Bir toplantı notunu, uzun bir raporu ya da e-posta zincirini okuyup “Tamam, şimdi ne yapacağım?” diye düşündüğün oldu mu? İşte tam bu noktada uzun metinden eylem planı çıkaran AI ajanı workflow devreye giriyor. Bu tür bir yapay zeka iş akışı, sayfalar dolusu metni tarayıp sana somut adımlar, görevler ve öncelikler sunabiliyor. Üstelik bunu saniyeler içinde yapıyor.
Bu yazıda, AI ajanlarının uzun metinlerden nasıl eylem planı oluşturduğunu, bu workflow’un hangi araçlarla kurulabileceğini ve pratikte nerelerde işine yarayacağını öğreneceksin. Teknik detaylara boğulmadan, uygulanabilir bilgilerle ilerleyeceğiz.
Kısa Tanım: AI Ajanı Workflow Nedir?
AI ajanı, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, otonom çalışabilen yapay zeka bileşenidir. Workflow ise bu ajanın hangi adımları, hangi sırayla ve hangi koşullarda uygulayacağını belirleyen iş akışı şemasıdır. Uzun metinden eylem planı çıkaran bir AI ajanı workflow’u şu temel adımları içerir:
- Girdi olarak uzun metni alma (toplantı notu, rapor, döküman vb.)
- Metni anlamlı parçalara ayırma (chunking)
- Her parçadan görev, sorumluluk ve zaman bilgisi çıkarma
- Çıkarılan bilgileri önceliklendirme ve yapılandırma
- Sonuç olarak okunabilir bir eylem planı üretme
Kısacası: Uzun ve karmaşık bir metni alıp “Kim, ne yapacak, ne zaman?” sorularına net cevaplar veren bir sistem kuruyorsun.
Bu Workflow Nerede Kullanılır?
Pratikte en sık görülen kullanım alanları şunlar:
Toplantı Notlarından Görev Çıkarma
Bir saatlik toplantının transkriptini düşün. İçinde onlarca konu, karar ve “şunu yapalım” cümleleri var. AI ajanı bu metni tarayıp her katılımcıya düşen görevleri listeleyebilir. Örneğin: “Ahmet – pazartesiye kadar müşteri sunumunu hazırla” gibi net çıktılar üretir.
Proje Dökümanlarından Yol Haritası Oluşturma
Uzun bir proje teklifi ya da gereksinim dokümanı aldığında, AI ajanı bu metinden aşamaları, bağımlılıkları ve tahmini süreleri çıkarabilir. Böylece manuel olarak saatlerce okumak yerine, birkaç dakikada taslak bir proje planına sahip olursun.
E-posta Zincirlerinden Aksiyon Listesi
Onlarca e-postanın gittiği geldiği bir konuşma zinciri var. Kimin ne söz verdiğini, hangi kararların alındığını bulmak baş ağrısı. AI ajanı bu zincirleri tarayıp “bekleyen aksiyonlar” listesi çıkarabilir.
Araştırma ve Raporlardan Özet Eylem Planı
Sektör raporu, pazar araştırması ya da teknik döküman okuduktan sonra “Peki biz ne yapmalıyız?” sorusu kalır. AI ajanı, bu tür metinlerden stratejik öneriler ve somut adımlar türetebilir.
AI Ajanı Workflow Nasıl Kurulur?
Bu tür bir sistem kurmak için birkaç farklı yaklaşım var. Teknik seviyene ve ihtiyacına göre seçim yapabilirsin.
No-Code / Low-Code Araçlarla Kurulum
Kod yazmadan bu workflow’u kurmak istiyorsan, otomasyon platformları işini görebilir. Genel akış şöyle çalışır:
- Tetikleyici: Yeni bir döküman yüklenmesi, form gönderimi ya da e-posta
- Metin işleme: Dökümanı düz metne çevirme
- AI adımı: Metni bir LLM’e (büyük dil modeli) gönderip eylem planı isteme
- Çıktı: Sonucu bir tabloya, proje yönetim aracına ya da e-postaya yazma
Bu yaklaşımda kritik nokta, AI’a verdiğin prompt’un (komutun) kalitesi. “Bu metinden eylem planı çıkar” demek yetmez. Hangi formatta istediğini, nelere dikkat etmesi gerektiğini açıkça belirtmelisin.
Kod Tabanlı Çözümler
Daha fazla kontrol istiyorsan, Python gibi bir dille kendi pipeline’ını kurabilirsin. Temel bileşenler:
- Metin bölümleme (chunking): Uzun metinleri LLM’in işleyebileceği parçalara ayırma
- Embedding ve retrieval: Gerekirse vektör veritabanı kullanarak ilgili bölümleri bulma
- LLM çağrısı: Her parça için veya toplu olarak eylem çıkarma isteği gönderme
- Post-processing: Çıktıları birleştirme, tekrarları eleme, önceliklendirme
Örnek bir senaryo: 50 sayfalık bir strateji dökümanın var. Önce bunu 20 parçaya bölersin. Her parçadan ayrı ayrı eylem önerileri çıkarırsın. Sonra bu önerileri birleştirip, tekrar eden maddeleri eleyip, öncelik sırasına koyarsın.
Hazır AI Ajan Frameworkleri
Son dönemde popülerleşen ajan frameworkleri (LangChain, AutoGen, CrewAI gibi) bu tür görevler için özel modüller sunuyor. Bu araçlarla:
- Birden fazla ajanı zincirleyebilirsin (biri özetler, biri görev çıkarır, biri önceliklendirir)
- Ajanların birbirleriyle “konuşmasını” sağlayabilirsin
- Hata durumlarında otomatik yeniden deneme mekanizmaları kurabilirsin
Kilit Çıkarım: Hangi yöntemi seçersen seç, başarının anahtarı iyi tanımlanmış bir prompt ve net bir çıktı formatı.
