Mimari T\u00fcr\u00fc<\/th>\n

Planlama<\/th>\n

Haf\u0131za<\/th>\n

H\u0131z<\/th>\n

Karma\u015f\u0131kl\u0131k<\/th>\n

Kullan\u0131m Alan\u0131<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n

Reaktif<\/td>\n

\u274c<\/td>\n

\u26a1<\/td>\n

D\u00fc\u015f\u00fck<\/td>\n

Basit robotlar, IoT<\/td>\n<\/tr>\n

Deliberative<\/td>\n

\u2705<\/td>\n

\ud83d\udc22<\/td>\n

Orta-Y\u00fcksek<\/td>\n

Yol bulma, stran\u00e7 AI<\/td>\n<\/tr>\n

Hybrid<\/td>\n

\u26a1+\ud83e\udde0<\/td>\n

\u2705<\/td>\n

\u2696\ufe0f<\/td>\n

Y\u00fcksek<\/td>\n

Otonom sistemler<\/td>\n<\/tr>\n

BDI<\/td>\n

\u2705<\/td>\n

\u26a1\/\ud83d\udc22<\/td>\n

Y\u00fcksek<\/td>\n

\u00c7ok ajanl\u0131, stratejik AI<\/td>\n<\/tr>\n

Layered<\/td>\n

\u2705<\/td>\n

\u26a1<\/td>\n

Y\u00fcksek<\/td>\n

Oyun AI, sim\u00fclasyon sistemleri<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

T\u00fcm bu anlat\u0131lanlar kapsam\u0131nda agent’lar belirli bir g\u00f6reve yaln\u0131z ba\u015f\u0131na odakl\u0131 olan(single agent), ihtiya\u00e7 do\u011frultusunda farkl\u0131 agent’larla birlikte \u00e7al\u0131\u015fabilen(multi agent) ya da i\u015fbirli\u011fi yapan veya insanla birlikte etkile\u015fim kurabilen(human machine) yaz\u0131l\u0131mlard\u0131r.<\/p>\n

Anla\u015f\u0131lan o ki, AI agent’lar gelecekte sadece g\u00f6revleri yerine getiren sistemler olarak kalmayacak; \u00f6\u011frenen, karar veren ve insanlarla stratejik i\u015f birli\u011fi yapan dijital varl\u0131klar haline evrilmeye do\u011fru h\u0131zla yol alacakt\u0131rlar. Tam da bundan dolay\u0131 agent yap\u0131s\u0131n\u0131 hem teknik hem de stratejik a\u00e7\u0131dan anlamak ve anlamland\u0131rmak alt\u0131n de\u011ferindedir diye d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum.<\/p>\n

5 Kritik Soru & 5 Kritik Cevap<\/h4>\n

\u015eimdi de AI agent’lar\u0131 daha derin anlamak i\u00e7in belki sizlerin de akl\u0131nda cereyan eden \u00fcst seviyeden baz\u0131 sorular\u0131 kendimizce sorup cevapland\u0131rmaya \u00e7al\u0131\u015fal\u0131m.<\/p>\n

