İlk agent tek bir iş ve inceleyebileceğiniz bir sonuç alıyor. Yalnızca o işin gerektirdiği araçları, bilgiyi ve yetkiyi taşıyor. Ne zaman duracağı, nasıl toparlanacağı ve kararı hangi noktada bir insana bırakacağı baştan belirleniyor.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı. Kendi işimizi production'daki 100'den fazla AI workflow'u üzerinden yürütüyoruz.

Tüm referansları gör

Agent sistemini tanımlamak, kurmak, bağlamak veya sınırlamak için 6 parçadan seçim yapın. Her görevin kendi yöntemi ve devir teslim adımı var.

Geliştirin ve Entegre Edin

Özel AIAgent Geliştirme

Ekibinizin tarif edebildiği ve sonucunu kontrol edebildiği bir işle başlıyoruz. Agent'ın bu işi hangi adımlarla yürüttüğünü, nerede takıldığını, hatadan nasıl çıktığını ve ne zaman bir insana döndüğünü iz üzerinden inceliyoruz.

Tek bir işi araç, durma ve toparlanma sınırlarıyla çalışan agent’a dönüştürmek istiyorsanız özel agent geliştirmeyi seçin.

AI Agent Araçve API Entegrasyonu

Bir zaman aşımı tamamlanmış bir aksiyonu gizleyebilir ve tekrar deneme onu yeniden çalıştırabilir. Sözleşmeyi tanımlıyor, agent'ın yetkisini sınırlıyor, yan etkileri, hataları, audit izlerini ve yayın öncesinde var olan geri alma yollarını test ediyoruz.

Agent hazır, fakat API çağrılarındaki zaman aşımı, tekrar ve yan etkiler açıksa araç sözleşmesi ve geri alma çalışmasına yönelin.

Bilgi TemelliAI Agent'ları

Bir iç doküman cevabı destekleyebilir ama sonraki aksiyona yetki vermez. Agent'ı adı belli kaynak sorumluları, kimliğe duyarlı retrieval, görünür alıntılar, güncellik ve cevap vermeme kuralları etrafında geliştiriyor, araç yetkisini ayrı bir kontrol yolunda tutuyoruz.

Agent’ın kurum bilgisinden yanıt üretmesi gerekiyor, aksiyon yetkisi ayrı kalacaksa kimlik duyarlı retrieval ve kaynak otoritesi tasarımını seçin.

AI Agent Stratejisive Mimarisi

Agent önerisi çok farklı sistemleri saklayabilir. Onay bekleyen bir yardımcıdan araçlarla hareket edebilen bir sisteme kadar geniş bir yelpaze söz konusu. Mühendislik başlamadan önce işi tanımlıyor, en az karmaşık seçenekleri karşılaştırıyor ve her seçeneğin gerektirdiği araçları, belleği, izinleri, değerlendirmeyi, eskalasyonu ve işletim rollerini haritalıyoruz.

Hangi agent işinin, otonomi düzeyinin ve mimarinin uygun olduğu henüz kararlaştırılmadıysa geliştirmeden önce seçenek karşılaştırmasına başlayın.

Çoklu AgentSistemi Geliştirme

Bazı işler araştırmadan bir araç aksiyonuna, oradan değerlendirmeye geçer ve tek bir agent bütün yolu bitiremez. Bu işler için sınırlı bir sistem geliştiriyor, sonra eski durumu, rol çatışmasını, takılan işi, bütçe baskısını ve bir insana dönüş yolunu ekibiniz yayınlamadan önce test ediyoruz.

Tek agent araştırma, araç aksiyonu ve değerlendirme arasındaki aktarımda tökezliyorsa çoklu agent orkestrasyonu ve çatışma testini tercih edin.

AI Agent Kimlik, Yetkive İnsan Onayı Tasarımı

Kritik her aksiyonda hangi kimliğin hareket ettiği, ne yapabildiği, kimin onay verdiği ve yetkinin ne zaman bittiği açık olmalı. Bu yolu tasarlıyor, sonradan incelenecek kaydı da tanımlıyoruz.

