This is the Trace Id: 985244d16594404ec8ae7966cecf56fe
Ana içeriğe atla Work IQ Yapay zeka sohbeti Ortak Görevler'i kullanarak görevleri tamamlayın İş için aracılar Kendi aracılarınızı oluşturun Uygulamalarınızda Copilot Bireysel kullanıcılar için Copilot Planlar ve fiyatlar İş için işe alım süreci Piyasaya çıkarma ve benimseme Günlük istem kılavuzu İstem ipuçları ve püf noktaları Rol bazında en çok kullanılan örnekler Müşteri öyküleri Teknik hazırlık Microsoft 365 Copilot blogu Destek Microsoft Frontier Programı Yapay Zeka Yol Haritası Microsoft 365 Microsoft Teams Dynamics 365 Power Platform Copilot Chat'i açın Uygulamayı indirin
Kanepede oturup dizüstü bilgisayar kullanan bir kadın.

AI destekli aracı çerçeveleri nelerdir?

AI destekli aracı çerçeveleri, akıllı aracıların nasıl plan yaptığını, iletişim kurduğunu ve büyük ölçekte çalıştığını tanımlar ve kuruluşların iş ihtiyaçlarına en uygun yaklaşımı seçmesine yardımcı olur.
Daha fazla bilgi edinin

AI destekli aracı çerçevelerine genel bakış

AI destekli aracı çerçeveleri, akıllı aracıların çalışma, iletişim kurma ve işbirliği yapma biçimlerini tanımlayan yapılandırılmış modellerdir. Yapay zeka sistemleri genelinde mantığı, düzenlemeyi ve yönetişimi sağlayarak güvenli, ölçeklenebilir ve hedef odaklı operasyonları mümkün kılarlar. Kuruluşlar bu çerçeveleri, tekil yapay zeka modelleri ile çok aracılı sistemler arasında köprü kurmak, yapay zeka odaklı iş akışlarını yönetmek ve iş süreçlerini tutarlılık ve gözetimle otomatikleştirmek için kullanır.
  • AI destekli aracı çerçeveleri, akıllı aracıların sistemler genelinde plan yapma, hareket etme, iletişim kurma ve yönetişimi izleme biçimini tanımlar. 
  • Çerçeveler, birden fazla aracı arasında güvenli ve ölçeklenebilir koordinasyon sağlar. Böylece tek görevli yapay zeka modellerinin ötesine geçilir. 
  • Farklı çerçeveler, farklı iş akışlarını destekler. Bunlar, rol temelli görev işbirliğinden karmaşık çok adımlı düzenlemeye kadar uzanır. 
  • Doğru çerçeveyi seçmek için yalnızca teknik özellikleri değil, iş hedeflerini, tümleştirme ihtiyaçlarını ve yönetişim gereksinimlerini göz önünde bulundurmak gerekir.
  • Kurumsal kullanıma hazır çerçeveler, kuruluşların yapay zeka benimsemesini güvenle ölçeklendirmesine yardımcı olmak için otonomi ile gözetim ve uyumluluk arasında denge kurar.

AI aracısı mimarisini anlama

Yapay zeka aracısı katmanlarının temel bileşenleri

AI destekli aracı çerçevesi, aracıların yönetişim altında plan yapma, harekete geçme, iletişim kurma ve çalışma biçimini tanımlayan farklı katmanlardan oluşur. Çerçevelerin merkezinde planlama ve düzenleme modülü yer alır. Bu modül hedefleri yönetir, karmaşık görevleri daha küçük adımlara böler ve sorumlulukları atar. Bu modül kritik öneme sahiptir çünkü aracıların bağımsız şekilde mantık yürütmesini ve daha geniş bir sistemin parçası olarak eylemleri koordine etmesini sağlar.

Çoğu AI destekli aracı çerçevesi, aracıların birlikte çalışma biçimine yön veren dört temel katman etrafında oluşturulur. Bu temel katmanlar şunları içerir:
  • Planlama ve düzenleme, hedefleri belirler, işi adımlara böler ve aracı etkinliğini koordine eder.
  • Yürütme, aracıların bağlı API’ler, veri kaynakları veya araçlar kullanarak görevleri yerine getirdiği katmandır.
  • İletişim, aracıların bağlam paylaşmasını, işbirliği yapmasını ve bilgilerin tutarlı kalmasını sağlar.
  • Yönetişim, uyumluluk, denetim, erişim kontrolü ve politika uygulamasını yönetir.

