Partnered With:

年薪 <strong>$1.5M</strong> 的工作，如何用 <strong>$500</strong> 的 AI 完成？

Bu makaleyi okumak için 44 Dakika

Ajanlaştırmanın Esası: Algoritmayla kavrama çerçevenizi kopyalayın, API maliyeti insan gücü maliyetinin yerine geçirin.

Orijinal Başlık: "Yıllık 1.5 Milyon Dolarlık İşimi, 500 Dolarlık Yapay Zeka ile Tamamladım: Kişisel İşletme Ajanı Güncelleme Rehberi"

Orijinal Yazar: XinGPT, Kripto Araştırmacısı

2026 baharında, kendim için bir karar aldım: Tüm iş süreçlerimi Ajanlaştırmak.

Bugünden bir hafta sonra, bu sistem neredeyse 1/3'ünü çalıştırdı, sistem henüz tamamlanmamış olmasına rağmen, günlük rutin iş görevlerim 6 saatten 2 saate düştü ve iş çıktım %300 arttı.

Daha da önemlisi, bir varsayımı doğruladım: Kişisel işletmenin Ajanlaştırılması dönüşümünün mümkün olduğu ve herkesin böyle bir işletim sistemi oluşturması gerektiğini düşünüyorum.

Bir Ajan sistemi sahibi olmak, düşünme biçiminizi tamamen değiştirmek anlamına gelir, "Bu işi nasıl tamamlayacağım"dan "Bu işi tamamlamak için hangi Ajanı oluşturmam gerekiyor" şekline. Bu pasiften aktif düşünme modelinin etkisi büyüktür.

Bu makalede, AI tarafından oluşturulan bir motivasyon yazısı yayınlamayacağım, AI yerine geçme endişesini kasıtlı olarak oluşturmayacağım, bunun yerine bu dönüşümü nasıl adım adım tamamladığımı tamamen açıklayacağım ve bu yöntemi ücretsiz olarak nasıl kopyalayabileceğinizi paylaşacağım.

Bu, Ajan verimlilik sistemi oluşturmanın ilk adımıdır, şimdi favorilere ekleyin ve gelecek güncellemeleri takip edin.

Ajanlaştırma Neden Zorunlu Bir Seçenek, İsteğe Bağlı Değil

Öncelikle acı bir gerçeği belirtelim:

Eğer iş modeliniz "zamanı gelire çevirme" ise, gelir tavanınız zaten fiziksel yasalar tarafından sınırlanmıştır. Bir günde sadece 24 saatiniz vardır, yıl boyunca bile çalışsanız, saate göre ücretlendirme sınırlıdır.

· Fon Yöneticisi Yıllık 1.5 Milyon ¥ ≈ Saatlik 720 ¥ (2080 çalışma saati üzerinden hesaplanmıştır)

· Danışman Ortak Yıllık 2 Milyon ¥ ≈ Saatlik 960 ¥

· Baş Finans KOL Yıllık 3 Milyon ¥ ≈ Saatlik 1440 ¥

Yüksek gibi görünüyor mu? Ama bu insan gücü modelinin limitidir.

Ajanlaştırmanın mantığı tamamen farklıdır: Geliriniz artık çalışma sürenize değil, sistem verimliliğine bağlıdır.

Bir Gerçek Dönüm Noktası

2026 yılının Ocak ayında bir Cuma akşamı saat 11'de, o günün piyasa verilerini hala bilgisayar başında düzenliyordum.

O gün ABD borsaları büyük bir düşüş yaşadı, ben de şunları yapmak zorundaydım:

· 50'den fazla önemli haberi okumak

· 10 önemli şirketin işlem sonrası performansını analiz etmek

· Yatırım portföyü stratejimi güncellemek

· Bir piyasa yorumu makalesi yazmak

Hesapladım ve en az 3 saatimi bu işlere ayırmam gerektiğini fark ettim. Ve ertesi sabah 8'de, aynı süreci tekrarlamam gerekecekti.

O anında birden farkına vardım: Zamanımı yatırım analizi düşünce ve karar sürecine harcamıyordum, sadece veri taşıyıcı bir iş yapıyordum.

Gerçekten yapmam gereken kararlar, belki sadece zamanımın %20'sini alıyordu. Geriye kalan %80'i tekrarlayan bilgi toplama ve düzenleme işleriydi.

İşte Agent'laştırmaya karar verdiğim nokta buydu.

