AI Ajanları: A2A, MCP, Kafka ve Flink

Yapay zeka (AI) ajanları için yeni bir yığın ortaya çıkıyor. İnternet, insan web taraması için tasarlanmış bir ağın ötesine geçerek, sistemler arasında işbirliği yapan otonom ajanları destekleyen bir altyapıya doğru evrimleşiyor. Bu yeni paradigma, sorunsuz iletişimi, araç kullanımını ve gerçek zamanlı işlemeyi kolaylaştıran açık bileşenler üzerine inşa edilmiş temelden farklı bir yığın gerektiriyor.

Bu gelişmekte olan yığının merkezinde dört temel teknoloji bulunmaktadır:

• Agent2Agent (A2A): Google tarafından geliştirilen A2A, ajanların birbirini keşfetmesini ve iletişim kurmasını sağlayan bir protokoldür. Ajanların yeteneklerini duyurması, görevleri değiş tokuş etmesi ve güncellemeleri yayınlaması için standart bir yol sağlar.
• Model Context Protocol (MCP): Anthropic tarafından öncülük edilen MCP, araç kullanımı ve harici bağlam için bir standarttır. Ajanların harici API’lere ve araçlara nasıl erişebileceğini ve bunları nasıl kullanabileceğini tanımlayarak, gerçek dünyayla etkileşim kurmalarını sağlar.
• Apache Kafka: Ajan iletişimi için merkezi bir sinir sistemi görevi gören dağıtılmış bir olay akışı platformudur. Kafka, ajanlar arasındaki etkileşimleri koordine etmek için güvenilir ve ölçeklenebilir bir yol sağlar.
• Apache Flink: Ajan aktivitesi akışlarını zenginleştiren, izleyen ve bunlara göre hareket eden gerçek zamanlı bir işleme motorudur. Flink, ajanların olaylara gerçek zamanlı olarak tepki vermesini, kararlar almasını ve karmaşık iş akışlarını koordine etmesini sağlar.

Parçalanmış Ajan Ekosistemlerinin Zorluğu

Şu anda, AI ajan geliştirme, parçalanma ve birlikte çalışabilirlik eksikliği ile ilgili önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Bu zorluklar, sağlam ve ölçeklenebilir AI sistemlerinin oluşturulmasını engellemektedir:

• İzole Ajanlar: Ajanlar genellikle iletişim kuramayan veya bilgi paylaşamayan silolarda çalışır. Örneğin, bir CRM ajanı, bir veri ambarı ajanı tarafından keşfedilen bilgilerden habersiz olabilir, bu da kaçırılan fırsatlara ve verimsizliklere yol açar.
• Kırılgan Araç Kullanımı: Araçları ve API’leri çağırmak için standart protokoller olmadan, ajanlar, bakımı ve yeniden kullanımı zor olan sabit kodlu entegrasyonlara güvenir. Bu, değişen ortamlara uyum sağlama ve yeni sistemlerle entegre olma yeteneklerini sınırlar.
• Tutarsız Çerçeveler: Farklı ajan çalışma zamanları, ajanları sohbet robotları, yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler (DAG’ler) veya özyinelemeli planlayıcılar olarak ele alarak çeşitli modeller kullanır. Bu tutarlılık eksikliği, taşınabilir ve birlikte çalışabilir ajanlar oluşturmayı zorlaştırır.
• Prototip Merkezli Geliştirme: Birçok ajan, gerçek dünya dağıtımları için gereken sağlamlık ve ölçeklenebilirlikten yoksun, tek seferlik prototipler olarak tasarlanmıştır. Genellikle yeniden denemeler, hatalar, koordinasyon, günlüğe kaydetme ve ölçekleme gibi kritik sorunları ele alamazlar.
• İşbirliği Omurgasının Eksikliği: Merkezi bir olay veriyolu, paylaşılan bellek veya ajan eylemlerinin izlenebilir geçmişinin olmaması, işbirliğini ve koordinasyonu engeller. Bilgiler genellikle doğrudan HTTP çağrılarında sıkışıp kalır veya günlüklerde gömülür, bu da ajan davranışını anlamayı ve hatalarını ayıklamayı zorlaştırır.

