MCP, RAG ve AI ajanları: 2025'te AI'da kim lider olacak?

GPT-4, Claude ve Llama, büyük dil modellerinin yapabileceklerinin sınırlarını zorladı, ancak temelde hala temel dil üretimine dayanıyorlar.

Kulağa akıllı gelebilirler, ancak çoğu model hala geçmiş etkileşimlerin hafızasına veya karmaşık görevlerde otonom olarak hareket etme yeteneğine sahip değildir. İşte burada yeni nesil AI mimarileri devreye girer.

Metin tahmininin ötesine geçerek somut bilgi, bağlamsal farkındalık ve hedef odaklı eylemler sunan üç yaklaşım olan geri alma ile güçlendirilmiş üretim (RAG) ajanları, bellek bağlamı istemleri (MCP) ajanları ve AI ajanlarını keşfedin.

Bu blogda, RAG, MCP ve AI ajanlarını inceleyeceğiz, her birini ne zaman kullanmanız gerektiğini anlamanıza yardımcı olacağız ve ClickUp'ın bunları tek bir akıllı, ölçeklenebilir çalışma alanında bir araya getirmeyi nasıl kolaylaştırdığını göstereceğiz.

RAG, MCP ve AI Aracıları: Bir Bakışta

RAG'nin MCP ve AI ajanlarına kıyasla nasıl bir performans gösterdiğine dair hızlı bir özet. Ayrıntılı açıklamalar, tanımlar, örnekler ve daha fazlası için sayfayı aşağı kaydırın!

TL;DR:

En yetenekli AI sistemleri genellikle ClickUp Brain gibi üçünü birden birleştirir! Hemen deneyin! 🚀

RAG (Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim) nedir?

Arama ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG), yanıt oluşturmadan önce vektör veritabanları, API'ler veya gizli belgeler gibi harici kaynaklardan güncel bilgileri çekerek LLM tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve alaka düzeyini artıran bir AI mimarisidir.

RAG, yalnızca modelin "hatırladıklarına" güvenmek yerine, merkezi bir bilgi deposundan gerçek zamanlı olarak gerçek dünya verilerini alır ve daha sağlam, güvenilir çıktılar üretir.

Benzerlik arama gibi teknikleri kullanarak, RAG ajanları tek bir geri alma işlemiyle bilgi deposundan en alakalı verilerin geri alınmasını sağlar. Bu, geri alınan bağlamı modelin akıl yürütme döngüsüne ekleyerek sağlam temelli yanıtlar üretilmesine yardımcı olur.

Nasıl işliyor:Bir kullanıcı bir komut istemi gönderdiğinde, RAG önce bağlı veri kaynaklarından ilgili içeriği alır. Genellikle destek makaleleri, şirket içi wiki'ler veya sözleşmeler gibi alınan belgelerden alınan bu bilgiler daha sonra komut istemine eklenerek modelin bağlamını gerçek dünyayla alakalı bilgilerle zenginleştirir. Bu kurulumla LLM, yalnızca eğitimi değil, gerçek zamanlı gerçeklere dayalı bir yanıt üretir.

Neden önemli:RAG, modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan, çıktıları geri getirilen verilere ve harici bilgilere dayandırarak halüsinasyonları önemli ölçüde azaltır.

Ayrıca, modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan yeni veya özel verilere erişim sağlar. Modüler yapısı sayesinde, farklı geri alma araçlarına takabilir veya özel görevler için birden fazla AI model yapılandırmasında çalıştırabilirsiniz.

Ve evet, alıntıları destekliyor! Alıntıların varlığı, modelin izlenebilir kaynaklarla doğru cevabı ürettiğini doğrulamaya yardımcı olarak kullanıcıların güvenini artırır.

RAG ajanı kullanım örneği: RAG kullanan bir müşteri desteği botu, iç wiki'nizden anında geri ödeme politikalarını alır, tam bölümü alıntılar ve saniyeler içinde yardımcı bir yanıt verir.

Akılda tutulması gereken zorluklar:RAG sistemleri, doğru bilgileri almak için dikkatlice ayarlanmalıdır. Gecikmeye neden olabilirler ve parçacık boyutunu, gömmeleri ve komut yapısını yönetmek, özellikle yüksek riskli sorgular için alma hassasiyetini artırmaya çalışırken gerçek bir çaba gerektirir.