Yatırım Araştırma Agent sistemim şimdi her gün otomatik olarak şunları işliyor:

· 20000'den fazla küresel ekonomi haberini

· 50'den fazla şirketin mali rapor güncellemesini

· 30'dan fazla makro veri göstergeyi

· 10'dan fazla sektör araştırma raporunu

Bu işleri insan gücüyle yapmak için 5 kişilik bir ekibe ihtiyaç duyulurdu. Oysa benim maliyetim: Aylık 500 dolarlık API çağrı ücreti + günlük 1 saatlik gözden geçirme sürem.

İşte Agent'laştırmanın özü: Algoritmayla karar verme çerçevenizi kopyalayın, API maliyetini çalışan maliyetinin yerine koyun.

01 İşinizi Ayrıştırın: İnsandan Sisteme Üç Katmanlı Yapı

Herhangi bir bilgi işi üç katmana ayrılabilir:

İkinci Katman: Bilgi Tabanı (Knowledge Base)

Bu, Agent'ın "bellek sistemi"dır.

Yatırım araştırması örneğinden yola çıkarak, yöntemim yatırım yapmak için gereken bilgi ve verileri içeren bir bilgi tabanı oluşturmaktı, şunları içerir:

1. Tarihçe Veritabanı

· Son 10 yılın makro ekonomi verileri (Fed, TÜFE, tarım dışı istihdam)

· ABD Hisse Senedi Piyasasının İlk 50 Şirketinin Finansal Rapor Verileri

· Önemli Piyasa Olaylarının Değerlendirilmesi Notları (2008 Küresel Mali Krizi, 2020 Pandemisi, 2022 Faiz Artırım Dönemi)

2. Önemli Göstergeler ve Haberler

· Takip Ettiğim Başlıca Finans ve Ekonomi Medyası ve Bilgi Kaynakları

· Fed Politikaları ve Önemli Şirketlerin Rapor Açıklama Tarihleri

· Takip Ettiğim 50 Twitter Hesabı (Makro Analistler, Fon Yöneticileri)

· Önemli Makro Göstergeler

· Önemli Sektör Araştırmaları ve Sektörel Veri İzleme

3. Kişisel Deneyim Havuzu

· Son 5 Yılda Yaptığım Yatırım Kararlarının Kayıtları

· Her Kararın Doğruluğunun Değerlendirilmesi

Bir Vaka İncelemesi: 2026 Şubat Başındaki Piyasa Çöküşü

Şubat ayının başlarında piyasa aniden çöktü, altın ve gümüş fiyatları çakıldı, kripto paralar sel oldu, ABD hisse senetleri ve Hong Kong hisseleri ardışık olarak değer kaybetti.

Piyasadaki yorumlar genellikle şunları içeriyordu:

· Anthropic'in hukuk AI'ı çok güçlü, yazılım hisseleri çöktü

· Google'ın harcama rehberi fazla iyimserdi

· İktidara yeni gelecek Fed Başkanı Warsh bir şahin

Agent sistemim, çöküşten 48 saat önce uyarı verdi çünkü şunları izledi:

· ABD Tahvil Getirileri Yükseldi, US2Y-JP2Y Getiri Farkı önemli ölçüde daraldı

· TGA Hesabı Dengesi yüksek seviyede, Hazine sürekli olarak piyasadan likidite çekiyor

· CME 6 kez üst üste Altın ve Gümüş Vadeli İşlem Teminatlarını artırdı

Bunlar açık bir likidite sıkışmasının işaretleridir. Bilgi havuzumda, 2022 Ağustos'unda Japon Yeni Arbitraj Ticareti Kapanışının piyasada nasıl dalgalanmaya yol açtığının detaylı bir değerlendirmesi bulunmaktadır.

Agent sistemi otomatik olarak geçmiş modelleri eşleştirdi ve çöküş öncesinde "Likitide Sıkışması + Değerlemeler Yüksek → Pozisyon Azaltma" önerisinde bulundu.

Bu uyarı, en azından %30'luk bir geri çekilmeyi önlememe yardımcı oldu.

Bu bilgi havuzunda 50.000'den fazla yapılandırılmış veri bulunmaktadır ve günde otomatik olarak 200'den fazla güncellenir. Bu verilerin manüel olarak yönetilmesi için 2 tam zamanlı araştırmacıya ihtiyaç duyulurdu.

İkinci Katman: Beceriler (Karar Alma Çerçevesi)

Genellikle en göz ardı edilen ancak en kritik katmandır.

