2025 yılı, yapay zeka alanında "ajan" kavramının yükselişine sahne oldu; yapay zekadan sadece konuşması değil, aynı zamanda harekete geçmesi de beklenmeye başlandı. Bu yeni ajan tabanlı sistemlerin mimarisine dışarıdan bakan bir gözlemci, yapay zekayı daha akıllı hale getirmek için kullanılan mühendislik hilelerinin kişisel gelişim tavsiyelerine şaşırtıcı derecede benzediğini fark etti. Ajan tabanlı zekanın sırrı, aslında üç çok insani alışkanlıkta yatıyor gibi görünüyor: bir şeyleri yazmak, kendi kendine konuşmak ve başka biri gibi davranmak.Karmaşık bir argümanı zihinde tutmak, sınırlı çalışma belleğimiz nedeniyle genellikle başarısızlıkla sonuçlanır. Not almak, bu belleği harici bir ortama aktararak referans almayı ve üzerine inşa etmeyi mümkün kılar. Yapay zeka ajanları da tam olarak bu prensiple inşa ediliyor. Sınırlı bir bağlam penceresine sahip olan büyük dil modelleri (LLM'ler), karmaşık görevleri tek seferde çözmekte zorlanır. Bu sorunu aşmak için ajanlara "karalama defterleri" verilir; kod çalıştırmadan önce bir plan yazmaya zorlanır ve daha sonra kullanmak üzere bilgileri depolamak için bellek tamponları sağlanır. Bu, yapay zekadan not almasını istemekle eşdeğerdir ve içsel durumlarını dijital bir kağıda aktararak, basit kalıp eşleştiricilerden sağlam düşünürlere dönüşmelerini sağlar.Ajanlar, "Act/Write → Reason → Repeat" döngüsünü izleyerek kendi kendilerine konuşur, karmaşık problemleri yönetilebilir parçalara ayırır ve varsayımlarını sorgular. Bu, "Rol Yönlendirme" (Role Prompting) veya "Çoklu Ajan Sistemleri" (Multi-Agent Systems) olarak adlandırılır. Tek bir yapay zekadan kod yazmasını istemek vasat sonuçlar verebilirken, bir yapay zekaya "Mimar" rolünü, diğerine "Mühendis" rolünü ve üçüncüsüne "Eleştirmen" rolünü atamak, sonuçları katlanarak iyileştirir. Bu roller, arama alanını kısıtlayan ve yapay zekayı belirli bir göreve odaklanmaya zorlayan endüktif önyargılar görevi görür. "Danışman" (Advisor) modeller ise, diğer ajanları izleyerek riskleri işaretler ve kararlara rehberlik ederek üst düzey bir denetim sağlar.
İnsanların kişisel gelişimde kullandığı temel stratejilerin, yapay zeka ajanlarının daha akıllı ve yetenekli hale gelmesinde kritik rol oynaması, zeka ve öğrenme süreçlerine dair derin bir anlayış sunuyor.