03 Eylül 2025 - 3 dk okuma süresiTeknoloji ve Yapay Zeka

Yapay Zekâda Yeni Dönem: AWS Agentic AI Nedir?

Yapay zekânın tek seferlik yanıtlar veren bir “asistan” rolünden çıkıp hedef belirleyen, plan yapan ve araçları kendi başına kullanan otonom ajanlara evrildiği bir eşiğe geldik. Bu yeni evrede AWS, “agentic AI” vizyonunu hem platform hem de ürün seviyesinde somutlaştırarak geliştiricilerin üretim ortamında güvenli ve yönetilebilir ajanlar kurmasını hedefliyor. Özellikle Amazon Bedrock üzerine inşa edilen “AgentCore” yaklaşımı; bellek, kimlik, araç erişimi ve gözlemlenebilirlik gibi kritik işletme ihtiyaçlarını bir araya topluyor.

New York 2025 AWS Summit’te duyurulan yenilikler, kurumsal ölçekte ajan geliştirmeyi bir çerçeveye oturttu ve Amazon’un bu alan için yeni bir organizasyon kurmasıyla stratejik önem daha da belirginleşti. Böylece, müşteri destek otomasyonundan yazılım geliştirmeye, siber güvenlikten e-ticarete kadar pek çok senaryoda “ajanik” yaklaşımla daha güvenilir ve sürdürülebilir çözümler mümkün hale geliyor.

Agentic AI Nedir?

Agentic AI; bir yapay zekâ sisteminin yalnızca talimatlara cevap vermesi değil, bir hedefe ulaşmak için alt hedefler üretmesi, adımları planlaması, çevreden geri bildirim toplayıp stratejisini uyarlaması ve gerektiğinde araçlar/servislerle etkileşime geçebilmesi anlamına gelir. Bu yaklaşım, klasik tek adımlı üretken AI modellerinin ötesine geçerek çok adımlı akışları, bellek kullanımını ve durum yönetimini ön plana çıkarır. Ajanlar, kimlik ve yetkilendirme sınırları içinde API çağırabilir, veri tabanlarına bağlanabilir, hatta tarayıcı veya kod yorumlayıcı gibi araçları güvenli biçimde çalıştırabilir. Sonuç; daha az elle müdahale gerektiren, hedefe odaklı ve operasyonel olarak izlenebilir çözümlerdir.

AWS Agentic AI'ın Temel Özellikleri ve Bileşenleri

Kalıcı Bellek (Memory): Ajanın önceki etkileşimlerden öğrendiklerini ve bağlamsal bilgiyi saklayarak daha kişisel ve tutarlı yanıtlar vermesini sağlar. Kalıcı bellek, çok adımlı görevlerde bağlam kopmalarını azaltır ve karar kalitesini artırır. Üretim kullanımında bellek politikalarının (saklama süresi, kişisel veri yönetimi) açık tanımlanması önerilir.
Kimlik ve Yetkilendirme (Identity): Kurumsal kimlik sağlayıcılarıyla yerel bütünleşme sayesinde ajanların hangi kaynaklara hangi yetkilerle erişeceği otomatik ve denetlenebilir biçimde yönetilir. Bu, özellikle müşteri verisi veya finansal sistemler gibi hassas alanlarda risk yüzeyini daraltır.
Ağ Geçidi / Araç Bağlantısı (Gateway): Mevcut hizmetleri düşük kodla “ajan hazır” hale getirerek API, veri ve işlevlere emniyetli köprü kurar. Bu sayede ajan, denetimli bir zarfta dış dünyayla etkileşir; hızla yeni araçlar eklenebilir.
Tarayıcı Aracı (Browser Tool): Ölçeklenebilir ve güvenli bir tarayıcı çalışma zamanı ile ajanların web üzerinde işlem yapabilmesini (okuma, form gönderimi vb.) sağlar. Kurumsal seviyede güvenlik/gözlemlenebilirlik ve otomatik ölçekleme sunar.
Kod Yorumlayıcı (Code Interpreter): Veri dönüşümü, hesaplama ve hızlı prototipleme için ajanların kod çalıştırmasını destekler; karmaşık akışlarda ara hesaplamaları otomatikleştirir (Bu yetenek AgentCore araç setiyle birlikte geliştirici deneyiminin parçası olarak hedeflenir.)
Çalışma Zamanı (Runtime): Sunucusuz ve güvenli bir çalışma ortamında ajan/araçların dağıtımını ve ölçeklenmesini sağlar; IAM ve konteyner altyapısı gibi kaynakları otomatik hazırlar. Bu, üretim geçişini kolaylaştırır ve operasyonel yükü azaltır.
Gözlemlenebilirlik (Observability): İz sürme, hata ayıklama ve performans ölçümleri için birleştirilmiş paneller sunar; üretimde davranış şeffaflığı ve SRE uyumu sağlar. Bu sayede “neden böyle yaptı?” sorusuna veriye dayalı yanıtlar üretilebilir.