Çoğu insanın yapış şekli şudur: ChatGPT'yi aç → Soru gir → Cevap al. Bu yaklaşımın sorunu, AI'nın sizin değerlendirme standartlarınızı bilmiyor olmasıdır.

Benim yaklaşımım, karar verme mantığımı bağımsız becerilere ayırmaktır. Yatırım kararını örnek olarak ele alalım:

Beceri 1: ABD Hisse Senedi Değer Yatırım Çerçevesi

(Aşağıdaki Beceri örnektir, benim gerçek yatırım standartlarımı temsil etmez, ayrıca yatırım değerlendirme standartlarım da sürekli güncellenecektir):

markdown

Giriş: Şirket Finansal Raporları
Değerlendirme Standartları:
- ROE > 15% (3 yıldan fazla sürekli)
- Borç Oranı < 50%
- Serbest Nakit Akışı > Net Karın 80% üzerinde
- Korumalı Kale Değerlendirmesi (Marka/Ağ Etkisi/Maliyet Avantajı)
Çıkış: Yatırım Derecelendirmesi (A/B/C/D) + Neden

Beceri 2: Bitcoin Dip Alım Modeli

markdown

Giriş: Bitcoin Piyasa Verileri
Değerlendirme Standartları:
- Mum Grafik Teknik Göstergeleri: RSI < 30 ve Haftalık Grafik Aşırı Satım
- İşlem Hacmi: Panik Satışını takip eden daralan işlem hacmi (30 günlük ortalamanın altında)
- MVRV Oranı: <1.0 (Piyasa Değeri, Gerçek Değer Değeri Altında, Sahiplerin Toplam Zararı)
- Sosyal Medya Duygusu: Twitter/Reddit Panik Endeksi > 75
- Madencilik Makinesi Kapatma Ücreti: Mevcut Fiyat, Ana Akım Madencilik Makinesi Kapanma Maliyetine yakın veya altında (Örneğin S19 Pro Maliyet Çizgisi)
- Uzun Vadeli Sahiplerin Davranışı: LTH Arzının Yüzdesi Artıyor (Dip Alım Sinyali)
Tetikleme Koşulları:
- 4'ten fazla göstergeye uygun → Kademeli Kademeli Giriş Sinyali
- 5'ten fazla göstergeye uygun → Ağır Dip Alım Sinyali
Çıkış: Dip Alım Derecesi (Güçlü/Orta/Zayıf) + Tavsiye Edilen Pozisyon Oranı

Beceri 3: ABD Hisse Senedi Piyasa Duygusu İzleme

markdown

İzleme Göstergeleri:
- NAAIM Maruziyet Endeksi: Aktif Yönetim Fonu Yöneticilerinin Hisselerdeki Pozisyon Oranı
· Değer > 80 ve Medyan 100'e ulaştı → Kurumsal Alım Alanı Zirvesi Uyarısı
- Kurumsal Hisselerin Dağıtım Oranı: State Street gibi Büyük Kurumsal Hizmet Sağlayıcılarından veriler
· 2007'den beri Tarihsel Extremes'te → Ters Sinyal Uyarısı
- Perakende Yatırımcı Net Alımları: JPMorgan tarafından izlenen Günlük Perakende Yatırımcı Fon Akışı
· Günlük Ortalama Alım Miktarı > Tarihî Seviyenin %85'i → Duygu Aşırı Isınma Sinyali
- S&P 500 Vadeli Piyasa Fiyat/Kazanç Oranı: Tarihsel Zirve Değerlere Yakın Olup Olmadığını İzleme
· 2000 veya 2021 Seviyelerine Yaklaşma → Temel Veriler ve Hisse Fiyatları Arasında Ayrışma
- Hedge Fon Kaldıraç Oranı: Yüksek Kaldıraç Ortamında Kalabalık Pozisyonlar
· Kaldıraç Oranı Tarihsel Yüksek Seviyelerde → Potansiyel Dalgalanma Yükseltici

Tetikleme Koşulu:
- 3 veya daha fazla gösterge aynı anda uyarı verirse → Pozisyonu Azaltma Sinyali
- 5 gösterge de uyarı verirse → Büyük Ölçüde Pozisyon Azaltma veya Hedge
Çıktı: Duygu Derecesi (Aşırı Hırslı/Hırslı/Orta/Endişeli) + Pozisyon Tavsiyesi

