React Native için Agentic AI: Chatbot Ötesi Mimari Rehberi
Mobil uygulamalarda gerçek işlem yapabilen Agentic AI asistanları nasıl kurulur? Skill mimarisi, onay akışı ve gizlilik prensipleriyle üretime hazır tasarım.
Bu yazı, sadece soru cevaplayan chatbot'lardan farklı olarak uygulama içinde gerçek işlemler gerçekleştirebilen 'Agentic AI' asistanlarının React Native gibi mobil uygulamalarda nasıl inşa edildiğini anlatıyor. Yazara göre üretimde başarısız olan iki yaygın yaklaşım var: LLM'i if-else tabanlı deterministik yönlendirmenin üzerine bir katman olarak kullanmak ve modele veritabanına doğrudan yazma yetkisi vermek. Bunun yerine önerilen mimaride sorumluluklar net biçimde ayrılıyor: model akıl yürütme, planlama ve araç seçimini yapar; uygulama ise doğrulama, izinler, onaylar ve veritabanı yazma işlemlerini garanti altına alır.
Mimarinin merkezinde basit bir 'agent loop' bulunuyor: kullanıcı mesajı alınır, bağlam LLM'e gönderilir, istenen araç çağrıları yerel olarak çalıştırılır ve sonuçlar modele geri döner. Devasa tek bir sistem promptu yerine her yeteneğin kendi talimat, araç ve doğrulama mantığına sahip küçük 'skill' modülleri halinde tasarlanması öneriliyor. Her yazma işlemi öncesinde değişikliklerin gösterilip kullanıcı onayı alınması zorunlu tutuluyor; böylece güvenliği model değil, çalışma zamanı (runtime) kontrol ediyor. Hataların gizlenmek yerine modele döndürülmesi, asistanın takip soruları sorarak kendini toparlamasını sağlıyor; ham veritabanı kayıtlarının prompt'a hiç girmemesi ise hem gizliliği artırıyor hem token maliyetini düşürüyor.
Yazı ayrıca mobil ortama özgü zorlukları da vurguluyor: çevrimdışı mod, arka plan senkronizasyonu, pil tüketimi, zayıf ağ koşulları, API hız limitleri ve sağlayıcı yedekliliği gibi konular göz ardı edildiğinde asistanlar demo aşamasında çalışsa da üretimde başarısız oluyor. Mühendisler için ana çıkarım, Agentic AI'nin iş mantığını değiştirmediği, kullanıcıya uygulamayla etkileşim kurmanın tamamen yeni ve daha doğal bir yolunu sunduğudur.