Soru 1<\/em> | Bu agent’lar ger\u00e7ekten zeki mi, yoksa sadece iyi bir ezberciler mi?<\/summary>\n
\nEvet, bu \u00f6nemli bir sorudur. \u00c7\u00fcnk\u00fc agent’lara bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda davran\u0131\u015fsal olarak zeki bir varl\u0131k gibi g\u00f6z\u00fckmektedirler, amma velakin i\u00e7eride ne d\u00f6nd\u00fc\u011f\u00fc ister istemez merak konusudur.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fczde kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z agent’lar ister LLM olsun isterse de bir \u00f6zel g\u00f6rev i\u00e7in e\u011fitilmi\u015f yaz\u0131l\u0131m agent’\u0131 olsun esas itibar\u0131yla ‘istatistiksel ezberciler’dir. Yani \u00f6\u011frendikleri \u015fey esas\u0131nda devasa veri setlerinden dil, mant\u0131k, \u00f6r\u00fcnt\u00fc ili\u015fkilerini yakalamak \u00fczeredir. Yarat\u0131c\u0131l\u0131k k\u0131s\u0131mlar\u0131 da yine bu \u00f6r\u00fcnt\u00fclerin yeni kombinasyonlar \u00fcretmesinden ibarettir. Buradan anlayaca\u011f\u0131n\u0131z, agent’lar\u0131n davran\u0131\u015f\u0131 bilin\u00e7li bir ama\u00e7 ya da \u00f6zg\u00fcn bir ‘anlama’ kapasitesinden kaynakl\u0131 \u015fekillenmemektedir!<\/p>\n
K\u0131saca, zeka gibi davran\u0131yorlar ama \u015fu anki formlar\u0131yla ger\u00e7ek zekaya sahip de\u011fildirler.<\/p>\n
Bu arada, buradaki ‘ezbercilik’ k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcc\u00fc bir tabir olarak anla\u015f\u0131labilir. Hay\u0131r, niyetimiz bu de\u011fildir! Hatta aksine, baz\u0131 insan yeteneklerini bile a\u015fabilen \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir ezberlemeyle birlikte genelleme becerisinden bahsediyoruz.<\/p>\n
Bildi\u011fim ve anlad\u0131\u011f\u0131m kadar\u0131yla \u015fu anki teknolojik paradigma i\u00e7erisinde bilin\u00e7li bir AI yok varsa da benim haberim yok \ud83d\ude43 En fazla algoritmas\u0131 daha iyi optimize edilmi\u015f ve ger\u00e7e\u011fe daha yak\u0131n varl\u0131k g\u00f6steren farkl\u0131 s\u00fcr\u00fcm agent’lar var diyebilriiz.<\/p>\n
Ufukta ise g\u00f6r\u00fcnenler i\u00e7in Allah Kerim diyebiliriz…\n<\/p><\/div>\n<\/details>\n
\n
Soru 2<\/em> | Agent’lar hatal\u0131 karar verdi\u011finde sorumluluk kime aittir?<\/summary>\n
\nAsl\u0131nda bu sorunun gelece\u011fin hukuk, etik ve teknoloji ili\u015fkisini k\u00f6kten etkileyen fakt\u00f6rlere temas etti\u011fi olduk\u00e7a a\u015fikar. G\u00fcn\u00fcm\u00fcz yasal ve etik anlay\u0131\u015fa g\u00f6re bu soruyu de\u011ferlendirirsek e\u011fer; agent’lar ‘sorumluluk sahibi akt\u00f6rler’ olarak kabul edilmemekte ve yapt\u0131klar\u0131 hatalar insani olarak de\u011ferlendirilemeyece\u011fi i\u00e7in haliyle bir cezaya da tabii tutulamamaktad\u0131rlar.<\/p>\n
Bu t\u0131pk\u0131, bir silah\u0131n de\u011fil o silah\u0131 kullanan failin su\u00e7lu olmas\u0131na benzemektedir.<\/p>\n
Ama burada \u015f\u00f6yle temel bir fark vard\u0131r diyebiliriz. Bir silahla i\u015flenen su\u00e7la silah \u00fcreticisinin herhangi bir ili\u015fi\u011fi yoktur lakin, agent’\u0131 tasarlayan yaz\u0131l\u0131m \u015firketinin ya da geli\u015ftiricinin olas\u0131 hatalar ya da yanl\u0131\u015f kararlar neticesinde olu\u015fan zarara kar\u015f\u0131n sorumluluklar\u0131 her daim olacakt\u0131r. Hatta g\u00f6rece bu s\u00fcrece agent’\u0131 denetlemekle y\u00fck\u00fcml\u00fc olan y\u00f6neticiler ve kullan\u0131c\u0131lar da dahil edilebilir.<\/p>\n
