Ajan Nedir? Tanım ve Kapsam
LLM-tabanlı 'ajan' = ortamı algılayan, karar veren, eylem yapan, gözlemleyen otonom yapı.
Klasik AI literatüründe ajan: ortamından algılayan (sensors) ve eylem yapan (actuators) yapı. Russell & Norvig'in tanımı: rational agent — beklenen utility'yi maksimize eden agent.
LLM-tabanlı ajan: LLM'i "beyin" olarak kullanan, tool çağırma kabiliyetiyle dış dünya ile etkileşim kuran, multi-step görevleri otonom çözebilen sistem. Bunun klasik chatbot'tan farkı: chatbot tek-turn, agent çok-turn + araç + hafıza + planlama.
OODA Loop: Observe → Orient → Decide → Act. LLM agent'lar bu döngüyü taklit eder: prompt al → düşün (reason) → tool seç → çalıştır → sonucu yorumla → tekrar düşün.
3 kritik özellik: (1) Otonomi — kullanıcı her adımı söylemeden ilerler, (2) Tool use — dış dünyaya bağlanır, (3) Adaptasyon — gözleme göre planı revize eder.
Neden öğreniyoruz?
Tüm agent literatürünün ortak vocabulary'sini öğrenmek için temel taş.
Ne kazanırsın?
Bir sistemin gerçekten 'agent' olup olmadığını ayırt edebilir, neden agent (ya da workflow) seçtiğini savunabilirsin.