Yapay Zeka'da Ajan İş Akışları Nedir? Otomasyon için Ayrıntılı Bir Kılavuz

Kıdemli Yazar: Priya Naha

Okuma Süresi: 8 Dakika

Yayınlandı : 25 Nisan 2025

Zaman zaman bir şey ortaya çıkar ve işletmelerin çalışma şeklini değiştirir. Ajan iş akışları da bunlardan biridir. 

Aracı iş akışları kavramı basittir: Yazılımınız güvenilir bir iş arkadaşı gibi düşünüp karar verebilse ve bağımsız hareket edebilse nasıl olurdu? 

Sabit bir senaryoyu takip eden temel otomasyondan bahsetmiyoruz. Burada söz konusu olan, ne yapılması gerektiğini anlayan, bunu parçalara ayıran ve oraya ulaşmanın en iyi yolunu bulan yapay zeka ajanlarıdır.

Bu blogda, ajansal iş akışlarının ne olduğunu, otomasyondan nasıl farklı olduklarını ve en önemlisi neden önemli olduklarını açıklayacağım.

Yapay Zekaya Genel Bakış

Agentik iş akışları, akıllı ajanların karmaşık görevleri tamamlamak için bağımsız olarak düşünebildiği, planlayabildiği ve hareket edebildiği yeni nesil yapay zeka destekli sistemleri temsil eder. Bu iş akışları, yapay zeka ajanları, bellek sistemleri, araç erişimi ve iş akışı düzenlemesi gibi güçlü bileşenler kullanılarak oluşturulmuştur.

Geleneksel Otomasyona Karşı Agentik

• Geleneksel otomasyon kurallara bağlı ve katıdır.
• Temsilci iş akışları dinamiktir. Karar verirler, yeni bilgilere uyum sağlarlar ve öz değerlendirme yoluyla kendilerini geliştirirler.

4 Agentik İş Akışlarını Güçlendiren Temel Modeller

• Planlama, Araç Kullanımı, Yansıtma ve Çok Ajanlı İşbirliği temel modellerdir.
• Bu modeller birlikte çalışarak aracıların karmaşık, çok adımlı sorunları tıpkı insan ekiplerinin yaptığı gibi çözmesine yardımcı olur.

Sektörler Arası Gerçek Dünya Uygulamaları

• Müşteri desteği ve BT operasyonlarından İK işe alım ve finansal uyumluluğa kadar, aracılı iş akışları halihazırda operasyonları kolaylaştırıyor, zaman kazandırıyor ve yüksek etkili iş alanlarında insan çabasını azaltıyor.

Yapay Zekada Ajan İş Akışları Nedir?

Yapay zekadaki etmenli iş akışları, karmaşık görevleri insan yardımı olmadan veya çok az yardım alarak kendi başlarına başlatabilen ve çözebilen akıllı sistemler olarak tanımlanır. Bu akıllı çözümler basit bir adımı veya önceden eşlenmiş adımlar dizisini takip etmez. Bunun yerine, karmaşık sorunları daha küçük parçalara ayırır, kendi yollarını bulur ve işler değiştikçe gerçek zamanlı olarak adapte olurlar.

Yapay zekanın sorunlar üzerinde düşünmesine, kararlar almasına ve sonraki adımları güncellemesine olanak tanıyan gelişmiş istem tasarımı, düşünce zinciri muhakemesi ve kendi kendine düşünme gibi tekniklerle desteklenirler.

Agentik iş akışları, her biri belirli bir role sahip olan ve sorunları verimli bir şekilde çözen iyi düzenlenmiş bir sistem oluşturan birden fazla yapay zeka ajanının birlikte çalışmasını içerebilir. Garnter'a göre, 2028 yılına kadar kurumsal yazılım uygulamalarının %33'ü ajan yapay zeka içerecek.

