Yapay zeka (YZ) hızla gelişirken, geleneksel sistemlerin sınırlarını zorlayan yeni model ve sistemler ortaya çıkıyor. Bunlardan biri de Agentic AI.* Belirli, sınırlandırılmış görevler üzerinde çalışan geleneksel YZ’nin aksine, Agentic AI sistemleri çok daha ileri bir yetenek setine sahip. Bu sistemler, uzun vadeli, çok katmanlı hedeflere odaklanabilir, kendi kaynaklarını yönetebilir ve değişen koşullara göre stratejilerini güncelleyebilir. Sadece kurallara dayalı işlem yapmak yerine, stratejik planlama, öğrenme ve problem çözme gibi ileri düzey yetenekleri bünyelerinde barındırırlar. Agentic AI, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan kendi hedeflerini oluşturup, dinamik ortamlarda bu hedeflere ulaşabilen otonom YZ sistemlerini tanımlamaktadır. Agentic AI, yapay zekânın pasif bir araç olmaktan çıkıp, aktif bir karar vericiye dönüştüğü yeni bir dönemin kapısını aralıyor.
Bu metin yazılırken Gemini Flash 2,5 modelinden faydalanılmıştır.
Agentic AI’yı Güçlendiren Teknolojiler
Agentic AI sistemlerinin kendi kendine karar verebilen, öğrenebilen ve gelişen zeki yapılar hâline gelmesinin merkezinde çeşitli teknolojiler yatmaktadır. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning – RL), bu dönüşümün en önemli unsurlarından biridir. RL, ajanların çevreleriyle etkileşime girerek ödül-maksimizasyonuna dayalı karar stratejileri geliştirmesine imkân tanır. Ajanlar, eylemlerinin sonuçlarına göre geri bildirim alarak gelecekte daha iyi kararlar almayı öğrenirler. Agentic AI’nın otonom karar alma yeteneğinin temelinde RL gibi adaptif öğrenme algoritmaları bulunur. Bu sistemler anlık değişimleri analiz ederek davranışlarını optimize edebilir.
Agentic AI’ın bir diğer yapı taşı ise Çoklu Ajan Sistemleri (Multi-Agent Systems)‘dir. Bu sistemler, işbirliği yapan, görev paylaşımı yapabilen ve birbirinden öğrenebilen otonom yapılardan oluşur. Her ajanın belirli bir sorumluluğu vardır ve karmaşık görevler modüler bir yaklaşımla çözülür. Örneğin, bir öneri sisteminde Kullanıcı, İçerik, Geri Bildirim ve Arama Ajanları, merkezi bir Yönetici Ajan tarafından koordine edilerek sistemin çıktısını optimize edebilir. Bu yapı, sistemin açıklanabilirliğini ve esnekliğini artırırken, çoklu ajanlar arasındaki görev ayrımı öğrenme süreçlerini hızlandırır. Agentic AI’yi güçlü kılan şey yalnızca bireysel ajanın zekâsı değil, birden fazla ajanın birlikte çalışarak oluşturduğu kolektif zekâdır.
Agentic AI’nın Uygulama Alanları
Agentic AI’nın sunduğu otonomi ve adaptasyon yetenekleri, onu birçok alanda potansiyel bir çözüm ortağı yapıyor. Otonom araçlar, Agentic AI’nın geleceğinde belirleyici bir role sahiptir. Çevresel belirsizlikler karşısında bağımsız kararlar alabilen ve dinamik tepkiler verebilen Agentic AI sistemleri, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli ölçüde daha başarılı sonuçlar vermiştir.
Sağlık sektörü, Agentic AI’nın ciddi verimlilik artışları sunabileceği bir diğer önemli alandır. Geleneksel elektronik sağlık kayıt sistemlerinin yetersiz kaldığı noktalarda, Agentic AI otomasyonu artırabilir, iş yükünü azaltabilir ve daha kişiselleştirilmiş tedavi süreçleri geliştirebilir. PSA test sonuçları veya biyopsi raporları gibi verileri analiz ederek tedavi önerileri sunabilen agentic sistemler, multidisipliner ekiplerin daha verimli kararlar almasını sağlar. Bu alandaki Agentic AI, geleneksel YZ’den daha verimli ve öğrenme sürecinde daha hızlıdır.
