Astra, bilgisayar ekranındaki uygulamalarla etkileşime geçerek uzun süreli ve çok aşamalı görevleri kullanıcı adına gerçekleştirebiliyor. Modelin yazılım geliştirme ve siber güvenlik gibi alanlarda da uzun süreli çalışabilmesi, yapay zekanın yalnızca işlem hakkında bilgi veren bir yardımcı olmaktan çıkıp işlemi doğrudan gerçekleştiren bir sisteme dönüşümünü hızlandırıyor.

Şirket tarafından sosyal medyada paylaşılan görüntülerde modelin, internet üzerinde araştırma yapma, bilgisayar oyunu yazma, elektronik tablolardaki verileri analiz etme ve sunum hazırlama gibi farklı işlemleri tek bir görev akışı içinde gerçekleştirebildiği görülüyor.

Astra ve Claude’daki gelişmeler, yapay zeka yarışında yeni ölçütün yalnızca modelin ne kadar doğru cevap verdiği olmadığını ortaya koyuyor. Modellerin bir görevi ne kadar süre insan müdahalesi olmadan sürdürebildiği, kaç farklı aracı kullanabildiği ve gerçek dünyadaki sistemlerle ne ölçüde etkileşime geçebildiği rekabetin yeni başlıklarını oluşturuyor.

Çinli modeller farklı yaklaşımlar sergiliyor

Çin’deki yapay zeka şirketleri de bu ajanlaşma eğilimine farklı yaklaşımlarla karşılık veriyor. DeepSeek’in ağustosta genel kullanıma açtığı V4 Pro modeli, ajan tabanlı yazılım geliştirme ve araç kullanımına odaklanırken, Moonshot AI’ın 17 Temmuz’da tanıttığı Kimi K3, karmaşık görevleri çok sayıda alt ajana bölerek eş zamanlı yürütme yaklaşımını öne çıkarıyor. Z.AI’ın GLM ailesinde ise uzun süreli görevler üzerinde çalışabilme, planlama, uygulama, test etme, hata düzeltme ve yeniden deneme döngülerinin sürdürülmesi öne çıkıyor.

Kimi’nin yaklaşımında çok sayıda yapay zeka ajanı bir “dijital iş gücü” gibi çalışırken, GLM aynı görev üzerinde uzun süre çalışarak sonucu adım adım geliştirmeye, DeepSeek ise modeli kodlama ortamları ve diğer dijital araçlarla birlikte çalıştırmaya odaklanıyor.

Yeni modelleri geliştirme süresi kısalıyor

Yapay zeka şirketlerinin yeni modeller geliştirmedeki süratinin de giderek artması, bu dönüşümü daha da hızlandırıyor. Modeller yalnızca kullanıcıların işlerini yapmak için değil, yeni yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, kodlanması, test edilmesi ve iyileştirilmesi süreçlerinde de kullanılıyor. Böylece her yeni nesil model, bir sonraki modelin geliştirilmesinde kullanılan araçların da güçlenmesine katkı sağlıyor.

Bu gelişmeler, yapay zekanın insan düzeyinde genel yeteneklere sahip olması beklenen Yapay Genel Zeka’ya (AGI) ne kadar yaklaştığı ve mevcut gelişim hızının bu hedefe ne zaman ulaşılmasını sağlayabileceği sorularını yeniden gündeme getiriyor.>>>AA