Agentic AI’yi Güçlendirmek İçin Kodlama Yeterli Değil: PydanticAI ve Sert Şemaların Devrimi
Agentic AI’yi Güçlendirmek İçin Kodlama Yeterli Değil: PydanticAI ve Sert Şemaların Devrimi
Agentic AI: Sadece Daha Akıllı Modeller Değil, Daha İyi Tasarlanmış İş Akışları Gerekli
Yapay zekânın geleceği, sadece daha büyük modellerle değil, daha akıllıca yapılandırılmış iş akışlarıyla belirleniyor. Forbes’un Tech Council raporuna göre, şirketlerin Agentic AI’ye yatırım yaparken ilk adımını yanlış atıyor: ‘Daha iyi bir model’ arayışına kapılıyor. Ama gerçek çözüm, modelin içinde değil, onun etrafında inşa edilen disiplinli bir program planında yatıyor.
PydanticAI: Kodlama ile Güvenli Ajan Akışlarını İnşa Etme
Yeni bir teknik, bu soruna keskin bir çözüm sunuyor: PydanticAI. Bu araç, Python tabanlı bir framework olmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka ajanlarının her adımını sabit, kontrol edilebilir şemalarla sınırlıyor. Burada ‘sabit şema’ kavramı, sadece veri yapısı değil, ajanın neyi sorduğunu, neyi yaptırdığını ve neyi kabul edeceğini kesin olarak tanımlayan bir ‘kodlu anlayış’tır.
Örneğin, bir ajan bir müşteri hizmeti e-postasını analiz edip bir çözüm önerdiğinde, PydanticAI ile tanımlanan şema, sadece ‘müşteri adı’ ve ‘sorun türü’ gibi alanları kabul eder. Eğer ajan ‘müşterinin ruh halini tahmin et’ gibi dışlanmış bir görev yapmaya kalkarsa, sistem otomatik olarak reddeder. Bu, ajanın ‘kendi başına yaratıcı’ olmasının önüne geçmez; aksine, yaratıcılığını güvenli bir çerçevede yönlendirir.
Tool Injection: Ajanlara Gerçek Dünyanın Araçlarını Vermek
PydanticAI’nin ikinci kilit özelliği, ‘araç enjeksiyonu’ (tool injection)dır. Ajanlar sadece metin üretmekle kalmaz, gerçek sistemlerle etkileşime girer: veritabanlarına sorgu atar, API’leri çağırır, ödeme sistemlerini tetikler. Ama bu işlemler, rastgele değil, şemaya göre yapılandırılmıştır. Bir ajan, ‘müşteriye indirim kodu gönder’ diyebilir, ancak yalnızca şemada tanımlanmış olan ‘indirim kodu üretme’ aracı kullanılarak. Bu, hem güvenlik hem de tutarlılık sağlar.
Bu yaklaşım, Code.org’un ‘herkesin kod yazabileceğini’ iddia ettiği dünyayla tamamen farklı bir boyuta taşınır. Code.org, temel programlama becerilerini 5-11 yaş grubuna sunar; PydanticAI ise, profesyonel düzeydeki yapay zeka sistemlerine ‘davranışsal disiplin’ kazandırır. Birisi kodu öğrenirse, bir robotu hareket ettirebilir. Ama bir ajanı güvenli bir şekilde yönetmek için, onun ‘düşünme biçimi’ne de kod yazmak gerekir.
Model-Agnostic Execution: Hangi Model Kullanırsan Kullan, Aynı Sonuç
PydanticAI’nin en devrimci yönü, ‘model-bağımsız yürütme’dir. Hangi büyük dil modelini (LLM) kullanırsan kullan—GPT, Claude, Gemini ya da yerel bir model—çalışma mantığı aynı kalır. Şemalar, araçlar ve doğrulama kuralları, modelin içinde değil, dışındaki katmanda tanımlanır. Bu, şirketlerin bir modelden başka birine geçerken tüm sistemlerini yeniden yazmalarına gerek kalmadan, yalnızca modeli değiştirmelerini sağlar.
Bu, özellikle finans, sağlık ve kamu hizmetlerinde kritik öneme sahiptir. Bir banka, GPT-4’ü kullanıyorsa ve bir gün Claude 3’e geçmek isterse, tüm ajan akışları, güvenlik kuralları ve veri doğrulama sistemleri değişmeden kalır. Bu, milyonlarca dolarlık yeniden eğitim ve entegrasyon maliyetlerini ortadan kaldırır.
Neden Bu Devrim Önemli?
Agentic AI, şu anda ‘yaratıcı’ ama ‘kaotik’ bir aşamada. Ajanlar, bazen gerçekçi görünen ama tamamen yanlış cevaplar üretiyor. Bazıları, veri gizliliğini ihlal ediyor. Bazıları, kendi içinde çelişkili kararlar veriyor. PydanticAI, bu kaosu ‘yazılımsal kurallar’la kontrol altına alıyor.
Yani, bu sadece bir teknik gelişim değil, bir felsefi geçiş: Yapay zekanın ‘özgür irade’ sahibi olduğu inancından, onun ‘kodlanmış sorumluluk’ sahibi olduğu anlayışına. Ajanlar artık ‘düşünüyor’ değil, ‘yönlendiriliyor’.
Gelecek: Kodekslerle Yönetilen Zeka
Yakın gelecekte, her Agentic AI sistemi, bir ‘kodlu anayasa’ya sahip olacak: şemalar, araç listeleri, yetki sınırları ve geri bildirim döngüleri. Bu, AI’yi ‘kodla’ yönetmenin ilk adımıdır. Code.org, çocuklara kod yazmayı öğretiyor. PydanticAI ise, yetişkinlerin yapay zekayı ‘kodla’ yönetmesini sağlıyor.
Artık ‘daha güçlü’ modeller aramak yerine, ‘daha akıllı’ iş akışları inşa etme zamanı geldi. Çünkü bir ajanın ne kadar akıllı olduğu değil, ne kadar güvenli ve tahmin edilebilir olduğu, gerçek dünyada değer yaratır.