Çözüm, tüm ajanları tek bir monolitik platformda birleştirmek değil, açık protokollere, olay odaklı mimariye ve gerçek zamanlı işlemeye dayalı paylaşılan bir yığın oluşturmaktır. Bu yaklaşım, birlikte çalışabilirliği, ölçeklenebilirliği ve esnekliği teşvik eder.

Agent2Agent: Ajan İletişimini Standartlaştırma

Google’ın A2A protokolü, ajan birlikte çalışabilirlik sorununu ele alma yolunda önemli bir adımdır. Ajanların kökeni veya çalışma zamanı ortamından bağımsız olarak, onları birbirine bağlamak için evrensel bir protokol sağlar. Ajanlar için paylaşılan bir dil tanımlayarak, A2A onların şunları yapmasını sağlar:

• Yetenekleri Tanıtma: Ajanlar, ajanın ne yapabileceğini ve onunla nasıl etkileşim kurulabileceğini belirten bir JSON tanımlayıcısı olan bir AgentCard aracılığıyla yeteneklerini duyurabilirler. Bu, diğer ajanların hizmetlerini keşfetmesini ve kullanmasını sağlar.
• Görevleri Değiş Tokuş Etme: A2A, bir ajanın diğerinden yardım istediği ve yanıt olarak sonuç veya eserler aldığı JSON-RPC aracılığıyla ajanlar arasında yapılandırılmış etkileşimleri kolaylaştırır. Bu, ajanların karmaşık görevlerde işbirliği yapmasını sağlar.
• Güncellemeleri Yayınlama: Ajanlar, sunucu tarafından gönderilen olayları (SSE’ler) kullanarak uzun süren veya işbirliğine dayalı görevler sırasında gerçek zamanlı geri bildirim yayınlayabilir. Bu, şeffaflık sağlar ve ajanların ilerlemeyi izlemesine ve değişikliklere tepki vermesine olanak tanır.
• Zengin İçeriği Değiş Tokuş Etme: A2A, yalnızca düz metin değil, dosyaların, yapılandırılmış verilerin ve formların değiş tokuşunu destekler. Bu, ajanların karmaşık bilgileri paylaşmasını ve daha geniş bir görev yelpazesinde işbirliği yapmasını sağlar.
• Güvenliği Sağlama: A2A, ajanlar arasında güvenli iletişimi sağlayarak HTTPS, kimlik doğrulama ve izinler için yerleşik destek içerir. Bu, hassas verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için çok önemlidir.

Model Context Protocol: Araç Kullanımını ve Bağlamsal Farkındalığı Etkinleştirme

Anthropic’in MCP’si, ajanların araçları nasıl kullandığını ve harici bağlama nasıl eriştiğini standartlaştırarak A2A’yı tamamlar. Ajanların API’leri nasıl çağırabileceğini, işlevleri nasıl çağırabileceğini ve harici sistemlerle nasıl entegre olabileceğini tanımlayarak, gerçek dünyayla etkileşim kurmalarını sağlar.

A2A, ajanların birbirleriyle nasıl iletişim kurduğuna odaklanırken, MCP, ajanların çevreleriyle nasıl etkileşim kurduğuna odaklanır. Birlikte, bu iki protokol, bağlantılı bir ajan ekosistemi için kapsamlı bir plan sağlar:

• MCP, araçlara ve bilgilere erişim sağlayarak bireysel ajan zekasını güçlendirir.
• A2A, ajanlar arasında iletişimi ve işbirliğini kolaylaştırarak kolektif zekayı etkinleştirir.

Sağlam Bir İletişim Altyapısına Duyulan İhtiyaç

Çalışanların yalnızca doğrudan, bire bir mesajlarla iletişim kurabildiği bir şirketi hayal edin. Güncellemeleri paylaşmak, her kişiye ayrı ayrı mesaj göndermeyi gerektirir ve birden fazla ekip arasında projeleri koordine etmek, bilgileri gruplar arasında manuel olarak aktarmayı içerir. Şirket büyüdükçe, bu yaklaşım giderek daha kaotik ve sürdürülemez hale gelir.

