Giriş
Agentic Automation, yalnızca geleneksel RPA sistemlerinin evrimi değil, aynı zamanda otonom iş süreçlerine geçişin ana unsurudur. UiPath, bu dönüşümde güçlü bir altyapı sunar ve geliştiricilere yeni nesil süreç tasarımları için zengin olanaklar sağlar. Bu otomasyonda, süreçler sabit kurallarla çalışmak yerine, yapay zekâ destekli ajanlarla hedefe yönelik şekilde yönlendirilir.
Bu makalemizde, UiPath ile Agentic Automation mimarisinin nasıl kurgulanabileceğini mimari perspektiften ele alacağız, Studio tarafında nasıl geliştirme yapılacağını ve REFramework’ün bu yapıya nasıl entegre edilebileceğini detaylıca inceleyeceğiz.
1. Agentic Automation Mimarisi Nedir?
Agentic Automation, bir sürecin belirli bir hedef doğrultusunda otonom şekilde yürütülmesini sağlayan bir otomasyondur. Geleneksel RPA projelerinde süreçler önceden tanımlı kurallarla ilerlerken, Agentic Automation’da yapay zekâ, süreci yeniden planlayabilir, yönlendirebilir ve gerektiğinde alternatif yollarla hedefe ulaşabilir.
Temel bileşenler şunlardır:
- Intent Detection (Niyet Algılama): Sistemin kullanıcıdan gelen isteği veya ihtiyacı tanımlaması.
- Task Planning: Sürecin alt görevlerine ayrılması.
- Process Orchestration: Hangi görevlerin ne zaman ve nasıl yürütüleceğinin belirlenmesi.
- Execution Layer: Robotlar/ajanlar tarafından uygulamanın gerçekleştirilmesi.
- Feedback Loop: Öğrenme, optimizasyon ve süreç iyileştirme için geri besleme.
2. UiPath Ekosisteminde Agentic Mimarinin Temel Katmanları
| Katman | Görev | UiPath Bileşeni |
|---|---|---|
| Intent Detection | Kullanıcının niyetini tanımlama | GenAI Activities, AI Center |
| Task Planning | Sürecin görev adımlarına ayrılması | Studio + Prompt Engineering |
| Process Orchestration | Süreç tetikleme, yönlendirme | Orchestrator, Queues |
| Execution | Görevlerin uygulanması | Unattended Robots, AI Agents |
| Feedback Loop | Süreç iyileştirme ve öğrenme | AI Center, Insights |
3. Studio’da Ajan Destekli Otomasyon Nasıl İnşa Edilir?
Agentic Automation mimarisinin temelinde, Studio ortamında AI ile desteklenen karar yapıları yer alır.
-
Prompt Tabanlı Karar Yapısı:
Yapay zekâya kullanıcı girdisi (e-posta, doküman, metin) iletilir. LLM modeli bu girdiden niyeti çıkarır. Çıkan sonuca göre süreç akışı belirlenir. -
Dinamik Workflow Routing:
AI çıktısına göre farklı xaml dosyaları veya subprocess’lar invoke edilir. -
Trigger Yapısı:
Agent bir trigger alır (örnek: yeni e-posta geldi), intent algılar ve uygun süreci tetikler. Bu tetikleme genellikle bir queue kaydı veya doğrudan process başlatma ile yapılır.
4. REFramework ve Agentic Yaklaşımın Birleştirilmesi
Agentic mimaride REFramework’ün klasik yapısı da değişime uğrar:
-
Init State:
AI temelli config yükleme, proses başlangıcında karar desteği.
Örneğin, başlangıç parametreleri LLM prompt sonucu dinamik olarak belirlenebilir. -
Get Transaction Data:
Klasik queue yapısı yerine AI agent’ın sağladığı transaction list ile çalışılabilir. -
Process Transaction:
Süreç içinde klasik if-else kararlar yerine AI kararları kullanılabilir.
Örneğin: Kullanıcı talebine göre farklı süreçlerin çağrılması. -
Set Transaction Status:
İşlem sonucu, AI confidence score’ları ve hata analiziyle değerlendirilip feedback olarak sisteme dönülebilir.
5. Örnek Senaryo: Agentic Invoice İşleme Süreci
- Kullanıcıdan e-posta ile bir fatura PDF’i gelir.
- AI Agent e-postayı analiz eder → “Vendor Invoice Processing” intentini belirler.
- Süreci planlar: OCR → Data Extraction → Validation → ERP Posting.
- Agentic Invoice İşleme Süreci tetiklenir.
- AI, işlem sonucuna göre kullanıcıya geri bildirim sunar veya süreci optimize eder.
6. Gelecek Perspektifi
Agentic Automation ile geliştiriciler sadece süreç geliştirici olmaktan çıkarak AI yöneticisi ve orkestratörü rolünü üstlenecektir. Geliştirme metodolojisi de değişecektir: Kod yazmak kadar, doğru prompt tasarımı, süreç routing yapısı ve feedback mekanizması kritik hale gelir.
Sonuç
UiPath’in Agentic Automation yolculuğu, RPA dünyasını kökten dönüştürüyor. Bu mimariye geçiş için doğru yapıların kurulması, AI araçlarının etkin kullanımı ve REFramework’ün evrilmesi, geleceğin otonom sistemlerini inşa etmenin temelini oluşturuyor. Bugünün geliştiricileri, yarının akıllı süreç tasarımcıları olacak.
