AI Orbit

Okuma süresi ≈ 6 dk

iyi okumalar dileriz

İçerik üretim motorunun (GenAI) ve otonom yürütücünün (AI agent) farkını hızlıca kavrayıp projelerinizde hangisini nerede kullanacağınızı netleştireceğiz.

1. Giriş

Yapay zekâ ekosistemi son iki yılda iki ana kola ayrıldı. Bunu çok genel özetlersek eğer şu ikisini diyebiliriz:

Generatif Yapay Zekâ (GenAI)–>“Yeni içerik üretir.”

Yapay Zekâ Ajanı (AI Agent)–>”Hedefe kendisi yürür.”(daha yenidir kendileri :))

GenAI, ChatGPT ve DALL·E gibi modellerle metin, görsel, müzik üretirken; AI ajanları AutoGPT, Google Duet AI Agent gibi sistemlerde çok adımlı görevleri sizin yerinize planlayıp icra eder.

2. Gen AI Nedir?

• Tanım: Büyük veri yığınlarındaki örüntüleri öğrenerek tamamen yeni içerikler (metin, resim, kod, ses) üreten modellerdir.
• Teknoloji çekirdeği: Transformer tabanlı büyük dil modelleri (LLM’ler), difüzyon veya GAN tabanlı görüntü üreticiler.
• Tipik kullanım:
• Metin: blog taslakları, müşteri e‑postaları, kod önerileri.
• Görsel: reklam afişleri, UI maketleri.
• Ses/müzik: podcast introsu, oyun müzikleri.
• Güçlü yan: Yaratıcılık ve hız.
• Risk: Halüsinasyon.

3. AI  Ajanı Nedir?

• Tanım: Bir hedefi gerçekleştirmek için algılama → planlama → eylem döngüsünü otonom yürüten yazılım/robot.
• Çekirdek bileşenler:
• Beyin (çoğunlukla bir LLM)
• Planlayıcı (ReAct, Tree‑of‑Thought vb.)
• Bellek (kısa + uzun vadeli)
• Araç entegrasyonu (API, tarayıcı, komut satırı…)
• Tipik kullanım:
• E‑posta sıralama & yanıt, takvim yönetimi
• Veri çek‑analiz → rapor oluştur (pazar araştırması)
• Otomatik işlem botu, altyapı izle‑onar
• Fiziksel robot/dron koordinasyonu
• Güçlü yan: 7/24 otonomi, süreç otomasyonu.
• Risk: Yanlış karar, şeffaf olmayan iç mantık.

4. Hızlıca Bir Karşılaştırma Yapalım

Generatif  Yapay Zekâ, esasen yeni içerik üretmeye odaklanan reaktif bir motor gibidir: Kullanıcıdan gelen komutla harekete geçer, metin, görsel ya da ses üretir ve çıktıyı insanın onayına sunar. Yapay zekâ ajanıysa proaktif bir yürütücüdür; bir kez hedef tanımlandığında çevreyi gözetler, plan yapar, araçları çağırır ve hedefe kendi başına ilerler. GenAI genellikle tek bir büyük modelden (örneğin bir dil modeli) ibaretken, ajanlar bellek, planlayıcı ve eylem modüllerinin birlikte çalıştığı çok bileşenli sistemlerdir. Sonuçta GenAI’nin çıktısı “içerik” (bir makale taslağı, görsel, kod satırı) iken, ajanların çıktısı “aksiyon” ya da “tamamlanmış iş” (bir e‑postanın gönderilmesi, bir kaydın güncellenmesi, bir robotun hareketi) olur. İnsan GenAI ile hâlâ etkileşim hâlindedir, üretilen taslağı okur, düzeltir; ancak ajan, insan müdahalesi olmaksızın süreci uçtan uca yönetebilme iddiasındadır.

5. Birlikte Nasıl Çalışırlar?

Kısa senaryo: “Toplantı ayarla”

• GenAI isteği yorumlar, kibar davet e‑postası yazar.
• Agent takvimleri tarar, boş slot bulur, maili gönderir, daveti takip eder.
• Kullanıcı sadece ilk komutu verdi; gerisini ikili tamamladı.

Bu hibrit tasarım, içerik kalitesini (GenAI) ve uçtan uca otomasyonu (Agent) tek pakette sunar.

6. Ne Zaman Hangisi?

İhtiyaç duyduğunuz şey salt içerik üretmekse, yani “Yüzlerce ürün açıklamasını hızlıca yaz” ya da “Etkileyici bir sosyal medya metni oluştur” gibi yaratıcılık odaklı görevler varsa, generatif yapay zekâ en verimli seçenektir. Buna karşılık “Sipariş geldiğinde PDF fatura hazırla, müşteriye maille gönder, ardından stok veritabanını güncelle” gibi çok adımlı, eylem temelli ve otomasyona uygun süreçlerde bir yapay zekâ ajanı devreye girmelidir; gerekli noktada GenAI’den metin şablonları alarak işi tamamlar. Karmaşık kampanyalar—örneğin bir ürün lansmanında slogan bulmak, e‑posta serisi yazmak ve gönderimleri zamanlamak—hem yaratıcı içerik üretimi hem de otomatik görev yürütme gerektirdiğinden hibrit yaklaşımla, yani GenAI’nin içerik gücünü bir ajan mimarisi içinde orkestre ederek en iyi sonucu verir.

7. Son Olarak Özetleyecek Olursak

• GenAI = yaratıcılık turbo‑motorumuz.
• AI Ajanı = dijital iş bitiricimiz.
• Birlikte kullanıldıklarında, fikirden icraata uzanan yolu otomatikleştirirler.

Projelerinizi tasarlarken önce “Ne üretilmeli?” ve “Ne yapılmalı?” sorularını ayırın; ardından uygun teknolojiyi (ya da kombinasyonu) konumlandırın. Düzenli denetim ve net sınırlar koymayı da unutmayın—yapay zekâ, doğru çerçeveyle en büyük verimi sağlar.

Egemen Tunçarslan

Bilgisayar Mühendisi

Aiorbit.blog

Linekdinden takip etmek için buraya tıklayınız