Günümüzde yapay zekâ teknolojileri, özellikle büyük dil modelleri (LLM – Large Language Models) hayatımıza o kadar hızlı girdi ki, her şeyin arkasında “yapay zekâ” varmış gibi bir algı oluştu. Peki, gerçekten “agent” denilen otonom yazılım ajanları çalışmak için mutlaka LLM’e mi ihtiyaç duyar? Bu makalemizde bu konuyu ele alacağız.
Agent Nedir, Ne Değildir?
Bir agent; çevresini algılayan, bilgi toplayan, karar veren ve aksiyon alan yazılım ya da robotik sistem olarak ifade edilebilir. Agent dediğimiz şey aslında karmaşık bir yapay zekâya dayanmak zorunda değil; kendi başına karar alabilen, belli bir amaca yönelik çalışan ajanlardır.
LLM Olmadan Agent Mümkün mü?
Evet, kesinlikle mümkün. Özellikle RPA’de yıllardır kullandığımız robotlar büyük oranda kural tabanlıdır. Şu tarz örnekler verebiliriz:
-
E-posta tarama, filtreleme ile süreç tetiklemek: Gelen kutusuna düşen mailler, konuya veya içeriğe göre belirlenmiş kurallarla sınıflandırılır, arşivlenir ya da süreç tetikleyerek robota yönlendirilir.
-
Dosya kontrolü ve işlem: Belirli klasörlerde yeni dosya oluştuğunda süreç tetiklenir, süreci çalıştıran robot dosyaları belirlenen yerlere kopyalar, verileri işler.
-
Zaman tabanlı görevler: Saatlik, günlük veya haftalık periyotlarda çalışan iş akışları, sistem durumu kontrolü, yedekleme, rapor hazırlama işlerini yapar.
Bu senaryolarda agentların aldığı kararların hepsi önceden belirlenmiş kuralları içerir. Dolayısıyla, LLM gibi doğal dil işleme ya da karmaşık akıl yürütme yeteneklerine ihtiyaç duymazlar. Elbette bu prosesleri robot ile de yapabiliriz fakat robotu daha hızlı yönetmek ve robotu gereksiz yere meşgul etmemek için zamandan tasarruf edilebilir.
LLM Agentlar Ne Katıyor?
Tabii ki LLM’ler yapay zekâ alanında büyük ses getirdi. Büyük dil modelleri, agentların:
-
Serbest metinleri anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini,
-
Karmaşık, belirsiz ve bağlam gerektiren görevlerde esnek kararlar almasını,
-
Kullanıcı ile daha doğal ve insan benzeri iletişim kurmasını
sağlıyor.
Örneğin, müşteri destek taleplerini doğal dille anlayıp sınıflandırmak, metinlerden özet çıkarmak ya da sohbet botlarında daha akıcı diyaloglar kurmak LLM’lerin fayda sağladığı alanlardır.
Ama Her Durumda LLM Gerekli mi?
Kesinlikle hayır. LLM tabanlı agentların bazı dezavantajları da var:
-
Kaynak tüketimi: LLM’ler yüksek işlem gücü ve maliyet gerektirir.
-
Yanıtların öngörülemezliği: Kural bazlı sistemlerde sonuçlar nettir ancak LLM’de ise bazen “beklenmedik” cevaplar çıkabilir.
-
Şeffaflık eksikliği: Karar süreçleri şeffaf olmayabilir, bu da kritik proseslerde sorun yaratabilir.
Bu yüzden, otomasyon senaryolarında basit, kural tabanlı agentlar daha güvenilir, ekonomik ve hızlı çözüm sunuyor.
UiPath, n8n ve Diğer No-Code Araçlarda Agent Tasarımı
UiPath, n8n gibi no-code/low-code otomasyon ürünlerinde agent yaratmak için LLM kullanmak zorunlu değil. Bu platformlar; trigger, koşullar, döngüler ve API çağrıları vb. gibi bileşenlerle karmaşık iş akışları oluşturmaya imkan sağlıyor.
LLM ile entegrasyon mümkün olsa da, proseslerin çoğu LLM olmadan halledilebiliyor ve bu da hem maliyeti hem karmaşıklığı azaltıyor.
Sonuç olarak;
-
Agent, karar veren ve aksiyon alan otonom yazılım ajanıdır.
-
LLM olmadan da agent olabilir.
-
LLM’ler agentları daha akıllı, esnek ve insan benzeri yapıyor.
-
Ancak her uygulama LLM gerektirmez; kural tabanlı agentlar hızlı, ucuz ve öngörülebilir.
-
Otomasyon projelerinde hangi tip agent’ın kullanılacağı ihtiyaç, maliyet ve teknik kapasiteye göre belirlenmelidir.
