Dikey Yapay Zekâ Ajanları: Amaca Yönelik Yapay Zekâyı Anlamak

Büyük dil modellerinin yükselişi, kod yazmaktan takvim yönetimine kadar her şeyi yapabilen genel yapay zekâ ajanları etrafında büyük bir heyecan yarattı. Ancak gerçek kurumsal ortamlarda bu ajanlar genellikle bir duvara çarpıyor.

Etkileyici birer demo materyali olsalar da, üretime hazır değiller.

İşletmelerin ihtiyacı olan şey, amaca yönelik olarak geliştirilmiş — sistemleriyle derinlemesine entegre olmuş ve belirli iş problemlerini çözmeye odaklanmış kurumsal sohbet botları. İşte bu noktada dikey yapay zekâ ajanları devreye giriyor ve kritik iş akışlarında genel yardımcıları geride bırakıyor.

Peki, dikey yapay zeka ajanları tam olarak nedir ve neden kurumsal kullanım için daha uygundur? Bunları anlamaya çalışalım.

Dikey yapay zeka ajanları nelerdir?

Dikey yapay zekâ ajanları, belirli bir iş fonksiyonu içinde açıkça tanımlanmış görevleri yerine getirmek için oluşturulmuş alan odaklı sistemlerdir. Her şeyi tek bir modelle yapmaya çalışan genel ajanların aksine, dikey ajanlar derinlemesine çalışır — belirli bir bağlamda, ilgili yapılandırılmış verilere, kurallara ve sistemlere erişerek çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Uygulamada, bu ajanlar sadece iyi “konuşmakla” kalmaz — amaç doğrultusunda hareket ederler. Lojistikte bir dikey ajan, filo uygunluğu ve gerçek zamanlı trafik verilerine göre teslimat rotalarını optimize edebilir. Sağlıkta ise sigorta doğrulama, takip randevuları planlama ve hasta kabul işlemlerini — hepsini sıkı mantıkla — yürütebilir.

Dikey ajanları kullanan ekipler, daha hızlı benimseme, daha yüksek görev başarısı ve daha az hata görüyor. Sırrı ne? Bu ajanlar genel istemlere dayanmaz. API'ler, kurallar ve yapılandırılmış verilerle temellendirilmişlerdir — tek bir işi gerçekten iyi yapmak için tasarlanmışlardır.

Dikey yapay zekâ ajanları nasıl çalışır?

Genel amaçlı yapay zekâ ajanları, devasa kamuya açık veri kümeleriyle eğitilir; bu da onları metin üretmede iyi yapar — ancak yapılandırılmış iş ortamlarında güvenilmez kılar. Halüsinasyon görürler, API çağrılarında zorlanırlar ve katı iş akışlarını takip edemezler. Dikey ajanlar ise bu sınırlamaları yapı, mantık ve entegrasyonla aşmak için tasarlanmıştır.

İşte dikey ajanların pratikte nasıl yapılandırıldığı ve her katmanın genel amaçlı LLM'lerin temel bir eksikliğini nasıl çözdüğü:

Doğrudan API erişimi

Genel modeller, karmaşık araçlarla sarmalanmadıkça iç sistemlerle etkileşime giremez. Dikey ajanlar ise doğrudan CRM, ERP veya planlama platformlarına bağlanarak gerçek zamanlı veri çekebilir, kayıt oluşturabilir ve iş akışlarını güvenilir şekilde tetikleyebilir.

Yerleşik iş mantığı

İstem hilelerine güvenmek yerine, dikey ajanlar iyi tanımlanmış kurallar ve akışlar içinde çalışır. Ne geçerli, hangi adımlar izlenmeli ve şirket politikasına nasıl uyulmalı bilirler — tıpkı diğer arka uç sistemleri gibi.

Yapılandırılmış veri yönetimi

Doğal dilde eğitilmiş LLM'ler, JSON, SQL veya katı şemalarla iyi çalışmaz. Dikey ajanlar, serbest biçimli kullanıcı girdisiyle yapılandırılmış arka uç formatları arasında köprü kurarak çıktının işe yaramasını sağlar.

Önemli olana odaklanan bağlam

Genel bir model, iade politikanızın Wikipedia'dan daha önemli olduğunu bilmez. Dikey ajanlar, standart işletim prosedürleri, politika belgeleri veya bilgi tabanları gibi alan bilgileriyle temellendirilmiştir — yani yalnızca ilgili konularda çalışırlar.

LLM sadece bir bileşen

Bir dikey ajan içinde, LLM destekleyici bir rol oynar — özetleme, yorumlama veya doğal yanıtlar için kullanılır. Ancak mantık, hafıza ve erişim kontrolüyle yönetilen bir sistemin içinde yer alır; bu da onu üretim için güvenli kılar.