Beceri 4: Makro Likidite İzleme

markdown

İzleme Göstergeleri:
- Net Likidite = Fed'in Toplam Varlıkları - TGA - ON RRP
- SOFR (Overnight Financing Rate)
- MOVE Endeksi (Hazine Tahvili Volatilitesi)
- USDJPY + US2Y-JP2Y Faiz Makası

Tetikleme Koşulları:
- Haftalık Net Likiditenin %5'ten fazla düşmesi → Uyarı
- SOFR'in %5.5'i aşması → Pozisyonu Azaltma Sinyali
- MOVE Endeksi>130 → Risk Varlığı Stop-Loss'u

Bu Becerilerin özü: Değerlendirme kriterlerimi açıkça ve yapılandırarak, yapay zekanın benim düşünce çerçevem doğrultusunda çalışmasını sağlamak.

Üçüncü Katman: CRON (Otomatik İcra)

Bu, sistemin gerçekten işlemesini sağlayan anahtardır.

Aşağıdaki otomasyon görevlerini ayarladım:

Şu anda sabahım şöyle geçiyor:

7:50 Uyanma, dişleri fırçalarken telefona bakıyorum. Agent gece boyunca küresel piyasa özetini tamamladı:

· ABD hisse senetleri hafifçe yükseldi, teknoloji hisseleri öncülük etti

· Japon Merkez Bankası faiz oranını sabit tuttu, yen hafifçe değer kaybetti

· Jeopolitik nedenlerle petrol fiyatları %2 yükseldi

· Bugün odaklanılacak noktalar: ABD TÜFE verileri, Nvidia bilançosu

8:10 Kahvaltı, detaylı analize bakmak için bilgisayarı açıyorum. Agent bugünkü stratejiyi oluşturdu:

· TÜFE verilerinin beklentilere uygun olması, piyasaya etkisi tarafsız

· Nvidia bilançosunda anahtar nokta AI yonga sipariş rehberi

· Tavsiye: Teknoloji hisseleri pozisyonunu koru, enerji sektörü fırsatlarına odaklan

8:30 İşe başlama, sadece Agent'ın analizine dayanarak nihai kararı vermem yeterli: Pozisyonu değiştirme, ne kadar değiştirme.

Tüm süreç 30 dakika sürüyor.

Her sabah haberlere telaşla bakmamaya başladım, çünkü yapay zeka önceden benim için hazırlık yapmış.

Daha da önemlisi, yatırım kararları artık duygular tarafından kolayca etkilenmiyor, bunun yerine bütünsel bir yatırım mantığına, net bir değerlendirme kriterine ve yatırım performansına dayalı olarak geriye dönüp bakma, özetleme, tekrar etme sürecine sahip; işte bu, yapay zeka döneminde yatırımın doğru yoludur. Her gün stajyerleri saatlerce çalıştırıp excel karşılık tablolarını güncellemeye devam etmek ya da hislerine güvenerek 50 kat kaldıraçla oynamak ve mucizeye bel bağlamak değil.

02 İçerik Üretiminin Ajanlaştırılması: El İşi Atölyeden Üretim Hattına

İkinci ana işim içerik üretmek, şu anda ana platform Twitter olmakla birlikte YouTube ve diğer video formatlarını da keşfetmekteyim.

Daha önce bir makale yazma genel sürecim şuydu:

· Konu bulma (1 saat)

· Kaynak araştırması (2 saat)

· Yazma (3 saat)

· Düzeltme (1 saat)

· Yayınlama + Etkileşim (1 saat)

Toplamda bir makale 8 saat sürerdi ve kalitesi değişkenlik gösterirdi.

Daha önce yayınladığım makalelerin en büyük sorunlarını analiz ettim ve başlıca sorunlar şunlardı:

· Konu çok genişti, net bir giriş noktası yoktu

· İçerik çok teorikti, somut örnekler eksikti

· Başlık yeterince ilgi çekici değildi

· Yayın zamanlaması

Ajanlaştırma içerik üretimine entegre edildiğinde, sistematik hale getirilebilecek bir mühendisliktir!

Bu nedenle, içerik düzeyinde ajanlaştırma dönüşümüm üç adımda gerçekleşti:

Adım 1: Patlama Yapan İçerik Bilgi Deposu Oluşturma

Çoğu insanın göz ardı ettiği bir şey yaptım: Patlama yapan makalelerin kurallarını sistemleştirdim.

