale gelir.
İhtiyacınız olan sistemler:
- Belirsiz veya eksik kullanıcı girdilerini yorumlayın
- Eğitim verilerinden ve mevcut bağlamdan yararlanın
- Adım adım talimatlar olmadan belirli görevleri yerine getirin
- Veri kaynaklarınızda belirsiz talepleri işleyin
Ajansel AI akıl yürütme, gücünü burada gösterir. AI ajanlarının, özellikle kurumsal arama, ürün yönetimi veya büyük ölçekli yazılım geliştirme gibi karmaşık ortamlarda niyet ve uygulama arasındaki boşluğu doldurmasını sağlar.
Ayrıca, zamanla gelişen AI sistemleri oluşturmanın kapılarını açar. Doğru mimariyle, ajan modelleri sürekli olarak gelişebilir, öncelikleri ayarlayabilir ve işe yarayanlara göre çıktıları iyileştirebilir.
😎 Eğlenceli Okuma: Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark
Ajan sistemler ve ajan olmayan sistemler
İşte bu iki yaklaşımın gerçek dünya AI iş akışlarına uygulandığında nasıl sonuç verdiği:
| Özellik | Ajan sistemleri | Ajan olmayan sistemler |
| Karar verme | Otonom, bağlam farkında | Tetikleyici tabanlı, reaktif |
| Hedef ayarlama | Dinamik ve içsel | Harici girdiler tarafından önceden tanımlanmış |
| Uyarlanabilirlik | Sonuçlardan ve geri bildirimlerden öğrenir | Manuel müdahale gerektirir |
| Veri işleme | Birden fazla veri kaynağını sentezler | Aynı anda bir görev veya veri setiyle sınırlıdır |
| Çıktı | Kişiselleştirilmiş, gelişen yanıtlar | Statik, şablonlu çıktılar |
Ajansız iş akışları, öncelikle tekrarlayan otomasyon veya dar kapsamlı araçlar için kullanılır. Ancak karmaşık problem çözme, bağlam değiştirme veya stratejik yürütme için bir sistem geliştiriyorsanız, ajanslı modeller çok daha geniş bir yetenek aralığı sunar.
AI'da Ajanssal Akıl Yürütmenin Temel Bileşenleri
Ajans zekası oluşturmak, mevcut otomasyona daha fazla katman eklemek değildir. Gerçek ajansların hedefleri belirleme, ilerlemeyi değerlendirme ve zaman içinde uyum sağlama şeklini yansıtan bir akıl yürütme süreciyle AI sistemleri tasarlamaktır.
Ajan ş akışını destekleyen temel bileşenler şunlardır:
1. Hedef formülasyonu
Her akıl yürütme sistemi net bir hedefle başlar. Bu hedef, kullanıcı tarafından tanımlanabilir veya yeni girdilere veya ortaya çıkan kalıplara dayalı olarak ajan AI sistemlerinde dahili olarak oluşturulabilir.
- Bir ürün temsilcisi, takımlar arası engelleyicilere dayalı olarak bir gecikme riski belirleyebilir
- Müşteri desteği temsilcisi, tekrarlayan sorunları tespit edebilir ve bir çözüm ş akışı önceliklendirebilir
Anahtar, inisiyatif almaktır; hedefler sadece takip edilmez, oluşturulur, değerlendirilir ve iyileştirilir.
2. Planlama ve ayrıştırma
Bir hedef belirlendikten sonra, AI bu hedefi daha küçük görevlere ayırır. Bu, bağımlılıklar, mevcut kaynaklar ve zamanlama hakkında akıl yürütmeyi içerir.
Örneğin, eski bir veritabanını taşımakla görevlendirilen bir ajan şunları yapabilir:
- Eski şemaları belirleyin
- Bunları modern alternatiflerle eşleştirin
- Kesinti süresini en aza indirmek için geçişi sıralayın
Bu sistemler sadece adımları tamamlamakla kalmaz, aynı zamanda en iyi işlem sırasını da belirler.
