Yapay zekâ ajanı, bir işi araçlar kullanarak adım adım yapan ve emin olmadığında insana soran yazılımdır. Optik form okuma sisteminde düşük güvenli okumalar öğretmene gider.
Kısaca
- Ajan tek bir soru-cevap değil, bir iş akışıdır: araç kullanır, her adımın sonucunu denetler, emin olamazsa işi insana devreder.
- Optik form okuma sisteminin ilk sürümü Mayıs 2025'te çalıştı; bugün okulda kullanılıyor ve emin olamadığı kâğıtları öğretmene bırakıyor.
- Dijital Yanlış Defteri Mayıs 2026'dan beri kullanımda; yapay zekânın verdiği her karar öğretmen panelinden değiştirilebilir.
- Sabit bir kuralla çözülen ya da sonucu kontrol edilemeyen işlerde ajan doğru seçim değildir.
- Bir ajan projesi araçları, kontrolleri, insan inceleme kuyruğunu ve her model çağrısının kaydını kapsar.
“Ajan” kelimesi bugün çok farklı şeyler için kullanılıyor: bir sohbet botu, bir otomasyon akışı ya da kendi başına karar veren bir yazılım. Bu rehberde kelimeyi dar ve denetlenebilir bir anlamda kullanıyor, tanımı Özel Beşiktaş Erkan Ulu Ortaokulu'nda kullanılan bir sistemle somutlaştırıyoruz.
Ajan ile tek bir model çağrısı arasındaki fark
Tek bir model çağrısında yazılım modele bir girdi ve bir talimat gönderir, gelen cevabı kullanır. Bir metni özetlemek ya da gelen bir e-postayı sınıflandırmak için bu yeterlidir. Ajanda ise model daha büyük bir işin parçalarından biridir. İş adımlara bölünür, bazı adımları model dışındaki araçlar yapar, her adımın sonucu kontrol edilir; sonuca göre bir sonraki adıma geçilir, adım tekrarlanır ya da iş bir insana devredilir.
| Konu | Tek model çağrısı | Ajan |
|---|---|---|
| Akış | Bir istek, bir cevap | Birden fazla adım; her adımın kendi girdisi ve çıktısı |
| Araçlar | Genellikle yok | Tespit modeli, OCR, veritabanı sorgusu, başka bir sistemin API'si |
| Kontrol | Cevabı kullanan kişi ya da yazılım yapar | Her adımdan sonra eşikler ve kurallarla yapılır |
| Emin olunamadığında | Cevap yine de döner | Adım tekrarlanır ya da iş bir insana gider |
| Uygun işler | Özetleme, sınıflandırma, tek seferlik sorular | Sonucu bir sisteme kaydedilen, birden fazla adımlı ve denetlenmesi gereken işler |
Belgelerden cevap veren bir asistan için çoğu zaman ajan gerekmez: soruyla ilgili belge bölümlerini bulup modele veren RAG yöntemi yeterlidir. Bu yöntemi RAG rehberinde anlattık. Ajan, sonunda bir kaydın yazıldığı ya da bir kararın verildiği ve ara adımlarının ayrı ayrı denetlenmesi gereken işler içindir.
Ajan kendi işini nasıl kontrol eder?
Bu tanımın kullanımdaki bir örneği, Erkan Ulu'da kullanılan optik form okuma sistemidir. Öğretmenler çoktan seçmeli cevap kâğıtlarının fotoğrafını telefonla çeker ya da kâğıtları tarar. Özel optik form ya da okuyucu cihaz gerekmez; okul kendi cevap kâğıtlarını kullanır. Ajan her kâğıdı şu sırayla işler:
- Hazırlık: Görüntünün yönü düzeltilir, eğikliği Hough çizgileriyle giderilir ve uyarlamalı eşikleme uygulanır.
- Tespit: Bir YOLO modeli cevap satırlarının yerini bulur ve her satırı ayrı bir parça olarak kırpar.
- Okuma: LoRA ile ince ayar yapılmış, açık kaynaklı bir görsel-dil modeli, her satırda öğrencinin hangi şıkkı kastettiğini okur; yarım silinmiş işaretler ve sonradan yapılan düzeltmeler de buna dahildir.
- Denetim: Her okuma bir güven puanı taşır. Eşiğin altında kalan satır, modele farklı bir talimat verilerek ikinci kez okunur; cevaplar kâğıdın beklenen düzeniyle karşılaştırılır.
- Karar: Denetimden geçen cevaplar kaydedilir. Hâlâ emin olunamayan kâğıt tahmin edilmez; öğretmenin inceleme listesinde bekler.