İşte temsilci iş akışlarını geleneksel otomasyondan ayıran özellikler:

Agentik İş Akışlarının Temel Bileşenleri

Etmen iş akışlarının başarılı olabilmesi için birçok bileşenin birlikte çalışması gerekir. Bunları, etmen iş akışlarına değişen çevre koşullarında muhakeme etme, hareket etme ve uyum sağlama kapasitesi veren yapı taşları olarak düşünebilirsiniz. İşte temel bileşenler: 

1. Yapay Zeka Ajanları

Her ajansal iş akışının merkezinde yapay zeka ajanları yer alır. YZ aracılarının etkinleştirilmesi, işletmelerin görevleri özerk bir şekilde yerine getirmesini, kararlar almasını ve işi başarmak için araçlar uygulamasını sağlayabilir. Bu sistemlerin çoğu muhakeme, bağlamı yorumlama ve karar verme için büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanır.

YZ ajanları, yeteneklerine göre dört sınıfa ayrılabilir:

• Basit Refleks Ajanları: Yalnızca içsel girdiye yanıt olarak hareket eder.
• Model Tabanlı Refleks Ajanlar: Karar verirken çevrenin bazı iç temsillerini muhafaza edin.
• Hedef Tabanlı Ajanlar: Bir sonuca ulaşmak için çevredeki değişikliklere yanıt verir.
• Fayda Tabanlı Ajanlar: En fazla değer veya fayda üreten eylemler üzerinde harekete geçin.
• Öğrenen Ajanlar: Yapay zeka ajanları, deneyimlerinden öğrendikçe zaman içinde görevleri yerine getirmede daha verimli hale gelirler.

2. Üretken Yapay Zeka Ağları ve İstem Mühendisliği

Üretken Yapay Zeka Ağları (GAIN'ler), bireyselleştirilmiş, dinamik çıktılar üretmekle ilgili ajan iş akışları için önemlidir. 

LLM'ler öncelikle metnin talimatlarına dayalı olarak bağlamla ilgili metin yanıtlarını yorumlar ve üretir. GAIN'ler ise iş akışlarının otomatik olarak kişisel öneriler, kişisel kılavuzlar, kişisel görseller ve kişisel senaryolar üretmesine olanak tanır ve bunların tümü bireysel kullanıcı ihtiyaçlarına ve bağlamlarına dayanır. 

Yapay zeka ile iletişim kurma şekliniz çok önemlidir. Gelişmiş istem mühendisliği teknikleri, aracının talimatları nasıl yorumladığını ve bunlara nasıl yanıt verdiğini etkiler. 

Düşünce zinciri, planlama ve kendini yansıtma gibi gelişmiş yöntemler de sonuçları iyileştirmek için temsilcinin düşünme sürecine dahil edilebilir. 

3. Görev Ayrıştırma ve Karar Verme Süreci

Büyük görevler nadiren bir kerede tamamlanır. Temsilciler büyük görevleri daha küçük ve daha yönetilebilir parçalara böler. Görevlerin ayrıştırılması, görevin her adımı için planlama yapılmasına yardımcı olur, böylece hız ve doğruluk artırılabilir.

Ajanlar sürekli denetim olmadan çalışacaklarsa rasyonel kararlar verme yeteneğine sahip olmalıdırlar. Ajanlar, çevrelerinden gelen verileri işleyerek ve bunları ön verileriyle bütünleştirerek ve ardından en etkili eylemi seçerek karar verebilirler.

4. Araçlar ve Hafıza

YZ ajanları ufuklarını genişletmek için harici araçlardan yararlanırlar. Bu araçlar şunlar olabilir:

• Web araması
• API'ler
• Veritabanları
• Kod yorumlayıcıları

Ajanlar, eğitimlerinin ötesinde, işlev çağrısı yoluyla gerçek zamanlı olarak dış dünyayla etkileşime girebilirler. Hafıza, bağlamın korunması ve öğrenmede önemlidir:

• Kısa süreli bellek Temsilcilerin mevcut görüşmeyi/görevi hatırlamasını sağlar.
• Uzun süreli bellek ajanların gelecekte kullanmak üzere yararlı bilgileri hatırlamasına ve depolamasına olanak tanır.

Bu, yanıtları zaman içinde daha akıllı, kişiselleştirilmiş ve tutarlı hale getiren şeydir.

5. İş Akışı Orkestrasyonu ve Entegrasyonu

İş akışı düzenlemesi, görevlerin bir eylemden diğerine sırayla nasıl akacağını belirler ve aracıları, eylemleri ve seçimleri uygun sırayla koordine eder. Tüm sürecin sıralamasını ve mimarisini tanımlıyorsunuz.