3. Bağlamsal bellek ve geri bildirim
Hafıza olmadan uyum da olmaz. Agentic AI, geçmiş etkinlikleri, kararları ve dış değişiklikleri sürekli olarak anlamaya ihtiyaç duyar. Bu hafıza şunları destekler:
- Uzun vadeli hedefler üzerinde ilerlemeyi izleme
- Gerçek zamanlı geri bildirimlere göre stratejiyi ayarlama
- Gelecekteki akıl yürütmeyi iyileştirmek için ilgili sonuçları depolama
Geleneksel mantık ağaçlarından farklı olarak, ajanik modeller neyin işe yarayıp neyin yaramadığını değerlendirebilir ve yineleme yoluyla sürekli olarak gelişebilir.
4. Uyarlanabilir yürütme
Yürütme son adım değildir; sürekli ve gelişen bir süreçtir. Akıl yürütme motoru, her görevin sonucunu izler ve gerektiğinde ayarlamalar yapar.
Örneğin, bir belge özetleme ş akışında, ajan şunları yapabilir:
- Düşük kaliteli girdi verilerini tanıyın
- Kaynak seçimine yeniden öncelik verin
- Özet stilini hedef kitlenin geri bildirimlerine göre ayarlayın
Bu esneklik, bağımsız olarak çalışabilen ve yine de doğru, bağlam farkında yanıtlar üretebilen akıllı sistemlerden ajanssız iş akışlarını ayırır.
Bu bileşenler birlikte çalıştığında, karmaşıklığa göre öğrenen, uyum sağlayan ve ölçeklenen daha akıllı bir sistem elde edersiniz. Mühendislik, ürün veya bilgi yönetimi için AI uygulamaları geliştiriyor olsanız da, ajan mantığı tutarlı ve akıllı sonuçlar elde etmenin temelini oluşturur.
📖 Ayrıca okuyun: AI Bilgi Tabanınızı Oluşturma ve Optimize Etme
Ajanssal Akıl Yürütme Uygulaması
İşleri yapacak bir AI tasarlamak kolaydır. Önemli işleri ve bunların nasıl yapılacağını belirleyen bir AI tasarlamak ise işin ilginç olduğu yerdir. İşte bu noktada ajanssal akıl yürütme bir özellik olmaktan çıkar. Mimari haline gelir.
Bunu yığınınıza uygulamak için gerekenler şunlardır.
Senaryolar değil, karar sınırlarını tanımlayın
Ajans sistemlerine adım adım talimatlar vermezsiniz. Ajanın dokunabileceği şeyler, takip etmesi gereken hedefler ve keşfedebileceği alanlar gibi sınırları siz belirlersiniz.
Bu şu anlama gelir:
- Statik kurallar yerine nesnel fonksiyonlar oluşturma
- Ajanların ödünleşimleri (hız ve doğruluk, kısa vadeli ve uzun vadeli kazanç) değerlendirmelerine olanak tanıma
- Ajanlara komutlar yerine kısıtlamalar besleme
Bu, sisteminizi esnek hale getirir. Akışı kesintiye uğratmadan beklenmedik girdileri, değişen proje kapsamlarını veya eksik verileri işleyebilir.
Planlama ve önceliklendirme yapabilen bir akıl yürütme motoru oluşturun
Uygulamanın merkezinde akıl yürütme motorunuz bulunur. Mantık katmanı, hedefleri görevlere dönüştürmek, geri bildirimlere uyum sağlamak ve eylemleri dinamik olarak sıralamaktan sorumludur.
Bunu tasarlamak için şunlara ihtiyacınız olacak:
- Üst düzey hedefleri yürütülebilir görevlere ayıran bir planlayıcı
- Tamamlanan işleri, işe yarayanları ve kaçınılması gerekenleri depolayan bellek katmanı
- İlerleme, uyumsuzluk ve engelleyicileri kontrol eden bir kontrol döngüsü
Bunu, AI'nizin içine bir ürün yöneticisi yerleştirmek gibi düşünün. Bu ürün yöneticisi, sadece başlangıçta istenenleri değil, şu anda önemli olanları sürekli olarak değerlendirir.
Uyarlanabilir iş akışlarını destekleyen araçlarla entegre edin
Çoğu uygulamanın başarısız olduğu nokta budur: İnsanlar, ajansız sistemlerin üzerine oturan akıllı ajanlar oluşturur. Ajanslı davranışları katı, doğrusal bir iş akışına yerleştirip başarılı olmasını bekleyemezsiniz.