Aracı tabanlı yapay zeka çerçevelerinin kurumsal sistemlerde çalışması

Kurumsal ortamlarda yapay zeka aracıları nadiren tek başına çalışır. Bağlı sistemler, paylaşılan veriler ve yerleşik süreçler üzerinde çalıştıklarından güvenilirlik, güvenlik ve yönetişim, otomasyon kadar önemlidir. Aracı tabanlı yapay zeka çerçeveleri, aracıların bu sistemler içinde etkili biçimde çalışmasını sağlayan yapıyı sunar.
 

İşleyiş akışı

Aracı tabanlı yapay zeka çerçevesi, aracıların çok aracılı sistemlerin parçası olarak verimli biçimde işbirliği yapmasını sağlarken kurumsal ortamlarda güvenilirlik ve kontrolü de korur. Düzenleme ve iletişim protokolleri, aracıların tek başına çalışmak yerine güvenilir biçimde birlikte çalışmasını sağlar.

Tipik bir operasyon akışı şu sırayı izler:
  1. Görev tanımı, iş hedeflerinin veya kullanıcı isteklerinin tanımlandığı aşamadır.
  2. Planlama, görevlerin adımlara bölündüğü ve sorumlulukların atandığı aşamadır.
  3. Yürütme, aracıların bağlı araçları, veri kaynaklarını ve API’leri kullanarak harekete geçtiği aşamadır.
  4. Değerlendirme, sonuçların hedefler ve kısıtlamalarla karşılaştırılarak değerlendirildiği aşamadır.
  5. Geri bildirim, sonuçların düzeltmelere, iyileştirmelere veya sonraki adımlara yön verdiği aşamadır.

Kurumsal dağıtım için temel özellikler

Aracı tabanlı yapay zeka çerçeveleri, esnekliği yönetişimle birleştirerek ve kurumsal gereksinimler göz önünde bulundurularak tasarlanır. Bazı genel özellikler:
  • Yerleşik yönetişim ve denetlenebilirlik uyumluluğu, politika uygulamasını ve gözetimi destekler.
  • Mevcut sistemlerle tümleştirme veri kaynakları, API’ler ve üretkenlik araçlarını içerir.
  • Modüler, katmanlı tasarım çerçevelerin zaman içinde daha kolay ölçeklenmesini ve uyarlanmasını sağlar.
  • Dört temel katman olan planlama, yürütme, iletişim ve yönetişim koordineli otonomiyi mümkün kılar.

Popüler AI destekli aracı çerçeveleri nelerdir?

Çeşitli AI destekli aracı çerçeveleri, kuruluşların akıllı aracılar tasarlamasına ve koordine etmesine yardımcı olur. Her çerçeve, farklı iş akışı türleri ve farklı karmaşıklık seviyeleri için uygundur.
 

AutoGen

AutoGen, yapılandırılmış konuşmalar ve görev devralmaları aracılığıyla birden fazla yapay zeka aracısının işbirliği içinde çalışmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır. Aracıların eş zamansız olarak birlikte mantık yürütmesine olanak verdiğinden çok adımlı ya da yinelemeli iyileştirme gerektiren iş akışlarında yararlıdır.

Yaygın kullanım alanları arasında araştırma, taslak hazırlama ve inceleme döngüleri, çok adımlı analizler ve aracıların zaman içinde kararları koordine etmesinin gerektiği senaryolar yer alır.

CrewAI

CrewAI, rol temelli aracı işbirliğine odaklanır; her aracının tanımlı bir sorumluluğu ve diğerleriyle etkileşim kurma biçimi vardır. Bu da onu, insanlardan oluşan ekiplere benzeyen temsilcili iş akışları için son derece uygun hale getirir.

Yaygın kullanım alanları arasında içerik üretim süreçleri, araştırma koordinasyonu ve karmaşık iş akışları yer alır.

LangChain

LangChain, büyük dil modellerini araçlara, API’lere ve harici veri kaynaklarına bağlamak için gerekli yapı taşlarını sunar. Gerçek bilgilere veya sistemlere erişmesi gereken aracılar için çoğu zaman bir temel olarak kullanılır.

Yaygın senaryolar arasında araç destekli asistanlar, veriye dayalı aracılar ve mantık yürütmeyi veri alma ya da sistem tümleştirmesiyle birleştiren uygulamalar yer alır.

LangGraph

LangGraph, LangChain’i temel alarak karmaşık ve durum bilgisi olan iş akışları için graf tabanlı düzenleme ekler. Dallanma mantığını, yeniden denemeleri ve görevler arasındaki bağımlılıkları destekler.