Elbet bu sorunlara kar\u015f\u0131n gelecekte ‘AI Sorumluluk Sigortas\u0131’ gibi bir end\u00fcstri ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz olacak gibi g\u00f6z\u00fckmektedir \ud83e\udd23 Kan\u0131 kaynayan gen\u00e7 giri\u015fimci arkada\u015flara fikir olsun \ud83d\ude09\n<\/p><\/div>\n<\/details>\n
\n
Soru 3<\/em> | Bir agent sorumlulu\u011funu, g\u00f6revini ve hedefini iradesiyle de\u011fi\u015ftirebilir mi?<\/summary>\n
\nAgent’lar\u0131n g\u00f6revleri ve hedefleri, sistem tasar\u0131m\u0131 s\u0131ras\u0131nda veya kullan\u0131c\u0131dan gelen komutlarla d\u0131\u015fsal olarak tan\u0131mlan\u0131rlar. Kendi i\u00e7lerinde ‘Bu g\u00f6rev sa\u00e7ma oldu, ba\u015fka bir \u015fey yapay\u0131m’ \u015feklinde i\u00e7sel bir tart\u0131\u015fma ya\u015famazlar, yaratmazlar. Haliyle g\u00f6revlerini kendileri de\u011fi\u015ftiremezler!<\/p>\n
Ama bu de\u011fi\u015fken hedefli agent’lar olu\u015fturulmayaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmemektedir. Baz\u0131 sistemler ilk hedefleri sabit olmakla birlikte, yeni bilgiler veya durumlar ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda hedeflerini yeniden yorumlayabilecek \u015fekilde tasarlanabilmektedirler. Yaz\u0131m\u0131z\u0131n \u00f6nceki sat\u0131rlar\u0131nda hat\u0131rlarsan\u0131z bu tarz agent’lar\u0131 adaptif(adaptive) agents olarak nitelendirdik ve hatta hedef tabanl\u0131(goal-based) agent t\u00fcr\u00fc alt\u0131nda de\u011ferlendirmi\u015ftik.<\/p>\n
Buna bir \u00f6rnek vermemiz gerekirse e\u011fer; bir agent ba\u015flang\u0131\u00e7ta ‘orman\u0131 koru’ hedefiyle programlanm\u0131\u015f olabilir, lakin zamanla fark eder ki, en iyi koruma yolu ekosistemi kendi do\u011fal evrimsel s\u00fcrecine b\u0131rakmakt\u0131r, dolay\u0131s\u0131yla ‘do\u011frudan m\u00fcdahele etmeme’ hedefini benimseyerek davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 \u015fekillendirebilir.<\/p>\n
\u0130\u015fte bu tarz inisiyatifler agent’\u0131n hangi t\u00fcr ve modelde tasarland\u0131\u011f\u0131yla do\u011fru orant\u0131l\u0131 bir \u015fekilde cereyan etmektedir.\n<\/p><\/div>\n<\/details>\n
\n
Soru 4<\/em> | \u00c7oklu agent sistemlerinde nas\u0131l i\u015fbirli\u011fi veya rekabet olu\u015fur? Ne tarz yakla\u015f\u0131mlardan istifade edilir?<\/summary>\n
\nGenellikle ortak bir hedef do\u011frultusunda bilgi payla\u015f\u0131m\u0131nda bulunup, k\u00fcm\u00fclatif bir \u015fekilde g\u00f6rev da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftiren agent sistemlerinde bu soru olduk\u00e7a ak\u0131llarda yer edinebilmektedir.<\/p>\n
Genellikle bu tarz senaryolar i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki gibi baz\u0131 tasar\u0131mlardan istifade edilebilir;<\/p>\n
\u0130\u015fbirli\u011fi i\u00e7in;<\/p>\n
\n
Merkezi bir beyin olmaks\u0131z\u0131n ve ortak bir plan yapmaks\u0131z\u0131n distributed planning(da\u011f\u0131t\u0131k planlama) tasar\u0131m\u0131 tercih edilebilir.<\/li>\n
Bir grup agent’\u0131n, ortak bir karar vermek i\u00e7in oybirli\u011fi yapt\u0131\u011f\u0131 veya \u00e7o\u011funlu\u011fa g\u00f6re davran\u0131\u015f sergiledi\u011fi consensus algorithms’den istifade edilebilir.<\/li>\n