Agent kritik aksiyonlara erişecekse kimlik, en az yetki, insan onayı ve süre sonu kurallarını ayrı bir kontrol dosyasında tasarlayın.

Agent bir aracı çağırabilir, bir kaydı değiştirebilir veya işi başka bir sisteme aktarabilir. Bu yüzden aksiyonlarını, izinlerini, kanıtını, hata yollarını ve sorumlularını da ürettiği cevaplar kadar açık hale getiriyoruz.

Tek bir görevle ve gereken en dar erişimle başlıyoruz. Temsili ve olumsuz vakalar, agent'ın yeni bir araç, izin veya workflow adımı almaya hazır olup olmadığını gösteriyor. Kanıt yetmiyorsa tasarım dar kalıyor.

İlk araç bağlanmadan önce iş akışı sorumlusuyla birlikte bir görev sözleşmesi yazıyoruz.

İş akışı sorumlusuyla birlikte girdiyi, kabul edilebilir sonucu, yasak aksiyonları, veri sınırını, hata örneklerini, bütçeleri ve insanda kalan kararları yazıya döküyoruz; planlama ve yürütme döngüsü, araç sözleşmeleri, kimlik ve erişim kuralları, state ve güvenli durma yolu bu sözleşmeye göre kuruluyor. Temsili, sınır ve olumsuz görevlerden çıkan izleri tamamlanma, araç çağrıları, izinler, maliyet, gecikme, takılan döngüler, toparlanma ve eskalasyon açısından okuyoruz; agent yeni bir aracı, izni ya da workflow adımını ancak bu kanıt desteklediğinde alıyor. Yayın kararlaştırılan sınırlar içinde yapılıyor; izleme, müdahale, geri alma ve işletim sorumluluğu bağlanıyor, gerçekten gözlemlediğimiz hatalardan yeni testler yazılıyor.

İşi test edilebilir bir tanımdan işletim teslimine taşıyoruz.

Görev sözleşmesi ve uygulanabilirlik
Workflow sorumlusuyla birlikte girdiyi, kabul edilebilir sonucu, yasak aksiyonları, veri sınırını, hata örneklerini, bütçeleri ve bir insanda kalacak kararları yazıyoruz.
Agent döngüsü ve araç sınırları
Planlama ve yürütme döngüsünü, yapılandırılmış araç sözleşmelerini, kimlik ve erişim kurallarını, durumu ve belleği kuruyoruz. Agent devam edemediğinde izleyeceği güvenli yolu da aynı tasarıma ekliyoruz.
İz ve hata değerlendirmesi
Temsili, uç ve olumsuz görevleri çalıştırıyoruz. Ortaya çıkan izlerde tamamlanmayı, araç çağrılarını, izinleri, maliyeti, latency'yi, takılan döngüleri, toparlanmayı ve eskalasyonu okuyoruz.
Aşamalı yayın ve teslim
Yayını üzerinde anlaştığımız sınırlar içinde açıyoruz. İz kayıtlarını, izlemeyi, müdahaleyi, geri almayı, işletim sorumluluğunu ve gözlenen hatalardan üretilen yeni testleri bu yayına bağlıyoruz.

Zeo'da operasyonda çalışan her danışmanın güvenli LLM erişimi ve eğitimi var, AI günlük işin içinde duruyor. Beşi AI Bootcamp'imizden geçti ve neyin değişmesini beklediğini yazdı.

Generative AI, günlük hayatımızı ve temas ettiği her sektörü değiştirebilecek çok büyük bir potansiyele sahip. Teknoloji geliştikçe yaratıcılık, problem çözme ve inovasyon tarafındaki kullanım alanları da genişliyor. Gerçekçi görsel, video ve müzik üretiminden ilaç araştırmalarına ve tasarıma kadar birbirinden oldukça farklı alanlar bunun içinde yer alıyor. Bu kapsamın büyümeye devam edeceğini ve birçok sektörde derin bir etki yaratacağını düşünüyorum. E-ticaret, sağlık, finans ve başka sektörler, generative AI'ı ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, iş süreçlerini optimize etmek için kullanabilecek.