Bilgi geri getirme için RAG mi yoksa ince ayar mı kullanmayı düşünüyorsanız, konuyu net bir şekilde açıklayan RAG ve ince ayar karşılaştırma kılavuzuna göz atın.

İşte bazı RAG örnekleri:

MCP (Bellek-Bağlam Uyarısı) nedir?

Bellek-Bağlam İpucu (MCP), LLM'lerin belleği simüle etmesine yardımcı olan bir tekniktir, böylece birden fazla etkileşimde bağlamı koruyabilirler. Bu modeller doğası gereği durum bilgisi içermediğinden, MCP geçmiş etkileşimleri veya ilgili kullanıcı verilerini her yeni ipucuna geri besleyerek bu boşluğu doldurur.

MCP, karmaşık bir altyapı oluşturmadan belleği genişletmek için hafif bir model bağlam protokolü tanımlar. İster yeni bir MCP sunucusu dağıtıyor ister mevcut bir MCP aracıyla entegrasyon gerçekleştiriyor olun, hedef aynıdır: bağlamı korumak ve belirteç kullanımını azaltmak.

Nasıl işliyor:Sistem önceki konuşma dönüşlerini veya yapılandırılmış bellek verilerini depolar. Ardından, yeni bir komut geldiğinde, anlamsal arama, özetleme veya kayan pencereler kullanarak ilgili parçaları seçer ve bu bağlamı en son girişe ekler. Sonuç? Daha önce neler olduğunu bilen bir yanıt.

Neden önemlidir:MCP, daha doğal, çok turlu konuşmalar sağlar. AI araçlarının kullanıcı tercihlerini hatırlamasına, ilerlemeyi izlemesine ve tam kapsamlı bellek mimarileri gerektirmeden görev sürekliliğini desteklemesine yardımcı olur. Ayrıca hafiftir ve uygulaması nispeten kolaydır, bu da onu yinelemeli veya konuşma odaklı iş akışları için mükemmel kılar.

Özellikle BT takımları için MCP, iş akışları genelinde kullanıcı bağlamını korumak için esnek bir yol sunar. Bellek, bağlam ve otomasyonu bir araya getiren BT uzmanları için özel olarak tasarlanmış AI araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

MCP'nin benimsenmesi yaygınlaştıkça, daha fazla takım kendi MCP sunucuları aracılığıyla bellek akışlarını özelleştirerek yanıt davranışlarını benzersiz iş kurallarına uyarlayabiliyor.

MCP'nin kullanımına ilişkin birkaç örnek:

Akılda tutulması gereken zorluklar:Belirteç sınırları hala geçerlidir, bu nedenle dahil edebileceğiniz bellek miktarı sınırlıdır. Alakasız veya kötü seçilmiş bellek, modeli karıştırabilir, bu nedenle neyin saklanacağı ve ne zaman dahil edileceği konusunda dikkatli bir strateji çok önemlidir.

İşte bazı MCP örnekleri:

AI ajanları nedir?

AI ajanları, LLM'leri pasif yanıtlayıcılardan aktif uygulayıcılara dönüştürerek bir adım daha ileri götürür. Ajanlar sadece yanıtlar üretmekle kalmaz, hedefler belirler, kararlar alır, eylemlerde bulunur ve geri bildirimlere göre uyum sağlar. Dil ve otomasyon arasında köprü görevi görürler.

Aralarındaki farklar şunlardır:Bir ajan, tanımlanmış bir hedefle başlar; örneğin, bir haftalık sosyal medya gönderilerini planlamak. Ardından bu hedefi adımlara ayırır, API'ler veya arama motorları gibi araçları kullanır, görevleri (içerik yazma veya planlama gibi) yerine getirir ve sonuçları değerlendirir.

Ajanlar sadece talimatları takip etmekle kalmaz, aynı zamanda akıl yürütür, harekete geçer ve yineler. Her karar döngüsü, programlanmış veya öğrenilmiş ajan davranışlarından etkilenir. Bu da ajanların değişen hedeflere veya kısıtlamalara dinamik olarak uyum sağlamasına olanak tanır.