Agent’lar\u0131n, g\u00fcven ve yetkilerine g\u00f6re nas\u0131l bir hiyerar\u015fide \u00e7al\u0131\u015facaklar\u0131n\u0131 belirleyebilecekleri trust models(g\u00fcven modelleri) temellerinde bir tasar\u0131m uygulanabilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Rekabet i\u00e7in;<\/p>\n
\n
Agent’lar\u0131n kendi \u00e7\u0131karlar\u0131n\u0131 maksimize etmek i\u00e7in stratejik davrand\u0131\u011f\u0131 game theory(oyun teorisi) mant\u0131\u011f\u0131nda bir tasar\u0131m uygulanabilir.<\/li>\n
Kaynaklar agent’lar aras\u0131nda a\u00e7\u0131k art\u0131rma usul\u00fcyle(auction models) da\u011f\u0131t\u0131labilir.<\/li>\n
Agent’lar\u0131n kendi aralar\u0131nda anla\u015fmazl\u0131k durumunda pazarl\u0131k yapacaklar\u0131 negotiation protocols(m\u00fczakere protokolleri) tarz\u0131 bir tasar\u0131m uygulanabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n
\n
Soru 5<\/em> | Bir uygulamaya entegre edilmi\u015f herhangi bir AI model’i ile olan etkile\u015fim neticesinde yap\u0131lan yaz\u0131l\u0131mla bir AI agent aras\u0131ndaki farklar nelerdir?<\/summary>\n
\nUygulamalar i\u00e7erisine entegre edilmi\u015f olan AI modeller yaln\u0131zca kullan\u0131c\u0131n\u0131n iste\u011fine prompt \u2192 response<\/code> mant\u0131\u011f\u0131nda yan\u0131tlar verirler. Haliyle kullan\u0131c\u0131 odakl\u0131d\u0131rlar ve tetiklenmeyi kullan\u0131c\u0131da beklerler. Oysaki AI agent’lar, bir hedefe ula\u015fmak i\u00e7in ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015fmaktad\u0131rlar. Yani bir hedefleri vard\u0131r! Bundan kaynakl\u0131 kendi kararlar\u0131n\u0131 verir, hedefe ula\u015fmak i\u00e7in ad\u0131m atar ve aktif bir g\u00f6rev y\u00f6neticisi gibi \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar.\n<\/div>\n<\/details>\nKendi AI Agent’\u0131m\u0131z\u0131 Nas\u0131l Olu\u015fturabiliriz?<\/h4>\nKendimize g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f bir AI agent’\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in belli ba\u015fl\u0131 mant\u0131ksal ad\u0131mlar\u0131 kendimizce do\u011frulamam\u0131z gerekti\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum. Bunun i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar e\u015fli\u011finde olu\u015fturaca\u011f\u0131m\u0131z AI agent i\u00e7in nedenselli\u011fi do\u011fru bir \u015fekilde belirleyebilir ve nas\u0131l bir ihtiya\u00e7 oldu\u011funa dair gereksinim de\u011ferlendirmesini ger\u00e7ekle\u015ftirebiliriz;<\/p>\n \nHedef Belirlenmesi (Bu agent’\u0131n misyonu ne?)<\/span><\/em> \n\u00d6ncelikle sorulmas\u0131 ve cevab\u0131 aranmas\u0131 gereken soru ‘bu agent kimin i\u00e7indir ve hangi problemleri \u00e7\u00f6zecektir?’ minvalinde olmal\u0131d\u0131r.\n<\/li>\n Temel Teknolojilerin Belirlenmesi (Altyap\u0131 ne olacak?)<\/span><\/em> \nBu agent’\u0131n hangi teknolojiler ve yakla\u015f\u0131mlarla in\u015fa edilece\u011fine karar verilmesi gerekmektedir.\n<\/li>\n Model Se\u00e7ilmesi (Beyin olarak hangi AI modeli kullan\u0131lacak?)<\/span><\/em> \nYap\u0131lacak i\u015fe ve gereksinime g\u00f6re hangi LLM ya da AI modeli ile \u00e7al\u0131\u015fma sergileyece\u011fi belirlenmelidir.\n<\/li>\n Haf\u0131za ve Durumsall\u0131k Karar\u0131 (Bu agent, ge\u00e7mi\u015fi hat\u0131rlayacak m\u0131?)