Ortamınızın aşağıdakileri desteklemesi gerekir:
- Önceliklerin dinamik olarak yeniden sıralanması
- Sprint ortasında değişebilen görev sahipliği
- Bağlama dayalı çapraz fonksiyonlu tetikleyiciler
İşte burada ClickUp Brain devreye girer. Sadece otomasyon sağlamakla kalmaz, ajanın görevler, belgeler, veriler ve bağımlılıklar arasında akıl yürütmesini sağlar. Ajanınız bir spesifikasyon belgesinin güncel olmadığını belirlediğinde, sizin fark etmenizi beklemeden belgeyi işaretleyebilir, görevi yeniden atayabilir ve sprint hedefini ayarlayabilir.
ClickUp Brain, analiz etme, organize etme ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlama yetenekleriyle karar verme ve problem çözmede önemli bir rol oynar. İşte nasıl yardımcı olur:
- Bilgi toplama: ClickUp Brain, görevlerden, belgelerden ve yorumlardan gelen verileri birleştirerek karar verme için kapsamlı bir görünüm sunar
- Bağlamsal analiz: Çeşitli varlıklar arasındaki ilişkileri ve kalıpları belirleyerek seçeneklerinizin bağlamını anlamanıza yardımcı olur
- Önceliklendirme: ClickUp Brain, görev önceliklerini ve son teslim tarihlerini analiz ederek kritik sorunların önce ele alınmasını sağlar
- İşbirliği ve iletişim: Tartışmaları özetler ve anahtar noktaları vurgular, tüm paydaşların gerekli bilgilere erişmesini sağlar
- Sorun tanımlama: ClickUp Brain, darboğazları ve gecikmiş görevleri algılar ve potansiyel sorunlar büyümeden sizi uyarır
- Karar desteği: Doğru bilgilere dayalı bilinçli karar almayı kolaylaştırmak için içgörüler ve öneriler sağlar
- Verimlilik ve otomasyon: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek ClickUp Brain zaman tasarrufu sağlar ve stratejik kararlara odaklanmanızı sağlar
AI destekli görev önerileri ve iş akışı otomasyonu özelliklerinden yararlanarak hedefleri belirleyip izleyebilir, görevleri otomatikleştirebilir ve kolaylıkla bilinçli kararlar alabilirsiniz. ClickUp Brain, hedef belirleme ve izlemeyi basitleştirerek stratejik hedeflerinizle uyumu sağlar.
- Hedefleri ve OKR'leri izleme: ClickUp'ı kullanarak çalışma alanı hiyerarşinizi düzenleyin ve hedefleri ve OKR'leri izleyin. Liste ve Gantt görünümleri gibi araçlarla ilerlemeyi görselleştirin ve hedeflerinize ulaştığınızdan emin olun. ClickUp AI, hedeflerinizi ölçülebilir ve eyleme geçirilebilir hale getirmek için içgörüler ve öneriler sunarak bu özelliği daha da geliştirir
- Belgelerde güncellemeleri birleştirme: Hedef ve OKR güncellemelerinizi ClickUp Belgelerinde birleştirin. Bu, bilgileri merkezileştirmenize, paydaşları etiketlemenize ve görevlere başvurmanıza olanak tanır. ClickUp AI, güncellemeleri yazmanıza, ilerlemeyi özetlemenize ve hatta toplantı notlarından eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmanıza yardımcı olabilir
- AI destekli yardım: Hedeflerinizi veya güncellemelerinizi ifade etmekte zorlanıyor musunuz? ClickUp AI, içerik taslakları hazırlayabilir, özetler sunabilir ve hatta sonraki adımları önerebilir, böylece zamandan ve çabadan tasarruf etmenizi sağlar
Otomasyon, ClickUp Brain'in kalbinde yer alır ve tekrarlayan süreçler sorunsuz bir şekilde yürütülürken, siz yüksek değerli görevlere odaklanmanızı sağlar:
- İş Akışı Otomasyonu: ClickUp Brain'in AutoAI özelliği, görev oluşturma, güncelleme ve bağlantıları otomatikleştirmenize olanak tanır. Örneğin, bir alt görev tamamlandığında üst görevin durumunu güncellemek gibi belirli koşullara göre eylemleri tetikleyen otomasyonlar kurabilirsiniz
- AI tarafından oluşturulan alt görevler: Basit bir görev adından yola çıkarak, ClickUp Brain ayrıntılı alt görevler oluşturabilir ve iş akışınızda hiçbir şeyin gözden kaçmamasını sağlar
- Özel otomasyonlar: Günlük görevleri planlamak, şablonları uygulamak veya bağımlılıkları yönetmek gibi benzersiz ihtiyaçlarınıza göre otomasyonları özelleştirin. Bu, manuel çabayı azaltır ve projelerinizde tutarlılık sağlar
ClickUp Brain, gerçek zamanlı içgörüler ve öneriler sunarak veriye dayalı kararlar almanızı sağlar:
- AI destekli görev önerileri: ClickUp Brain, çalışma alanınızı analiz ederek dikkat edilmesi gereken görevleri önerir ve etkili bir şekilde önceliklendirmenize yardımcı olur. Bu sayede kritik görevler derhal ele alınır ve genel verimlilik artar
- Gerçek zamanlı özetler: Tek tek görevleri açmadan anında proje özetleri ve güncellemeler alın. Bu özellik, ilerleme ve olası engeller hakkında genel bir bakışa ihtiyaç duyan yöneticiler için özellikle yararlıdır
- Bağlantılı Arama ve içgörüler: ClickUp Brain, Google Drive ve SharePoint gibi harici araçlarla entegre olarak platformlar arasında bilgi aramanıza ve analiz etmenize olanak tanır. Böylece, bilinçli kararlar almak için ihtiyacınız olan tüm verilere sahip olursunuz
ClickUp Brain'i iş akışınıza entegre ederek daha fazla verimlilik, netlik ve odaklanma elde edebilirsiniz. İster iddialı hedefler belirliyor, ister tekrarlayan görevleri otomatikleştiriyor, ister stratejik kararlar alıyor olun, ClickUp Brain en iyi akıl yürütme ortağınızdur.
AI destekli görev önerileri ve iş akışı otomasyonu gibi yerleşik özelliklerle ClickUp Brain, temsilcilerinizin sadece yürütme değil, etkiye odaklanmasına yardımcı olur.
Mükemmellik için değil, geri bildirim için tasarlayın
Hiçbir ajan ilk seferinde her şeyi doğru yapamaz. Sisteminiz öğrenmeye yönelik olarak tasarlanmışsa bu sorun değildir. Geri bildirim döngüleri, ajansal yapay zekanın üstünlüğünü ortaya koyduğu alanlardır.
Göreviniz:
- Yüksek kaliteli geri bildirim (görev sonuçları, engelleyiciler, çözüm süresi) için ortamınızı donatın
- Ajanın performansa göre kendi davranışını değiştirmesine izin verin
- Erken mantığı aşırı uyumlaştırmaktan kaçının ve kullanımla birlikte gelişmesine izin verin
Takımlar ve projeler arasında ölçeklenebilir bir sistem istiyorsanız, katılık yerine alaka düzeyini tercih etmelisiniz.
Ajan mantığı sadece zeka ile ilgili değildir. Altyapı ile ilgilidir. Hedefler, planlama, geri bildirim ve ortamla ilgili yaptığınız seçimler, ajanınızın düşünmesi gerektiği gibi davranmaktan daha fazlasını yapıp yapamayacağını belirleyecektir.
ClickUp Brain gibi araçlarla, eski iş akışlarına mantığı zorla uydurmaya çalışmazsınız. Takımlarınızın hareket hızında kararlar alabilen bir sistem kurarsınız.
📖 Daha fazla bilgi: Daha İyi Otomasyon için AI Aracısı Oluşturma
Yapay Zeka Sistemlerinde Ajanssal Akıl Yürütmenin Uygulamaları
Ajan mantığı, mantık ağaçlarının ve statik otomasyonların başarısız olduğu üretim ortamlarında uygulanmaktadır. Bunlar, karmaşıklık, belirsizlik ve stratejik karar verme sorunlarını çözen canlı sistemlerdir.