Bu yaklaşım, koşullu yollar içeren çok aracılı süreçler, uzun süren iş akışları veya paylaşılan durum ve koordinasyona bağlı görevler için yararlıdır.

En iyi AI destekli aracı çerçevesi nasıl seçilir?

Doğru AI destekli aracı çerçevesinin seçimi, kuruluşunuzun akıllı aracıları nasıl tasarlamayı, devreye almayı ve yönetmeyi planladığına bağlıdır. En iyi yaklaşım, teknik yetkinliği iş sonuçları, ölçeklenebilirlik ve denetim ile dengeler. Şunları göz önünde bulundurabilirsiniz:

Hedefler ve iş akışı ihtiyaçları

Önce, aracıların neyi başarmasını istediğinizi netleştirin. Bazı çerçeveler işbirliği yapan aracı ekipleri için daha uygunken, bazıları rol tabanlı iş akışlarını ya da araç destekli asistanları destekler. Aracıların görevleri planlama ve etkileşime geçme biçimini, hedefleriniz belirlemelidir.

Görevlerin karmaşıklığı

İş akışlarınızın ne kadar karmaşık olduğunu değerlendirin. Basit, sıralı görevler hafif çerçevelerle iyi çalışabilirken, daha karmaşık ya da dallanan süreçler koordinasyon ve yinelemeyi destekleyen çerçevelerden fayda görür.

Tümleştirme gereksinimleri

Bir çerçevenin kuruluşunuzun halihazırda kullandığı sistemlere ne kadar kolay bağlandığını değerlendirin. Kurumsal senaryolarda, aracıların mevcut iş akışları içinde etkili çalışabilmesi için genellikle API’lere, veritabanlarına ve üretkenlik araçlarına erişmesi gerekir.

Veri gizliliği, güvenlik ve uyumluluk

Aracılar kurumsal ortamlarda devreye alınırken yönetişim kritik öneme sahiptir. Özellikle aracılar hassas bilgilerle etkileşime giriyorsa, güvenli veri işleme, izin yönetimi ve yasal düzenlemelere uyumluluk sunan çerçeveleri tercih edin.

Ölçeklenebilirlik ve düzenleme

Benimsenme arttıkça, çerçevelerin güvenilirlikten ödün vermeden iş akışları genelinde birden fazla aracının çalışmasını desteklemesi gerekir. Düzenleme yetenekleri, paralel çalışmayı, koordinasyonu ve büyük ölçekte performansı yönetmeye yardımcı olur.

İş sonuçları

Son olarak, her çerçevenin daha hızlı karar alma, daha az manuel iş ve daha güçlü işbirliği gibi ölçülebilir sonuçları nasıl desteklediğini değerlendirin. Doğru çerçeve, aracıların değer üretmesini sağlarken onları kurumsal önceliklerle uyumlu tutar.

AI destekli aracı çerçeveleri için kurumsal kullanım senaryoları

AI destekli aracı çerçeveleri, aracıların paylaşılan mantık, yönetişim ve koordinasyon modelleri içinde çalışmasını sağlayarak pek çok kurumsal senaryoyu destekler. Kullanım senaryoları genellikle tek tek ekiplerden kuruluşlar arası iş akışlarına ölçeklenir.
 

Departman düzeyinde otomasyon

Departman düzeyinde AI destekli aracı çerçeveleri, gözetim sağlarken yinelenen ve zaman alan görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olur. Ekipler, rutin istekleri yönetmek, durumu izlemek veya önceden tanımlanmış kurallara göre eylemleri tetiklemek için aracıları devreye alabilir.

Yaygın örnekler arasında çalışan destek botları, otomatik gider onayları, İK, finans ve müşteri hizmetleri ortamlarındaki planlama iş akışları yer alır. Bu senaryolar, ekiplerin yönetilmeyen otomasyona başvurmadan verimliliği artırmasını sağlar. Bunun kurumsal ortamlarda nasıl uygulandığını Kurumlar için Microsoft 365 Copilot ile görün. 

Departmanlar arası koordinasyon

Benimsenme genişledikçe, kuruluşlar AI destekli aracı çerçeveleri departmanlar arası iş akışlarını koordine etmek için kullanıyor. Birden fazla aracı, ortak yönetişim kuralları altında işbirliği yapabilir; veri sınırlarına ve erişim denetimlerine bağlı kalarak bağlam paylaşabilir.