Uygulama adımları:

1. Geçen yıl X platformunda finans/teknoloji alanında en iyi 200 patlama yapan makaleyi çektim

2. Onların ortaklıklarını yapay zeka ile analiz ettim: başlık yapısı, giriş biçimi, argüman mantığı, sonuç tasarımı

3. Yeniden kullanılabilir "patlama yapma formülü" çıkardım

Birkaç örnek vermek gerekirse:

Başlık Formülü:

· Dijital Darbe Türü: "Varlığın değeri %70 düştükten sonra farkına vardım ki..."

· Anti-intuition Türü: "İnternet öldü, Ajan sonsuza dek yaşar"

· Değer Taahhüt Türü: "Senin için tasarruf etmeme yardım etmek... İkinci el uygulamasına gitmene gerek kalmaz"

Başlangıç Formülü:

· Özel Olaya Giriş: "Ocak 2025'te, bir karar aldım..."

· Aşırı Karşılaştırma: "Eğer mevcut hızla devam edersen... Ancak 6 ay sonra..."

· Önce Yıkıp Sonra Kurma: "Pazardaki yorumların çoğu... Bence yukarıdakilerin hiçbiri doğru değil"

Argüman Yapısı:

· Görüş → Veri Desteği → Örnek Doğrulama → Ters Argüman

· 1/2/3 şeklinde açık bir şekilde katmanla

· Uzmanlık Terimi + Layman Açıklama

Bunları bir "Patlama İçerik Çerçeve Kütüphanesi" olarak düzenledim ve yapay zekaya besledim.

Adım İki: İnsan-Makine İşbirliğine Dayalı İçerik Üretim Hattı

Şimdi içerik üretim sürecim etkili bir insan-makine işbirliği üretim hattına dönüştü, her aşamada net bir şekilde görev dağılımı var.

Konu Belirleme Aşaması (AI'nın Liderliği, Benim Kararım)

Her pazartesi sabahı, Ajanım otomatik olarak 3-5 konu önerisi sunacak.

Kaynaklar:

· Bu haftanın küresel piyasa gündemi (otomatik olarak alınır)

· Yatırım araştırma notlarım ve en son düşüncelerim

· Sosyal medyadaki yüksek frekanslı tartışma konuları

· Okuyucu yorum bölümündeki yüksek frekanslı sorular

AI'nin Çıktısı Biçimi:

imleç

Konu 1: Bitcoin'in 100.000 doları aşmasının likidite mantığı
Merkezî Argüman: Talep tarafından yönlendirilmiyor, dolar likidite genişlemesinin bir sonucu
Potansiyel Patlama Noktası: Veri yoğunluğu + anti-intuition görüşü
Tahmini Etkileşim Oranı: Yüksek

Konu 2: Neden yapay zeka şirketleri zarar ediyor ama hisse fiyatları hala yükseliyor
Merkezî Argüman: Piyasanın fiyatlandırdığı şey gelecekteki nakit akışının indirgenmiş değeri, mevcut kar değil
Potansiyel Patlama Noktası: Halkın kafasındaki soruları cevaplama
Tahmini Etkileşim Oranı: Orta-yüksek

Konu 3: Bireysel Yatırımcı Duygu Göstergesi tüm zamanların en yükseğinde, artık kaçmalı mıyız
Merkezî Argüman: Duygu göstergesi likidite ortamı ile birleştirilerek değerlendirilmelidir
Potansiyel Patlama Noktası: Kullanışlı araçlar + metodoloji
Tahmini Etkileşim Oranı: Orta

Şu anda piyasa duyarlılığına en uygun ve aynı zamanda benzersiz bir bakış açısına sahip olduğumu düşündüğüm konuyu seçeceğim.

Veri Toplama Aşaması (AI Yürütme, Benim Katkım)

Konuyu belirledikten sonra, Aracı otomatik olarak veri toplama sürecini başlatır:

1. Veri Toplama (Otomasyon)
İlgili şirketlerin en son finansal rapor verileri
Macroeconomic göstergelerin tarihçesi
Sektörel araştırma raporlarının ana görüşleri
Sosyal medyadaki temsilci görüşler

2. Bilgi Düzenleme (AI İşleme)
Dağınık bilgileri argüman mantığına göre sınıflandırma
Anahtar verileri ve referans kaynaklarını çıkarma
Ön taslak argüman çerçevesi oluşturma

3. Manuel Katkı (Benim Değerim)
Kişisel deneyim ve örneklerimi eklemek
Aracının bulamadığı niche bilgi kaynaklarını eklemek
Vurgulanması gereken görüşleri etiketlemek

Bu aşama başlangıçta 2 saatten 30 dakikaya kadar kısaltılmıştır.