Benzer şekilde, doğrudan bağlantılar üzerine inşa edilmiş ajan ekosistemleri kırılgan hale gelir ve ölçeklendirilmesi zorlaşır. Her ajanın kiminle konuşacağını, onlara nasıl ulaşacağını ve ne zaman müsait olduklarını bilmesi gerekir. Ajan sayısı arttıkça, gereken bağlantı sayısı katlanarak artar ve sistemi yönetilemez hale getirir.

A2A ve MCP, ajanlara iletişim kurma ve hareket etme dili ve yapısı sağlar, ancak dil tek başına yeterli değildir. Bir kuruluş genelinde çok sayıda ajanı koordine etmek için, mesaj akışını ve ajan tepkilerini yönetmek için sağlam bir altyapı gerekir.

Apache Kafka ve Apache Flink: Ajan Koordinasyonunun Omurgası

Apache Kafka ve Apache Flink, ölçeklenebilir ajan iletişimini ve hesaplamayı desteklemek için gereken altyapıyı sağlar. Kafka, dağıtılmış bir olay akışı platformu olarak işlev görürken, Flink gerçek zamanlı bir akış işleme motorudur.

Başlangıçta LinkedIn’de geliştirilen Kafka, sistemlerin gerçek zamanlı olarak olay akışlarını yayınlamasına ve bunlara abone olmasına olanak tanıyan dayanıklı, yüksek verimli bir mesaj veriyolu görevi görür. Üreticileri tüketicilerden ayırır ve verilerin dayanıklı, tekrar oynatılabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlar. Kafka, finansal sistemlerden dolandırıcılık tespitine ve telemetri işlem hatlarına kadar çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Ayrıca bir Apache projesi olan Flink, durum bilgisi olan, yüksek verimli, düşük gecikmeli olay işleme için tasarlanmıştır. Kafka verilerin hareketini sağlarken, Flink, bir sistemden geçerken verilerin dönüştürülmesini, zenginleştirilmesini, izlenmesini ve orkestrasyonunu yönetir.

Kafka ve Flink birlikte güçlü bir kombinasyon oluşturur: Kafka kan dolaşımıdır ve Flink refleks sistemidir. Ölçeklenebilir ve esnek ajan ekosistemleri oluşturmak için temel sağlarlar.

Tıpkı A2A’nın ajan dünyasının HTTP’si olarak ortaya çıkması gibi, Kafka ve Flink, ölçeklenebilir ajan iletişimini ve hesaplamayı destekleyebilen olay odaklı temeli oluşturur. Doğrudan, noktadan noktaya iletişimin çözemediği sorunları çözerler:

• Ayrıştırma: Kafka ile ajanların çıktılarını kimin tüketeceğini bilmesine gerek yoktur. Bir konu başlığına olaylar (örneğin, "GörevTamamlandı", "BilgiOluşturuldu") yayınlarlar ve ilgilenen herhangi bir ajan veya sistem abone olabilir.
• Gözlemlenebilirlik ve Tekrar Oynatılabilirlik: Kafka, her olayın dayanıklı, zaman sıralı bir günlüğünü tutar ve ajan davranışını tamamen izlenebilir, denetlenebilir ve tekrar oynatılabilir hale getirir.
• Gerçek Zamanlı Karar Alma: Flink, dinamik koşullara göre eylemleri filtreleyerek, zenginleştirerek, birleştirerek veya tetikleyerek ajanların gerçek zamanlı olarak olay akışlarına tepki vermesini sağlar.
• Esneklik ve Ölçekleme: Flink işleri bağımsız olarak ölçeklenebilir, hatalardan kurtulabilir ve uzun süreli iş akışlarında durumu koruyabilir. Bu, karmaşık, çok adımlı görevler gerçekleştiren ajanlar için çok önemlidir.
• Akış Yerel Koordinasyon: Eşzamanlı bir yanıt beklemek yerine, ajanlar olay akışları aracılığıyla koordine edebilir, güncellemeler yayınlayabilir, iş akışlarına abone olabilir ve durumu işbirliği içinde ilerletebilir.

