Yapay zeka teknolojisinde yaşanan yeni gelişmeler, sektörün geleceğine dair önemli ipuçları veriyor. Teknoloji uzmanı Erhan Meydan'ın paylaştığı son deneyimler, yapay zekanın artık sadece komut alma değil, kendi başına inisiyatif alabilme aşamasına geldiğini gösteriyor. Bu yeni dönemde, yapay zeka ajanları karmaşık görevleri anlayıp alt parçalara bölebiliyor ve tamamlama sürecini bağımsız olarak yöneterek önemli sonuçlar elde edebiliyor.
Mevcut yapay zeka modellerinin çoğunlukla "reaktif" olduğunu, yani sadece doğrudan soru veya komut aldıklarında tepki verdiklerini belirten Erhan Meydan, gelecekte "proaktif" yapay zeka modellerine ihtiyaç duyulduğunu vurguluyor. Bu yeni nesil sistemlerin, tıpkı bir orkestra şefi gibi verilen ana görevi anlayıp inisiyatif alarak alt görevler oluşturup tamamlayabildiğini açıklıyor.
Bu kapsamda test edilen Abacus.AI'nin Deep Agent adlı yapay zeka aracı, beklentileri aşan performans sergiledi. Sistem, karmaşık görevleri anlayıp alt görevlere bölebilme, kendi başına eylemler gerçekleştirme ve kod yazma, hata ayıklama, tarayıcı kullanma gibi çok çeşitli yetenekleri bir arada sunuyor.
İlk test projesi olarak kullanıcıların rüyalarını kaydedebileceği, yapay zeka ile analiz edebileceği, görsele dönüştürebileceği ve paylaşabileceği mistik temalı, modern bir web uygulaması geliştirilmesi hedeflendi. Deep Agent'a verilen bu görev, sistemi ciddi bir test sürecine soktu.
İstenen özellikler arasında kullanıcı kayıt sistemi, sesli veya yazılı rüya kaydı, 5 dakikaya kadar speech-to-text dönüşüm, rüya tarihi ve uyku kalitesi bilgileri, yapay zeka rüya analizi yer alıyordu. OpenAI entegrasyonu ile sembol, duygu ve tekrar eden tema analizi, Jung ve Freud yorumlama seçenekleri, görsele dönüştürme, rüya galerisi ve kelime bulutu gibi gelişmiş özellikler de isteniyordu.
Deep Agent, projeye başlamadan önce ödeme sistemi, ses kaydı servisi, görsel üretim, sosyal özellikler, veritabanı, dil ve iletişim formu gibi konularda detaylı sorular sorarak netleştirme yaptı. Bu yaklaşım, sistemin sadece mekanik bir uygulayıcı değil, aynı zamanda stratejik planlama yapabilen bir partner olduğunu gösterdi.
Erhan Meydan'ın bu soruları yanıtlamasının ardından Deep Agent, "AI Destekli Rüya Günlüğü - Temel Platform" adlı Next.js projesini oluşturmaya başladı. Bu süreçte 97'ye kadar alt görev oluşturup tamamladı ve uygulamayı Abacus.AI sunucularında canlıya aldı.
Geliştirilen uygulamanın test edilmesi sırasında önemli bir aşama yaşandı. 7:49 civarında ses kaydı ile rüya girişi denendiğinde, "Kaydı Başlat" butonuna tıklandığında ses kaydedici açıldı ve bilgisayarın mikrofonuna erişim izni istendi. Bu kısmın çalıştığı görülürken, "Yazmaya Başla" butonunun metin girişi yerine ses kaydediciyi açması bir hata olarak tespit edildi.
Uygulamada tespit edilen hatalar Deep Agent'a bildirildiğinde, sistemin özerk problem çözme yeteneği ortaya çıktı. Deep Agent kendi başına tarayıcıyı açarak uygulamada oturum açtı, rüya kaydetme ve premium butonlarını kontrol etti, sorunu tespit edip kod üzerinde gerekli düzeltmeleri yaptı. Hatta veritabanını incelemek için "Prisma Studio" gibi geliştirici araçlarını kullandı.
Düzeltme sonrası uygulama tamamen fonksiyonel hale geldi. "Yazmaya Başla" butonu doğru metin giriş formunu açar oldu. Rüya kaydedildiğinde yapay zeka tarafından analiz ediliyor, genel değerlendirme, semboller, duygu analizi, Jung ve Freud yorumları ile kişisel öneriler sunuluyor ve DALL-E ile rüyanın görseli oluşturuluyor. Premium ödeme sistemi de dummy bir PayTR entegrasyonuyla çalışır hale getirildi.
İkinci test projesi sosyal medya otomasyonu üzerine odaklandı. Deep Agent'a belirli yapay zeka şirketlerinin X hesaplarını takip etme, yeni gelişmeleri analiz etme ve Türkçe özetlerle otomatik paylaşım yapma görevi verildi. @claudeai, @GeminiApp ve @openai hesaplarının son paylaşımlarını 5 dakikada bir kontrol etmesi, yeni gelişmeleri eski paylaşımlarla karşılaştırarak anlaması, Türkçe olarak kolayca anlaşılabilir bir özet hazırlaması ve bu özeti @yapayzeka2026 adlı X hesabında paylaşması istendi.