Yazma Aşaması (İnsan-Makine İşbirliği)

Bu, en kritik aşamadır ve benim ve AI'nın rolleri çok net bir şekilde belirlenmiştir:

AI Sorumludur:

· Viral çerçeve doğrultusunda makale yapısı oluşturma

· Veri ve gerçekçilik içeriği doldurma

· Seçim için birden fazla başlık ve açılış versiyonu oluşturma

· Argüman mantığının bütünlüğünü sağlama

Ben Sorumluyum:

· Kişisel görüş ve değerlendirmeleri eklemek

· Gerçek hayattan örnekler ve detaylar eklemek

· Tonlamayı ve ifade biçimini ayarlamak

· AI tarafından oluşturulan "doğru gereksiz cümleleri" silmek

· Düzenleme Aşaması (AI Destekli, Ben Lider)

İlk taslak tamamlandıktan sonra, Aracı'nın yapmasını isteyeceğim bazı şeyler:

1. Okunabilirlik kontrolü
· Cümleler çok mu uzun (30 karakterden fazla olanlar kırmızıyla işaretlenir)
· Tekrarlanan ifadeler var mı
· Uzman terimler açıklamaya mı ihtiyaç duyuyor

2. Viral Öğeler Kontrolü
· Başlık yüksek etkileşim oranına uygun mu
· İlk 3 paragrafta kancalar var mı
· Belirli verilerle desteklenmiş mi
· Alıntı yapılabilir bir önerme var mı

3. Çoklu Versiyon Oluşturma
· 3 farklı tarzda başlık oluşturma
· 2 farklı açıdan sonuç oluşturma
· En uygun versiyonu seçiyorum

Bu aşama, orijinalden 1 saatlik süreden 15 dakikaya kısaltıldı.

Yayımlama Aşaması (Otomatik)

Makale tamamlandıktan sonra, Agent otomatik olarak şunları yapar:

· Farklı platformlara format dönüştürme (X/WeChat Hesabı/Red Book)

· Görsel önerileri oluşturma (onayımdan sonra oluşturulur)

· En iyi zamanında otomatik yayınlama (geçmiş verilere dayalı olarak)

Adım Üç: Veriye Dayalı Sürekli İyileştirme

Anahtar Kavrayış: İçerik Üretici bir kereye mahsus bir yapı değil, sürekli evirilen bir sistemdir.

Haftalık olarak bir değerlendirme yaparım:

· Hangi tür başlık en yüksek favorilere eklenme oranına sahip? → Başlık formülünü güncelleme

· Hangi argüman yapısı en çok paylaşım alıyor? → Bu şablonu güçlendirme

· Okuyucu yorumlarında en çok hangi soru soruluyor? → FAQ eklemek, bir sonraki yazıda yanıtlamak için

Net bir örnek vermek gerekirse: "Veri Odaklı" makalelerin (yoğun sayılar ve grafikler içeren) favorilere ekleme oranının saf görüş makalelerine göre %40 daha yüksek olduğunu fark ettim. Bu nedenle, AI'dan ilk taslak aşamasında şunları talep ettim:

· Her ana noktanın en az 1 veri destekli olmalı

· Her makale en az 3 grafik içermeli

· Veri kaynakları belirtilmelidir

Sonuç: Son 5 makalenin ortalama favorilere ekleme oranı %8'den %12'ye yükseldi.

2026 yılı Ocak ayında, "AI Endişesiyle Nasıl Başa Çıkmalıyız: Agent'in Büyük Patlama Çağı" adlı bir yazı kaleme aldım.

Bu makalenin içeriği çok fazla veri içermesine rağmen, paylaşım oranı olağanüstü yüksek, %20'ye ulaştı.

Agent'in analiz etmesini sağladım ve şunları buldum:

· Makale derinlemesine bir değer yargısı sorununu ele aldı (AI vs. İnsan Anlamı)

· Belirli bir senaryoyu kullandı: "Luvra Yangınında Kedi mi Kurtarılmalı, Resim mi?"

· Sonuçta, "AI'ı Daha İyi Kullanan Birisi Olmak Önemli, Ancak Bir İnsan Olmayı Unutmamak Daha da Önemli" cümlesi büyük ilgi gördü

Bu keşfi bir çerçeve olarak ekledim: Teknik makalelere felsefi düşünce ve değerlerin tartışılmasını entegre etmek, paylaşım oranını önemli ölçüde artırabilir.

