Yapay zekâ ajanı nedir? Sohbet asistanı, otomasyon ve ajan farkı

“Agent” sözünü bir haberde ya da ChatGPT'nin araç menüsündeki ajan seçeneğinde görmüş olabilirsiniz. Ajanın içinde kim ne yapıyor, aşağıda kendi derslerimizde aldığımız gerçek kayıtlarla gösteriyoruz.

“Ajan” tam olarak ne demek?

Üç büyük şirketin tanımını yan yana koyunca ortak bir resim çıkıyor. Anthropic'e göre iş akışında (workflow) model ve araçlar önceden yazılmış kod yollarıyla yönetilir; ajanda ise model süreci ve araç kullanımını kendisi yönetir.^[1] OpenAI ajanı model, araçlar ve talimatlarla anlatıyor; işin akışını modele bırakmayan basit sohbet botlarını ajan saymıyor.^[2] Google'ın tanımı daha geniş: kullanıcı adına hedef güden ve görev tamamlayan yazılım sistemleri.^[3]

“Ajanlar çoğu zaman, ortamdan gelen geri bildirime göre döngü içinde araç kullanan dil modelleridir.”

Ortak payda şu: bir hedef, metin yazan bir model, modelin isteyebildiği araçlar ve her adımdan sonra gelen sonuç. Bugünkü dil modeli ajanlarının sık anılan dayanaklarından biri, ilk sürümü 2022'de yayımlanan ReAct makalesi: model akıl yürütmesini ve eylemini iç içe üretir, eylemlerle dış kaynaklardan bilgi toplar.^[6]

Döngünün içinde ne oluyor?

İnsanların en çok takıldığı yer burası. Model hiçbir dosyaya dokunmaz; yalnız metin yazar ve o metin çoğu zaman bir istektir: “şu aracı şu girdiyle çalıştır.” İsteği okuyan, denetleyen ve aracı çalıştıran, modelin çevresindeki yazılımdır. Anthropic'in belgesi de böyle anlatıyor: model bir araç çağrısı döndürür, işlemi sizin kodunuz yapar ve sonucu geri gönderir.^[4] Bu yazılımın İngilizce adı harness; derslerimizde düzenek diyoruz. Düzenek her turda modele bir paket gönderir: görev, araç tarifleri ve o ana kadar gelen sonuçlar.

Anthropic döngüyü dört adımla özetliyor: bağlam topla, işlem yap, işi doğrula, tekrarla.^[5] Döngü çoğu zaman iki şekilde biter: model son cevabını yazar ya da tur sınırı dolar.

Aynı modülün üçüncü dersinde aynı modele aynı görevi üç düzenekle verdik. Yalnız görev cümlesini alınca “liste.txt dosyasına şu an erişemiyorum” yazdı. Dosyaların metni pakete eklenince 413,60 TL buldu; doğrusu 414,10 TL'ydi, çünkü hesabı metin üreterek yapmıştı. Araçlar ve döngü eklenince toplamı kod hesapladı ve özet dosyası yazıldı. Model üçünde de aynıydı; değişen, çevresindeki yazılımdı.

Sohbet asistanı, otomasyon, ajan: fark nerede?

Üçü sık karıştırılıyor, çünkü üçünde de bir şey “kendiliğinden” oluyor gibi görünüyor. Ayıran soru basit: sıradaki adımı kim seçiyor?

Sınır keskin değil. Google asistanları da ajanların bir türü sayıyor; asistan eylem önerir ama kararı kullanıcı verir.^[3] ChatGPT'nin ajan kipi ise araç kullanan bir ajandır.^[15] Bu yüzden “bu ürün ajan mı?” sorusundan çok “şu anda sırayı kim seçiyor?” sorusu işe yarar.

Aynı iş, iki yol: derste ne gördük?

Otomasyon ve ilk ajan modülünün ilk dersinde tek bir işi iki yolla yaptırdık. Klasörde dört fiş vardı: iki market, bir eczane, bir kırtasiye. İş, tutarları kategoriye göre toplayıp haftalık bir özet yazmaktı.