Amazon Bedrock AgentCore Nedir?

AgentCore, Amazon Bedrock üzerinde kurumsal sınıf ajanların hızlı geliştirimi, güvenli işletimi ve ölçekli dağıtımı için tasarlanmış bileşenli bir çerçevedir. Önizleme kapsamında tanıtılan ürün; bellek yönetimi, kimlik/izin kontrolü ve araç bağlantısı gibi kritik fonksiyonları “platform özelliği” haline getirerek tekrarlı mühendislik çabasını azaltır. Geliştiriciler, diledikleri temel model ve açık kaynak çerçeveyle çalışabilir; AgentCore bu ortamda devreye alma, ağ geçidi ve operasyon süreçlerini standartlaştırır.

AgentCore'ın Bileşenleri

Runtime: Ajan ve araçları sunucusuz, güvenli ve ölçeklenebilir bir çalışma katmanında barındırır; IAM rol/depoy kurulumlarını otomatikleştirerek devreye alma süresini kısaltır. Üretimde kapasite planlama ve yama yönetimi gibi işleri platform üstlenir.

Memory: Diyalog geçmişi, kullanıcı tercihleri ve görev durumunu saklayarak çok adımlı akışlarda süreklilik sağlar. Bu, yanıt kalitesini ve kişiselleştirmeyi artırırken; veri saklama politikalarıyla uyumlu çalışır.
Identity: Kurumsal dizinlerle uyumlu kimlik devir ve yetki temsilini destekler; ajanların “kimin adına, neye eriştiği” netleşir. İnce taneli erişim denetimi ve denetim izi üretim koşullarında esastır.
Gateway: Mevcut API ve hizmetleri “ajan hazır” hale dönüştürerek güvenli arayüz sunar; yeni servislerin eklenmesi için düşük engelli bir yol sağlar. Politika tabanlı çağrı ve hız sınırlama ile kötüye kullanım riskini azaltır.
Code Interpreter: Ajanların veri manipülasyonu ve hesaplamaları otonom biçimde yürütmesine imkân tanır; zincir içi araç kullanımını zenginleştirir. Özellikle veri analitiği ve ETL adımlarında faydalıdır.

Agentic AI Nasıl Çalışır?

Agentik mimariler, hedef → plan → eylem → gözlem döngüsünü izler ve gerektiğinde alt ajanlar/araçlar arasında görev paylaştırır. Süreç; hedefin netleştirilmesi, bağlamın Bellek’ten yüklenmesi, hangi araçların çağrılacağına Gateway üzerinden karar verilmesi ve her adımın gözlemlenmesiyle ilerler. Model seçimi kadar kimlik/izin çerçevesi, gözlemlenebilirlik ve geri besleme mekanizmaları da başarıyı belirler.

AWS tarafında bu döngü; Bedrock AgentCore Runtime, Knowledge Bases ve gerektiğinde S3 Vectors/OpenSearch gibi vektör altyapılarıyla desteklenir. Üretim şartlarında “guardrail” politikaları, kaynak kotaları ve denetim izleri kritik bileşenlerdir.

Yazılım Geliştirme ve Kodlama Ajanları

Kodlama ajanları; gereksinimi anlar, plan oluşturur, depo/issue entegrasyonlarıyla iş akışına bağlanır ve test/inceleme adımlarını otomatikleştirir. AgentCore’un Kod Yorumlayıcı ve Tarayıcı aracı, bağımlılık çözümü, dokümantasyon tarama ve basit benchmark’lar gibi adımları otonomlaştırabilir. Böylece geliştiriciler, tasarım kararları ve zorlayıcı hata ayıklama gibi yaratıcı işlere daha çok odaklanır.

Müşteri Desteği Otomasyonu

Destek ajanları, kanallar arası (web, e-posta, sohbet) talepleri sınıflandırır, bilgi tabanından doğrulanmış içerik getirir ve gerektiğinde ticket sisteminde işlem açar. Kalıcı bellek; müşterinin geçmişi, SLA ve ürün sürümü gibi verileri dikkate alarak daha doğru yönlendirme yapmayı sağlar. Ajan, yetki kapsamında ödeme/iade veya rezervasyon gibi işlemleri güvenle tetikleyebilir.