Bu katmanlar bir araya geldiğinde, dikey ajanlara genel modellerde olmayan bir yapı kazandırır. Akıllıca istemlere veya şansa güvenmezler — erişim, hesap verebilirlik ve gerçek iş ihtiyaçlarına uyumla çalışırlar.

Dikey yapay zekâ ajanları iş akışları için neden daha iyidir?

Çoğu kurumsal iş akışı açık uçlu değildir — kurallara uyar, doğrulama gerektirir ve iç sistemlerden gerçek zamanlı verilere dayanır. Genel ajanlar burada zorlanır. Yanıt üretebilirler, ancak bir süreci güvenilir şekilde takip edemez veya kısıtlamalara uymakta zorlanırlar; yoğun özelleştirme gerekir.

Dikey yapay zekâ ajanları baştan itibaren yapı ile geliştirilir. Tek bir kullanım alanına odaklanır, onu destekleyen sistemlerle entegre olur ve onu yöneten mantığın farkındadır. Bu da onları daha hızlı devreye almayı, test etmeyi ve üretimde çok daha güvenilir kılar.

‍

Ayrıca daha az karmaşa yaratırlar. Genel bir modeli aşırı istemlerle yönlendirmek ve bağlamı anlamasını ummak yerine, dikey ajanlar temellidir — API'ler, iş kuralları ve önceden tanımlı akışlarla desteklenir. Bu da onları güvenilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir kılar.

Dikey yapay zekâ ajanları için başlıca kullanım alanları

Dikey ajanlar, üretimde şimdiden yerini alıyor — geleceğin asistanları olarak değil, gerçek operasyonel sorunları çözen odaklanmış sistemler olarak. Bunlar her şeyi yapmaya çalışan “yapay zekâ yardımcıları” değil. Belirli bir alanda tek bir işi iyi yapan ajanlardır.

Hemen uygulanabilecek bazı kullanım alanlarına bakalım.

İş akışını sahiplenen müşteri odaklı ajanlar

Sohbet botu tasarımında en büyük yanlış kanılardan biri, sohbetin doğrudan değer yarattığını düşünmektir. Oysa müşteriyle ilgili çoğu akış — onboarding, rezervasyon, başvurular — “sohbet” değildir. Bunlar mantık, doğrulama ve arka uç bağımlılıkları olan yapılandırılmış görevlerdir.

Yine de şirketler burada genellikle genel sohbet botları kullanır ve en iyisini umar. Sonuç? Kafası karışan kullanıcılar, bozuk akışlar ve kaybedilen potansiyel müşteriler.

Öte yandan, müşteri hizmetleri için özel olarak tasarlanmış dikey ajanlar, tüm yolculuğu tamamlamak için geliştirilmiştir. Adımları bilir, kurallara uyar ve iç sistemlerle doğrudan entegre olur. Deneyim daha akıcıdır; çünkü ajan “daha akıllı” olduğundan değil, o iş için tasarlandığından.

Görev otomasyonu için iç operasyon ajanları

Tekrarlanabilir ama hâlâ zahmetli olan çok sayıda iç iş var: kayıt güncelleme, bilet atama, araçlar arasında veri senkronizasyonu. Bunu RPA ile otomatikleştirebilirsiniz, ancak RPA'da bir şey değiştiğinde genellikle bozulur.

Dikey ajanlar, iş akışı otomasyonu ve nüansları anlama konusundaki yetenekleriyle bu boşluğu mükemmel şekilde doldurur. Dinamik girdileri işleyebilecek kadar akıllıdırlar, ancak sınırlar içinde kalacak kadar yapılandırılmıştırlar. Daha da önemlisi, iç iş akışlarınızı tanımlayan API'lere ve mantığa bağlıdırlar.

Satış ve CRM ile entegre ajanlar

Satış hızlı ilerler ve ayrıntılara duyarlıdır. Genel bir GPT ajanı kibarca yanıt verebilir, ancak sizin değerlendirme kriterlerinizi, hangi temsilcinin hangi bölgeden sorumlu olduğunu veya bir potansiyel müşterinin CRM'de zaten var olup olmadığını bilmez.

HubSpot gibi platformlar, ajanınızı tüm bu değerli bilgilerle beslediğinde, bundan en iyi şekilde yararlanacak bir ajana ihtiyacınız olur.

Doğru şekilde dikeyleştirilmiş satış sohbet botları farklıdır. Satış hattı mantığınızın içinde yaşar. Potansiyel müşterileri gerçek zamanlı olarak değerlendirebilir, not alabilir, takip tetikleyebilir ve hatta devretmeleri zamanlayabilir — kimsenin onları manuel olarak yönlendirmesine gerek kalmadan.