Gelişmiş AI ajanları genellikle, birden fazla ajanın özel görevler üzerinde işbirliği yaptığı çoklu ajan sistemleri içinde çalışır. Bu otonom ajanlar, bir ajanın mantığı tarafından yönlendirilir ve değişen girdilere uyum sağlarken görevleri otonom olarak yerine getirmelerine olanak tanır.

Örneğin, özel AI ajanları, daha büyük iş akışınız içinde finans, içerik veya QA gibi belirli rolleri yerine getirmek üzere eğitilebilir.

Neden önemli: AI ajanları uçtan uca iş akışlarını yönetebilir, farklı araçlar ve ortamlarda çalışabilir ve sürekli insan müdahalesi ihtiyacını azaltır. Özerkliğin faydalı olduğu tekrarlayan, karmaşık veya çok adımlı süreçler için idealdir. Bu, ajanların öncelikleri değerlendirip sistemlerle koordinasyon kurarak iş akışlarındaki çakışmaları çözmesi gereken daha karmaşık karar alma süreçlerinin önünü açar.

Bunun nasıl işlediğini merak mı ediyorsunuz? Pazarlama otomasyonundan BT sorun gidermeye kadar, ajan sistemlerin ş Akışlarını nasıl dönüştürdüğünü vurgulayan, sektörler genelinde en güçlü AI kullanım örneklerinden bazılarını burada bulabilirsiniz.

Bir pazarlama temsilcisinin, rakip bir şirketin ürün lansmanını araştırdığını, bir yanıt kampanyası oluşturduğunu, bunu platformlar arasında planladığını ve her şeyi ClickUp çalışma alanınıza kaydettiğini hayal edin — tüm bunları bir insanın müdahalesi olmadan.

Peki dezavantajı nedir?Ajanlar, harici sistemleri kapsadıkları ve çeşitli araç kullanımına dayandıkları için daha dikkatli bir koordinasyon gerektirir. Oluşturulmaları ve hata ayıklamaları daha karmaşıktır. Özellikle kritik sistemlere bağlı olduklarında, bunları dikkatle izlemeniz ve sanal ortamda test etmeniz gerekir. Ayrıca ajanlar birden fazla LLM çağrısı yaptıkları için kaynak yoğun olabilirler.

İşte bazı AI ajan örnekleri:

Farklı sektörlerin ajan sistemlerini nasıl uyguladığını merak mı ediyorsunuz? AI kullanım örnekleri kılavuzumuz, AI ajanlarının pazarlama, mühendislik ve operasyonlardaki iş akışlarını nasıl devrimcileştirdiğini keşfediyor.

RAG, MCP ve AI ajanları: Hangisini kullanmalısınız?

RAG, MCP ve AI ajanları arasında seçim yapmak, bir trend seçmekle ilgili değildir; doğru mimariyi iş akışınız, veri stratejiniz ve nihai hedeflerinizle uyumlu hale getirmekle ilgilidir.

Daha derin teknik açıklamalar, pratik örnekler ve ClickUp'ın her bir kullanım örneğini nasıl desteklediğini inceleyelim.

🧠 RAG ne zaman kullanılır?

RAG, uygulamanız için gerçeklerin doğruluğu, verilerin güncelliği ve şeffaflık çok önemli olduğunda öne çıkar.

RAG'yi şu durumlarda kullanın:

Örnek kullanım durumları:

🚀 ClickUp Avantajı: Kaynak belgelerinizi ClickUp Belgeleri 'nde depolayın ve yapılandırın. ClickUp Bilgi Yönetimi ve Brain ile AI destekli arama özelliğini ekleyerek, yeni bir model eğitmeye gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak mantıklı yanıtlar üreten RAG tarzı bir asistan oluşturun.

Ayrıca, diğer takımların RAG benzeri mimarileri kullanarak karar verme için AI araçlarını nasıl uyguladığını ve bu sayede bilgili, veriye dayalı kararlar aldığını keşfedebilirsiniz.

🚫 Sınırlama: RAG akıl yürütemez veya hareket edemez; esas olarak bilgileri alır ve özetler.

