YZ Ajansı

Bir yapay zeka ajanı, çevresini sensörler aracılığıyla algılayan, akıllı kararlar almak için bu bilgileri işleyen ve belirli hedeflere ulaşmak için aktüatörler kullanarak o çevre üzerinde hareket eden otonom bir varlıktır. Önceden tanımlanmış bir dizi talimatı izleyen basit bir programın aksine, bir yapay zeka ajanı deneyimden öğrenebilir, değişen koşullara uyum sağlayabilir ve doğrudan insan müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabilir. Algılama, düşünme ve hareket etme yeteneği, modern Yapay Zeka'nın (AI) temel taşı haline getirerek gelişmiş otomasyon sistemlerinin geliştirilmesini sağlar. Amaç, şehir sokaklarında gezinmekten endüstriyel süreçleri yönetmeye kadar karmaşık, dinamik görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmaktır.

Yapay Zeka Ajanları Nasıl Çalışır?

Bir yapay zeka aracısının çalışması, üç temel bileşeni içeren sürekli bir döngü olarak en iyi şekilde anlaşılır:

1. Algılama (Sezme): Aracıların mevcut durumları ve çevreleri hakkında bilgi toplamak için kullandıkları sensörlerdir. Bilgisayarlı görü (CV) bağlamında, bu sensörler genellikle görsel veri yakalayan kameralardır. Bu ham veri, aracının bağlamını anlamak için kullandığı girdidir.
2. Karar Verme (İşleme): Bir yapay zeka aracısının özü, karar vermek için algısal verileri işleyen "beynidir". Bu bileşen genellikle makine öğrenimi (ML) gibi gelişmiş bir sinir ağı modelidir. Karmaşık davranışlar için, aracı ödülü en üst düzeye çıkarmak için deneme yanılma yoluyla en iyi eylemleri öğrendikleri pekiştirmeli öğrenme gibi teknikler kullanabilir. Aracı çeşitli olasılıkları değerlendirir ve hedefine ulaşma olasılığı en yüksek olan eylemi seçer.
3. Eylem (Harekete Geçirme): Bir karar verildikten sonra, aracı bunu aktüatörler aracılığıyla yürütür. Aktüatör, çevreyi etkileyen bir mekanizmadır. Fiziksel bir robot için bu, bir robot kolunu hareket ettirmek veya bir aracı yönlendirmek olabilir. Dijital bir aracı için, borsada bir işlem yapmak veya e-postayı filtrelemek olabilir.

Aracı mimarisi olarak bilinen bu algılama-düşünme-hareket döngüsü, aracının otonom olarak çalışmasını ve gerçek zamanlı olaylara tepki vermesini sağlar. Aracı oluşturmaya yönelik çerçeveler giderek yaygınlaşıyor ve LangChain ve AutoGPT gibi projeler, LLM destekli aracıları geliştirmek için popülerlik kazanıyor.

Bilgisayarlı Görüde YZ Ajansları

Bilgisayarlı görü, fiziksel dünyada faaliyet gösteren yapay zeka ajanları için kritik bir olanak sağlayıcı teknolojidir. Ultralytics YOLO11 gibi görüntüleme modelleri, ajana "görme" ve çevresini yorumlama yeteneği sağlayarak algısal temel görevi görür. Bir ajan sistemine entegre edildiğinde, bir bilgisayarlı görü modeli ham görsel verileri, nesneleri tanımlama ve konumlandırma (nesne tespiti), hareketlerini izleme (nesne takibi) veya insan pozlarını anlama (poz tahmini) gibi yapılandırılmış bilgilere dönüştürür.

Bu ajan tabanlı yapay zeka ve bilgisayarlı görü kombinasyonu, otomasyonun geleceği için çok önemlidir. Bir ajan sadece bir nesneyi algılamaz; bu algılamayı bir karar için tetikleyici olarak kullanır. Örneğin, bir YOLO modeli bir üretim hattında bir kusur tespit ettikten sonra, ajan öğeyi kaldırmak için bir robot kolunu etkinleştirmeye karar verir. Bu, basit algılamanın ötesine geçerek tam otomatik bir iş akışı oluşturur.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Örnekleri

Yapay zeka aracılarının gücü en çok, algı ve karar almayı somut eylemlere dönüştürdükleri gerçek dünya uygulamalarında belirgindir.

• Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, karmaşık yapay zekâ ajanlarının en önemli örneğidir. Çevrelerinin 360 derecelik bir görünümünü oluşturmak için kameralar ve LiDAR dahil olmak üzere bir dizi sensör kullanırlar. CV modelleri, yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini tespit etmek için gerçek zamanlı çıkarım gerçekleştirir. Ajanın karar verme motoru daha sonra direksiyonu, hızlanmayı ve frenlemeyi kontrol etmek ve karmaşık kentsel ortamlarda güvenli bir şekilde yolculuk yapmak için bu bilgileri işler. Waymo gibi şirketler, bu tür gelişmiş ajan tabanlı sistemlerin konuşlandırılmasında öncüdür.
• Akıllı Üretim: Yapay zeka odaklı üretimde, yapay zeka aracıları kalite kontrolünü otomatikleştirir. YOLO11 gibi bir modeli çalıştıran bir kameraya bağlı bir aracı, bir taşıma bandını izleyebilir. Her bir ürünü tanımlamak için örnek segmentasyonu kullanır, kusurları kontrol eder ve bir kusur tespit edilirse, hatalı öğeyi çıkarmak için bir robot koluna (aktüatör) sinyal gönderir. Bu, sürekli çalışan verimli, otonom bir kalite güvence sistemi oluşturur ve Endüstri 4.0'ın temel bir bileşenidir.

Yapay Zeka Temsilcilerini İlgili Kavramlardan Ayırmak

Yapay zeka alanındaki diğer ilgili terimlerden yapay zeka (AI) aracılarını ayırt etmek faydalıdır.

• Yapay Zeka Agent'ı - Yapay Zeka Modeli Karşılaştırması: Bir Yapay Zeka modeli, agent'ın kendisi değil, bir bileşenidir. YOLO nesne dedektörü gibi bir model, belirli bir görevi (örneğin, bir görüntüdeki nesneleri bulma) gerçekleştiren bir araçtır. Yapay zeka agent'ı, modelin çıktısını bir karar vermek ve ardından harekete geçmek için kullanan kapsayıcı sistemdir. Model "neyi" sağlarken, agent "bu konuda ne yapılacağına" karar verir.
• Yapay Zeka Agent'ı - Chatbot/LLM Karşılaştırması: Bir chatbot veya bir Büyük Dil Modeli (LLM) akıllı davranışlar sergileyebilirken, genellikle dijital, metin tabanlı ortamlarla sınırlıdırlar. Yapay zeka agent'ı, sensörler ve aktüatörler aracılığıyla fiziksel dünyayla etkileşim kurabilen daha geniş bir kavramdır. Bununla birlikte, bir LLM, Hugging Face gibi platformlar tarafından araştırılan bir konsept olan bir agent içinde güçlü bir karar verme motoru olarak hizmet edebilir.
• Yapay Zeka Agent'ı - Robotik Karşılaştırması: Robotik, fiziksel robotun—vücudun tasarımı ve inşası anlamına gelir. Yapay zeka agent'ı, o vücudu kontrol eden zekadır—zihin. Endüstriyel bir robot kolu sadece donanımdır; çevresini algılamasını ve otonom kararlar almasını sağlayan bir yapay zeka sistemi tarafından desteklendiğinde akıllı bir agent haline gelir.