Sistemler arası koordinasyon ajanları

Bazı görevler tek bir sistemde yapılamaz. Üç aylık rapor oluşturmak, takip kampanyası göndermek ya da farklı lokasyonlardaki stokları uzlaştırmak gibi işler bunlara örnek. Bunlar “sohbet” tabanlı görevler değil — sistemler ve mantıklar arasında geçen küçük iş akışlarıdır.

Genel amaçlı bir ajana bu işleri promptlarla yaptırmaya çalışmak tam bir kabusa dönüşebilir. Model bağlamı unutur, API çağrıları başarısız olur, mantık bozulur.

Dikey ajanlar bu alanda çok başarılıdır. Araçları yönetir, süreç mantığına uyar ve baştan sona görevi tamamlar — insan müdahalesine gerek kalmaz. Artık bunu bir yapay zeka olarak değil, altyapı olarak görmeye başlarsınız.

‍

Bunlar varsayımsal senaryolar değil. Ekipler dikey ajanları üretimde kullanmaya başladı bile — kırılgan otomasyonları ve abartılmış yardımcıları sessizce, gerçekten iş yapan sistemlerle değiştiriyorlar. Buradaki anahtar sadece zeka değil; yapı, odak ve entegrasyon.

Peki, bir fikri çalışan bir dikey ajana nasıl dönüştürürsünüz? Adım adım inceleyelim.

İlk dikey yapay zeka ajanınızı nasıl oluşturursunuz?

Bugün bir yapay zeka ajanı oluşturmanın birçok yolu var — açık kaynaklı yığınlar, orkestrasyon çerçeveleri, tamamen kod tabanlı platformlar ve kodsuz araçlar. Bazıları birden fazla ajanı bir araya getirmenize olanak tanır. Diğerleri ise davranışı sıfırdan ince ayar yapmanızı sağlar.

Bu örnekte, pratik ve uygulanabilir bir yol izleyeceğiz. Orkestrasyon katmanı olarak Botpress’i kullanacak, bunu GPT, Claude veya Gemini gibi ham bir dil modeliyle bağlayacağız — ardından bu genel LLM’i nasıl dikey bir ajana dönüştüreceğimizi göstereceğiz: kapsamı belirlenmiş, entegre edilmiş ve gerçek görevler için hazır.

Daha önce CrewAI, LangGraph veya AutoGen gibi araçlarla çalıştıysanız yaklaşım size tanıdık gelecektir — ancak burada odak, boş bir LLM'den iş dünyasına hazır bir sisteme geçiş.

1. Ajanı kurarak başlayın

Belirli, tekrarlanabilir ve net tanımlanmış bir görev seçin. Randevu alma, bilgi toplama akışları veya potansiyel müşteri değerlendirme gibi işler başlamak için idealdir.

Botpress kontrol panelinize gidin, yeni bir bot oluşturun ve amacını hemen belirleyin. Kısa bir açıklama ekleyin: “Çok lokasyonlu rezervasyon ajanı” veya “Potansiyel müşteri değerlendirme asistanı” gibi. Ajan Rolü bölümüne, bu ajanın ne yapması gerektiğini tek cümleyle yazın — fazlası değil. Bu kapsam çok önemli.

2. Ajanı destekleyecek bilgileri ekleyin

LLM’ler güçlüdür, ancak iş bağlamı olmadan tahmin yürütürler. Bilgi Bankası sekmesine gidin ve ajanın bilmesi gereken her şeyi yükleyin — PDF’ler, yardım dokümanları, fiyatlandırma sayfaları, iç SSS’ler, hatta operasyonlarınızın parçasıysa görseller ve ekran görüntüleri.

Bir CRM asistanı (örneğin HubSpot için) oluşturuyorsanız, onboarding dökümanlarını, ürün bilgilerini ve hizmet politikalarını yükleyin. Her girdiyi net şekilde etiketleyin ve ileride başka ajanlar oluşturmayı planlıyorsanız ayrı bilgi koleksiyonları oluşturun.

Bilgi Bankası’nda sadece ajanın alanıyla ilgili bilgiler olduğundan emin olun. Böylece kapsam kayması ve halüsinasyonlardan kaçınırsınız.

3. İş mantığını Akış Editörü’nde haritalayın

Burada sohbetin ötesine geçip uygulamaya başlıyorsunuz.

Akış Editörü'ne gidin ve yapıyı oluşturmaya başlayın: Temsilcinin hangi bilgileri toplaması gerekiyor? Devam etmeden önce hangi koşulları kontrol etmeli? Ne zaman yönlendirme yapmalı veya durmalı?

Örneğin, bir rezervasyon botu oluşturuyorsanız:

• Kullanıcının tercih ettiği zamanı, konumu ve hizmeti toplayın
• Bir API çağrısıyla uygunluğu kontrol edin (buna birazdan değineceğiz)
• Zamanı onaylayın veya alternatifler sunun

Koşul düğümleri, ifadeler ve değişkenler kullanabilirsiniz — bunların tümü LLM mantığıyla tetiklenip çalıştırılabilir — böylece mantık dinamik ama her zaman sınırları belli olur.