Örneğin, bir tedarik iş akışında, bir satın alma aracısı stok ve finans aracılarıyla birlikte çalışarak stok uygunluğunu, bütçeleri ve onayları doğrulayabilir. Bu senaryolarda bir çerçevenin değerini belirleyen faktörler, güvenli biçimde ölçeklenebilme, kurumsal sistemlerle tümleşebilme ve aracıların kuruluş politikalarıyla uyumlu kalmasını sağlayabilme becerileridir.

Aracı tabanlı yapay zeka çerçevesinin benimsenmesi için yol haritası oluşturma

Net bir yol haritası, kuruluşların deneme aşamasından ölçeklenebilir ve yönetilen yapay zeka aracısı kullanımına geçmesine yardımcı olur. Başarılı benimseme, odaklı bir uygulamayla başlar ve sürekli iyileştirme ile gelişir.
 

Liderler için pratik adımlar

Liderler, yapay zeka aracılarının sorunları azaltabileceği veya net biçimde tanımlanmış süreçleri otomatikleştirebileceği yüksek etkili kullanım alanlarını belirleyerek başlayabilir. Küçük ve kontrollü pilot projelerle başlamak, ekiplerin varsayımları test etmesine, değeri ortaya koymasına ve daha geniş ölçekte yaygınlaştırmadan önce yönetişimi uyarlamasına alan tanır.

İlk aşamada birkaç pratik temel üzerine odaklanmak faydalı olur:
  • Başarıyı nasıl tanımlayacağınızı belirleyerek ekiplerin etkiyi ölçmesini sağlayın.
  • Net sorumluluklar atayın (aracı davranışını ve sonuçlarını denetleyecek kişiler gibi).
  • Aracı davranışı için sınırlar belirleyin (örneğin aracıların görevleri planlama, harekete geçme ve verilere erişme biçimleri gibi).

Başlangıçtan itibaren sorumlulukları ve yönetişim esaslarını belirlemek, benimsenme arttıkça yapay zeka aracılarının kuruluş politikaları içinde kalarak, tutarlı biçimde çalışmasını sağlamaya yardımcı olur.

Ölçeklendirme ve optimizasyon

Benimsenme arttıkça, kuruluşlar genellikle tek tek ekiplerin ötesine geçerek daha bağlantılı, kuruluş genelinde etkin aracı ekosistemlerine yönelir. Sürekli geri bildirim ve performans izleme, ekiplerin nelerin iyi çalıştığını anlamasına, sorunları erken fark etmesine ve iş akışlarını zaman içinde küçük düzenlemelerle iyileştirmesine yardımcı olur.

Kuruluşlar düzenleme, yönetişim ve tümleştirme yaklaşımlarını sürekli iyileştirerek aracı tabanlı yapay zeka kullanımını güvenle ölçeklendirebilir. Karmaşıklık arttıkça aracılara daha fazla otonomi sağlarken doğru düzeyde denetimi elde tutmaları da mümkün olur.

AI destekli aracı çerçeveleri ile kurumsal değeri en üst düzeye çıkarma

AI destekli aracı çerçeveleri, kuruluşların süreçleri otomatikleştirip daha fazla otonom yapay zeka sistemini devreye alırken ortaya çıkan karmaşık düzeni kavramasına yardımcı olur. Koordinasyon ve yönetişim için yapı sunan bu çerçeveler, aracıların ekipler ve iş akışları genelinde güvenilir biçimde çalışmasına olanak tanır.

Gerçek kurumsal değer, çok adımlı süreçleri sadeleştirmekten, tekrar eden manuel işleri azaltmaktan ve kararların büyük ölçekte nasıl hayata geçirildiğini iyileştirmekten gelir. Bu da kuruluş genelinde yapay zeka ve üretkenlik arasındaki bağı güçlendirir. Aracı tabanlı yapay zeka için yapılandırılmış bir yaklaşımla kuruluşlar, departmanlar arası işbirliğini desteklerken tutarlılığı, şeffaflığı ve gözetimi sürdürebilir.

Yapay zekanın benimsenmesi genişledikçe, kurumsal kullanıma hazır çerçeveler aracıların iş hedefleri, veri politikaları ve uyumluluk gereksinimleriyle uyumlu kalmasına yardımcı olur. Böylece güven sağlanırken yeniliğe de alan tanınır.

Microsoft Copilot Studio ile yapay zeka aracıları oluşturma ve dağıtma

Kuruluşlar keşif aşamasından kurumsal kullanıma geçerken, yönetilen bir platforma sahip olmak kritik hale gelir. Copilot Studio, aracı tabanlı yapay zeka ilkelerini güvenli ve kurumsal kullanıma hazır bir çerçeveye taşıyarak kuruluşların yapay zeka aracılarını büyük ölçekte tasarlamasına, kullanıma almasına ve yönetmesine yardımcı olur.

