Ajan Kavramının Yükselişi
Son yıllarda, Microsoft’un GitHub MCP sunucusunu piyasaya sürmesi, Google’ın A2A akıllı ajanlar arası iletişim protokolünü yayınlaması ve Alipay’in MCP sunucusunu kullanıma sunması gibi bir dizi olayla, Ajan (akıllı ajan) alanı piyasadan benzeri görülmemiş bir ilgi görüyor. Şu anda Ajan’ın tanımı konusunda tam bir fikir birliği olmamasına rağmen, eski OpenAI araştırmacısı Lilian Weng’in önerdiği ‘planlama’, ‘hafıza’ ve ‘araç kullanımı’ olmak üzere üç temel bileşen yaygın olarak kabul görüyor ve Ajan’ı anlamanın anahtarı olarak kabul ediliyor.
Yapay zeka alanında, Ajan kavramı yeni bir şey değil, ancak büyük dil modellerinin (LLM’ler) hızlı gelişimiyle birlikte, Ajan’ın uygulama beklentileri yeni bir atılım yaşıyor. Ajan, çevreyi algılayabilen, bağımsız olarak planlayabilen ve görevleri yerine getirebilen akıllı bir sistem olarak görülebilir. Özünde, insan karar verme sürecini simüle edebilme ve belirlenen hedeflere ulaşmak için çeşitli araçları ve kaynakları kullanabilme yeteneği yatar.
Ajan’ın Mevcut Durumu: Büyük Potansiyel, Düşük Penetrasyon Oranı
Sohbet robotlarının gelişmiş bir versiyonu olarak, mevcut Ajan uygulamalarının çoğu büyük modellerin ücretli hizmetlerine entegre edilmiştir ve Manus ve Devin gibi yalnızca birkaçı bağımsız ücretli hizmetler sunmaktadır. Bununla birlikte, Deep Research ve Manus gibi bağımsız planlama yeteneklerine sahip Ajanların kullanımında hala birçok kısıtlama bulunmaktadır ve gerçek anlamda deneyimleyebilen kullanıcı sayısı muhtemelen çok fazla değildir ve ‘hit’ uygulamaların ortaya çıkmasına hala çok yol vardır.
Ancak, büyük model çıkarım yeteneklerinin sürekli olarak geliştirilmesiyle birlikte, Ajan, uygulama yeniliğinin odak noktası haline geliyor. Giderek daha fazla geliştirici ve araştırmacı, akıllı asistanlar, otomatikleştirilmiş süreçler, veri analizi vb. gibi çeşitli alanlarda Ajan’ın uygulamalarını keşfetmeye başlıyor. Ajan’ın potansiyeli kademeli olarak ortaya çıkarılıyor ve gelecekteki gelişim alanı çok geniş.
Ajan’ın Geniş Ölçekli Uygulaması Yakın: Çoklu Elverişli Koşullar
Model Eğitiminde Atılımlar
- Bağlam Penceresi Hızlı Büyüyor: Büyük modellerin bağlam penceresi (Context Window), modelin metni işlerken dikkate alabileceği maksimum metin uzunluğunu ifade eder. Teknolojik gelişmelerle birlikte, modelin bağlam penceresi hızla büyüyor, bu da modelin uzun metinlerin bağlamını daha iyi anlayabileceği ve böylece daha doğru kararlar verebileceği anlamına geliyor.
- Takviyeli Öğrenme Derinlemesine Uygulanıyor: Takviyeli öğrenme, bir Ajana ödüller ve cezalar vererek onu eğitme yöntemidir. Son yıllarda, takviyeli öğrenme, Ajan eğitiminde yaygın olarak kullanılıyor ve Ajan’ın karmaşık ortamlara daha iyi uyum sağlamasına ve en iyi stratejileri öğrenmesine olanak tanıyor.
- Çıkarım Modelleri Olgunlaşıyor: Çıkarım modeli, Ajan’ın temel bir bileşenidir ve girilen bilgilere göre çıkarım ve yargılama yapmaktan sorumludur. Araştırmalar derinleştikçe, çıkarım modelleri giderek daha olgun hale geliyor ve Ajan’ın çeşitli uygulamalarını daha iyi destekleyebiliyor.
Gelişen Ekosistem
- MCP ve A2A gibi Protokoller Hızla Gelişiyor: MCP (Model İletişim Protokolü) ve A2A (Ajan-Ajan) iki önemli Ajan iletişim protokolüdür. Bu protokollerin hızlı gelişimi, Ajan’ın çeşitli araçları ve hizmetleri daha kolay çağırmasını sağlayarak daha karmaşık işlevler gerçekleştirmesini sağlıyor.
- Ajan’ın Araçları Çağırması Kolaylaşıyor: Teknolojik gelişmelerle birlikte, Ajan’ın harici araçları ve hizmetleri çağırma yöntemleri giderek daha uygun hale geliyor. Örneğin, API (uygulama programlama arayüzü) aracılığıyla, Ajan çeşitli veri kaynaklarına ve çevrimiçi hizmetlere kolayca erişebilir, böylece yeteneklerini genişletebilir.
Kasım 2024’te Anthropic, harici verilerin ve araçların modellere nasıl bağlam sağlayacağını standartlaştırmak amacıyla MCP protokolünü yayınladı ve açık kaynaklı hale getirdi. Bu hamle, Ajan ekosisteminin gelişimini büyük ölçüde teşvik edecek ve Ajan’ın harici kaynaklardan daha iyi yararlanmasını sağlayacaktır.