<\/span><\/em> \nBu \u00f6nemlidir! Olu\u015fturulacak agent’\u0131n hangi t\u00fcrden olaca\u011f\u0131 ve nas\u0131l bir mimariye sahip tasarlanaca\u011f\u0131 bu soruya verilecek cevapla belirlenecektir.\n<\/li>\n Tool\/Skill Y\u00f6netimi (Hangi yetkinliklere sahip olacak?)<\/span><\/em> \nAgent’\u0131n sadece konu\u015fmas\u0131 ya da salt bir i\u015f yapmas\u0131 yetmeyecek, gerekti\u011finde farkl\u0131 yetenekler sergilemesi de icap edecektir. Haliyle API \u00e7a\u011f\u0131rma, database sorgulama, rapor haz\u0131rlama vs. gibi ekstradan yeteneklerin tool ya da plugin olarak devreye sokulmas\u0131 gerekecektir. \u0130\u015fte t\u00fcm bunlar i\u015f gereksinimleri do\u011frultusunda ba\u015fta analiz edilmeli ve genel tasar\u0131ma yerle\u015ftirilmelidir.\n<\/li>\n Planlama ve G\u00f6rev Y\u00f6netimi (Nas\u0131l yol alacak, davran\u0131\u015f sergileyecek?)<\/span><\/em> \n\u0130yi bir agent; hedefi anlar, k\u00fc\u00e7\u00fck ad\u0131mlara b\u00f6ler ve hangi ad\u0131m\u0131 hangi tool ile \u00e7\u00f6zece\u011fine karar verebilir. Bunun i\u00e7in do\u011fru yakla\u015f\u0131mlar belirlenmelidir.\n<\/li>\n Aray\u00fcz\u00fcn Tasarlanmas\u0131 ve Entegrasyonun Sa\u011flanmas\u0131 (Kullan\u0131c\u0131yla nas\u0131l ve nereden etkile\u015fim kurulacak?)<\/span><\/em> \nEvet, son olarak bu AI agent nas\u0131l bir \u00fcr\u00fcn olarak son kullan\u0131c\u0131yla bulu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131n planlanmas\u0131 gerekmektedir.\n<\/li>\n<\/ol>\nA\u015fa\u011f\u0131 yukar\u0131 bu mant\u0131ksal ad\u0131mlar\u0131 takip edebilir ya da sorular\u0131n cevaplar\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn mertebe verebilirseniz bir AI agent’\u0131n geli\u015fim s\u00fcrecindesinizdir diyebiliriz…<\/p>\n .NET’te Basit Bir AI Agent \u00c7al\u0131\u015fmas\u0131 Yapal\u0131m<\/h4>\nYaz\u0131m\u0131z\u0131 nihayete erdirmeden, .NET ekosisteminde basit ama temel fikirleri kapsayan bir AI Agent \u00f6rne\u011fini de\u011ferlendirmelerinize b\u0131rakmay\u0131 faydal\u0131 g\u00f6r\u00fcyorum. Bu kodsal a\u00e7\u0131dan basit ama yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiricileri i\u00e7in AI agent mant\u0131\u011f\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan yine basit bir \u00f6rnektir \ud83d\ude42 Buyurun;<\/p>\n \n\r\nusing Basic_AI_Agent_With_Semantic_Kernel_Example.Plugins;\r\nusing Basic_AI_Agent_With_Semantic_Kernel_Example.Services;\r\nusing Microsoft.Extensions.DependencyInjection;\r\nusing Microsoft.SemanticKernel;\r\nusing Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;\r\nusing OpenAI;\r\nusing System.ClientModel;\r\n\r\nLogger.ConsoleLog("AI Agent ba\u015flat\u0131l\u0131yor...", ConsoleColor.Green);\r\n\r\nvar builder = Kernel.CreateBuilder();\r\n\r\nbuilder.Services.AddHttpClient();\r\n\r\nbuilder.AddOpenAIChatCompletion(\r\n modelId: "google\/gemini-2.0-flash-exp:free",\r\n openAIClient: new OpenAIClient(\r\n credential: new ApiKeyCredential("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"),\r\n options: new OpenAIClientOptions\r\n {\r\n Endpoint = new Uri("https:\/\/openrouter.ai\/api\/v1")\r\n }\r\n )\r\n )\r\n#region Plugin'ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla agent'a farkl\u0131 yetenekler kazand\u0131r\u0131l\u0131yor.