Çok Ajanlı Sistem ile Tek Ajan Arasında Nasıl Seçim Yapılır?

Tanımlar: tek ajan ve çok ajanlı sistem

Yapay zeka ajanı, bir büyük dil modelinin görevi nasıl tamamlayacağına kendisi karar verdiği, bu sırada araç çağırıp sonuçlara göre bir sonraki adımı seçtiği sistemdir. Tek ajanlı yapıda tüm görev tek bir model döngüsünde yürür: aynı ajan planlar, aracı çağırır, sonucu okur, yeniden dener ve yanıtı üretir. Bağlam tek yerde tutulur.

Çok ajanlı sistemde görev, farklı talimatları, araçları ve genellikle ayrı bağlam pencereleri olan birden çok ajana bölünür. Yaygın bir kurguda bir yönetici (orkestratör) ajan görevi alt görevlere ayırır, bunları işçi ajanlara dağıtır ve sonuçları birleştirir. Başka kurgularda ajanlar bir ekip gibi sırayla konuşur ya da görevi birbirine devreder. Ayrımın özü şudur: tek ajanda karmaşıklık bir modelin içinde, çok ajanlı sistemde ise ajanlar arasındaki koordinasyondadır.

Ölçüt ölçüt tek ajan ve çok ajanlı sistem

• Tasarım ve bakım: Tek ajan / tek talimat, tek araç seti, tek döngü; değiştirmesi ve anlaması kolay. Çok ajanlı sistem / her ajan için ayrı talimat, araç ve devir kuralları; tasarım ve bakım yükü belirgin biçimde artar.
• Paralellik: Tek ajan / adımlar genellikle sıralı ilerler. Çok ajanlı sistem / birbirinden bağımsız alt görevler aynı anda yürütülebilir.
• Bağlam: Tek ajan / her şey tek bağlamda; uzun görevlerde bağlam dolabilir. Çok ajanlı sistem / her alt ajan kendi temiz bağlamında çalışır, yöneticiye yalnız özet döner; ama ajanlar arasında bilgi kaybı riski doğar.
• Maliyet ve süre: Tek ajan / daha az model çağrısı. Çok ajanlı sistem / çok daha fazla token ve model çağrısı; Anthropic'in yayımladığı mühendislik yazısı bu farkın belirgin olduğunu ve görevin değerinin maliyeti karşılaması gerektiğini vurgular.
• Hata ayıklama: Tek ajan / tek bir yürütme izi okunur. Çok ajanlı sistem / hatanın hangi ajanda, hangi devirde başladığını bulmak için izleme altyapısı gerekir.
• Uzmanlaşma: Tek ajan / tüm araçlar ve kurallar aynı talimatta toplanır, araç sayısı arttıkça yanlış araç seçimi riski büyür. Çok ajanlı sistem / her ajana dar ve net bir görev ile sınırlı araç verilebilir.

Çok ajanlı yapı ne zaman gerçekten kazandırır?

Anthropic'in araştırma sistemine dair yazısı, çok ajanlı yapının özellikle genişlik öncelikli sorularda, yani birbirinden bağımsız pek çok yönün aynı anda araştırılabildiği görevlerde öne çıktığını anlatır. Örneğin bir pazar araştırmasında farklı rakiplerin, farklı ülkelerin ya da farklı ürün kategorilerinin ayrı ayrı incelenmesi gerekiyorsa her alt ajan bir yöne odaklanır, kendi bağlamında derinleşir, yönetici ajan bulguları birleştirir. Tek bir ajan aynı işi sırayla yapmaya çalıştığında hem süre uzar hem de bağlamı biriken bilgiyle dolar.

Aynı kaynak, tüm ajanların aynı bağlamı paylaşması gereken ya da adımlar arasında çok sayıda bağımlılık bulunan işlerin çok ajanlı yapıya uygun olmadığını belirtir ve kodlama görevlerinin araştırmaya göre daha az gerçek paralellik içerdiğini not eder. Kısacası alt görevler birbirinden bağımsızsa bölmek kazandırır; her adım bir öncekinin çıktısına sıkı sıkıya bağlıysa bölmek koordinasyon sorununa dönüşür.