Bu, Ajan Sistem'in bileşik etkisidir: Sistem benim için sistemimi optimize etmeme yardımcı oluyor. İçerik Ajanı da tek seferlik bir kurulum değil, sürekli evrim geçiren bir sistemdir.

03 Kişisel Yetenekten Danışmanlık Hizmetine: Doğrulama Metodolojisinin Çoğaltılabilirliği

Kendi araştırma ve içerik Ajanı sistemimi çalıştırdıktan sonra şunu düşünmeye başladım: Bu metod seti başkalarına nasıl yardımcı olabilir?

Geçen Aralık ayında, bir fon yöneticisiyle bir akşam yemeğinde buluştum. Kendisinin fazla meşgul olduğunu, 500 milyon dolarlık bir özel sermaye fonunu yönettiğini ve yaklaşık 10 kişilik bir ekibi olduğunu ancak hâlâ piyasanın haber akışıyla uğraşırken kendisini bulduğunu, her gün koşturduğunu söyledi.

Onun her günki çalışma temposu şöyleydi:

· Sabah 6.30'da kalkıp, gece boyunca küresel piyasalara göz atmak

· 7-8 arası: Gece boyunca küresel piyasaların ana haberlerine göz atmak

· 8.30-9.30 arası: Sabah toplantısı yapmak, yatırım stratejilerini tartışmak

· 9.30-15.00 arası: Piyasayı izlemek, işlemleri halletmek

· 15-18 arası: Şirketleri incelemek, mali raporları incelemek

· 18-20 arası: Yatırım günlüğü yazmak, işlemi geriye dönük incelemek

· 22'de: Yurtdışı piyasaların açılışını izlemek

Onun için bir iş akışı analizi yaptım ve şunu keşfettim:

· Zamanının %60'ı bilgi toplamak ve düzenlemekle geçiyor (Ajanlaştırılabilir)

· Zamanının %20'si tekrarlayan analiz yapmakla geçiyor (Ajanlaştırılabilir)

· Zamanının %15'i karar vermekle geçiyor (insan-makine işbirliği)

· Zamanının %5'i işlem gerçekleştirmekle geçiyor (otomatikleştirilebilir)

Bu nedenle, ona 2 hafta boyunca yardım ettim ve basitleştirilmiş bir araştırma Ajanı seti kurmasına yardımcı oldum:

· Hafta 1: Çalışma sürecini görüştüm, ajanlaştırılabilir aşamaları tanımladım

· Hafta 2: Bilgi tabanı oluşturma + 3 temel Beceri yapılandırma + Otomasyon görevleri ayarlama

2 hafta sonra bana bir WeChat mesajı attı: Daha fazla düşünme zamanı olduğunda, yatırım tutumu daha istikrarlı hale geldi.

Bu proje, şunu fark etmeme neden oldu: Ajanlaştırma dönüşümü ihtiyacı evrensel bir gereksinimdir, bilgi işleme süresini kısaltmak yatırım verimliliğini artırır.

Ancak kısa sürede danışmanlık yapmanın iki sorunu olduğunu fark ettim:

1. Zaman Engeli: Her proje 2-4 hafta sürer, ben aylık en fazla 3 proje alabilirim

2. Ölçeklenemez: Her müşterinin ihtiyacı farklıdır, standart hale getirmek zordur

Bu beni şu sonraki aşamayı düşünmeye sevk etti: Hizmetten Ürüne Geçiş.

04 Hizmet Olarak Ajan: SaaS'tan AaaS'ye Paradigma Değişimi

Geleneksel yazılım SaaS(Yazılım olarak Hizmet) şeklindedir:

· Müşteriye bir araç sağlarsın

· Müşterinin nasıl kullanılacağını öğrenmesi gerekir

· Müşteri kendi işletir, kendi bakımını yapar

Gelecek AaaS(Ajan olarak Hizmet) şeklindedir:

· Müşteriye bir Ajan sağlarsın

· Müşterinin sadece talimat vermesi gerekir

· Ajan otomatik olarak yürütür, otomatik olarak optimize eder

Fark şudur: SaaS "yetenek" satar, AaaS ise "sonuç" satar.

Bu Ocak ayında yine o hedge fonu yöneticisi arkadaşımı yemeğe çıkardım.