Benzersiz içerik ve çözümler üretebilmesi yeni olasılıkların önünü açacak, verimliliği artıracak.

Ozan Ketenci

Generative AI, SEO ve dijital pazarlamayla birlikte başka sektörleri de dönüştürme potansiyeline sahip ve yakın gelecekte hayatımızda önemli bir rol oynayacak. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha etkili pazarlama, veriyi daha hızlı yorumlama ve daha hızlı aksiyon alma gibi kullanım biçimleri göreceğiz. Ürün ve hizmetler gelişecek, müşteri iletişimi gibi iş süreçleri daha verimli hale gelecek. Bu gelişmelere ayak uyduramayan kurumlar, AI'ı işine dahil eden şirketlerin gerisinde kalacak.

Kendi sektörünüzde kullanabileceğiniz AI uygulamalarını vakit kaybetmeden planlamaya başlamalısınız.

Samet Özsüleyman

Generative AI'la birlikte bilgisayar devrimi kadar etkili olabilecek bir dönüşüme tanıklık ediyoruz. Bu, iş hayatı ve endüstriler için tarihi bir an. Bugün çoğumuz için teknoloji hâlâ ChatGPT gibi büyük generative AI arayüzlerini işte veya günlük hayatta kullanmakla sınırlı görünüyor. Oysa bu, teknolojinin potansiyelinin yalnızca yüzeyi. Modelleri içerik üretiminin ötesinde kendi workflow'larına ve müşteri süreçlerine dahil eden işletmeler, önümüzdeki yıllarda çok büyük rekabet avantajları elde edecek.

Generative AI'ın en kısa sürede tüm yönetim kurullarının gündemine girmesi gerektiğine inanıyorum.

Hande Parmaksız

AI'ı bugün ve geleceğin en heyecan verici teknolojisi olarak görüyorum. Potansiyelinin sınırsız olduğuna inanıyorum. Henüz buzdağının görünen kısmındayız. AI hızla gelişiyor ve farklı sektörlerde neler yapabileceğinin önemli bir bölümü hâlâ keşfedilmiş değil. Dijital işlerde şimdiden büyük bir etki yarattı, ilerleyen yıllarda başka endüstrileri yeniden şekillendiren atılımlar göreceğiz.

AI'ın potansiyeli büyümeye devam edecek. Hiçbir sektör verimlilik ve ilerleme açısından sunduğu bu fırsatı göz ardı edemez. Her yeni adımda başka boyutlar keşfedecek ve AI'ın doyum noktası olmadığını göreceğiz.

Can Mutioğlu

Büyük teknoloji şirketlerinin generative AI alanındaki çalışmalarının önümüzdeki yıllarda çok daha geniş bir etki yaratması muhtemel. Sanat ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde, ayrıca sağlık ve finans gibi hassas alanlarda yeni çalışma biçimlerinin ortaya çıkmasını bekliyorum. Teknoloji günlük hayata girdikçe etik ve risk sorularını da beraberinde getiriyor. Yeni gelişmeleri yakından takip edip deneyimleyebilmek, generative AI'ı benim için son yılların en heyecan verici potansiyeli haline getiriyor.

Gelecekte generative AI'ın toplumun yararına daha fazla kullanıldığını görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.

Ezgi Gülsen Yaylı

AI, e-ticaret ve içerik üretimi üzerine üç Digitalzone konuşmasını izleyebilirsiniz.

Gelecek Tahmininizden Daha Hızlı Gelecek

Yiğit Konur, Wope

E-Ticaret Şirketleri için Yapay Zekanın Etkili Kullanımı

Burak Pehlivan, Wope

Yapay Zeka ile Google Algoritmalarına Uyumlu İçerik Üretmek

Mert Erkal, Stradiji

Zeo'da agent, chatbot ve RAG sistemlerini kıdemli mühendisler kuruyor ve canlıya çıktıktan sonra işletmeyi de onlar sürdürüyor. Aşağıdaki danışmanlar bu sayfanın kapsadığı işe göre eşleşen o ekip.