Yapay zeka dünyasında son birkaç yıla damgasını vuran “Zero-shot prompting” yaklaşımı, yerini çok daha dinamik ve sonuç odaklı bir kavrama bırakıyor: Agentic Workflow. Geleneksel kullanımda bir Large Language Model üzerine kurgulanan tek bir komutun mükemmel sonucu vermesini beklerken, Agentic Workflow bu süreci bir “iş akışına” dönüştürerek yapay zekanın kendi hatalarından öğrenmesini, araçları kullanmasını ve karmaşık hedeflere ulaşmak için strateji geliştirmesini sağlıyor.
Agentic Workflow Nedir?
Agentic Workflow, bir yapay zeka modelinin belirli bir görevi yerine getirmek için doğrusal olmayan, tekrarlı ve kendi kendini denetleyen bir süreç izlemesidir. Bu yaklaşımda model, sadece kendisine verilen girdiye bir çıktı üretmekle kalmaz; çıktısını analiz eder, eksiklerini tespit eder ve nihai hedefe ulaşana kadar süreci yeniden yapılandırır. Andrew Ng gibi vizyonerlerin de vurguladığı üzere, bu metodoloji sayesinde daha düşük kapasiteli modeller bile, doğru kurgulanmış bir Agentic Workflow içerisinde kendisinden çok daha büyük modellerin “Zero-shot” performansını geride bırakabilmektedir.
Otonom İş Akışının Dört Temel Taşı
Agentic Workflow kavramını gerçek anlamda otonom kılan dört ana tasarım kalıbı bulunmaktadır. Bu kalıplar, yapay zekanın bir “sohbet botu” olmaktan çıkıp bir “iş ortağı” haline gelmesini sağlar.
1. Reflection
Bu kalıp, modelin kendi ürettiği sonuçları eleştirel bir gözle incelemesini temel alır. Model bir taslak oluşturur, ardından bu taslağı belirli kriterlere göre denetler ve hataları düzeltmek için bir sonraki iterasyonu başlatır. Bu süreç, bir yazarın metnini editöre göndermeden önce defalarca okuyup düzeltmesine benzer. Reflection, halüsinasyon riskini minimize ederken çıktının kalitesini her adımda artırır.
2. Tool Use
Agentic Workflow içerisinde yapay zeka sadece kendi eğitim verileriyle sınırlı kalmaz. İhtiyaç duyduğu bilgiyi internette arayabilir, kod yazıp terminalde çalıştırabilir veya bir SQL veritabanına sorgu atabilir. Tool Use, modelin dış dünya ile etkileşime girmesini sağlayarak statik bir bilgi kaynağından dinamik bir çözüm üreticisine dönüşmesini sağlar.
3. Planning
Karmaşık görevler, tek bir adımda çözülemeyecek kadar çok katmanlı olabilir. Planning yeteneği, ajanın ana hedefi küçük, yönetilebilir alt görevlere bölmesini sağlar. Ajan önce bir yol haritası çıkarır, her bir adımı sırasıyla uygular ve süreç içindeki beklenmedik durumlara göre planını günceller. Bu, özellikle proje yönetimi veya karmaşık yazılım geliştirme süreçlerinde kritik bir öneme sahiptir.
4. Multi-agent Collaboration
Tek bir ajanın her konuda uzman olması beklenemez. Bu kalıpta, farklı uzmanlıklara sahip birden fazla ajan bir araya gelir. Örneğin; bir ajan kod yazarken, diğeri bu kodu test eder, üçüncüsü ise güvenlik açıklarını denetler. Multi-agent Collaboration, kolektif bir zeka oluşturarak karmaşık problemlerin çok daha hızlı ve hatasız çözülmesini sağlar.
Neden Agentic Workflow?
Geleneksel Prompt Engineering yöntemlerinde, modelin performansını artırmak için komutları sürekli optimize etmeye çalışırız. Ancak Agentic Workflow, modelin muhakeme yeteneğini (Reasoning) ön plana çıkarır. Bu yaklaşımın sunduğu temel avantajlar şunlardır:
- Hata Payının Azalması: Kendi çıktısını kontrol eden sistemler, mantıksal hataları çok daha hızlı fark eder.
- Karmaşık Görev Yönetimi: Tek bir komutla çözülemeyecek haftalık raporlama veya pazar analizi gibi işler, otonom döngülerle uçtan uca tamamlanabilir.
- Düşük Maliyet ve Yüksek Performans: Açık kaynaklı modeller, doğru bir iş akışıyla desteklendiğinde, kapalı ve pahalı modellerin sunduğu kaliteye çok daha düşük maliyetlerle ulaşabilir.
