Yapay zekâ ajanı (AI agent), çevresini algılayabilen, algıladığı bilgileri işleyerek anlamlı tepkiler üretebilen ve belirli hedeflere yönelik otonom ya da yarı otonom şekilde hareket edebilen yazılımsal ya da fiziksel sistemlerdir. Klasik yazılımlardan farklı olarak karar verme ve öğrenme yeteneklerine sahiptirler. Bu ajanlar, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi tekniklerle desteklenmektedir. Günümüzde kişisel dijital asistanlardan otonom araçlara, finansal analiz sistemlerinden müşteri hizmetleri otomasyonuna kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir.

AI Ajanlarının Temel Bileşenleri

Bir yapay zekâ ajanı temel olarak üç ana bileşenden oluşur;

Algılayıcılar (Sensors)

Fiziksel ortamda veri toplayan donanım ya da yazılımsal bileşenlerdir. Fiziksel ajanlarda kamera, mikrofon, radar gibi donanımlar; yazılımsal ajanlarda ise API verileri, metin girişleri veya internet üzerindeki veriler bu işlevi üstlenir.

Karar Verme Mekanizması (Decision-Making Engine)

Toplanan verileri analiz ederek mantıksal çıkarımlar yapan ve belirli bir hedef doğrultusunda eylem planı oluşturan bölümdür. Bu aşamada genellikle yapay zekâ algoritmaları, sinir ağları, pekiştirmeli öğrenme ve istatistiksel modelleme teknikleri kullanılır.

Eyleyiciler (Actuators)

Ajanın aldığı kararları uyguladığı bileşenlerdir. Fiziksel robotlarda bu motorlar, kollar gibi mekanik yapılar olabilirken, dijital ajanlarda e-posta gönderme, kullanıcı arayüzü üzerinde işlem başlatma gibi işlevlerdir.

^{AI Agent Sistemi (YouTube / Efe Ali Bozkurt)}

AI Ajan Türleri

• Reaktif Ajanlar: Geçmiş durumları hatırlamadan, yalnızca mevcut duruma tepki verirler. Basit bir çöp toplayıcı robot bu kategoriye örnektir.
• Amaç Yönelimli Ajanlar: Belirli hedeflere ulaşmak için çevresinden veri toplayan, bu verileri analiz eden ve stratejik planlama yapabilen sistemlerdir.
• Öğrenen Ajanlar: Zaman içinde deneyimlerinden öğrenebilen ve kendi performansını geliştirebilen ajanlardır. Makine öğrenmesi algoritmaları ile donatılmışlardır.
• Hibrit Ajanlar: Reaktif ve öğrenen ajanların özelliklerini birleştiren, çok katmanlı karar mekanizmalarına sahip sistemlerdir.
• Çoklu Ajan Sistemleri (Multi-Agent Systems): Birden fazla ajanın iş birliği ya da rekabet içinde çalıştığı sistemlerdir. Akıllı trafik kontrol sistemleri veya çevrim içi oyunlardaki yapay zekâ rakipleri bu kapsamdadır.

Kullanım Alanları

• Kişisel Asistanlar: Siri, Google Assistant, ChatGPT gibi sistemler doğal dil işleme yetenekleriyle kullanıcılarla etkileşim kurar.
• Oyunlar: Bilgisayar oyunlarında düşman karakterler ya da takım arkadaşları olarak yapay zekâ ajanları kullanılır.
• Otonom Araçlar: Gerçek zamanlı veri analizi, rota planlama ve çevresel algı yoluyla hareket eden taşıtlar AI ajanlarının en gelişmiş örneklerindendir.
• Finans: Yatırım kararlarını optimize eden, algoritmik işlem yapan sistemlerde kullanılır.
• Sağlık: Tıbbi teşhis destek sistemleri, hasta izleme ve öneri motorları yapay zekâ ajanlarının sağlık sektöründeki örneklerindendir.
• Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve otomatik yanıt sistemleri, müşterilerle iletişimi yapay zekâ desteğiyle gerçekleştiren dijital ajanlardır.