Agentic iş akışlarının CRM, yardım masası, veritabanı ve iletişim dahil olmak üzere kullandığınız sistemlerle sorunsuz bir şekilde entegre olması gerekir. Bu, verilerin düzgün bir şekilde akmasını ve görevlerin amaçlandığı gibi gerçekleştirilmesini sağlar.

Ajan İş Akışı Kalıpları

Çeşitli endüstri kılavuzlarında ve YZ araştırma ve uygulamalarındaki uzman görüşlerinde, ajan iş akışlarını yapılandıran dört farklı model öne çıktı. Her birinin farklı rolleri ve YZ ajanlarının karmaşık sorunları doğru ve bağımsız bir şekilde nasıl çözebileceği üzerinde etkileri vardır.

1. Planlama (veya Görev Ayrıştırma)

Bu model, büyük görevleri sıralı bir şekilde daha küçük adımlara ayırmaya odaklanır. Karmaşık bir sorunu bir kerede ele almak yerine, bir yapay zeka ajanı karmaşık sorunu sistematik olarak ele alacaktır. Sorunu alt görevlere böler, eylemleri sıralar ve doğru sırayla bir sonraki adıma geçer. 

Planlamanın bir parçası, bir görev beklendiği gibi gitmediğinde sıralamayı veya metodolojiyi değiştirme yeteneğini içerir. Bu, yapay zeka ajanlarının gelişmiş etkinlikle çok adımlı muhakeme yapabilmesinin bir parçasıdır. 

Örneğin, bir ajan bir yazılım hatasını onarmakla görevlendirilirse, önce hata raporunu okuyacak, kod tabanının hangi alanlarının söz konusu olduğunu keşfedecek ve ardından adım adım hata ayıklamaya başlayacaktır.

2. Alet Kullanımı

YZ ajanları zaten bildikleriyle sınırlı değildir. Araç kullanımı yoluyla harici sistemlere erişebilirler. Bu, canlı web aramaları, API çağrıları, veritabanı sorguları, kod yürütmeleri olabilir; esasen çevrelerindeki dünyaya gerçek zamanlı olarak etkileşimli erişim sağlayan her şey olabilir. 

Bir temsilci bir araç seçtiğinde, işlev çağrısı olarak bilinen bir eylemde bulunur. Temel olarak, görevleri daha etkili bir şekilde tamamlamak için eğitiminin ötesindeki kaynakları kullanır. 

Bunun özellikle güçlü bir örneği şudur Ajan RAG (Geri Alma-Artırılmış Üretim), Temsilcilerin daha doğru ve güncel bir yanıt sağlamak için birden fazla veri kaynağını arayabildiği, alabildiği ve birleştirebildiği yer.

3. Yansıma

Yansıtma yoluyla, ajanlar performansları hakkında yargıda bulunabilirler. Bir ajan bir görevi tamamladıktan sonra, bir yapay zeka ajanı yaklaşımının geçerli (veya doğru) olup olmadığını düşünebilir ve belirleyebilir, hataları keşfedebilir ve ardından yaklaşımını ayarlayabilir. Bu, ajanın düzeltici geri bildirim sağlamak için bir insana ihtiyaç duymadan gelişmeye devam edebileceği anlamına gelir.

Örneğin, bir aracı bazı kodlar yazar. Temsilci bu kodu güvenli bir test ortamında çalıştırabilir (kum havuzu), hataları yakalayın ve kodun başka bir sürümünü çalıştırmak için ayarlayın. Bu yinelemeli iyileştirme süreci, aracı, yetenekli bir insanın nasıl öğrenebileceğine ve ayarlayabileceğine biraz daha yaklaştırır.

4. Çok Ajanlı İşbirliği

Bazı durumlarda, bir sorunu çözmek için farklı becerilere ve işlevlere sahip insanlardan oluşan bir ekip gerekir. Birden fazla yapay zeka ajanının yaptığı da budur. Farklı güçlü ve zayıf yönleri olan ajanlar, karmaşık görevleri yerine getirmek için birlikte çalışabilir.