Finans ve ticaret sektörü de Agentic AI’dan büyük fayda görmektedir. Hızlı karar alma, yüksek hacimli veri analizi ve çok değişkenli piyasa koşulları, bu sistemler için ideal bir ortam sunar. Agentic AI, yatırım stratejilerinin otomatik olarak geliştirilmesi, risk analizinin gerçek zamanlı yapılması, finansal dolandırıcılıkların tespiti ve müşteri davranışlarının öngörülmesi gibi konularda yüksek esneklik ve öğrenme kapasitesi sunar. Portföy çeşitlendirme stratejileri geliştirebilen ve anlık piyasa dalgalanmalarına göre yeniden planlama yapabilen Agentic AI sistemleri, özellikle yüksek frekanslı ticaret gibi alanlarda kritik avantajlar sağlar.
Etik Boyutlar ve Karşılaşılan Zorluklar
Agentic AI sistemlerinin artan otonomisi, beraberinde önemli etik ve güvenlik sorunlarını getiriyor. Sistemlerin aldığı kararların nedenlerini açıklayabilme ve sonuçlarına karşı hesap verebilirlik ve şeffaflık taşıma gerekliliği kritik önemdedir. Karar süreçlerini görselleştirerek ve yorumlanabilir açıklamalar sunarak şeffaflık sağlayan Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) teknikleri, Agentic sistemlerin güvenilirliği açısından temel bileşenlerden biridir.
Agentic AI sistemlerinin insan benzeri davranış örüntüleri sergilemesi, onları sosyal önyargılara (Bias) karşı duyarlı hâle getirebilir. Özellikle, büyük dil modelleri (LLM) eğitim verilerinde var olan toplumsal önyargıları pekiştirme riski taşır. Irk, cinsiyet, yaş ve politik eğilim gibi faktörlere göre farklı çıktılar üretebilen bu sistemler, sistematik adaletsizliklere yol açabilir. Adaletin sağlanabilmesi için çıktılar üzerinde sürekli denetim ve izleme mekanizmaları gereklidir.
Çok sayıda kullanıcı verisini analiz ederek karar veren Agentic AI sistemleri, özellikle hassas verilerle çalışılan sektörlerde (sağlık gibi) gizlilik ve veri güvenliği risklerini artırmaktadır. Hasta kayıtlarına erişerek otonom kararlar aldığı durumlarda veri sızıntısı ve kötüye kullanım riskleri artabilir. Bu nedenle sistemlerin güvenlik katmanları (veri şifreleme, kullanıcı yetkilendirmesi) ile desteklenmesi zorunludur.
Agentic AI ve Yapay Zekânın Geleceği
Agentic AI’nın yükselişi, yapay zekânın gelecekte daha genel amaçlı ve çok yönlü yapılarla karşımıza çıkacağını göstermektedir. General AI (Genel Yapay Zeka), birden fazla görev türünü öğrenebilen, farklı bağlamlar arasında bilgi aktarımı yapabilen ve insan benzeri karar alma becerileri gösterebilen sistemleri ifade eder. Agentic AI, bu tür sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayacaktır. Ancak General AI sistemleri çok boyutlu kararlar alabildiklerinde, kullanıcıların bu sistemlere nasıl güven oluşturacağı sorusu ortaya çıkar. Kullanıcı güveni yalnızca modelin çıktısına değil; aynı zamanda şeffaflığına, belirsizlikle başa çıkma biçimine ve geliştirici kuruma olan güvenine de bağlıdır.
