Yapay Zeka Ajanları Birlikte Düşünebilir mi? Yeni Teknolojiyle Tanışın

Gelişen teknoloji ile birlikte çoklu ajan sistemleri, çeşitli alanlarda giderek daha fazla kullanılmaya başlanıyor. Yapay zeka ajanları, günümüzde MCP ve A2A gibi protokoller aracılığıyla iletişim kurabiliyor, görev dağıtımı yapabiliyor ve farklı araçları keşfedebiliyor. Ancak bu ajanların karşılaştığı önemli bir sorun, niyet ve bağlam paylaşımında yaşanan eksikliklerdir. Cisco Outshift, bu açığı kapatmayı hedefleyen Internet of Cognition yaklaşımını sunarak, yapay zeka ajanlarının daha uyumlu bir şekilde çalışmasını amaçlıyor.

Ajanların İletişim Zorlukları

Mevcut sistemlerdeki iletişim genellikle yalnızca mesajlaşma seviyesinde kalmaktadır. Ajanlar veri aktarımında bulunsa da, karşı tarafın neyi neden yaptığını ve hangi bağlamın kritik olduğunu ortak bir şekilde anlayamıyor. Bu durum, koordinasyonun uzamasına, hatalı karar zincirlerine ve öğrenilen bilgilerin diğer ajanlara taşınamamasına yol açıyor. Örneğin, sağlık hizmetlerinde bir ajan hastanın semptomlarını değerlendirip randevu planlaması için bir kod iletebilirken, başka bir ajan sigorta kontrolü yapabiliyor. Ancak ortak bir hedef ve bağlam olmadığında, en uygun bakım planı oluşturulamıyor.

Kritik Bilgilerin Paylaşımındaki Kopukluk

Eğer bir ajan, geçmiş sağlık bilgisine dayalı kritik bir riski aktarmazsa, diğer ajanlar yanlış seçenekler sunabiliyor. Bu nedenle sistem, çalışıyor gibi görünse de bütüncül bir akıl yürütme sağlanamıyor. Cisco Outshift tarafından önerilen yeni mimari, mevcut mesajlaşmanın üzerine semantik bir katman eklemeyi hedefliyor. Bu, ajanların yalnızca veriyi değil, aynı zamanda niyeti ve hedef durumunu da paylaşmalarını sağlıyor. Böylece, daha etkin bir işbirliği kurulması amaçlanıyor.

Yeni Yaklaşımın Bileşenleri

Önerilen sistemin üç ana bileşeni dikkat çekiyor. İlk olarak, ajanların niyet ve hedef durumunu paylaşmasını sağlayan üst katman yer alıyor. İkinci olarak, paylaşılan bağlamı kalıcı olarak tutan, dağıtık bir çalışma belleği olarak işlev gören altyapı bulunuyor. Üçüncü olarak ise, hangi bilginin kimlerle paylaşılacağını belirleyen politika kontrolleri geliştirilmiş. Bu yapılar, ajanların bulgularını havuzlayarak birikimli öğrenmeyi mümkün kılıyor ve güvenlik katmanları, uyumluluk sınırlarını koruyor.

Cisco Outshift'in bu yaklaşımı, tamamlanmış bir ürün olarak değil, sektöre yönelik bir standartlaşma çağrısı olarak konumlanıyor. Hedef, yapay zeka ajanlarının yalnızca birbirine bağlı olması değil, aynı zamanda ortak bir hedef doğrultusunda hizalanarak birlikte hareket edebilmesidir. Bu gelişmeler, yapay zeka ve otomasyon alanındaki iş süreçlerini daha verimli hale getirme potansiyeli taşımaktadır.