2023, Generative AI (Üretken YZ) ve ChatGPT ile tanıştığımız “wow” yılıydı. 2024, bu modelleri entegre etmeye çalıştığımız yıldı. Ancak 2025 ve sonrası için ibre çok daha radikal bir yöne kayıyor: AI Agents (Yapay Zeka Ajanları).
Artık prompt mühendisliği ile “bana bir şiir yaz” dediğimiz günler geride kalıyor. Yeni paradigma, LLM’lerin (Büyük Dil Modelleri) sadece birer “bilgi ansiklopedisi” olmaktan çıkıp, kolları ve bacakları olan birer “çalışana” dönüşmesi üzerine kurulu.
Tech geek’ler için durumu şöyle özetleyelim: LLM “Brain in a Jar” (Kavanozdaki Beyin) ise, AI Agent o beyne Function Calling, Web Browsing ve API Access yeteneklerinin eklenmiş halidir.
LLM vs. AI Agent: Pasif Bilgiden Aktif Eyleme
Birçoğumuz LLM’lerin halüsinasyon sorununu veya context window limitlerini biliyoruz. Ancak LLM’lerin en büyük kısıtı “statik” olmalarıydı. Siz sormadan cevap vermezler, dünyayı değiştirecek bir eylemde bulunamazlardı.
AI Agent’lar ise döngüsel (loop) bir mimari ile çalışır:
- Perception (Algılama): Kullanıcının hedefini anlar (Örn: “Production ortamındaki bug’ı fixle”).
- Reasoning (Mantık Yürütme): Chain-of-Thought (CoT) kullanarak bir plan yapar.
- Action (Eylem): GitHub API’sine bağlanır, kodu çeker, hatayı bulur.
- Observation (Gözlem): Testleri çalıştırır. Hata devam ediyorsa loop başa döner ve farklı bir çözüm dener.
Bu, “Stateless” bir chatbot deneyiminden, “Stateful” ve hedef odaklı (Goal-Oriented) bir sisteme geçiştir.
Mimarinin Kalbi: ReAct ve Tool Use
Teknik derinliğe inersek, bu ajanların başarısı ReAct (Reasoning + Acting) prensibine dayanıyor. Model, sadece token tahmin etmekle kalmıyor, “Hangi aracı (Tool) kullanmalıyım?” sorusunu soruyor.
Örneğin, 2026 vizyonunda kişisel bir AI asistanınızın uçak bileti alma senaryosu şöyle işleyecek:
- Kullanıcı: “Gelecek ay Tokyo’daki AI konferansına gitmem lazım, en uygun bileti al ve takvimime işle.”
- Agent (Arka Plan):
- Adım 1: Konferans tarihlerini web’den search et (Tool: Serper/Google Search).
- Adım 2: Skyscanner veya API üzerinden uçuşları kontrol et. Fiyat/performans analizi yap.
- Adım 3: Kullanıcının kredi kartı yetkisiyle (Function Calling) bileti satın al.
- Adım 4: Google Calendar API’sini tetikle ve etkinliği oluştur.
- Adım 5: Slack üzerinden kullanıcıya konfirmasyon gönder.
Burada kilit nokta, modelin JSON formatında çıktı üreterek harici sistemleri tetikleyebilme yeteneğidir. LangChain ve LangGraph gibi kütüphaneler, bu “orkestrasyonu” yöneten iskeleti oluşturuyor.
2026 Beklentileri: Multi-Agent Systems (Çoklu Ajan Sistemleri)
Tek bir ajanın her şeyi yapmasını beklemek verimsizdir. Gelecek, Swarm Intelligence (Sürü Zekası) mantığıyla çalışan özelleşmiş ajanlarda.
Microsoft’un AutoGen’i veya CrewAI gibi framework’ler şu an bunun demolarını yapıyor. 2026’da standart bir yazılım geliştirme süreci şöyle olabilir:
- Product Manager Agent: İsterleri analiz eder, user story çıkarır.
- Developer Agent: Kodu yazar (Cursor veya GitHub Copilot Workspace entegrasyonlu).
- QA Agent: Test case’leri yazar ve kodu zorlar.
- DevOps Agent: CI/CD pipeline’ını yönetir ve deploy eder.
İnsanlar bu döngüde “Yapan” değil, “Yöneten” (Human-in-the-loop) pozisyonuna geçecek. Ajanlar birbirleriyle konuşup, birbirlerinin hatalarını düzeltecek (Self-Correction).
Sonuç: “Vibe Coding”den “Agentic Engineering”e
Kod yazmanın yerini, ajanları yönetmenin ve onlara doğru “tool”ları vermenin alacağı bir döneme giriyoruz. Yapay zeka artık sadece ekranımızdaki bir sohbet baloncuğu değil; sunucularımızda gezen, kredi kartımızı kullanan ve bizim adımıza kararlar alan otonom bir varlık.
2026’ya kadar çözülmesi gereken en büyük sorunlar Latency (Gecikme), Cost (Maliyet) ve en önemlisi Güvenlik. Ancak teknoloji treni kalktı. Tech geekler için tavsiye: Prompt Engineering yeteneklerinizi cebinize koyun, ama Agentic Workflow mimarilerine odaklanmaya hemen başlayın.