Etkili Bir Workflow İçin İpuçları
Sistem kurdun, çalışıyor ama sonuçlar beklediğin gibi değil mi? Genelde şu yüzden olur:
Prompt Mühendisliğine Dikkat Et
AI’a sadece “eylem planı çıkar” demek yetersiz kalır. Şunları belirt:
- Eylem maddelerinin formatı (Kim – Ne – Ne zaman)
- Önceliklendirme kriterleri (acil, normal, düşük)
- Hangi tür bilgilerin eylem sayılacağı (kararlar mı, öneriler mi, taahhütler mi)
- Çıktı dili ve yapısı (JSON, madde listesi, tablo formatı)
Pro İpucu: Prompt’una birkaç örnek ekle. “Şu cümleden şu eylem çıkar” gibi örnekler, AI’ın ne beklediğini anlamasını kolaylaştırır.
Uzun Metinleri Akıllıca Böl
Çoğu LLM’in bir seferde işleyebileceği metin uzunluğu sınırlı. Metni rastgele bölmek yerine:
- Paragraf veya bölüm sınırlarına göre böl
- Her parçaya bağlam bilgisi ekle (dökümanın hangi bölümünden geldiği)
- Örtüşen parçalar kullan (bir parçanın sonu, diğerinin başında tekrar etsin)
Çıktıları Doğrula ve Filtrele
AI bazen “eylem” olmayan şeyleri de eylem olarak çıkarabilir. Basit bir doğrulama katmanı ekle:
- Fiil içermeyen maddeler muhtemelen eylem değildir
- Çok genel ifadeler (“işleri iyileştir”) somutlaştırılmalı
- Tekrar eden maddeler birleştirilmeli
Benzer Kavramlarla Farkı
Bu workflow’u diğer AI uygulamalarıyla karıştırmamak için:
- Metin özetleme vs. eylem çıkarma: Özetleme metni kısaltır, eylem çıkarma ise yapılacakları listeler. Farklı amaçlar.
- Chatbot vs. AI ajanı: Chatbot soru-cevap yapar, ajan ise belirli bir görevi baştan sona otonom şekilde tamamlar.
- RAG vs. eylem workflow’u: RAG (Retrieval Augmented Generation) bilgi getirmeye odaklanır, eylem workflow’u ise getirilen bilgiden somut adımlar türetir.
Pratikte bu kavramlar birlikte kullanılabilir. Örneğin, RAG ile ilgili döküman bölümlerini bulup, sonra eylem çıkarma ajanına gönderebilirsin.
Frequently Asked Questions
Bu workflow hangi dillerde çalışır?
Kullandığın LLM’in desteklediği tüm dillerde çalışabilir. Günümüzün büyük dil modelleri Türkçe dahil onlarca dili destekliyor. Ancak İngilizce dışındaki dillerde performans biraz düşebilir. Prompt’unu ve beklediğin çıktı formatını hedef dilde yazman sonuçları iyileştirir.
Gizli veya hassas dökümanlar için güvenli mi?
Bu tamamen kullandığın altyapıya bağlı. Bulut tabanlı LLM API’leri kullanıyorsan, verinin o servise gittiğini unutma. Hassas veriler için yerel çalışan (on-premise) modeller veya kurumsal güvenlik sertifikalarına sahip servisler tercih edilmeli. Veri gizliliği politikalarını mutlaka kontrol et.
Sonuçlar ne kadar güvenilir?
AI’ın çıkardığı eylem planı bir taslak olarak düşünülmeli. Kritik iş süreçlerinde insan kontrolü şart. Özellikle yasal, finansal veya sağlıkla ilgili konularda AI çıktılarını doğrudan uygulamadan önce uzman görüşü al.
Hangi LLM’i kullanmalıyım?
Görevin karmaşıklığına bağlı. Basit toplantı notları için daha küçük ve hızlı modeller yeterli olabilir. Karmaşık teknik dökümanlar için daha güçlü modeller gerekebilir. Maliyet-performans dengesini kendi kullanım senaryona göre test ederek bul.
Bu sistemi mevcut araçlarımla entegre edebilir miyim?
Evet, çoğu proje yönetim aracı, CRM ve döküman yönetim sistemi API desteği sunuyor. Otomasyon platformları üzerinden veya özel kod yazarak entegrasyon kurabilirsin. Örneğin, çıkan eylem maddelerini otomatik olarak bir görev yönetim aracına kart olarak ekleyebilirsin.
Sonuç: Metinden Eyleme Geçiş
Uzun metinden eylem planı çıkaran AI ajanı workflow’u, bilgi yoğun işlerde ciddi zaman kazandırıyor. Toplantı notlarından proje dökümanlarına, e-posta zincirlerinden araştırma raporlarına kadar pek çok alanda uygulanabilir. Önemli olan, sistemi doğru prompt’larla beslemek, çıktıları insan kontrolünden geçirmek ve sürekli iyileştirmek.
Küçük bir denemeyle başlayabilirsin: Bir sonraki toplantı notunu bu tür bir workflow’dan geçir ve manuel çıkardığın eylem listesiyle karşılaştır. Farkı gördükçe, sistemi kendi ihtiyaçlarına göre genişletmek isteyeceksin.