\r\n .Plugins\r\n .AddFromType<PostPlugin>()\r\n .AddFromType<CommentPlugin>();\r\n#endregion\r\n\r\n\r\n\r\nvar kernel = builder.Build();\r\n\r\n#region Agent'a davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 tan\u0131mlayan bir sistem prompt'u veriliyor.\r\nvar agentSystemPrompt = @"\r\nSen bir yapay zeka asistan\u0131s\u0131n.\r\nKullan\u0131c\u0131 postlar ve o postlara yap\u0131lan yorumlar \u00fczerinde t\u00fcrl\u00fc sorular soracakt\u0131r.\r\nBu sorular\u0131 en iyi \u015fekilde yan\u0131tla.\r\nYorumlar\u0131 olumlu ya da olumsuz olmas\u0131na g\u00f6re analiz edip de\u011ferlendirebilirsin.\r\nVerileri analiz edebilir, aralar\u0131nda mant\u0131ksal ili\u015fki kurabilirsin.\r\n\u0130htiya\u00e7 g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn taktirde farkl\u0131 g\u00f6revleri yerine getirebilirsin.\r\n\u0130\u015fte kullan\u0131c\u0131n\u0131n girdisi: {{$input}}\r\nGe\u00e7mi\u015f konu\u015fmalar: {{$history}}\r\nYan\u0131t\u0131 a\u015fa\u011f\u0131da a\u00e7\u0131k ve yard\u0131mc\u0131 bir \u015fekilde a\u015fa\u011f\u0131da ver:\r\n";\r\n\r\nvar systemFunction = kernel.CreateFunctionFromPrompt(\r\n promptTemplate: agentSystemPrompt,\r\n executionSettings: new PromptExecutionSettings\r\n {\r\n FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()\r\n });\r\n#endregion\r\n\r\n#region Agent \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131yor.\r\nvar chatHistory = new ChatHistory();\r\n\r\nConsole.WriteLine("AI Agent haz\u0131r! Sorunuzu yaz\u0131n :");\r\nwhile (true)\r\n{\r\n Console.Write("> ");\r\n var userInput = Console.ReadLine();\r\n chatHistory.AddUserMessage(userInput);\r\n\r\n if (string.IsNullOrEmpty(userInput))\r\n continue;\r\n\r\n try\r\n {\r\n var agentContext = new KernelArguments()\r\n {\r\n ["input"] = userInput,\r\n ["history"] = string.Join("\\n", chatHistory.Select(h => $"{h.Role}: {h.Content}"))\r\n \/*ChatHistory nesnesi InvokeAsync metodunda de\u011fil IChatCompletionService'de desteklenmektedir.\r\n Haliyle ChatHistory nesnesini InvokeAsync'de kullanabilmek i\u00e7in ufak bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\r\n operasyonu ger\u00e7ekle\u015ftiriyoruz.*\/\r\n };\r\n\r\n var result = await systemFunction.InvokeAsync(kernel, agentContext);\r\n chatHistory.AddAssistantMessage(result.GetValue<string>());\r\n Console.WriteLine("\\nYan\u0131t : ");\r\n Console.WriteLine(result.GetValue<string>());\r\n }\r\n catch (Exception ex)\r\n {\r\n Console.WriteLine($"Hata olu\u015ftu : {ex.Message}");\r\n }\r\n Console.WriteLine();\r\n}\r\n#endregion\r\n<\/pre>\n<\/div>\n<\/a>Yukar\u0131daki \u00e7al\u0131\u015fmaya g\u00f6z atarsan\u0131z, evet bir nebze AI Agent’tan ziyade chatbot’u and\u0131ran ama verilen prompt neticesinde de pluginler \u00fczerinden bir AI Agent mant\u0131\u011f\u0131nda temel davran\u0131\u015flar sergileyen basit bir \u00f6rneklendirmede bulunmu\u015f vaziyetteyiz. Bu \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n tamam\u0131na i\u00e7eri\u011fimizin sonunda payla\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z GitHub adresi \u00fczerinden g\u00f6z atabilece\u011finiz i\u00e7in plugin ve di\u011fer detaylara burada temas etmiyorum. Ayr\u0131ca buradaki m\u0131\u015f gibi olan \u00f6rne\u011fin aksine ger\u00e7ek bir AI Agent olu\u015fturabilmenin temellerini bu i\u00e7eri\u011fimizde teorik olarak att\u0131\u011f\u0131m\u0131z gibi sonraki i\u00e7eriklerimizde pratik bir \u015fekilde in\u015fa ediyor olaca\u011f\u0131z.