Her bir ajan farklı bir görevi yerine getirir ve nihai hedefe bir ajanın tek başına ulaşabileceğinden daha yüksek verimlilikle ulaşmak için faaliyetlerini koordine ederler.

Örneğin, bir tedarik zinciri, bir aracının envanter seviyelerini izleme ve diğer bir aracının tedarikçilerle zamanında ve verimli bir şekilde iletişim kurma becerisiyle ilgilidir. İki aracı, minimum insan girdisi ile işlevleri eşzamanlı olarak yerine getirecektir. 

Ajan İş Akışı Kalıpları Neden Önemlidir?

Bu dört model modern ajan iş akışlarının arkasındaki güçtür. İşletmenin ihtiyaçlarına göre genellikle birlikte kullanılırlar. Bunların birleşik gücü, ajan iş akışlarına gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmek için esneklik, özerklik ve uyarlanabilirlik kazandırır.  

As Andrew Ng, DeepLearning'in kurucusu. YAPAY ZEKA işaret ettiği gibi, bu modeller YZ'nin bir sonraki büyük hamlesini temsil ediyor. Artık YZ'lere sadece görevleri yerine getirmelerini sağlamıyoruz. YZ'lerin görevleri akıllıca ve bağımsız olarak yerine getirmelerini sağlıyoruz.

Burada, eşanlamlı olarak kullanılsa da ajansal iş akışı mimarisi ve ajansal iş akışı modellerinin farklı olduğunu anlamanıza yardımcı olacak basit bir tablo bulunmaktadır. 

Agentik İş Akışlarını Benimsemenin Faydaları

Ajan iş akışları otomasyon için ileriye doğru atılmış önemli bir adımı temsil etmektedir. Bu iş akışları uyarlanabilir, dinamiktir ve çok az insan müdahalesi ile karmaşıklığı yönetebilir. Burada en önemli faydaları özetleyeceğiz:

1. Daha Hızlı İşlemler ve Azaltılmış Manuel Çaba: Agentik iş akışları, yapay zeka ajanlarının görevleri basitleştirmesine ve adım adım gerçekleştirmesine olanak tanır. Yürütme hızını artırır, manuel ileri geri iletişimi en aza indirir ve özellikle devam eden tekrarlayan görevlerde değerlidir.
2. Gelişmiş Ölçeklenebilirlik ve Maliyet Verimliliği: Büyüyen iş talepleri, ajan iş akışlarını sorunsuz bir şekilde ölçeklendirebilir. Yapay zeka aracıları iş yükünü dağıtır ve iş yükü paylaşımlı iş akışlarından yararlanır, bu da ek insan işe alma veya ek altyapı oluşturma yükünü azaltır.
3. Geliştirilmiş Tutarlılık ve Karar Alma: Yapay zeka aracıları, mantık ve gerçek zamanlı verilerle karar vermek için yapılandırılmış iş akışlarını kullanır. Bu, AI aracılarının daha güvenilir bir şekilde tutarlı olduğu, insan hatasını azalttığı ve ekiplerin finans, operasyonlar veya güvenlik gibi kritik alanlarda hızlı bir şekilde daha bilinçli, veriye dayalı kararlar almasına olanak tanıdığı anlamına gelir.

Agentik İş Akışlarının Zorlukları ve Sınırlamaları

Etmenli iş akışları önemli fırsatlar sunsa da dezavantajları da vardır. Teknik, etik ve operasyonel verimlilik açısından sorunlu olabilirler. Bu nedenle işletmelerin sorunları bilmesi ve yol haritasını buna göre planlaması gerekiyor.

1. Yüksek Altyapı Gereksinimleri: Ajan iş akışlarının kurulması güçlü bilgi işlem gücü, sorunsuz entegrasyon ve sürekli bakım gerektirdiğinden yoğun kaynak gerektirir.
2. Veri Bağımlılığı ve Entegrasyon Sorunları: Bu yapay zeka sistemleri büyük ölçüde yüksek kaliteli, gerçek zamanlı verilere dayanır. Zayıf veya önyargılı veriler yanlış veya adil olmayan sonuçlara yol açabilir. Bazı işletmeler de bu yapay zeka modellerinin mevcut sistemlerle iyi entegre olmadığından şikayet etmektedir.
3. Güvenlik ve Gizlilik Riskleri: YZ aracıları genellikle hassas verilere erişir, bu da ihlalleri önlemek ve uyumluluğu sağlamak için sıkı güvenlik önlemlerine olan ihtiyacı artırır.