🧠 MCP ne zaman kullanılır?

Konuşma sürekliliği, kullanıcı ayrıntılarını hatırlama ve etkileşimler arasında bağlamı koruma anahtar faktörlerse, MCP sizin için doğru tekniktir.

MCP'yi şu durumlarda kullanın:

Örnek kullanım durumları:

🚀 ClickUp Avantajı: MCP tarzı bellek, Görevler, Belgeler, Yorumlar ve Etkinlik günlükleri aracılığıyla ClickUp'a doğal bir şekilde uyum sağlar. ClickUp Brain ile AI, önerilerini iyileştirmek için geçmiş bağlamı kullanabilir; örneğin, kimin neyden sorumlu olduğu, en son neyin tartışıldığı ve bir sonraki adımın ne olduğu gibi.

🚫 Sınırlama: MCP hala komut mühendisliğine dayanmaktadır; genellikle kendi başına eylem başlatmaz veya dinamik olarak öğrenmez.

ClickUp AI'nın bir AI ajanı olarak nasıl işlediği

AI ajanları sadece soruları yanıtlamakla kalmaz, gözlemler, planlar, yürütür ve uyum sağlar. ClickUp AI tam da bunu yapmak için geliştirilmiştir.

Projeleri yönetiyor, iç operasyonları otomatikleştiriyor veya AI tabanlı ürünler geliştiriyor olun, ClickUp size takımınızla birlikte çalışan ve ek karmaşıklık olmadan ölçeklenebilen akıllı ajanları başlatmak için mükemmel bir temel sağlar.

✅ ClickUp AI'yı ajan yapan nedir?

Bir sistemin AI ajanı olarak nitelendirilebilmesi için, üretken AI yeteneklerinden daha fazlasına sahip olması gerekir. Hedef odaklı bir ş Akışı içinde bellek, akıl yürütme, eylem ve öğrenmeyi entegre etmelidir.

ClickUp her kutuyu işaretler:

Entegre karar verme mantığı ve temiz bir kullanıcı arayüzü ile ClickUp AI, kullanıcı girdilerini yorumlar ve bunları alan bilgisi ve iş kurallarınızla uyumlu hale getirir. Ajan, bir kullanıcı sorgusu veya otomatik bir iş akışı tarafından tetiklenirse, kontrol mekanizması bağlam ve niyete dayalı doğru çıktılar sağlar.

Bunu ayrıntılı olarak inceleyelim.

🧠 ClickUp Brain = bellek + bağlam farkındalığı

ClickUp Brain, AI ajanınızın sinirsel çekirdeğidir. Sığ komut geçmişine veya harici veritabanlarına dayanan bağımsız araçların aksine, ClickUp Brain çalışma alanınızın içinde bulunur ve onu yerel olarak anlar. Verileri sadece depolamakla kalmaz, anlamlı eylemler gerçekleştirmek için yorumlar.

Bu tür bağlam farkındalığı, entegre bellek ve çıkarımın akıllı yürütmenin temelini oluşturduğu AI ve makine öğrenimi sistemlerinde büyük bir adımdır.

Pratikte nasıl göründüğü:

ClickUp Brain, görev güncellemeleri, yorumlar, zaman kayıtları ve son teslim tarihi değişiklikleri dahil olmak üzere proje geçmişini anında geri çağırabilir. Örneğin, yüksek öncelikli bir görevde yorumlarda tekrar eden gecikmeler veya engeller not edilmişse, görevi eskalasyon için işaretleyebilir, zaman çizelgesi güncellemeleri önerebilir veya işin yeniden dağıtılmasını tavsiye edebilir.

Ayrıca sahiplik ve sorumluluk kavramlarını da anlar. Atanan kişiler, roller ve bağımlılıklar çalışma alanı yapınızın bir parçası olduğundan, şunları sorabilirsiniz:

"Bu kimin?" "Bu bloklanmış mı?" "Tasarım ekibinden kimse bunu inceledi mi?"

Ve anında, doğru cevaplar alın — gidip gelmeye gerek yok.