O şöyle dedi: "Kurduğun bu Ajan sistemi çok kullanışlı. Birkaç meslektaşıma tavsiye ettim, hepsi istiyor. Ama danışmanlık hizmeti veren tek başına bu işi yapabilir mi?"

Ben dedim: "Gerçekten de, bu bir sorun."

O dedi: "Neden onu bir ürüne dönüştürmüyorsun? Salesforce gibi, ancak yazılımı değil, Ajan hizmetini satıyorsun."

Gerçekten de, iyi bir Ajan'ın SaaS'ı yerine hizmet olarak sunulması gerektiğini düşünüyorum; Peter'ın Openclaw'ın yaratıcısı olarak öngördüğü gibi, geleceğin Ajanların olduğu bir dünya, kullanıcıların artık yazılım kurmalarına gerek yok.

Bu nedenle, bu Ajan sistemi olgunlaştıktan sonra, açık kaynaklı bir proje haline getirilmesi, herkesin kullanabileceği şekilde kopyalanması; ticari kuruluş müşterileri için, ileri düzeydeki özelliklerin abonelik ücreti veya kullanım miktarına göre ücretlendirilmesi gerektiğini düşünüyorum.

05 Ajanlaştırmanın Esası: Zaman Kaldıracından Algoritma Kaldıracına

Buraya kadar yazdıklarımı paylaşmak istiyorum.

Geleneksel kişisel iş büyüme yolu şöyledir:

1. Başlangıç Aşaması: Zaman satmak (saatlik ücret)

2. Orta Aşama: Ürün satmak (bir kez geliştir, çok kez sat)

3. İleri Aşama: Sistem satmak (bir platform oluştur, başkalarının bu platform üzerinde işlem yapmasını sağla)

Agent olma, dördüncü bir yol sunuyor: Algoritma Yeteneği Satmak.

Artık şunlara ihtiyacınız yok:

· Bir ekip işe almak (yönetim maliyetinden tasarruf)

· Karmaşık bir yazılım geliştirmek (teknik engellerden kaçınma)

· Bir platform oluşturmak (ağ etkisi soğuk başlangıcından kaçınma)

Artık yalnızca şunlara ihtiyacınız var:

· Uzmanlığınızı yapılandırmak

· Agent sistemi yapılandırmak

· Algoritma çerçevesini sürekli optimize etmek

Bu, yeni bir kaldıraç türüdür: Algoritma Kaldıraçı.

Özellikleri şunlardır:

· Düşük maliyetli: Başlıca API çağrı masrafları, işgücü maliyetinden çok daha düşüktür

· Çoğaltılabilir: Aynı Agent seti sonsuz sayıda müşteriye hizmet edebilir

· Evrim geçirebilir: Büyük model yetenekleri arttıkça, Agent'ınız otomatik olarak güçlenir

Agent Olma Eylem Planınız

Eğer bu yazı sizi etkilediyse, aşağıdaki adımları uygulamanızı öneririm:

Adım 1: Teşhis (bu hafta tamamlayın)

Günlük iş listenizi yazın ve şunları işaretleyin:

· Hangileri tekrarlayan işler (bilgi toplama, veri düzenleme, format dönüştürme)

· Hangileri karar verme işleri (kararlar, yaratıcılık, strateji)

· Hangileri yürütme işleri (yayınlama, takip, yanıtlama)

İlke: Tekrarlayan işleri öncelikli olarak Agent'a dönüştürün, karar verme işlerinde insan-robot iş birliği yapın, yürütme işlerini otomatikleştirin.

Basit Bir Egzersiz

Bir kağıt alın ve dün yaptığınız iş listesini yazın.

Her bir iş için kendinize üç soru sorun:

1. Bu iş standart hale getirilebilir mi? (Eğer öyleyse, Ajantlaştırılabilir)

2. Bu iş yaratıcı düşünce gerektiriyor mu? (Gerekmeyen durumlarda, Ajantlaştırılabilir)

3. Bu iş benzersiz değerlendirmem gerektiriyor mu? (Gerekmeyen durumlarda, Ajantlaştırılabilir)

Göreceksiniz ki işlerin en az %50'si Ajantlaştırılabilir.

Adım İki: Kurulum (Bu Ay Tamamlanacak)

Deney yapmaya başlamak için en azından bir Minimum Olası Senaryo seçin.

Örnekler verelim:

· Eğer bir yatırımcıysanız → "Günlük Piyasa Özeti Ajentini" kurun

· Eğer bir içerik yaratıcısıysanız → "Konu Önerisi Ajentini" kurun