Özetle:

• A2A, ajanların nasıl konuştuğunu tanımlar.
• MCP, harici araçlar üzerinde nasıl hareket ettiğini tanımlar.
• Kafka, mesajlarının nasıl aktığını tanımlar.
• Flink, bu akışların nasıl işlendiğini, dönüştürüldüğünü ve kararlara dönüştürüldüğünü tanımlar.

Kurumsal Sınıf AI Ajanları için Dört Katmanlı Yığın

A2A ve MCP gibi protokoller, ajan davranışını ve iletişimini standartlaştırmak için çok önemlidir. Bununla birlikte, Kafka gibi olay odaklı bir altyapı ve Flink gibi akış yerel bir çalışma zamanı olmadan, bu ajanlar izole kalır, esnek bir şekilde koordine edilemez, zarif bir şekilde ölçeklenemez veya zaman içinde akıl yürütemez.

Kurumsal sınıf, birlikte çalışabilir AI ajanları vizyonunu tam olarak gerçekleştirmek için, dört katmanlı bir yığına ihtiyacımız var:

1. Protokoller: A2A ve MCP, ajan iletişimi ve araç kullanımının ne olduğunu tanımlar.
2. Çerçeveler: LangGraph, CrewAI ve ADK, ajan uygulaması ve iş akışı yönetiminin nasıl olduğunu tanımlar.
3. Mesajlaşma Altyapısı: Apache Kafka, ajanlar arasındaki mesaj ve olay akışını destekler.
4. Gerçek Zamanlı Hesaplama: Apache Flink, veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyerek ve dönüştürerek düşünmeyi destekler.

Bu dört katmanlı yığın, AI ajanları için yeni internet yığınını temsil eder ve yalnızca akıllı değil, aynı zamanda işbirlikçi, gözlemlenebilir ve üretime hazır sistemler oluşturmak için bir temel sağlar.

Bağlantılı Bir Ajan Ekosistemine Doğru İlerlemek

Yazılımın evriminde çok önemli bir andayız. Tıpkı orijinal internet yığınının küresel bağlantıda yeni bir çağı açması gibi, AI ajanları için yeni bir yığın ortaya çıkıyor. Bu yığın, akıl yürütmek, karar vermek ve hareket etmek için birlikte çalışan otonom sistemler için inşa edilmiştir.

A2A ve MCP, ajan iletişimi ve araç kullanımı için protokoller sağlarken, Kafka ve Flink gerçek zamanlı koordinasyon, gözlemlenebilirlik ve esneklik için altyapıyı sağlar. Birlikte, bağlantısız ajan demolarından ölçeklenebilir, akıllı üretim sınıfı ekosistemlere geçmeyi mümkün kılarlar.

Bu sadece mühendislik zorluklarını çözmekle ilgili değil; ajanların sınırlar arasında işbirliği yaptığı, gerçek zamanlı olarak içgörü ve eylem akışı sağladığı ve zekanın dağıtılmış bir sistem haline gelmesine izin verdiği yeni bir yazılım türünü etkinleştirmekle ilgili.

Bu vizyonu gerçekleştirmek için, açıkça, birlikte çalışabilir bir şekilde ve son internet devriminin derslerini akılda tutarak inşa etmemiz gerekiyor. Bir dahaki sefere bir ajan oluştururken, sadece ne yapabileceğini sormayın. Daha büyük sisteme nasıl uyduğunu sorun:

• Diğer ajanlarla iletişim kurabilir mi?
• Eylemlerini başkalarıyla koordine edebilir mi?
• Değişen koşullara uyum sağlayabilir ve adapte olabilir mi?

Gelecek sadece ajan destekli değil; ajan bağlantılı.