Yapay zekâ ajanı
AI agent
D3
Yapay zekâ ajanı, çevresiyle etkileşen, bilgi alan ve dışarıdan belirlenmiş daha geniş bir amaç doğrultusunda kendi yönettiği eylemleri gerçekleştiren yazılımdır.
İnceleme durumu: 2026-11-26
Teknik açıklama
Bir ajan planlayabilir veya eylem seçebilir, araçları çağırabilir, sonuçlarını işleyebilir ve bu sonuçları sonraki model adımlarına iletebilir.
Kavramsal sınırlar
Bir yapay zekâ ajanı tek bir model yanıtı veya araç çağrısıyla tanımlanmaz; atıf yapılan kaynaklar bağımsız insan ikamesi ya da garantili özerk yeterlilik göstermez.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Bir araştırma asistanı, onaylı bilgi tabanında arama yapabilir, dönen parçaları inceleyebilir, gerektiğinde yeni arama isteyebilir ve insan incelemesi için taslak sunabilir.
Sınırlılıklar
Ajan tanımları ve uygulamaları değişir; araçlar, bellek ve planlama güvenlik saldırı yüzeyini genişletebilen olası özelliklerdir.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak
- NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Appendix A, agent, printed p. 107
- Desteklenen iddia
- NIST, ajanı çevresiyle etkileşen, bilgi alan ve dışarıdan belirlenmiş daha geniş bir amaç doğrultusunda kendi yönettiği eylemleri gerçekleştiren yazılım olarak tanımlar.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, NIST’in sözlük tanımıdır ve tüm yapay zekâ ajanları için tek evrensel tanım iddia etmez.
2.1Yao et al., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- Kaynak
- Yao et al., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Abstract: interleaved reasoning and task-specific actions; external sources or environments
- Desteklenen iddia
- ReAct araştırma örüntüsünde LLM akıl yürütme izleri ile göreve özgü eylemler iç içe yürütülür ve eylemler ek bilgi için haricî bilgi kaynaklarıyla veya ortamlarla etkileşir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, bir araştırma örüntüsünü açıklar ve her ajanın ReAct, akıl yürütme izleri veya haricî araçlar kullanmasını gerektirmez.
3.1NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak
- NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Section 3.5 printed p. 54: tools, memory, planning, and security risks
- Desteklenen iddia
- NIST, ajanların araç, bellek veya planlama yeteneklerine sahip olabileceğini ve araç etkin ajanların ek güvenlik riskleri oluşturabileceğini belirtir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bunlar her ajanın zorunlu özellikleri veya belirli bir ajanın özerkliğinin kanıtı değil, olası özellikler ve risklerdir.