Sade anlatım
Sohbet botu cevap verir, ajan iş yapar. Sohbet botuna “üç tedarikçi bul ve fiyatlarını karşılaştır” derseniz nasıl yapılacağını anlatır. Ajan arar, siteleri açar, tabloyu hazırlar ve size getirir. Farkı yaratan döngüdür: yap, kontrol et, sıradaki adıma karar ver.
Neden önemli
Ajanlar yapay zekayı soru yanıtlamaktan iş bitirmeye taşır; verimlilik kazancının büyük kısmı da buradadır. Risk profili de değişir: yanlış cevap kötü bir paragraftır, yanlış eylem ise gönderilmiş bir e-posta ya da silinmiş bir kayıttır. Kapsam, yetkiler ve gözetim birer tasarım kararına dönüşür.
Örnek
Bir kodlama ajanına hata bildirimi geliyor. Kodu okuyor, testleri çalıştırıyor, bir dosyayı düzenliyor, testleri yeniden çalıştırıyor ve geçtiklerinde bir pull request açıyor: arada insan olmadan bir düzine araç çağrısı.
Bununla en çok karıştırılan kavram
Agent ve Workflow (iş akışı) arasındaki fark
İş akışında adımları ve sırasını önceden bir insan belirler; model her adımda kendisine verilen işi yapar. Ajanda sıradaki adıma model karar verir. İş akışı öngörülebilirdir ve denetlenmesi kolaydır; ajan esnektir ama davranışını önceden kestirmek daha zordur.
Teknik katman
Yaygın çalışma tanımı: döngü içinde araç kullanan bir model. Bileşenler: model, araç seti (API'ler, kod çalıştırma, arama; çoğu zaman MCP üzerinden), talimatlar ve bağlamı, belleği ve durma koşullarını yöneten bir harness. “Agentic” bir yelpazedir: her adımda tek model çağrısı yapan sabit iş akışlarından, her adımı modelin seçtiği açık uçlu döngülere uzanır. Zincir uzadıkça hatalar birikir ve güvenilirlik düşer; bu yüzden eval'ler, kontrol noktaları ve dar yetkiler çoğu zaman model seçiminden daha belirleyicidir.