Agentik İş Akışlarının Sektörel Kullanım Örnekleri

Ajan YZ iş akışları çeşitli sektörlerde uygulanmaktadır. Artık sınırlı kapsam ve zaman dilimi ile belirli düzeyde karar verme, muhakeme, planlama ve adaptasyon gerektiren daha karmaşık görevleri içeriyorlar. Şimdi ajan iş akışlarının gerçek dünyadaki sorunları nasıl çözdüğünü inceleyelim.

1. Agentic AI Kullanarak Müşteri Hizmetleri Otomasyonu

Müşteri desteği herhangi bir işletmedeki en yoğun kaynak gerektiren süreçlerden birini temsil eder. İşletmelerin e-postalar, sohbetler, sosyal medya ve telefon görüşmeleri yoluyla ulaştığı insanlar vardır. Bu, üstlenilmesi gereken büyük bir görev olabilir! Temsilci iş akışları bu noktada yardımcı olur.

Temsilciler, soruları yanıtlamak, kullanıcıları ortak adımlarda yönlendirmek ve sipariş numaraları veya ekran görüntüleri gibi temel bilgileri toplamak gibi birçok iş akışı tipi destek sürecini yönetir. Her şey bir insan dahil olmadan önce yapılır. Gibi şirketler Kağıt Ayrıca, zaman dilimleri arasında 7/24 müşteri desteğinde temsilcileri kullanabildiler.

2. BT ve DevOps Olay Çözüm İş Akışları

BT ekipleri, işleri hızlı bir şekilde düzeltmek için sürekli baskı altındadır. Ancak gerçek şu ki, her uyarı bir insan gerektirmiyor. Ajan iş akışları sayesinde, yapay zeka ajanları dijital ilk müdahale ekipleri gibi davranır. Bir insanı konuşmaya dahil etmeden önce sorunları teşhis edebilir, sistemleri yeniden başlatabilir ve hatta düzeltmeleri test edebilirler.

Bu temsilciler sadece "destek için lütfen 1'e basın" diyen kişiler değildir. sohbet robotları. Bu yapay zekalar gerçek, çok turlu diyaloglara girerler ve daha fazla şey öğrendikçe uyum sağlayabilirler.

Sistem günlüklerini nasıl inceleyeceklerini, çeşitli olası düzeltmeleri nasıl deneyeceklerini ve sorunu tırmandırma ihtiyacı varsa nasıl rapor sunacaklarını bilirler. Bu, BT ekiplerini özellikle parola sıfırlama veya yazılım yükleme gibi yaygın sorunlar için saatlerce ileri geri gitmekten kurtarır.

3. Otonom İş Akışları ile İK ve İşe Alım Otomasyonu

Kuruluşunuza yeni birini getirmek her zaman heyecan vericidir. Ancak çoğu zaman görevler birbiri ardına gelir: hesaplar, formlar, araçlar ve belgelerin okunması. Agentik iş akışları, perde arkasındaki her şeyi ele alarak bu konuda yardımcı olabilir.

Yapay zeka ajanları özgeçmişleri tarayabilir, adayları işin gerekliliklerine göre filtreleyebilir ve hatta mülakatları planlayabilir. Bir kişi işe alındıktan sonra iş akışı durmaz. Giriş, eğitim modülleri, ortak İK soruları vb. pek çok şey ortaya çıkar.

Bu türün kullanılması iş akışı otomatikleşir Bu temel işe alım görevleri, değişkenliği en aza indirmeye yardımcı olur ve hem işe alan kuruluş hem de yeni işe alınan kişi için daha iyi bir deneyim yaratır.