<\/p>\n Nihai olarak; \nBu i\u00e7eri\u011fimizde AI Agent kavram\u0131n\u0131 tam teferruatl\u0131 incelemi\u015f ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131, hangi t\u00fcrlerden olu\u015ftu\u011fu ve ne gibi mimarisel yakla\u015f\u0131mlara sahip oldu\u011fu gibi de\u011ferlendirmelerde bulunmu\u015f ve sonraki yapaca\u011f\u0131m\u0131z \u00e7al\u0131\u015fmalara olduk\u00e7a geni\u015f kapsaml\u0131 teorik bir bilin\u00e7 olu\u015fturmu\u015f bulunuyoruz.<\/p>\n \u0130lgilenenlerin faydalanmas\u0131 dile\u011fiyle… \nSonraki yaz\u0131lar\u0131mda g\u00f6r\u00fc\u015fmek \u00fczere… \n\u0130yi \u00e7al\u0131\u015fmalar…<\/p>\n Not : \u00d6rnek \u00e7al\u0131\u015fmaya a\u015fa\u011f\u0131daki GitHub adresinden eri\u015febilirsiniz. \nhttps:\/\/github.com\/gncyyldz\/Basic_AI_Agent_With_Semantic_Kernel_Example<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Merhaba, Fark\u0131ndas\u0131n\u0131zd\u0131r ki, son zamanlarda yaz\u0131l\u0131m uygulamalar\u0131n\u0131n merkezine yapay zek\u00e2 olduk\u00e7a yerle\u015fmi\u015f durumda ve basit uygulamalardan tutun devasa kurumsal sistemlere kadar hemen her \u00f6l\u00e7\u00fcde olan yaz\u0131l\u0131mlarda AI destekli \u00e7\u00f6z\u00fcmler g\u00fcndemde ana konu olarak yerini...<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":27810,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5222,5220],"tags":[5311,5307,5293,5306,5326,5325,5309,5308,5327,5312,5313,5333,5332,5330,5321,5319,5318,5317,5331,5334,5324,5315,5316,5323,5328,5329,5310,5314,5322,5320,5225],"class_list":["post-27798","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-llm","category-yapay-zeka-ai","tag-adaptif-agent","tag-agent","tag-ai","tag-ai-agent","tag-ai-agent-mimarileri","tag-ai-agent-mimarileri-nelerdir","tag-ai-agent-nasil-calisir","tag-ai-agent-nedir","tag-ai-agent-turleri","tag-ai-agent-turleri-nelerdir","tag-basit-tepkisel-agent","tag-bdi-mimari","tag-belief-desire-intention-architecture","tag-deliberative-mimari","tag-fayda-fonksiyonu","tag-fayda-tabanli-agent","tag-goal-based-agent","tag-hedef-tabanli-agent","tag-hybrid-mimari","tag-layered-mimari","tag-learning-agent","tag-model-tabanli-agent","tag-model-based-agent","tag-ogrenen-agent","tag-reactive-mimari","tag-reaktif-mimari","tag-reaktif-sistemler","tag-reflex-agent","tag-utility-function","tag-utility-based-agent","tag-yapay-zeka"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27798","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27798"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27798\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":27811,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27798\/revisions\/27811"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27810"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27798"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27798"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gencayyildiz.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27798"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}