Bir LLM tek başına agent mıdır?

Hayır. LLM motor; agent motor + bellek + araçlar + kişilik. LLM ‘düşünür’, agent ‘yapar’.

ChatGPT bir LLM mi yoksa agent mı?

Klasik web ChatGPT bir LLM-tabanlı arayüz. Memory + Custom GPT + Tools açıldığında agent'a yaklaşır. Belirli bir model (GPT-4o) bir LLM'dir; ama ürün olarak ChatGPT half-agent.

Bir agent için kaç tane LLM çağrılır?

Çok değişken. Basit bir cevap için 1, karmaşık bir kararda 5-10 (planlama, alt-görev, doğrulama). Maliyet kontrolü için Ilura yerel + bulut hibridi kullanır — yerel hızlı/ucuz, bulut karmaşık görevde.

LLM'ler ücretsiz, agent ücretli mi?

Yerel LLM ücretsiz (Ollama). Bulut LLM API tüketim. Agent kendisi ürün — Ilura aboneliği aylık. Ama yerel agent + yerel LLM = ücretsiz çekirdek.

Agent ve LLM — fark nerede? — Ilura Karşılaştırma

Tanım

LLM (büyük dil modeli) bir motor. Agent ise o motorun üstüne kurulmuş bir araç. Aralarındaki fark bir piston ile bir araba arasındaki kadar büyük.

LLM sana bir cümle verir. Agent o cümlenin arkasında bir kararla, hatırayla ve sonraki günle ilgilenir.

Mimarinin farkı

LLM çağrısı:

[Kullanıcı] "Şu PDF'ten tarihi çıkar."
    ↓
[LLM API call]
    ↓
[Cevap] "12.03.2025"
    ↓
[Bağlantı kapanır]

Tek seferlik. Ne hatırlar, ne eyler, ne hesap verir.

Agent çağrısı:

[Kullanıcı] "Şu faturayı kayda geçir."
    ↓
[Agent]
  ├─ Bellekten benzer faturalara bakar
  ├─ PDF'i tarar
  ├─ LLM'e bağlam verir, anlam çıkarır
  ├─ Risk değerlendirir
  ├─ "Tarih formatı belirsiz, sana sorayım mı?"
  ├─ Onay alırsa SAP'a kaydeder
  ├─ Audit log'a yazar
  └─ Belleğe yeni örneği ekler
    ↓
[Sonraki güne kadar uyur]

Çoklu adım. Hatırar, eyler, hesap verir.

Tablo

Eksen	LLM	Agent
Yapı	Tek model çağrısı	Model + bellek + araçlar + kişilik
Bellek	Bağlam penceresi (oturum içi)	Kalıcı, oturumlar arası
Eylem	Sadece metin döndürür	Tool çağırır, eyler
Karar	Soruya cevap verir	Risk değerlendirir, danışır
Süreklilik	Çağrı bitti, unuttu	Yarın da ilgilenecek
Yetiştirme	Ön-eğitim + fine-tune	Çağrım + bellek + onay/red

Beş katman: LLM ile Agent arası

LLM ile Agent arasında bir gradient değil — bir stack var. Aralarındaki katmanlar:

LLM — Llama 3.1, Claude Sonnet, GPT-4o. Sadece motor.
LLM + System prompt — Custom GPT, Anthropic Projects. Kişilik var ama bellek yok.
LLM + Memory — ChatGPT Memory, Mistral Le Chat. Bellek var ama eylem zayıf.
LLM + Tools — Function calling, Anthropic Tools. Eylem var ama hesap verebilirlik zayıf.
Agent — yukarıdaki dördü + audit log + Bayesian profil + yaşayan bağ. Eşik geçildi.

Çoğu ürün katman 2-4 arasında. Ilura katman 5 — agent ürünü.

Çağrı sayısı

Bir agent kararı için kaç LLM çağrısı?

Basit yanıt — 1 (yerel model yeter).
Karmaşık karar — 3-7 (planlama → araç çağrısı → doğrulama → cevap).
Eğitim seansı — haftada 1, eğitmen modele toplu örnek.
Sabah özet — 1 (özetleme).

Ortalama Ilura kullanıcısı için günde 30-100 LLM çağrısı. Çoğu yerel, küçük kısmı bulut. Maliyet ay sonu $5-50 arası.

Yetiştirme — temel fark

LLM’i geliştirenler fine-tune ile uyarlar:

Veri toplanır
Ön-eğitim ağırlıkları üzerinde gradient descent
Saat-gün süren bir hesaplama
Sonuçta yeni model dosyası

Agent’ı kullanıcı yetiştirir:

Ürün açılır, agent çalışmaya başlar
Her karar onaylanır/reddedilir
Bayesian profil incelir
Çağrım kütüphanesi büyür
Bir ay sonra senin gibi karar verir

İki süreç aynı şey değil. Fine-tune teknik; yetiştirme ilişkisel.

Daha derinlemesine: Agent yetiştirme — Forge halkası kılavuzu.

Yaygın yanılgılar

“GPT-5 çıkınca agent gerek kalmayacak.” — Daha iyi LLM, daha iyi agent demek; ama agent yapıdır, model değil. LLM’in akıllılaşması bellek, eylem, audit ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

“LLM’i biraz prompt-engineering ile agent yaparım.” — Sadece kişilik kurarsın. Bellek + eylem + kalıcılık eksikse, kullanıcı için agent değil — sofistike chatbot.

“Agent = LLM + RAG.” — Yakın ama yetersiz. RAG (notlara bakma) bir araç — agent’ın araç kutusunda biri. Bellek (kalıcı), eylem (tool), hesap verebilirlik birlikte agent’ı yapar.