4. Agentik Sistemlerle Uyumluluk ve Finansal Raporlama

Finans ve muhasebe alanındaki uyum çalışmaları sıkıcı, detay odaklı ve yüksek riskli olabilir. Temsilci iş akışları bu alana biraz zeka katma potansiyeline sahiptir. Verileri inceleyebilir, potansiyel risk alanlarını belirleyebilir ve bu tür karmaşık raporlardaki tutarsızlıkları vurgulayabilirler.

Örneğin, Petrobras agentic iş akışlarını kullandı ve önceden var olan işlem verilerindeki karmaşık finansal modellerden vergi tasarrufu fırsatlarını belirleyebildi. Aksi takdirde bunu tespit etmek insanların çok daha uzun zamanını alırdı.

ControlHippo Çok Kanallı Müşteri Desteği İçin Agentik İş Akışlarından Nasıl Yararlanıyor?

ControlHippo'da, müşteri desteğini daha akıllı ve daha esnek hale getirme konusunda büyük bir adım attık. Yükseltilmiş Flow Builder'ımız artık, işler tam olarak planlandığı gibi gitmediğinde bile işletmelerin müşteri görüşmelerini daha doğal bir şekilde ele almasına yardımcı olmak için tasarlanmış güçlü bir AI Agent özelliği içeriyor.

Müşteri desteğini iyileştirmek için ajan iş akışlarını nasıl kullandığımızı burada bulabilirsiniz:

Yerleşik Özel Yapay Zeka Temsilcileri

• Yapay zeka aracılarını iş akışınıza kolayca ekleyin.
• Basit bir adım adım kurulum veya daha manuel, ayrıntılı bir yapılandırma arasında seçim yapın.
• Müşteri bilgilerini (isim, e-posta gibi) toplamak veya bilgi tabanınızdaki soruları yanıtlamak için müşteri temsilcilerini kullanın.

Beklenmedik Girdileri Sorunsuzca İşler

• Bir müşteri planlanmamış bir şey söylerse, yapay zeka akışı bozmayacaktır.
• Konuşmanın doğal bir şekilde ilerlemesini sağlamak için yedek yanıtlar belirleyin.

İki Temel Hedefi Destekler

• Bilgi Toplayın - Potansiyel müşteri yakalama, işe alım ve form doldurma için mükemmeldir.
• Cevap Soruları - Doğru yanıt vermek için bilgi tabanınızı kullanarak müşteri desteği için harika.

Son Derece Özelleştirilebilir

• Değişkenler ekleyin, alanları gerekli olarak işaretleyin ve müşteri yanıtlarına göre belirli eylemler tanımlayın.
• Akışı destek, potansiyel müşteri oluşturma veya anketler gibi farklı iş ihtiyaçlarına uyacak şekilde uyarlayın.

Çok Kanallı Desteği Akıllı ve Sorunsuz Tutar

• Bir müşteri nasıl ve nereden ulaşırsa ulaşsın (sohbet, e-posta, vb.), temsilci görüşmeleri sorunsuz, duyarlı ve bağlamın farkında olarak sürdürür.

Sonuç

Agentik iş akışları daha akıllı bir çalışma yöntemi sunar. İşletmeler, yapay zeka temsilcilerine kendi başlarına karar verme ve eylem gerçekleştirme fırsatları vererek zamandan tasarruf edebilir, operasyonlarını ölçeklendirebilir ve müşterilere hizmet verme biçimlerini iyileştirebilir.

Rutin görevlerde ne kadar fazla manuel çaba harcandığını görmüş biri olarak, bu değişimin çok gecikmiş olduğunu rahatlıkla söyleyebilirim. Ve en iyi kısmı? İnsanları değiştirmekle ilgili değil. Önemli işler üzerinde çalışmaları için onları serbest bırakmakla ilgili.

İşleri hala manuel olarak yapıyorsanız, belki de temsilci iş akışlarının iş çabalarınızı yönlendirmesine izin vermenin zamanı gelmiştir. Neden ControlHippo ile ücretsiz bir deneme başlatmıyorsunuz?

Güncellendi : 28 Nisan 2025

Priya Naha

Priya Naha is a skilled technical content writer with a specialization in business communication and omnichannel communication platforms. Her expertise lies in translating complex concepts into clear, engaging content that resonates with diverse audiences. Focused on business communication solutions, Priya excels in delivering informative and practical insights through her writing.