Deep Agent bu görevde de proaktif yaklaşım sergiledi. 5 dakikalık aralıklarla kontrolün API limitlerini zorlayabileceğini belirtip, 1 saatlik aralıkla kontrol yapılmasını önerdi. Bu öneri kabul edildikten sonra belirlenen X hesaplarını takip etti, en son paylaşımlarından birini alıp Türkçe olarak özetledi ve hedef hesapta paylaştı.
Üçüncü test ise profesyonel ağ kurma otomasyonunu kapsadı. Deep Agent'a LinkedIn'de son 6 ay içinde yapay zeka hakkında post atmış, Fransa'da çalışan CTO yöneticilerini bulması, profil analizine göre kişiselleştirilmiş Fransızca mesajlarla bağlantı kurması görevi verildi.
Sistem bu görevde de başarılı performans sergiledi. Tarayıcıyı kullanarak LinkedIn'e girdi, belirtilen kriterlere göre arama yaptı ve aranan kriterlere uyan Franck Liso adlı CTO'yu buldu. Profilini inceledikten sonra "Bağlantı Kur" butonuna tıklayarak kişiselleştirilmiş bir not ekleyerek Fransızca bağlantı daveti gönderdi.
Maliyet analizi de dikkat çekici sonuçlar ortaya koydu. Rüya günlüğü uygulaması 2476 kredi, X takipçisi otomasyonu 197 kredi, LinkedIn bağlantı kurma işlemi ise 733 kredi harcadı. Erhan Meydan, bu maliyetin birkaç dolara denk geldiğini belirterek, gerçek bir iş veya proje geliştirme bağlamında yazılımcı, içerik üreticisi, tasarımcı gibi insan kaynaklarına ödenecek maliyetlerle kıyaslandığında çok daha uygun maliyetli olduğunu vurguladı.
Fiyatlandırma modeli de rekabet edebilir düzeyde. ChatLLM aboneliği aylık 10 ABD doları olup 20.000 kredi içeriyor ve Deep Agent'a sınırlı erişim sağlıyor. Pro sürümü için aylık ek 10 ABD doları ödenerek toplam 25.000 kredi ve sınırsız Deep Agent erişimi elde edilebiliyor.
Deep Agent'ın güçlü yönleri arasında verilen karmaşık görevleri anlayıp alt görevlere bölebilmesi, kendi başına aksiyon alabilmesi, kod yazma ve hata ayıklama yapabilmesi, tarayıcı ve çeşitli API'lerle entegre çalışabilmesi yer alıyor. Web uygulamaları geliştirme, otomasyon görevleri oluşturma ve LinkedIn gibi platformlarda etkileşim kurma yeteneği de sistemi öne çıkaran faktörler arasında.
Erhan Meydan, yapay zekanın geleceğini Deep Agent gibi AI ajanlarında gördüğünü, ana modellerin yetenekleri ve servislerin sayısı arttıkça bu ajanların yapabileceklerinin sınırlarının da genişleyeceğini ifade etti. Bu teknolojinin sadece büyük şirketler için değil, bireysel geliştiriciler ve küçük işletmeler için de erişilebilir hale gelmesi, dijital dönüşüm sürecini hızlandıracak önemli bir faktör olarak değerlendiriliyor.
Deep Agent CLI versiyonunun da mevcut olduğu, bunun Claude, OpenAI Codex, Gemini AI gibi modellere terminal üzerinden bilgisayarın omurgasına bağlanarak çalıştığı bilgisi de dikkat çekici detaylar arasında yer alıyor.
Bu gelişmeler, yapay zeka teknolojisinin sadece yardımcı araç olmaktan çıkıp, bağımsız çalışabilen ortaklar haline geldiğini gösteriyor. Özellikle kod yazma, hata ayıklama, sosyal medya yönetimi ve profesyonel ağ kurma gibi alanlarda gösterilen performans, bu teknolojinin iş dünyasında yaratacağı dönüşümün boyutlarını ortaya koyuyor.
Maliyet etkinliği açısından da çarpıcı sonuçlar elde edilmesi, bu teknolojinin yaygınlaşmasını hızlandıracak faktörlerden biri olarak öne çıkıyor. Birkaç dolarlık maliyetle karmaşık web uygulamaları geliştirebilmek, otomasyon sistemleri kurmak ve profesyonel ağ kurma faaliyetleri yürütebilmek, geleneksel yöntemlerle kıyaslandığında devrim niteliğinde bir değişimi işaret ediyor.
Sonuç olarak, Deep Agent gibi proaktif yapay zeka sistemlerinin ortaya çıkışı, teknoloji sektöründe yeni bir dönemin başladığını gösteriyor. Bu sistemlerin kendi başına karar verebilme, problem çözebilme ve karmaşık projeleri yönetebilme yetenekleri, gelecekte iş yapış şekillerini köklü biçimde değiştirebilecek potansiyele sahip.