4. API erişimi ekleyin

Entegrasyonlar paneline gidin ve ajanın ihtiyaç duyacağı API çağrılarını ayarlayın. Bu bir rezervasyon sistemi (Calendly veya kendi planlama API’niz gibi), bir CRM uç noktası veya bir destek talep sistemi olabilir.

• Temel URL ve kimlik doğrulama başlıkları
• Parametreler (dinamik veya statik)
• Yanıtın nerede saklanacağı (ör. workflow.slotOptions)
• Bu yanıtı akışta nasıl kullanacağınız (örneğin, uygun saatleri göstermek veya bir form göndermek gibi)

Her şey çalıştığında, kullanıcılarınızı iş akışınıza dahil edin. Artık ajanınız “akıllı” olmaktan çıkıp gerçekten faydalı olmaya başlar.

5. Ajan davranışını doğrulayın

Bot Emulator ile tam konuşmalar yapın ve gerçek zamanlı olarak hata ayıklayın. Bilerek hatalar yapın: yanlış yazın, adımları atlayın, tuhaf girdiler verin. Ajanın nasıl toparladığını gözlemleyin.

Sonra, geri dönüşler ekleyin. Doğrulamalar ekleyin. Koşullu düğümlerle uç durumları yakalayın. Kullanıcı gerekli bir alanı atladıysa, sohbet akışını bozmadan dostça bir açıklama ile tekrar sorun. Bir API çağrısı başarısız olursa, hatayı onaylayın ve kullanıcıya sonraki adımları net şekilde bildirin.

Testler tamamlandığında, ajan kontrol panelinin Ana Sayfa sekmesine gidin ve ajanı hangi kanalda dağıtmak istediğinizi seçin.

Bir dikey ajan oluşturduktan sonra bu desen tekrarlanabilir hale gelir. Otomatikleştirilebilecek, kapsamı belirlenebilecek ve sisteme dönüştürülebilecek daha fazla iş akışı görmeye başlarsınız — sadece sohbetler değil. Asıl güç burada: sadece botlar değil, işi ileriye taşıyan altyapı oluşturmak.

Kendi ajanınızı oluşturmak ister misiniz? Botpress, LLM’lerin birden fazla API, platform ve servisle etkileşimini destekleyen özelliklerle doludur. LLM’leri ajanlara dönüştürmek için denemeler yapmak için harika bir yoldur.

Hemen oluşturmaya başlayın — ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Dikey yapay zeka ajanları geleneksel kural tabanlı sohbet botlarından nasıl ayrılır?

Dikey yapay zeka ajanları, geleneksel kural tabanlı sohbet botlarından farklıdır; çünkü büyük dil modelleri (LLM) ve mantık katmanları kullanarak verilerle karar alır ve görevleri yerine getirirler. Kural tabanlı botlar ise yalnızca sabit karar ağaçları ve önceden yazılmış yanıtlarla, gerçek bir uyarlanabilirlik olmadan çalışır.

2. Dikey ajanlar sadece büyük işletmeler için mi faydalı, yoksa KOBİ'ler de bunlardan yararlanabilir mi?

Dikey ajanlar sadece büyük işletmelerle sınırlı değildir – KOBİ’ler de özellikle potansiyel müşteri değerlendirme gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, ek personel ihtiyacı veya karmaşık sistem yönetimi olmadan önemli ölçüde fayda sağlayabilir.

3. Bir dikey ajan zamanla çok işlevli bir ajana dönüşebilir mi?

Evet, bir dikey ajan zamanla yeni yetenekler eklenerek çok işlevli bir ajana dönüşebilir; yeter ki her işlevin kapsamı net olsun ve altyapı modüler mantık ile hafıza yönetimini desteklesin.

4. Dikey ajanları uygularken karşılaşılan tuzaklar veya yaygın hatalar nelerdir?

Dikey ajanları uygularken yapılan yaygın hatalar arasında çok fazla iş akışını aynı anda yönetmeye çalışmak, önemli sistem entegrasyonlarını atlamak, LLM çıktısına iş mantığına dayandırmadan aşırı güvenmek ve gerçek kullanıcı geri bildirimlerine göre yineleme yapmamak bulunur.

5. “Dikey” nasıl tanımlanır? Sektöre, göreve, departmana göre mi, yoksa hepsi dahil mi?

Yapay zeka ajanı tasarımında "dikey"; sektör (örneğin sağlık), departman (örneğin İK) veya belirli bir görev (örneğin fatura sınıflandırma) ile tanımlanabilir; net sınırları ve iş değeri olan iyi tanımlanmış bir kullanım alanını ifade eder.