İşte bunun nasıl işlediği:
1. Kapsamı ve engelleyicileri yöneten ürün teslimat acenteleri
Beş ürün ekibinde haftalık sprintler gerçekleştiren bir fintech şirketinde, kapsam genişlemesi ve sprint hızını izlemek için bir ajans sistemi kullanıldı.
Ajan:
- Jira, Notion ve GitHub'daki hikayeleri tarar
- Uyumsuz hız eğilimlerini algılar (örneğin, bir sonraki sprint'e aktarılan 3 birikmiş hikaye)
- Dönüm noktalarını korumak için teslimat riskini işaretler ve kapsam azaltmalarını otomatik olarak önerir
Sadece proje meta verilerini değil, zaman, bağımlılıklar ve ilerleme verilerini de dikkate alarak akıl yürütür.
2. Dahili çözümler konusunda eğitilmiş triyaj temsilcilerine destek sağlayın
Bir B2B SaaS şirketinde, L2 destek temsilcileri tekrarlanan eskalasyonlarla boğuşuyordu. Bir temsilci, şirket içi bilet konuları, dokümantasyon güncellemeleri ve ürün günlükleri konusunda eğitildi.
Şimdi:
- Çok amaçlı akıl yürütme ile yeni biletleri sınıflandırır
- Geçmiş biletlerden gelen günlükleri ve önceki çözümleri çapraz referanslar
- Bağlamsal yanıt önerilerini otomatik olarak taslak haline getirir ve sınır durumları doğru takıma yönlendirir
Zamanla, tekrarlayan kalıplardan ürün hataları ortaya çıkmaya başladı. Kanal parçalanması nedeniyle hiçbir insan tarafından fark edilmeyen bir şeydi.
3. Dağıtım boru hatlarındaki altyapı optimizasyonu ajanları
Model dağıtımını (MLFlow, Airflow, Jenkins) yöneten bir AI altyapı takımı, geçmişteki hatalar üzerinde eğitilmiş bir DevOps ajanı uyguladı.
Otonom olarak:
- Başarısız işleri ve temel nedenleri (ör. disk alanı dolması, bellek sınırları) algılar
- Etki ve aşağı akış görev zincirlerine göre oluşturma kuyruğunun önceliklerini yeniden belirler
- Daha yüksek öncelikli iş akışlarının engelini kaldırmak için dağıtım sırasını değiştirir
Bu, olay yanıtını manuel uyarıdan otomatik akıl yürütme ve eyleme taşıyarak yapılandırma kesinti süresini azalttı.
👀 Biliyor muydunuz? AI ajanı kavramının ilk ortaya çıkışı 1950'lere kadar uzanır. O dönemde araştırmacılar satranç oynayabilen ve hamleleri mantıkla değerlendirebilen programlar geliştirmişlerdi.
Bu, oyun stratejisini otonom karar verme için ilk gerçek dünya testlerinden biri haline getirir.
4. Kurumsal aramada bilgi sentezi
Binlerce iç not, sözleşme ve yasal güncellemeyi yöneten bir hukuk firmasında, arama işlemi hacim nedeniyle başarısız oluyordu.
Şu anda bir geri alma ajanı:
- "SEC açıklamalarıyla ilgili son emsalleri özetleyin" gibi sorguları yorumlar
- Dahili veritabanlarından, düzenlemelerden ve geçmiş müşteri tavsiye notlarından bilgi alır
- Alıntılar ve yüzeysel risk değerlendirmeleriyle özetler oluşturur
Farkı nedir? Anahtar kelime eşleşmesi yapmaz. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üzerinde, kullanıcı rolüne ve vaka bağlamına göre ayarlanmış olarak akıl yürütür.
📖 Ayrıca okuyun: Bilgi Alma Sistemleriyle Veri Yönetimini Nasıl Geliştirebilirsiniz?
5. Operasyon ve strateji takımları için OKR ajanları
Pazarlar arasında hızla büyüyen bir sağlık teknolojisi kuruluşunda, liderlik ekibi üç aylık OKR'leri anında uyarlayabilecek bir yönteme ihtiyaç duyuyordu.