Basitten başlama ilkesi

Anthropic'in etkili ajan kurma üzerine yazısı, mümkün olan en basit çözümü bulmayı ve karmaşıklığı ancak sonuçları ölçülebilir biçimde iyileştirdiğinde artırmayı önerir. Aynı yazı, adımları önceden kodda tanımlanmış iş akışları ile modelin kendi sürecini yönettiği ajanları ayırır. Bu ayrım karar sırasını da belirler: • Önce tek bir model çağrısı, iyi bir istem ve geri getirme ile işin çözülüp çözülmediğine bakılır. • Yetmezse adımları belli bir iş akışı kurulur; zincirleme, yönlendirme ya da paralel çağrılar gibi. • Adımlar önceden bilinemiyorsa araç kullanan tek bir ajana geçilir. • Tek ajanın bağlamı yetmiyor, görev doğal olarak bağımsız parçalara ayrılıyor ve ek maliyet kabul edilebiliyorsa çok ajanlı yapı denenir.

Bu sıra, çok ajanlı sistemi bir hedef değil, belirli bir sorunun çözümü olarak konumlar.

Örnek: satış teklif hazırlığı

Örneğin bir B2B şirketi, müşteri taleplerine göre teklif taslağı hazırlayan bir ajan istiyor. Tek ajanlı kurguda ajan; talep e-postasını okur, ürün kataloğu aracından uygun kalemleri bulur, CRM'den müşteri geçmişini çeker, şablona göre taslağı yazar. Adımlar birbirine bağlıdır ve hepsi aynı müşteri bağlamına ihtiyaç duyar. Bu iş için tek ajan yeterli, ucuz ve izlenebilirdir.

Şimdi aynı şirketin büyük bir ihale dosyasına yanıt hazırladığını düşünelim. Dosyada teknik şartname, hukuki koşullar, finansal tablolar ve referans istekleri ayrı bölümler halinde yer alıyor. Burada yönetici ajan dosyayı bölümlere ayırır; teknik, hukuki ve finansal bölümler kendi araçlarına ve belgelerine erişen ayrı ajanlara verilir; sonuçlar birleştirilip tutarlılık denetiminden geçer. Bölümler büyük ölçüde bağımsız olduğu için paralel çalışma süreyi kısaltır ve her ajanın bağlamı kendi konusuyla sınırlı kalır.

Çok ajanlı sistemlerde sık görülen sorunlar

• Gereksiz ajan üretimi: basit bir soru için bile çok sayıda alt ajan başlatılması. Anthropic'in yazısı erken sürümlerde bu sorunu yaşadıklarını ve görev karmaşıklığına göre çaba ayarlamayı talimata eklediklerini anlatır.
• Belirsiz görev tanımı: alt ajana verilen görev net değilse ajanlar aynı işi tekrarlar ya da boşluk bırakır. Her alt göreve amaç, çıktı biçimi, kullanılacak araçlar ve sınırlar yazılmalıdır.
• Bilgi kaybı: alt ajanın bulduğu önemli ayrıntı özetlenirken kaybolabilir. Ara çıktıların yapılandırılmış biçimde saklanması bunu azaltır.
• Hata birikmesi: uzun süre çalışan, durum tutan ajanlarda küçük hatalar büyür. Kontrol noktaları ve yeniden deneme mekanizmaları gerekir.
• Değerlendirme güçlüğü: ajanlar doğru sonuca farklı yollardan ulaşabildiği için yalnız tek bir doğru yolu kontrol eden testler yetersiz kalır; çıktı kalitesine odaklanan ölçütler ve insan incelemesi birlikte kullanılmalıdır.

Mindset programlarında ajan mimarisi

AutoGen ile Multi-Agent Sistemleri ve CrewAI ile Çok Ajanlı Sistem Geliştirme eğitimleri, çok ajanlı yapıyı farklı çerçevelerle ele alır. CrewAI eğitimi ajan ve görev tasarımı, süreç modelleri ve delegasyon ile üretim, maliyet ve izleme başlıklarını işler; bu da maliyet ve koordinasyon dengesini kurmak isteyen yazılım ekipleri için doğrudan karşılık bulur.

Tek ajan ile çok ajan arasındaki seçimi kurum süreçleri üzerinden yapmak isteyen ekipler için Yapay Zeka Ajanları ile Kurumsal Otomasyon eğitimi; ajan mimarisi ve tasarım desenleri, kurumsal süreç analizi ve otomasyon haritası ile çok ajanlı sistemler ve koordinasyon başlıklarını birlikte ele alır.