Yazan: Marcello Ronchietto, şirketinde Veri ve Analitik Başkanı Palexpo Cenevreve Üyesi UFI Dijital İnovasyon Çalışma Grubu.
Evet, başka bir yapay zeka kavramı, bir tane daha ama bu sadece başka bir “Yapay Zeka Terimi” değil. Dikkatinizi açıkça hak eden bu fikri tanıtmaya çalışacağım. Bir aracının ne olduğu hakkında ayrıntılara girmeyeceğim, Stephan bunu zaten açıkladı (Sergiler ve Temsilcilerin Yükselişi | UFI Blogu makalesine bakın), ancak birden fazla aracının bir sürecin bölümlerini ve hatta tüm iş akışlarını nasıl otomatikleştirebileceğini açıklayacağım.
Aslında, çoklu aracı orkestrasyonu, her biri belirli bir görevden sorumlu olan ve karmaşık bir hedefe ulaşmak için birlikte çalışan birden fazla Yapay Zeka Aracısının koordinasyonunu ifade eder. Kodsuz/Düşük Kodlu platformlar, bu konseptin küçük organizatörler için bile uygulanmasını kolaylaştırır. Yani evet, çok aracılı orkestrasyonun benimsenmesi daha kolay hale gelebilir.
Neden çok aracılı orkestrasyon?
Bunu kendiniz de deneyimlemiş olabilirsiniz: LLM (Büyük Dil Modeli) ile sohbet sırasında, tek bir istemde birden fazla soru sorduğunuz zaman çıktı bazen önemli noktaları kaçırır. Yüksek Lisans’lar, her seferinde bir soru sorduğunuz zaman daha iyi performans gösterme eğilimindedir ve aynı mantık temsilciler için de geçerlidir: tek ve iyi tanımlanmış bir görev verildiğinde daha iyi performans gösterirler. Dolayısıyla, karmaşık bir iş akışı içinde bir aracı uygulamayı planlıyorsanız ve güvenilir sonuçlar bekliyorsanız, “genel amaçlı bir aracıya” güvenmek yerine sorumlulukları dağıtan “uzman aracılar” ile çoklu aracı orkestrasyonunu düşünün. Bu yaklaşım Pascal Bornet ve diğerleri tarafından anlatılmıştır. (2025) “Tek Ajan, Tek Araç” ilkesi olarak.
Nasıl çalışır?
Çoklu aracı orkestrasyonu iki ana mimari kullanılarak oluşturulabilir: merkezi veya merkezi olmayan (Bornet ve diğerleri, 2025).
Merkezi mimari: Bir “Orkestratör Temsilcisi” diğer uzman aracıların eylemlerini koordine eder. Katılımcı Chatbot ile basit bir örnek görelim:
“Orkestratör Temsilcisi” katılımcıyla etkileşime girer, soruları netleştirir ve ardından belirli veri kümelerine erişimi olan uzman aracılardan bilgi ister.
Chatbot’lar hakkında daha fazla bilgi mi istiyorsunuz? Celia bu konu hakkında bir makale yazdı (bkz. Chatbotlar: Sergilerde Yapay Zekaya Açılan Kapı | UFI Blogu)
Merkezi olmayan mimari: Orkestratör aracısı yok. Aracılar tanımlanmış bir sırayla iletişim kurar ve her biri iş akışında tek bir görevi gerçekleştirir.
Örneğin, bir konferans programı oluşturuyorsanız: 1. temsilci bilgiyi toplar, 2. temsilci bunu biçimlendirir, 3. temsilci bunu doğrular ve sonuncusu bunu yayınlamadan önce doğrulama için bir insana gönderir.
Buna ek olarak IBM (2025), karmaşık, dağıtılmış ortamlarda yapay zeka aracılarının koordinasyonuna yönelik daha incelikli yaklaşımlar sunan hiyerarşik ve birleştirilmiş orkestrasyon çerçevelerini tanıtıyor.
Hangisini kullanmalı? Bu pek çok faktöre bağlıdır: kullanım durumunuz, verileriniz, karmaşıklık, güvenlik, araçlar, dahili süreçler vb. ve bazen teknolojinin kendisine olan güveniniz.
Akılda tutulması gereken ithalat sınırlamaları
İlk olarak, Yüksek Lisanslar deterministik olmayan kara kutulardır. Ajanlar beklenmedik şekillerde davranabilirler. Katı talimatları geliştirmek ve temsilcileri etkili bir şekilde koordine etmek için birçok testin yapılması gerekir. Temsilcilerden daha iyi sonuçlar beklemek için “bağlam mühendisliği” becerileri tanıtılmalıdır. Bazı Düşük Kodlu ve Kodsuz platformlar genellikle bu tür ayarlamaları destekleyerek kuruluşların çoklu aracı orkestrasyonu üzerinde daha iyi kontrol sahibi olmalarına yardımcı olur.
Teknik koordinasyonun ötesinde, organizasyonel netlik önemlidir: Çok aracılı orkestrasyonu uygulamadan önce dahili iş akışları açıkça tanımlanmalı ve insan rolleri iyi yapılandırılmalıdır. Forbes France (2025) tarafından hazırlanan aydınlatıcı bir makale, bazı kritik sınırlamaların ana hatlarını çiziyor ve bize ajansal yapay zekanın “sihirli bir çözüm” olmadığını hatırlatıyor. Açık bir strateji, sağlam bir orkestrasyon ve organizasyonel hazırlık olmadan projeler başarısız olabilir.
Çözüm
Basit iş akışlarıyla başlamak akıllıca bir seçim olabilir, ancak çok aracılı orkestrasyona geçmeden önce. Şunu sormaya değer: “Ajanlara gerçekten ihtiyacım var mı?” Çoğu iş akışı, doğal dil anlayışını veya karmaşık karar almayı gerektirmez; dolayısıyla geleneksel bir otomasyon oluşturmak yeterince iyi olabilir.
Çoklu aracı orkestrasyonu yeni fırsatların kapısını aralıyor ve bu konseptin endüstrimizi nasıl kucaklayacağını görmek heyecan verici olacak.
Referanslar
Bornet, P., Wirtz, J., Davenport, th, Crmes, D. ve Auts. (2025). Ajansal Yapay Zeka: İşi, İşi ve Yaşamı Yeniden Keşfetmek için Yapay Zeka Aracılarından Yararlanma
IBM. (2025). Yapay zeka aracı orkestrasyonu nedir? https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-orchestration
Guichard, G. (2025, 7 Eylül). Ajan yapay zeka efsanesine inanmayı bırakın! Forbes Fransa. https://www.forbes.fr/technologie/arretez-de-croire-au-mythe-de-lia-agentique/