Bir planlama ajanı şu şekilde eğitildi:
- KPI hareketlerini izleyin (ör. bir bölgedeki hasta kazanım gecikmesi)
- Engelleyicileri kök fonksiyonlara kadar izleyin (ör. işe alım gecikmeleri, destek bekleme süreleri)
- Revize edilmiş OKR kapsamları ve departmanlar arası kaynak kaydırmaları önerin
Bu, liderlerin çeyrek içinde hedefleri uyarlama olanağı sağladı; bu, daha önce geriye dönük planlamayla sınırlıydı.
Tüm bu uygulama örnekleri, ajanssal akıl yürütme sistemlerinin AI'nın gerçek iş mantığınız içinde çalışmasını sağladığını açıkça göstermektedir. Statik kuralların ve iş akışlarının yetersiz kaldığı yerlerde.
📖 Ayrıca okuyun: Maksimum Verimlilik için AI İş Akışı Otomasyonunu Kullanma Kılavuzu
Zorluklar ve Dikkate Alınacak Hususlar
Ajan AI oluşturmak, mimari bir değişimdir. Ve bununla birlikte gerçek sürtüşmeler de ortaya çıkar. Potansiyel çok büyük olsa da, ajan mantığını işlevsel hale getirmenin yolu kendi zorluklarını da beraberinde getirir.
Bu teknolojiyi kullanmayı ciddi olarak düşünüyorsanız, tasarımınızda dikkate almanız gereken kısıtlamalar şunlardır.
1. Özerklik ile kontrol arasında denge kurma
Ajan sistemleri bağımsız hareket ettiklerini vaat ederler, ancak bu aynı zamanda bir risktir. Net sınırlar olmadan, ajanlar yanlış nesne için optimizasyon yapabilir veya yeterli bağlam olmadan hareket edebilirler.
Yapmanız gerekenler:
- Her bir ajan için kabul edilebilir çalışma parametrelerini tanımlayın
- Hassas işlemler için insan müdahalesi katmanları oluşturun
- Anahtar karar düğümlerinde ajan davranışını değerlendirmek için kontrol noktaları oluşturun
Hedef, tam özgürlük değildir. Hedef odaklı, güvenli otonomidir.
2. Yetersiz eğitim verileri = öngörülemeyen davranışlar
Ajanlar, oluşturuldukları eğitim verileri kadar iyidir ve çoğu kuruluş hala parçalı, güncel olmayan veya çelişkili veri kümelerine sahiptir.
Güvenilir sinyaller olmadan, akıl yürütme motorları şunları yapar:
- Alakasız veya düşük kaliteli yanıtları ortaya çıkarın
- Bağlam ağırlıklı ortamlarda alaka düzeyini yanlış yorumlama
- Karar vermeyi dar kullanım alanlarının ötesine taşımakta zorlanma
Bunu düzeltmek için veri kaynaklarını birleştirmeniz, standartları uygulamanız ve etiketlenmiş veri kümelerinizi sürekli olarak iyileştirmeniz gerekir.
3. Akıl yürütme, statik altyapılarda ölçeklenemez
Birçok şirket, ajanssal yetenekleri katı, uyarlanamayan sistemlere eklemeye çalışır ve bu da hızlı bir şekilde bozulur.
Ajan sistemlerinin ihtiyaçları:
- Ajan kararlarına gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilen etkinlik odaklı mimariler
- Değişen hedeflere dinamik olarak yanıt veren API'ler ve iş akışları
- Sadece çıktıları değil, geri bildirim döngülerini de destekleyen altyapı
Mevcut yığınınız uyum sağlayamazsa, ajan ne kadar akıllı olursa olsun bir sınırla karşılaşacaktır.
👀 Biliyor muydunuz? NASA'nın Curiosity gezgini, Mars'ta analiz edilecek kayaları otonom olarak seçmek için AEGIS adlı bir AI sistemi kullanıyor.
Dünya'dan talimat beklemeksizin gerçek zamanlı bilimsel kararlar aldı.