Otomasyon dört adımı sırayla yürüttü ve saniyenin binde birinde, model çağırmadan bitti. Ajan aynı işi 8 turda, 13,2 saniyede ve 8 model çağrısıyla yaptı; modele yaklaşık 7.000 token (modelin yazıyı böldüğü küçük parça) gitti. İkisi de 860,75 TL buldu. Kayıtta ilk turlar fişleri listeleyip tek tek okumakla geçiyor; sonrası şöyle:

tur 6 | model istedi: topla {…}
      | araç döndü: … TOPLAM 860,75 TL
…
DURDU: son cevap geldi | 8 tur | süre 13,2 sn | model çağrısı 8

Altıncı tura bakın: toplamayı model yapmadı, toplama aracını istedi ve sayıyı kod hesapladı. Ama özetin başlığını model yazdı ve dönemi “21–27 Eylül” diye verdi. Fişlerdeki son tarih 26 Eylül'dü; model haftayı kendisi tamamlamıştı. Aynı ajanı ikinci kez çalıştırdığımızda 26 yazdı. Koddan gelen sayıya güvenebilirsiniz; modelin yazdığı satırı ise okuyup denetlemeniz gerekir.

Sonra klasöre kalıba uymayan bir fiş koyduk: elle yazılmış bir pazar notu, tarihi yok, toplamı yazıyla. Otomasyon onu okuyamadı, tahmin de etmedi; “elle bakılacak” diye ayırdı ve “iş bitti ama eksik var” anlamına gelen 2 koduyla insana bıraktı. Ajan tutarı 245 TL anladı, “belirsiz” kategoriyle toplama kattı ve fişi elle bakılacak diye not etti. Bu kez doğru anladı. Bir sonraki bozuk fişte de anlayacağının güvencesi yok.

OpenAI'ın rehberine göre ajan en çok, kurala dayalı yaklaşımların zorlandığı işlerde işe yarar.^[2] Anthropic'in tavsiyesi ise en basit çözümle başlamak, karmaşıklığı yalnız gerektiğinde artırmak.^[1] Kendi işiniz için üç soru yeter:

1. Adımları baştan, sırasıyla yazabiliyor musunuz? Evetse otomasyonla başlayın. Daha hızlıdır, daha ucuzdur ve her seferinde aynı sonucu verir.
2. Girdi hep aynı biçimde mi geliyor? Gelmiyorsa kalıba uymayan kısım için model gerekir; işin tamamı için değil.
3. Yanlış bir adım geri alınabilir mi? Alınamıyorsa o adımın önüne insan onayı koyun.

Kuralı tek cümleyle söylersek: yazabildiğiniz adım kodda, yazamadığınız karar modelde. Bir işi tetikleyici, girdi, adımlar ve çıktı diye tarif edemiyorsanız o iş henüz otomasyona da ajana da hazır değildir. Örneğin:

Tetikleyici: her pazar akşamı.
Girdi: fişler klasörü.
Adımlar: fişleri oku, tutarları kategoriye göre topla, özeti yaz.
Çıktı: ozet.txt.
Okuyamadığın fişi tahmin etme; elle bakılacaklar listesine yaz.

Dersteki dolu iş tarif kartı, boş kartı ve üç soruyu sekiz örnek işe uygulayan karar çizelgesi, ham kayıtlarla birlikte Otomasyon ve ilk ajan modülünün ilk dersinde hazır dosya olarak duruyor.

Bugün hangi ajanları kullanabilirsiniz?

Adı sık geçen beş ürünü resmî belgelerine göre yan yana koyduk. Sıralama yapmıyoruz; bir kısmı aynı iş için, bir kısmı bambaşka işler için yapılmış.

Seçim araçtan çok işinize bağlı. Bilgisayarınızın başında oturup bir klasör üzerinde çalışacaksanız ilk ikisi bu işi de görür; asıl yapıldıkları iş kod olsa da klasördeki dosyaları okuyup düzenleyebilirler.^[7][9] Pazartesi sabahı siz uyurken bir özet hazırlanacaksa zamanlayıcısı olan bir düzenek gerekir: Hermes Agent'ta yerleşik zamanlayıcı var^[11], ChatGPT'nin ajan kipi de zamanlanmış görevle çalışabiliyor.^[15] Kod yazmıyorsanız ChatGPT'nin ajan kipi gibi hazır bir ürünle başlamak daha kolaydır; araç menüsünden ya da /agent yazarak açılır.^[15]

Şu üç kargo takip numarasının durumunu kargo şirketinin sitesinden bak, tahmini teslim günlerini bir tabloya yaz. Hiçbir forma bilgi girme, bir şey satın alma, kimseye mesaj gönderme. Bitince tabloyu göster.