Adımların ayrı olması, her birinin sonucunun ayrı ayrı denetlenebilmesi demektir: geometriyi tespit modeli, okumayı görsel-dil modeli üstlenir ve hiçbir okuma düzen kontrolünden geçmeden kaydedilmez. Sistemin ilk sürümü Mayıs 2025'te çalıştı. 2026'da okulun yazılımına dış denemeler eklendi: öğrencinin işaretlediği deneme kitapçığı fotoğraftan okunur ve her derste doğru, yanlış, boş ve net sayıları çıkarılır. 8. sınıfların LGS takibinde her öğrencinin netleri deneme deneme izlenir; öğretmenlerin işaretlediği yanlış konular, yanlış sayısına ve LGS'de çıkma sıklığına göre sıralanır.
Kontrolü her zaman bir model yapmaz
Dijital Yanlış Defteri adlı ödev platformunda yapay zekâ her soruyu değerlendirir ve kararını açıklar; denetim ise insandadır. Öğretmen kararları panelden inceler ve değiştirebilir, değiştirdiği karar geçerli olur. Otocropper adlı Mac uygulamasında ise kontrolü kurallar yapar: tespit modelinin çıktısını temizleyen üç kural, kalan her hata tek tek incelenerek çıkarıldı. Bu kurallardan mürekkep kontrolü 12, sınıf rekabeti 5 yanlış tespiti kaldırdı ve test kitabında hiçbir doğru tespit kaybedilmedi.
Projelerimizden: optik form okuma
Bu sistemden önce öğretmenler her sınav haftasında cevapları öğrenci öğrenci elle giriyordu ve bu iş saatler sürüyordu. Bugün kâğıtların fotoğrafını çekiyorlar; modelin emin olamadığı okumalar öğretmenin önüne geliyor. Sistem, farklı ışıkta ve eğik açıyla çekilmiş, farklı kalemlerle doldurulmuş ve üzerinde fazladan işaretler bulunan, elle etiketlenmiş gerçek cevap kâğıtlarıyla test ediliyor.
Ajan ne zaman doğru seçim değildir?
Ajan, kurulumu ve bakımı en çok emek isteyen seçenektir; bu yüzden her işte ilk tercih olmamalıdır. Şu durumlarda daha basit bir yol yeterlidir:
- İş sabit bir kuralla çözülüyorsa. Bir alanın biçimini doğrulamak ya da iki listeyi eşleştirmek için model gerekmez; kural daha ucuzdur ve her seferinde aynı sonucu verir.
- Sonucu kontrol etmenin bir yolu yoksa. Doğru cevabın ne olduğunu kimse söyleyemiyorsa ajanın hatası da fark edilmez.
- Tek bir soru ve cevap yetiyorsa. Bir metni sınıflandırmak ya da özetlemek için işi adımlara bölmek maliyeti ve bekleme süresini artırır.
- Hatanın bedeli yüksek ve inceleyecek kimse yoksa. Bir inceleme kuyruğu kurulamıyorsa işi tamamen otomatikleştirmek yerine hazırlık aşamasında bırakın: ajan taslağı çıkarır, kararı insan verir.
- Sabit bir hat yetiyorsa. Otocropper'da her sayfa aynı sırayla işlenir: dört geçişli tespit, üç kural, OCR ve öğretmenin uygulamadaki incelemesi. Böyle sabit bir hat, ajandan daha basit ve öngörülebilirdir.
Bir ajan projesi neleri kapsar?
Bir ajan, modelden çok onu çevreleyen parçalardan oluşur. Bir ajan projesi şu parçaları kapsar:
Araçlar
Ajanın kullandığı her araç tek bir işi yapar ve ayrı ayrı test edilir: tespit modeli, OCR, veritabanı sorgusu ya da mevcut bir sistemin API'si.
Kontroller ve eşikler
Her adımın çıktısı için bir kontrol tanımlanır: güven eşiği, beklenen biçim ya da bir iş kuralı. Eşikler, eğitimde kullanılmamış örneklerle yapılan ölçümlere göre seçilir ve gerekçesiyle birlikte yazılır.
İnsan inceleme kuyruğu
Emin olunamayan sonuçlar tahmin edilmez, bir kuyruğa girer. Kuyruğu kimin, hangi ekrandan ve ne sıklıkla boşaltacağı proje başında kararlaştırılır. Kuyruğa düşen örnekler, modelin hangi durumlarda zorlandığını da gösterir.