Toplantılar söz konusu olduğunda, ClickUp Brain not almaktan daha fazlasını yapar. ClickUp Belgeleri veya AI Not Defteri'ni kullanarak anahtar eylem öğelerini çıkarabilir, sahipler atayabilir ve takip görevleri oluşturabilir, böylece konuşmaları yapılandırılmış işlere dönüştürebilir.

ClickUp AI, işe alım konusunda bir nimettir. Yeni bir ekip üyesi bir göreve katıldığında, ClickUp Brain proaktif olarak marka mesajlaşma kılavuzu, tasarım talebi SOP veya kampanya kontrol listeleri gibi dahili belgeleri ekleyerek hızlı ve sorunsuz bir başlangıç sağlar.

🧠 Neden bir devrim niteliğinde:

Çoğu AI aracı manuel bağlam girişi gerektirir. ClickUp Brain, bellek ve farkındalığı gerçek çalışma alanına yerleştirerek bu durumu tersine çevirir. Bu, AI ajanınıza aşağıdaki yetenekleri kazandırır:

Tüm bunlar, AI'nın sürekli kullanıcı yönlendirmesi olmadan gerçek zamanlı olarak akıllı katkılar sağlama yeteneğini artırır. Özel bellek sistemleri oluşturmanıza veya modeli ince ayarlamanıza gerek yoktur — ClickUp Brain ilk günden itibaren kullanıma hazırdır.

⚙️ ClickUp Otomasyonları = AI'nın gerçek eyleme geçtiği yer

ClickUp Brain, temsilcinize bağlam sağlar. Otomasyonlar ise ona yürütme gücü verir.

Çoğu otomasyon sistemi basit "eğer-bu-o-zaman" mantığını izlerken, ClickUp'ın motoru daha da ileri gider. Kuralları AI ile eşleştirerek, iş akışlarınız takımınızın davranışlarına ve faaliyetlerine gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan dinamik sistemlere dönüşür.

Pratikte nasıl göründüğü:

Bir görevin "İncelenmesi Gerekiyor" olarak işaretlendiğini varsayalım. Ajanınız sadece takıma ping atmakla kalmaz, eksiksiz bir inceleme süreci başlatır:

Veya bir giriş formu gönderildiğinde şunları yapabilir:

Hata raporları bile eylem öğelerine dönüşür. Birisi "site çalışmıyor" gibi bir yorum bırakırsa, AI ajanı şunları yapabilir:

🧠 Neden bir devrim niteliğinde:

ClickUp Otomasyonları iş akışlarınızla birlikte ölçeklenir. Birkaç tetikleyiciyle basit bir şekilde başlayın, ardından tek bir kod satırı yazmadan mantık katmanları ve AI destekli eylemler ekleyin.

Sistemleriniz geliştikçe AI ajanınız da gelişir. Sadece talimatları takip etmekle kalmaz, takımınızın işleyişini öğrenir ve her adımda size destek olur.

✍️ ClickUp AI + Görevler = İvme kazandıran oluşturma

ClickUp AI inside Tasks sadece yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda işlevseldir.

Yan tarafta bir sohbet kutusu gibi davranmak yerine, işinizin içinde yaşar ve takımınızın ham girdileri yapılandırılmış, işbirliğine dayalı eylemlere dönüştürmesine yardımcı olur.

Pratikte nasıl göründüğü:

Dağınık konuşmaları özetleyinUzun bir konuyu mu tamamladınız? AI, anahtar kararları ve sonraki adımları vurgular, ardından sahipleri açık olan görevler oluşturur; bağlam kaybolmaz.

Komut istemlerini görev özetlerine dönüştürün "Yeni GTM kampanyası için açılış sayfasını yeniden tasarlayın" gibi bir satır yazın. AI bunu aşağıdakilerle tam bir görev açıklamasına dönüştürür:

Görevleri ilerledikçe otomatik olarak düzenleyinClickUp AI, görevleri doğru Listeye kaydedebilir, #acil veya #UX gibi akıllı etiketler önerebilir ve ifadelerin kendisinden bağımlılıkları işaretleyebilir.

Bağlam içinde taslak içerikBir takip e-postası, toplantı özeti veya durum raporu mu ihtiyacınız var? ClickUp AI, projenizin ilerlemesini tam olarak bilerek, bunları doğrudan görev içinde oluşturabilir.