Copilot Studio ile ekipler, yerleşik yönetişim, uyumluluk ve gözetim sayesinde denetim sağlarken aracıları verilere, araçlara ve iş akışlarına bağlayabilir. Bu yaklaşım, kuruluşların aracıların benimsenmesini güvenle ölçeklendirmesine olanak tanır; sistemler ve ekipler genelinde otonomi ile sorumluluk arasında denge kurar.

Yapay zeka aracılarını oluşturmak ve düzenlemek için birleşik bir ortam sunan Copilot Studio, iş ihtiyaçları değiştikçe tutarlı dağıtım, kuruluşlar arası koordinasyon ve uzun vadeli uyarlanabilirlik için destek sağlar.

Daha fazla bilgi edinin.
KAYNAKLAR

Diğer kaynakları keşfedin

  1.
Ofiste bilgisayarda çalışan bir erkek.
Blog

Yapay zeka aracılarını ve kullanım senaryolarını keşfedin

Yapay zeka aracılarının ekiplerin daha akıllı çalışmasına, tekrar eden görevleri azaltmasına ve daha hızlı karar vermesine nasıl yardımcı olduğunu keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin
Dizüstü bilgisayara bakan iki kişi
Blog

Yapay zeka destekli yardımcılar ve aracılara genel bakış edinin

Yapay zeka destekli yardımcıların, yapay zeka aracılarıyla birlikte çalışarak iş operasyonlarını nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin
KAYNAKLAR bölümüne dön

Sık sorulan sorular

  • AI destekli aracı çerçevesi, akıllı aracıların bir sistem içinde çalışma, işbirliği yapma ve kuralları izleme biçimini yapılandırmak için kullanılır. Kuruluşlar, büyük ölçekte yönetişim, güvenlik ve tutarlılığı korurken yapay zeka destekli iş akışlarını yönetmek, süreçleri otomatikleştirmek ve birden çok aracıyı koordine etmek için çerçevelere güvenir.
  • Klasik yapay zeka modelleri, metin oluşturmak veya tahmin yapmak gibi tek bir görevi yerine getirmeye odaklanır. AI destekli aracı çerçeveleri daha ileri giderek birden çok aracının paylaşılan mantık ve yönetişim altında koordineli bir sistemin parçası olarak plan yapma, iletişim kurma, görevleri yürütme ve çalışma biçimini tanımlar.
  • Her işletme için tek bir “en iyi” AI destekli aracı çerçevesi yoktur. Doğru seçim iş akışının karmaşıklığı, tümleştirme gereksinimleri, yönetişim beklentileri ve hedeflenen iş sonuçları gibi faktörlere bağlıdır. Birçok kuruluş, çerçeveleri ölçeklenebilirlik, denetim ve ekipler arası işbirliğini ne kadar iyi desteklediklerine göre değerlendirir.
  • AI destekli aracı çerçevelerini kurumsal ortamlarda devreye alırken yönetişim ve güvenlik kritik öneme sahiptir. Kurumsal odaklı çerçeveler, hassas bilgileri korumak için kimlik yönetimi, erişim denetimi ve veri sınırlarını uygular. Denetim izleri, etkinlik günlükleri ve gözetim mekanizmaları gibi özellikler, kuruluşların güveni, uyumluluğu ve sorumlu yapay zeka ilkeleri ile uyumu sürdürmesine yardımcı olur.

Microsoft 365’i takip edin

Copilot'ı keşfedin Microsoft 365 Microsoft ürünlerini keşfedin Windows 11 uygulamaları Hesap profili İndirme Merkezi Microsoft Store Desteği İadeler Sipariş izleme Microsoft Eğitim Eğitim cihazları Eğitim için Microsoft Teams Microsoft 365 Eğitim Office Eğitimi Eğitimci eğitimi ve gelişimi Öğrenciler ve ebeveynler için fırsatlar Öğrenciler için Azure
Microsoft Yapay Zeka Microsoft Güvenlik Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Microsoft Geliştiricisi Microsoft Learn Yapay zeka market uygulamaları için destek Microsoft Tech Community Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Yazılım şirketleri Visual Studio Kariyer Fırsatları Microsoft Hakkında Microsoft'ta Gizlilik Yatırımcılar
Türkçe (Türkiye) Tüketici Durumu Gizliliği Microsoft'a başvurun Gizlilik Tanımlama bilgilerini yönetin Kullanım Şartları Ticari Markalar Reklamlarımız hakkında