Siber Güvenlikte Yapay Zekâ Ajanları

Güvenlik ajanları, log akışlarını ve telemetrileri izleyerek anomali tespiti yapar, uyarı önceliklendirmesi ve otomatik ilk müdahale adımlarını üstlenir. IAM entegrasyonu sayesinde yalnızca yetkili eylemler (ör. şüpheli kullanıcının oturumunu sonlandırma) gerçekleştirilebilir. Kod Yorumlayıcı ve bilgi tabanı üzerinden playbook’lar uygulanır; duyarlılık düzeyine göre insan onayı istenebilir. Gözlemlenebilirlik katmanı, olay sonrası incelemede hangi kararların neden alındığını görünür kılar.

İş Zekâsı ve Veri Analitiği

Analitik ajanları, doğal dille gelen soruları şemaya çevirir, veri ambarlarından sonuç toplar ve bulguları yorumlar. Bedrock Knowledge Bases ile RAG mimarisi birleştirilerek hem yapılandırılmış hem de belge tabanlı kaynaklardan güvenilir yanıtlar üretilebilir. Kod Yorumlayıcı sayesinde istatistiksel testler, veri temizleme ve görselleştirme adımları otomatikleşir.

E-ticarette Agentic AI Uygulamaları

E-ticaret ajanları, katalog zenginleştirme, dinamik fiyatlama önerileri, stok optimizasyonu ve kişiselleştirilmiş kampanyalar gibi görevleri koordine eder. Müşteri bağlamı ve geçmiş davranışlar bellek katmanında tutulur; kimlik/izin kontrolü ödeme ve sipariş sistemleriyle güvenli entegrasyonu mümkün kılar. Tarayıcı aracıyla pazar yeri operasyonları veya rakip izleme gibi web tabanlı adımlar yönetilebilir.

Agentic AI Kullanımının Avantajları

Çok adımlı otomasyon ve ölçek: Ajanlar bir hedefi adımlara bölüp araçlarla çalıştığı için tek bir modelin kapasitesini aşan iş akışlarında bile verimli şekilde ölçeklenebilir. Bu, yoğun operasyonlarda maliyet ve süre avantajı sağlar.
Bağlama duyarlı kişiselleştirme: Kalıcı bellek ve bilgi tabanlarıyla yanıtların tutarlılığı ve kişiselleştirme seviyesi artar; müşteri deneyiminde ölçülebilir iyileşme görülür.
Kurumsal güvenlik ve yönetişim: Kimlik/izin, ağ geçidi ve gözlemlenebilirlik katmanlarıyla eylemler denetlenebilir hale gelir; üretim ortamında güvenli genişleme mümkün olur.
Ekosistem ve hız: Pazar yerindeki ajan/araç seçenekleri ve vektör yerlisi depolama gibi yenilikler, “fikirden üretime” yolculuğu kısaltır.

Agentic AI Kullanımının Dezavantajları

Yönetişim karmaşıklığı: Otonomi arttıkça politika tanımı, denetim ve sorumluluk paylaşımı daha önemli hale gelir; iyi bir guardrail çerçevesi şarttır.
Model ve altyapı bağımlılığı: Araç ve depolama kararları, uzun vadede sağlayıcı bağımlılığını doğurabilir; açık standartlara ve taşınabilirliğe dikkat edilmelidir.
Gözlemlenebilirlik maliyeti: Ayrıntılı iz sürme ve günlükleme, faydalı olduğu kadar ek operasyon maliyeti getirir; SRE süreçleri planlanmalıdır.
Veri gizliliği ve etik: Kişisel verilerin bellek/KB’de tutulması, saklama ve anonimleştirme politikaları gerektirir; regülasyon uyumu baştan tasarlanmalıdır.

AWS'nin Agentic AI Alanındaki Stratejisi ve Gelecek Vizyonu

AWS, 2025’te AgentCore’u duyurmakla kalmayıp ajanlar için ayrı bir organizasyon kurarak liderliği hedeflediğini açıkça ortaya koydu. Summit’te paylaşılan yol haritası; AgentCore’un yanı sıra S3 Vectors gibi veri katmanı yeniliklerini ve pazaryeri üzerinden üçüncü parti ajan/araç keşfini kapsıyor. Yönetici seviyesinde yapılan açıklamalar, ajanların internetin doğuşu kadar dönüştürücü bir etki yaratacağı yönünde ve “kurumsal ajanların koşacağı yer” olma hedefi öne çıkıyor. Bu vizyon, geliştiriciler için standartlaştırılmış dağıtım/işletim, güvenlik ve gözlemlenebilirlik katmanlarıyla destekleniyor; aynı zamanda açık çerçeve ve model bağımsızlığı vurgulanıyor.

Kaynaklar