Kayıt
Her model çağrısı, hangi adımda yapıldığı ve sonucuyla birlikte kaydedilir; kişisel veri içeren girdilerin ne kadarının saklanacağı ayrıca kararlaştırılır. Bir hata bildirildiğinde neyin yanlış gittiği bu kayıtlardan bulunur; maliyet de aynı kayıtlardan izlenir.
Ölçüm ve teslim
Ajan, yayına çıkmadan önce görmediği örneklerle ölçülür ve neyin doğru sayılacağı yazılı olarak kararlaştırılır. Kod, veritabanı ve barındırma sizin hesaplarınızda kurulur; teslimden sonra sistemin sahibi sizsiniz.
Sık sorulan sorular
Yapay zekâ ajanı nasıl yapılır?
Önce tek bir iş seçilir ve adımlara bölünür. Her adım için bir araç ya da model seçilir, her adımın kontrolü ve eşiği yazılır, emin olunamayan sonuçlar için bir inceleme kuyruğu kurulur. Ajan, görmediği örneklerle ölçüldükten sonra yayına çıkar ve kayıtları izlenerek geliştirilir. Modelin yazılıma nasıl bağlanacağını yapay zekâ entegrasyonu rehberinde adım adım anlattık.
Yapay zekâ ajanı ile sohbet botu arasındaki fark nedir?
Sohbet botu bir soruya cevap verir; ajan bir işi tamamlar. Sohbet botunun çıktısı bir metindir ve onu okuyan kişi ne yapacağına kendisi karar verir. Ajanın çıktısı ise bir sistemdeki kayıttır: bir sisteme yazılan cevap ya da bir kuyruğa düşen inceleme talebi gibi. Bu yüzden ajanda kontroller ve insan incelemesi baştan tasarlanır.
Ajan hata yaparsa ne olur?
Hata ihtimali tasarımın içindedir. Optik form okumada emin olunamayan okuma önce ikinci kez denenir, sonra öğretmene gider; düzen kontrolünden geçmeyen sonuç kaydedilmez. Bir ajan projesinde hata yine de kayda geçerse, model çağrılarının kayıtları hatanın hangi adımda oluştuğunu gösterir; o örneği test verisine eklemek, aynı hatanın bir sonraki sürümde yakalanmasını sağlar.
Hazır platformlarla yapay zekâ ajanı geliştirilebilir mi?
Basit akışlar için hazır otomasyon araçları yeterli olabilir. İşin bir parçası özel eğitilmiş bir model, kendi sisteminize bağlantı ya da ayrıntılı kontroller gerektiriyorsa özel geliştirme gerekir. Optik form okumadaki LoRA ile ince ayar yapılmış görsel-dil modeli ve Otocropper'ın kendi verisiyle eğitilen tespit modeli buna örnektir.
Bir ajan projesinin maliyeti nasıl belirlenir?
Fiyat listemiz yoktur. 15 dakikalık ücretsiz ön görüşmede iş ve örnekler konuşulur; ardından yazılı kapsam ve tek bir sabit fiyat içeren bir teklif hazırlanır. Ödeme %30 başlangıçta, %40 ara teslimde, %30 tamamlandığında yapılır. Ajanın çalışırken yaptığı model çağrılarının maliyeti ise kullanıma göre değişir. Ayrıntılar fiyatlandırma sayfamızda.
İlgili hizmet
Yapay zekâ entegrasyonu hizmetinde ajanlar: optik form okuma ajanının adımları, ödev platformundaki öğretmen denetimi ve bir projenin nasıl başladığı bu sayfada.
İlgili rehberler
- Yapay zekâ entegrasyonu nasıl yapılır?
- RAG nedir? Belgelerinizden cevap veren yapay zekâ asistanı
- OCR ve görüntü işleme: belgeden veri çıkarma ve doğruluğu ölçme
Kaynaklar
Bu rehberdeki rakamlar ve tarihler kendi proje kayıtlarımızdan gelir ve şu sayfalarda yayımlanmıştır:
- Telefon fotoğrafından optik form okuma (vaka çalışması)
- El yazısı ödevleri okuyup değerlendiren yapay zekâ platformu (vaka çalışması)
- Otocropper: taranmış soru bankalarında soru tespiti ve OCR (proje sayfası)
Ajanla otomatikleştirmek istediğiniz işin bugün nasıl yapıldığını, kimin kontrol ettiğini ve sonucun nereye kaydedildiğini anlatın. Ajan mı, daha basit bir çözüm mü gerektiğini ön görüşmede birlikte belirleyelim.