⚡ Öne ÇıkanÜcretsiz AI Ajan Kur

İş Akışı (Workflow)

İş akışı
Ing: WorkflowSon güncelleme: 1 Ağustos 2026
Yapay zeka çağrılarının ve araçların önceden yazılmış sabit bir sırayla çalıştığı düzen. Ajanın aksine adımları model değil, sen belirliyorsun.

İş akışı (workflow) nedir?

Workflow, bir dil modelinin ve araçların önceden tanımlanmış kod yollarıyla birbirine bağlandığı sistem. Hangi adımın ne zaman çalışacağını sen yazıyorsun; model kendi yolunu seçmiyor, sadece kendine düşen adımı yapıyor.

Bunu ajan kavramından ayıran şey tam olarak burası. Anthropic'in mühendislik yazısı ikisini net biçimde ayırıyor: workflow'da akışı kod belirler, ajanda ise model kendi süreçlerini ve araç kullanımını dinamik olarak yönetir. İkisi de "agentic sistem" başlığı altında, aradaki fark otonomi derecesi.

Kulağa workflow daha ilkel gibi geliyor ama pratikte çoğu zaman doğru cevap o. Sabit adımlı bir düzen öngörülebilir, ucuz ve hata ayıklaması kolay. Ajan ise esneklik kazandırırken gecikme, maliyet ve biriken hata riskini de beraberinde getiriyor. Yapılacak iş net tanımlıysa esnekliğe ihtiyacın yok — o esnekliğin bedelini boşuna ödersin.

Nasıl çalışır?

Yaygın workflow desenleri şunlar:

Prompt zincirleme (prompt chaining). İş sırayla adımlara bölünüyor, her çağrı bir öncekinin çıktısını işliyor. Araya programatik kontroller koyup akışın rayında gidip gitmediğini denetleyebiliyorsun. Metin yazıp sonra çevirmek klasik örneği.

Yönlendirme (routing). Gelen girdi önce sınıflandırılıyor, sonra kendi uzmanlaşmış akışına gönderiliyor. Müşteri talebini "iade / teknik destek / genel soru" diye ayırıp her birine ayrı prompt ve araç seti vermek gibi. Kolay soruları küçük ve ucuz bir modele, zor olanları güçlü modele yönlendirmek de bu desen.

Paralelleştirme (parallelization). İş bağımsız parçalara bölünüp aynı anda çalıştırılıyor, sonuçlar programatik olarak birleştiriliyor. Ya da aynı iş birkaç kez koşturulup çıktılar oylanıyor — güven gerektiren kararlarda işe yarıyor.

Orkestratör-işçi (orchestrator-workers). Merkezî bir çağrı işi alt görevlere bölüyor, her birini ayrı çağrılara dağıtıyor, sonuçları toparlıyor. Paralelleştirmeden farkı: alt görevler önceden belli değil, girdiye göre belirleniyor.

Değerlendirici-iyileştirici (evaluator-optimizer). Bir çağrı üretiyor, ikincisi eleştiriyor, döngü kalite eşiğine kadar dönüyor. Net değerlendirme kriteri olan işlerde etkili.

Neden önemli?

Otomasyon kurarken en pahalı hata, gerekmediği halde ajan kurmak. Ajan her adımda karar verdiği için daha çok token harcıyor, daha yavaş çalışıyor ve bir adımdaki hata sonraki adımlara taşınıyor. Sabit bir akış aynı işi çoğu zaman daha ucuza, daha hızlı ve tekrarlanabilir biçimde yapıyor.

Pratik kural şu: önce en basit çözümü dene, karmaşıklığı ancak ölçülebilir bir fayda getiriyorsa artır. Çoğu uygulama için tek bir iyi yazılmış çağrı, doğru bağlam ve birkaç örnek zaten yeterli. Adım sayısını önceden sayabiliyorsan workflow kur; sayamıyorsan ajana geç.

Bir de dürüstlük payı: "ajan kurduk" cümlesi sunumda daha iyi duruyor, bu yüzden gereksiz yere seçiliyor. Ölçüt sunum değil, çıktı kalitesi ve maliyet olmalı.

Kullanım alanları

  • İçerik üretim hattı: Taslak çıkar → kontrol et → düzenle → yayına hazırla. Her adım ayrı çağrı, aralarda kalite kontrolü.
  • Belge işleme: Belgeyi sınıflandır → tipine göre doğru çıkarım şablonuna yönlendir → alanları doldur → doğrula.
  • Müşteri talebi yönetimi: Talebi kategorilere ayır, her kategoriyi kendi akışına ve araçlarına gönder.
  • Veri zenginleştirme: Kayıtları toplu işlerken her satır için sabit bir adım dizisi çalıştırmak.
  • Moderasyon: Bir çağrı cevabı üretirken paralel bir çağrı içeriği güvenlik açısından tarar.

Bu akışları koda dökmeden kurmanı sağlayan görsel araçlar da var; adımları kutu olarak bağlıyor, aradaki mantığı sen tanımlıyorsun.

mindi
mindi'nin notu
Ajan kurmadan önce sor: adım sayısını önceden sayabiliyor musun? Sayabiliyorsan workflow yeter. Esneklik bedava değil — gecikme, maliyet ve biriken hata olarak fatura ediliyor.