Agentic AI
Araç çağırma (tool use), modelin serbest metin yerine şemaya uygun bir çağrı üretmesi ve sonucunu bağlama geri almasıdır; ajanların dış dünyaya dokunduğu tek yer burasıdır, dolayısıyla şema tasarımı ajan davranışını prompt'tan daha çok belirler. Model Context Protocol (MCP) bu bağlantıyı standartlaştıran açık bir protokoldür: araç, kaynak ve yeniden kullanılabilir prompt sunan sunucuları tek bir arayüz altında toplar ve model API'sindeki fonksiyon çağırma yeteneğinin üstünde bir entegrasyon katmanı olarak çalışır. Şu başlıklar buraya bağlanır: araç şeması tasarımı, yapılandırılmış çıktı ve doğrulama, hata yönetimi, tarayıcı ve bilgisayar kullanımı gibi genel amaçlı araçlar.
Bir ajana araç eklemek onu yetenekli yapmaz; seçim problemini büyütür. Her yeni araç hem bir yetki yüzeyi hem de modelin yanlış seçebileceği bir alternatiftir. Araç kataloğu büyüdükçe doğru aracı seçme oranı düşer ve bu düşüş model kalitesinden değil seçim uzayının genişlemesinden kaynaklanır; daha iyi bir model sorunu geciktirir, çözmez.
Model Context Protocol genellikle bir entegrasyon standardı olarak anlatılıyor: her araç için ayrı bağlayıcı yazmaktan kurtarıyor. Doğru ama eksik. Protokolün asıl yapısal etkisi, daha önce farklı sistemlere dağılmış yetkilerin tek bir istemcide toplanması. O istemci artık kurumun en geniş yetkili tek aktörü ve bu, entegrasyon değil yetki mimarisi sorunu.
Semantik komşuluk: bu konuyu anlamak için gereken veya ondan türeyen kavramlar.
Bir hedefi gerçekleştirmek için plan kuran, araç çağıran ve ara sonuçlara göre kendi adımlarını güncelleyen yapay zekâ sistemidir.
Modelin serbest metin yerine, verilen şemaya uygun yapılandırılmış bir çağrı üretmesi ve uygulamanın bu çağrıyı gerçek bir fonksiyona bağlamasıdır.
Aynı konunun öğretim ve ölçüm formatları.
Dersler
Testler