Çoğu AI aracı yazmanıza yardımcı olur. ClickUp AI ise göndermenize yardımcı olur. Aradaki fark budur!

ClickUp Sohbet de AI ile desteklenir, bu sayede tatilden ofise döndüğünüzde veya uzun bir konuşma geçmişini gözden geçirmek istemediğinizde sohbetleri özetleyebilirsiniz.

🔗 ClickUp Entegrasyonları = Kaos olmadan araçlar arası yürütme

Gerçek bir AI ajanı sadece görev listenizde yaşamaz. Araçlarınız arasında bağlantı kurmalı, verileri almalı ve işin olduğu yerde harekete geçmelidir. İşte burada ClickUp'ın yerel entegrasyonları ve açık API'si fark yaratır.

AI ajanınız şunları yapabilir:

Google Takvim ile toplantılar planlayınAtanan kişinin uygunluğuna göre zaman önerilerinde bulunun, etkinliği otomatik olarak oluşturun ve bağlantıyı ClickUp veya Slack'e ekleyin.

Slack veya Microsoft Teams'de güncellemeler gönderinDönüm noktalarına ulaşıldığında, son tarihler değiştiğinde veya engelleyiciler kaydedildiğinde uyarıları tetikleyin ve doğru kişileri doğru bağlamla etiketleyin.

Değişiklikleri Jira veya GitHub gibi geliştirme araçlarına aktarınClickUp'ta görevler tamamlandığında görevleri otomatik olarak QA'ya taşıyın, sorun durumunu senkronize edin veya çekme taleplerine yorum yapın.

Google Drive veya Dropbox'tan dosya ekleyinYorumlarda dosyalardan bahsedilip bahsedilmediğini algılayın, bulut depolamada arama yapın ve doğru varlığı doğrudan göreve veya belgeye bağlayın.

Sonuç? Ajanınız silo bot olmaktan çıkar ve gerçek bir takım oyuncusu haline gelir.

🛠 Kendi AI ajanınızı oluşturun (geliştirme gerekmez)

ClickUp'ta güçlü bir AI ajanı kurmak için veri bilimcisine veya geliştirici takımına ihtiyacınız yok. İhtiyacınız olan her şey zaten var: görsel oluşturucular, otomasyon mantığı ve kullanıma hazır AI eylemleri.

3 adımda başlayın:

Canlıya geçtiğinde, AI ajanı kod, eğitim ve takımınızı yavaşlatma olmadan işe hazırdır.

İş Akışlarının Geleceği Ajanlara Ait ve Zaten Burada

RAG, MCP ve AI ajanları, AI sistem tasarımında güçlü ancak farklı amaçlara hizmet eder. RAG, gerçek zamanlı verilerle çıktıları temellendirmeye yardımcı olurken, MCP uzun süreli belleği etkileşimlere dahil eder. Ancak geleceği temsil eden, planlama, eylem, öğrenme ve araçlar arasında entegrasyon sağlayan otonom sistemler olan AI ajanlarıdır.

Yapay zeka alanındaki gelecek trendler gelişmeye devam ederken, üretken AI'nın harici sistemlerle ve sıralı karar verme ile birleşmesi, ajanların çalışma şeklini yeniden şekillendiriyor. Ajanlar, şablonlu iş akışlarıyla sınırlı kalmadan karmaşık eylemleri gerçekleştirmek için harici verileri dahil edebilir ve hatta özel kod çalıştırabilir.

ClickUp ile geleceği sadece okumakla kalmaz, onu inşa edersiniz. Kendi kendini çalıştıran iş akışları oluşturuyor, AI destekli asistanlar başlatıyor veya işlevler arası takımları ölçeklendiriyor olun, ClickUp AI size bilgiyi merkezileştirme, yürütmeyi otomasyon ve akıllı karar vermeyi mümkün kılan araçları tek bir yerde sunar.

Sonuç? Daha az iş yükü. Daha fazla ivme. Ve kendi kendine çalışan iş akışları.

İşte bu, ajan verimliliğidir. ClickUp'a kaydolun ve AI ajanlarını kendiniz keşfedin!