3 yazı
AI agent nedir? AI agent kavramı son dönemde yapay zekâ dünyasının en çok konuşulan başlıklarından biri haline geldi. Ancak birçok kurum için kritik soru hâlâ aynı: Basit workflow otomasyonu ile gerçekten agentic bir sistem arasındaki fark nedir? Her LLM tabanlı otomasyon bir agent sayılır mı, yoksa
Tree of Thoughts (ToT) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2023 NeurIPS paper - 'Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models'), CoT vs ToT vs GoT karşılaştırma, arama algoritmaları (BFS, DFS, Beam Search, A*), 4 ToT bileşeni (thought decomposition, thought generation, state evaluation, search algorithm), klasik benchmark sonuçları (Game of 24 GPT-4 %4 → %74, Creative Writing, 5×5 Crosswords), 25+ Türkçe pratik örnek (planlama problemi, hukuki strateji, yatırım kararı, oyun teorisi, yaratıcı yazım), LangGraph implementation, maliyet analizi (10-50x CoT), Graph of Thoughts (GoT) gelişimi, agentic systems entegrasyonu.
ReAct Pattern (Reasoning + Acting) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2022 ICLR paper - 'ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models'), CoT vs ReAct farkı, Thought-Action-Observation döngüsü detayı, 5 ReAct varyantı (Vanilla ReAct, MRKL, Self-Ask, ReWOO, Plan-and-Execute), LangChain + LangGraph + LlamaIndex ReAct implementations, agentic tool use entegrasyonu (Search, Calculator, Database, Custom), 25+ Türkçe pratik örnek (web araştırma, hukuki sorgu, mali analiz, çoklu API), error handling (max iterations, infinite loops), production deployment, observability (LangSmith trace analizi), maliyet optimizasyonu, modeller arası karşılaştırma (GPT-5 / Claude / o3 ReAct davranışları).