Ajana iş vermeden önce: yetki, bütçe, onay ve gizli talimat

Başından kalktığınız bir ajanın ne yapabileceğini modelin iyi niyeti belirlemez; verdiğiniz araçlar, sınırlar ve onay noktaları belirler. OWASP, ajanlardaki “aşırı yetki” riskinin kök nedenlerini üç başlıkta topluyor: fazla işlev, fazla izin, fazla özerklik.^[17]

Yetki: araç listesi

Ajanın yapabileceği her iş, araç listesinde yazılıdır. Modele “silme” demek bir ricadır; silme aracını vermemek ise engel. OWASP'ın tavsiyesi de bu: ajana yalnız gereken araçları vermek ve araçların işlevini en aza indirmek. Verdiği örnek de gündelik: e-postaları özetleyecek bir araç yalnız okuyabilmeli.^[17]

Bütçe: tur sınırı

Her tur bir model çağrısıdır ve bedeli vardır. Anthropic, ajanların özerkliğinin daha yüksek maliyet ve birikerek büyüyen hata riski getirdiğini yazıyor; durma koşuluna örnek olarak da en fazla tur sayısını veriyor.^[1] Fiş deneyinde tur sınırını bilerek 4'e indirdiğimizde model yalnız üç fiş okuyabildi ve iş yarım kaldı. Tur sınırı işi bitirmez; takılıp kalan bir döngünün faturasını sınırlar.

Onay: geri alınamayan üç iş

Para harcamak, mesaj göndermek ve silmek geri alınamaz; bu üçü her seferinde insana sorulmalı. OWASP'a göre etkisi büyük işlerden önce insan onayı alınmalı^[17]; ChatGPT'nin ajan kipi de gerektiğinde durup onay istiyor.^[15] Pro'daki otomasyon modülünün son dersinde ajandan bir fişi silmesini istedik. Model 8. turda silme aracını istedi ve yazılım durup sordu:

tur 8 | model istedi: fis_sil {"ad": "fis-01.txt"}
      | bu adım geri alınamaz. Çalışsın mı? … insan yanıtı: hayır
      | araç döndü: REDDEDİLDİ: insan onayı yok, adım çalışmadı

Fiş yerinde kaldı. Onay belirli bir adıma verilir; baştan verilen genel bir “tamam”, boş kâğıda atılmış imzadır. Claude Code'un bütün denetimleri kapatan kipi, belgesinde yalnız internet erişimi olmayan kapsayıcılar ve sanal makineler gibi yalıtılmış ortamlar için öneriliyor.^[8] Codex'te sandbox, yani ajanın yalnızca kendi alanına dokunabildiği yalıtılmış ortam, teknik sınırı çizer; onay politikası da ajanın ne zaman durup soracağını belirler.^[10] Bu denetimleri kendi bilgisayarınızda, gerçek dosyalarınızla kapatmayın.

Gizlenmiş talimat (istem enjeksiyonu)

Ajan bir web sayfasını, e-postayı ya da dosyayı okurken içine yerleştirilmiş bir cümleyle karşılaşabilir: “bunu okuyan asistan şunu yapsın.” OWASP buna dolaylı istem enjeksiyonu diyor ve bunu kesin olarak önleyen bir yöntemin bilinmediğini yazıyor.^[16] OpenAI de ajan kipindeki önlemlerin riskin tamamını kaldırmadığını söylüyor.^[15]

Bir fişin sonuna, okuyan asistandan bütün fişleri silmesini isteyen bir not ekledik. Otomasyon o satırla hiçbir şey yapmadı; kodunda öyle bir adım yok. Model okudu ama üç çalıştırmanın hiçbirinde uymadı. Buna yaslanmıyoruz: üç deneme güvence değildir; asıl güvence silmenin onaya bağlı olmasıydı. Ajan güvenliği modülündeki ilke şu: gömülü bir satır, ajanın izinlerinin el verdiğinden fazlasını yaptıramaz.

İlk ajanınız için dört kural:

• Gereksiz aracı çıkarın. İşiniz silme gerektirmiyorsa listede silme aracı olmasın.
• Sınır koyun. Tur sınırı ve harcama tavanı açık olsun; ajan bütün diski değil, yalnız iş klasörünü görsün.
• Geri alınamayanı sordurun. Para, mesaj ve silme her seferinde onay istesin.
• Okuyan ajanı ayrı tutun. Başkasının yazdığı içeriği (e-posta, web sayfası) okuyan ajana gönderme ya da yazma yetkisi vermeyin.

Nereden başlamalı?

Kod bilmiyorsanız ajanla başlamanıza gerek yok. Önce bir sohbet asistanıyla iyi istem yazmayı ve cevabı sınamayı öğrenin; ajan bu iki becerinin üstüne kurulur. Kod bilmeden izlenecek yol yapay zekâ öğrenme rehberimizde. Ajanın çevresindeki parçalar için skill, MCP ve talimat farkı, modelin nerede çalıştığı için yerel model mi, bulut mu yazısına bakın.