Agentic AI sistemleri aynı zamanda Kollektif Süper Zeka (Collective Superintelligence – CSI) kavramıyla da yakından ilişkilidir. CSI, bireysel ajansın ötesine geçen, birçok otonom birimin koordineli etkileşimiyle ortaya çıkan yüksek düzeyde bilişsel performansı ifade eder. Agentic YZ, bu yapının merkezinde yer alarak hem karar alıcı hem de uyum sağlayıcı bir görev üstlenir. Yapılan çalışmalar, insan gruplarının YZ destekli bir etkileşim modeliyle bireysel uzman kararlarından daha başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Bu bulgu, Agentic AI sistemlerinin de çoklu ajan ortamlarında karar uyumu sağlayarak daha üstün zekâ seviyelerine ulaşabileceğini düşündürmektedir. CSI, birey merkezli kontrolsüz güçler yerine, toplumun katılımını önceleyen alternatif bir yol haritası sunmaktadır.
Agentic AI, yapay zekânın üçüncü evresini temsil etmektedir: proaktif zekâ çağı. Bu sistemler, sadece mevcut YZ teknolojilerini iyileştirmekle kalmayacak; aynı zamanda insan-merkezli karar alma sistemlerinin yerini alabilecek potansiyel bir aktör olarak karşımıza çıkacaktır. Agentic AI çağında, sadece “nasıl daha iyi bir sistem kurarız?” değil, aynı zamanda “bu sistemi kimin için, nasıl ve ne pahasına inşa ediyoruz?” gibi sorular her zamankinden daha fazla önem kazanmıştır. Başarılı olabilmesi için mühendislik yetkinliklerinin yanı sıra; etik reflekslerin, kullanıcı beklentilerinin, şeffaflık standartlarının ve hukuki çerçevelerin eş zamanlı geliştirilmesi gerekmektedir.
* “Agentic AI” kavramı Türkiye’de, teknoloji blogları ve sektörel analizlerde kavramın özgün İngilizce adını koruyarak kullanılmaktadır. İngilizce terimin Türkçeleştirilmiş hali olarak bazı yayınlarda Agentic Yapay Zekâ olarak yer almaktadır. Bazı kaynaklarda ise “Agent” kelimesinin Türkçesi olan “ajan” kullanılarak “Ajan Yapay Zeka” kavramı kullanılmaktadır. Bazı akademik ve teknik metinlerde, “agentic” kavramının “temsilci” olarak çevrilmesiyle oluşturulan “Temsilci Tabanlı Yapay Zekâ:” kavramı kullanılmaktadır. Henüz kavramıjn Türkçe karşılığı konusunda bir birlik sağlanamamıştır. Bize göre ise; özellikle yapay zekâ sistemlerinin bağımsız hareket edebilme özelliklerini vurgulamak amacıyla “Özerk Yapay Zeka” kavramı da kullanılabilir.
Kaynaklar
Acharya, D. B., Kuppan, K. & Divya, B. (2025). Agentic AI: Autonomous intelligence for complex goals—A comprehensive survey. IEEE Access, 13. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3532853 Balasubramani, R. & Biradar, V. G. (2024).
Empowering Autonomous Decision-Making through Quantum Reinforcement Learning and Cognitive Neuromorphic Frameworks. In 2024 4th International Conference on Mobile Networks and Wireless Communications (ICMNWC) (pp. 1–9). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMNWC63764.2024.10872223 Chamola, V., Hassija, V., Sulthana, A.
R., Ghosh, D., Dhingra, D. & Sikdar, B. (2023). A review of trustworthy and explainable artificial intelligence (XAI). IEEE Access, 11, 78994–79010. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3294569 Fernando, R., Norton, I., Dogra, P., Sarnaik, R.,
Wazir, H., Ren, Z., Gunda, N. S., Mukhopadhyay, A. & Lutz, M. (2024). Quantifying bias in agentic large language models: A benchmarking approach. In 2024 5th Information Communication Technologies Conference (ICTC) (pp. 348–353). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICTC61510.2024.10601938 Gong, K., Gao, Y., Liang, X., Shen, X.,