AI Agent
Yapay zekâ ajanı
Bir hedefi gerçekleştirmek için plan kuran, araç çağıran ve ara sonuçlara göre kendi adımlarını güncelleyen yapay zekâ sistemidir.
ÖnkoşulPrompt Engineering · Function Calling
Ajanı sohbet botundan ayıran ne?#
Sohbet botu bir istem alır ve bir cevap üretir. Ajan bir hedef alır: hedefi alt görevlere böler, her görev için uygun aracı çağırır, dönen sonucu değerlendirir ve gerekirse planını değiştirir. Fark tek bir cevapta değil, döngüde.
Bileşenler#
- Planlayıcı: hedefi doğrulanabilir adımlara böler.
- Araç katmanı: dış sistemlerle şemaya uygun biçimde konuşur.
- Bellek: önceki adımların sonucunu ve kısıtları taşır.
- Doğrulayıcı: çıktının beklenen biçim ve içerikte olup olmadığını denetler.
Nerede kırılıyor?#
Pratikte en sık görülen üç arıza: bağlam büyüdükçe erken adımdaki kısıtların unutulması, araç şemasına uymayan parametre üretimi ve başarısız adımdan sonra aynı hatayı tekrarlayan döngüler. Üçü de model kalitesinden çok sistem tasarımıyla çözülür.
Sık sorulan sorular
Ajan için hangi model gerekir?
Araç çağırmayı ve yapılandırılmış çıktıyı güvenilir üreten bir model gerekir. En büyük model her zaman en iyi seçim değildir; adım başına gecikme ve maliyet belirleyicidir.
Çok ajanlı sistem her zaman daha mı iyi?
Hayır. Her ek ajan yeni bir hata yüzeyi ve gecikme ekler. Tek ajanla çözülebilen bir akışı bölmek genellikle kaliteyi düşürür.
Güncelleme geçmişi
- v1.3Kırılma noktaları ve yetki uyarısı eklendi.
- v1.0İlk yayın.
Bu kavramla ilgili gündem
- 11 EylAgentic AI yarışı ikinci perdesine giriyor: tool-use artık farkı belirliyorModel seçiminde belirleyici ölçüt ham dil yeteneğinden, araç çağırma güvenilirliği ve uzun ufuklu planlama tutarlılığına kayıyor.
- 05 AğuMeta terminal kodlama ajanı Muse Code'u ve Muse Spark 1.2 modelini yayımladıMeta 5 Ağustos 2026'da terminalde çalışan kodlama ajanı Muse Code'u beta olarak ve onu süren Muse Spark 1.2 modelini yayımladı. Muse Code macOS ile Linux'ta çalışıyor; oturum boyunca etkin kalan kalıcı arka plan ajanlarını yönetiyor ve çökme sonrası kaldığı yerden devam etmeyi sağlayan yerel bir olay günlüğü tutuyor. Muse Spark 1.2 kendi ajan çalışma zamanının içinde eğitildi, yani model ile koşum takımı birlikte optimize edildi. Ağırlıklar lansmanda kapalı; erişim Muse Code ve Meta Model API üzerinden.
LEARN
AI Agent konusunu uygulamaya dökmek ister misin?
Kavramı okudun; sırada onu bir rotanın içinde öğrenmek ve bir testle ölçmek var.