MCP ve A2A: Ajan Bağlantısının Anahtarı
MCP Protokolü: Ajan’ı Dış Dünya ile Bağlamak
MCP protokolünün temel amacı, Ajan’ı harici veri ve araçlarla ‘tek tıklamayla bağlamak’tır. MCP protokolü aracılığıyla, Ajan veritabanları, API’ler, Web servisleri vb. gibi çeşitli harici kaynaklara kolayca erişebilir. Bu, Ajan’ın çevreyi daha iyi anlamasını ve daha bilinçli kararlar vermesini sağlar.
A2A Protokolü: Ajanlar Arası İletişim Köprüsü Kurmak
A2A protokolünün amacı, Ajanlar arasında iletişim kurmaktır. A2A protokolü aracılığıyla, Ajanlar karmaşık görevleri ortaklaşa tamamlamak için işbirliği yapabilir. Bu, dağıtılmış akıllı sistemler oluşturmak için büyük önem taşır.
A2A protokolünün hedefi Ajanlar arası iletişim, MCP’nin hedefi ise Ajan ile harici araçlar ve veriler olmasına rağmen, ‘araçlar da Ajan olarak kapsanabilir’ karmaşık durumunda, iki işlevin örtüşmesi söz konusu olabilir, ancak bu rekabet büyük modelin harici araçları çağırma ve iletişim maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur. Bu rekabet, teknolojinin ilerlemesini hızlandıracak ve sonuç olarak tüm Ajan ekosistemine fayda sağlayacaktır.
Ajan Gelişim Beklentileri
Uçtan Uca Ajan: İnsan Müdahalesi Olmadan
Şu anda, piyasada çok sayıda ‘akıllı ajan’ var, ancak bunların önemli bir kısmı Coze, Dify vb. platformlar üzerinde geliştirilmiş ve insanların önceden iş akışı yazmasını gerektiriyor. Bu Ajanlar, ipucu mühendisliğinin bir üst üste yığılması gibidir ve nispeten temel Ajanlara aittir.
Daha gelişmiş Ajan ise ‘uçtan uca’dır, yani ‘Ajan’a bir görev girilir ve Ajan, insanların ihtiyaç duyduğu görev sonucunu otomatik olarak tamamlar’. Örneğin, bir kullanıcının bir Ajana bir hedef girmesi yeterlidir, Ajan bağımsız olarak planlayabilir ve görevi yerine getirebilir ve sonunda hedefi tamamlayabilir. L3/L4/L5 ve benzeri üst düzey Ajanlar, insan ihtiyaçlarını daha iyi karşılar ve gelecekteki Ajan gelişiminin önemli bir yönü haline gelecektir.
Ajan Robotlara ve Otonom Sürüşe Yardımcı Oluyor
Ajan’ın tanımını somut zekaya uyguladığımızda, büyük modeller tarafından yönetilen robotların ve araçların da Ajan olduğunu göreceğiz. Özellikle robotlar için, mevcut robot gelişiminin darboğazı ‘fiziksel hareketlerin nasıl yapılacağı’ ‘beyincik’ değil, ‘hangi fiziksel hareketlerin yapılacağını’ düşünmek olan ‘beyin’dir ve bu da tam olarak Ajan’ın menziline girer.
Robotik alanında, Ajan robotların çevreyi daha iyi anlamasına ve daha mantıklı kararlar vermesine yardımcı olabilir. Örneğin, Ajan ortamdaki nesnelere ve insanlara göre robotun hareket yolunu bağımsız olarak planlayabilir ve çeşitli görevleri yerine getirebilir.
Otonom sürüş alanında, Ajan araçların çevreyi daha iyi algılamasına ve daha güvenli sürüş kararları vermesine yardımcı olabilir. Örneğin, Ajan trafik sinyallerine, diğer araçlara ve yayalara göre aracın hızını ve yönünü bağımsız olarak ayarlayabilir, böylece trafik kazalarını önleyebilir.
Ajan Bağlantısı ve AI Yerel Ağı
Gelecekte, belki de tüm Ajanlar birbirleriyle iletişim kurabilmeli, kendi kendini organize edebilmeli, kendi kendine pazarlık yapabilmeli ve mevcut İnternet’ten daha düşük maliyetli, daha yüksek verimli bir işbirliği ağı oluşturabilmelidir. Çinli geliştirici toplulukları da Ajan İnternet çağının HTTP protokolü olmayı hedefleyen ANP gibi protokoller geliştiriyor. Ajanlar arası kimlik doğrulama konusunda ise DID gibi teknolojilerden yararlanılabilir.
- Ajan Bağlantısı: Ajanlar arasındaki bağlantı, kaynakların paylaşımını ve işbirliğini sağlayabilir, böylece tüm sistemin verimliliğini artırabilir. Örneğin, farklı Ajanlar karmaşık görevleri ortaklaşa tamamlamak için verileri, araçları ve hizmetleri paylaşabilir.
- AI Yerel Ağı: AI yerel ağı, özellikle yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış bir ağ türüdür. Bu ağ, Ajan’ın çeşitli uygulamalarını daha iyi desteklemek için daha yüksek bant genişliği, daha düşük gecikme süresi ve daha güçlü güvenlik sağlayabilir.
- DID Teknolojisi: DID (Merkezi Olmayan Tanımlayıcı), merkezi olmayan bir kimlik doğrulama teknolojisidir. DID teknolojisi aracılığıyla, Ajan kendi kimliğine sahip olabilir, böylece daha güvenli ve daha güvenilir iletişim sağlayabilir.
Ajan teknolojisinin gelişimi büyük değişiklikler getirecek ve gelecekteki İnternet, basit bir bilgi aktarım ağı değil, akıllı işbirliğiyle dolu bir ağ olacaktır.