4. Akıl yürütme özelliği olmayan RAG sistemleri bir engele takıldı
Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG), güçlü bir teknolojidir ancak ajans mantığı olmadan çoğu RAG sistemi pasif kalır.
Sorunlar şu durumlarda ortaya çıkar:
- Geri alma mantığı, sonucun başarısına göre uyum sağlayamaz
- Ajanlar belge kalitesini veya sentez eksikliklerini değerlendiremez
- Sorgu oluşturmada bağlamsal farkındalık eksikliği
Bu boşluğu kapatmak için RAG sistemlerinin neyi alacağına, bunun neden önemli olduğuna ve göreve nasıl uyduğuna dair akıl yürütmesi gerekir. Sadece buldukları şeylerden metin üretmek yetmez. Bu, rag sisteminizi bir arama motoru gibi değil, bir stratejist gibi çalışacak şekilde yükseltmeniz gerektiği anlamına gelir.
5. Kurumsal benimseme genellikle en büyük engeldir
Teknoloji işe yarasa bile, insanlar AI'nın önceliklendirme, planlama veya işlevler arası koordinasyon üzerinde kontrol sahibi olmasına direnir.
Yapmanız gerekenler:
- Ajanssız iş akışlarıyla başlayın ve bunları aşamalı olarak geliştirin
- Ajanları görünür, denetlenebilir ve kolayca geçersiz kılınabilir hale getirin
- Ajans sistemlerinin nasıl akıl yürüttüğünü takımlara öğretin, böylece zamanla güven oluşsun
Benimseme, modelden çok netlik, kontrol ve şeffaflıkla ilgilidir.
6. Ajanlar, yapılandırılmış geri bildirim olmadan uyum sağlayamazlar
Ajanınızın uyum sağlama yeteneği, öğrendiklerine bağlıdır. Geri bildirim döngüleri yoksa, ajanınız durgunlaşır.
Bu şu anlama gelir:
- Sadece görevlerin tamamlanmasını değil, her sonucu (başarı/başarısızlık) günlüğe kaydedin
- Nitel ve nicel performans verilerini geri bildirim olarak kullanma
- Bunu, yalnızca metrik gösterge panellerini değil, model güncellemelerini de yönlendirmek için kullanın
Ajan AI sistemleri sürekli olarak gelişmek üzere tasarlanmıştır. Geri bildirim mimarisi olmadan, bu sistemler bir noktada dururlar.
Ajan mantığı, baskı altında mantık yürütmek için oluşturulmuş bir model, mantık, kısıtlama ve ş Akışı sistemidir. Bunu sadece başka bir otomasyon katmanı olarak görürseniz, başarısız olacaktır.
Ancak, alaka düzeyi, geri bildirim ve kontrolü göz önünde bulundurarak tasarım yaparsanız, sisteminiz sadece hareket etmekle kalmaz. Düşünür ve sürekli gelişir.
⚡ Şablon Arşivi: Zaman Kazanmak ve Verimliliği Artırmak için En İyi AI Şablonları
Gelecek, Düşünebilen Sistemlere Ait
Ajanssal akıl yürütme, akıllı sistemlerin gerçek dünya ortamlarında nasıl çalıştığına dair yeni bir standart haline geliyor. Karmaşık sorguları işlemek için büyük dil modelleri kullanıyor, kararları otomatikleştirmek için AI çözümleri dağıtıyor veya araçlar, veriler ve takımlar arasında görevleri yerine getirebilen ajanlar tasarlıyor olsanız da, bu sistemler artık yeni bir çubukla karşı karşıya. Bağlam ve niyetle akıl yürütmeleri, uyum sağlamaları ve hareket etmeleri gerekiyor.
En alakalı belgeleri ortaya çıkarmaktan, parçalı şirket bilgilerini anlamlandırmaya ve karmaşık görevleri doğru bağlamda yerine getirmeye kadar, doğru anda alakalı bilgileri sunma yeteneği artık isteğe bağlı bir özellik değildir.
ClickUp Brain ile, görevleri sadece işaretlemekle kalmayıp, işi hedeflere uyumlu hale getiren ajan iş akışları oluşturmaya başlayabilirsiniz. ClickUp'ı bugün deneyin.