LLM Ajanları ve Dünya Modelleri: Yapay Zekânın Geleceği ve CometAPI’nin Rolü

Son birkaç yılda, yapay zekadaki en önemli ilerlemeler, hepsinden üstün tek bir teknoloji tarafından yönlendirildi:

Büyük Dil Modelleri, yani LLM'ler.

GPT ve Claude'dan Gemini, Qwen, DeepSeek ve Grok'a kadar sınırdaki modeller; akıl yürütme, kod yazma, bilgiyi analiz etme, içerik üretme ve yazılımla etkileşime girme yeteneklerini hızla geliştirdi.

Ancak daha önemli bir soru ortaya çıkıyor: Yapay zeka, yalnızca soruları yanıtlamak yerine, karmaşık görevleri gerçekten otonom biçimde tamamlayabilir mi? Bu soru, tüm yapay zeka endüstrisinin yönünü değiştiriyor.

Yapay zekanın bir sonraki aşaması giderek iki büyük teknik yön tarafından şekilleniyor:

• LLM Ajanları ve Dünya Modelleri.
• LLM Ajanları; akıl yürütme, planlama, araç kullanımı ve eyleme odaklanır.

Dünya Modelleri; ortamları anlamaya, sonuçları öngörmeye ve bir sonraki olabilecekleri simüle etmeye odaklanır.

Bunlar mutlaka rekabet eden yaklaşımlar değildir.

Aslında, aynı zeki sistemin iki tamamlayıcı bileşeni haline gelebilirler: LLM + Ajan + Dünya Modeli + Bellek + Araçlar + Ortam. Bu evrim, CometAPI gibi yapay zeka altyapı platformları için önemli bir fırsat yaratır.

CometAPI, yalnızca yapay zeka modelleri için birleşik bir API katmanı olmaktan çıkıp, farklı biçimlerdeki makine zekâsını birbirine bağlayan bir altyapı katmanına dönüşebilir.

LLM'lerden Ajanlara: Yapay Zeka Yanıtlardan Eylemlere Taşınıyor

Erken dönem LLM uygulamaları nispeten basitti:

User
 ↓
Prompt
 ↓
LLM
 ↓
Answer

Bir kullanıcı soru sorar ve model bir yanıt üretir.

Bu, birçok bilgi görevi için son derece iyi çalışır.

Ancak gerçek dünyadaki problemler nadiren tek adımlı sorulardır.

Şu talebi düşünün:

“Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Yapay Zeka API pazarını analiz edin ve pazara giriş stratejisi oluşturun.”

Bu gerçekten bir soru değildir.

Bu bir görevdir.

Bunu tamamlamak şunları gerektirebilir:

Understand the objective
↓
Search the web
↓
Collect competitors
↓
Analyze market data
↓
Organize information
↓
Develop hypotheses
↓
Create a strategy
↓
Evaluate the result
↓
Revise the strategy

Bu, temel etkileşim modelini şundan değiştirir:

İstem → Yanıt

şuna:

Hedef → Akıl yürüt → Planla → Eyleme geç → Gözlemle → Değerlendir → Tekrarla

Bu, LLM Ajanının temelidir.

LLM akıl yürütme motoru olarak kalır, ancak artık yalnızca metin üretmekten sorumlu değildir.

Şunlardan sorumlu hale gelir:

• Hedefleri anlama
• Karmaşık görevleri ayrıştırma
• Planlama
• Araç seçimi
• API çağırma
• Web'de gezinme
• Kod yazma ve çalıştırma
• Sonuçları değerlendirme
• Planları revize etme
• Uzun süreli iş akışlarını tamamlama

Bu anlamda bir Ajan bir geçişi temsil eder:

LLM'nin bir dil üreticisinden genel amaçlı bir görev yürütücüsüne dönüşmesi.

Bir Ajanın Çekirdeği Kapalı Bir Döngüdür

Gerçek bir Ajan, araç çağırma yeteneğine sahip bir modelden çok daha fazlasıdır.

Tam bir Ajan döngüsü daha çok şöyle görünür:

Goal
 ↓
Reasoning
 ↓
Planning
 ↓
Tool Selection
 ↓
Action
 ↓
Observation
 ↓
Evaluation
 ↓
Re-planning
 ↓
Action
 ↓
...

Bir Kodlama Ajanını düşünün.

Kullanıcı der ki:

“Bu projedeki ödeme sorununu düzelt.”

Ajan şunları yapabilir:

Analyze the codebase
 ↓
Locate the bug
 ↓
Read logs
 ↓
Modify code
 ↓
Run tests
 ↓
Discover another issue
 ↓
Modify code again
 ↓
Run tests
 ↓
Commit the changes

Önemli atılım, yalnızca modelin soruları yanıtlamada daha iyi hale gelmesi değildir.

Şudur:

Yapay zekâ bir zaman boyutu kazanır.

Geleneksel LLM etkileşimi saniyeler veya dakikalar sürebilir.

Bir Ajan iş akışı ise şunlar kadar sürebilir:

• 30 dakika
• Birkaç saat
• Birkaç gün
• Nihayetinde, potansiyel olarak haftalar veya daha uzun

Bu, yapay zekâ sistemlerini nasıl değerlendirmemiz gerektiğini değiştirir.

Akıl yürütme ve kodlama puanları gibi geleneksel kıyaslamalar yararlı olmaya devam edecektir.

Ancak giderek daha önemli ölçütler şunlar olabilir:

Görev Tamamlama Oranı × Görev Ufku

Diğer bir deyişle:

Sistem ne sıklıkla başarılı oluyor ve başarıyla çalışmaya ne kadar süre devam edebiliyor?

Bu, tek başına kıyas puanlarından daha anlamlı bir AGI’ye (Genel Yapay Zekâ) ilerleme ölçüsü haline gelebilir.

Ancak Temel Bir Sorun Var: Ajan Dünyayı Gerçekten Anlıyor mu?

İşte burada Dünya Modelleri önemli hale gelir.

Bir robota şu talimatı verdiğinizi hayal edin:

“Masadaki bardağı dolaba koy.”

Bir LLM Ajanı makul bir plan üretebilir:

1. Locate the cup
2. Move toward the cup
3. Grasp the cup
4. Locate the cabinet
5. Move toward the cabinet
6. Place the cup inside

Dil ve görev planlama perspektifinden bu mantıklı görünür.

Ancak fiziksel dünya çok daha karmaşıktır.

Robotun şunları anlaması gerekir:

• Bardağın 3B konumu
• Yönelimi
• Ağırlığı
• Robotun yörüngesi
• Sürtünme
• Çarpışma kısıtları
• Masanın geometrisi
• Dolabın konumu
• Optimal kavrama noktası
• Farklı eylemlerin sonuçları

Robot, kulağa makul gelen ilk eylemi basitçe gerçekleştirirse kolayca başarısız olabilir.

Ortamın ve dinamiklerinin içsel bir temsiline ihtiyacı vardır.

Şu soruyu yanıtlaması gerekir:

“Bu eylemi yaparsam, sonrasında ne olacak?”

Bu, bir Dünya Modelinin merkezi problemidir.

Dünya Modelleri: Dünyayı Anlamaktan Onu Öngörmeye

Dünya Modeli kabaca şöyle anlaşılabilir:

Mevcut duruma ve bir eyleme bağlı olarak dünyanın nasıl değiştiğini tahmin eden bir model.

Kavramsal olarak:

Current State + Action
        ↓
    World Model
        ↓
   Future State

Örneğin:

Robot grasps cup
        ↓
World Model
        ↓
Prediction:
The cup may fall

Başka bir kavrama deneyin:

Robot approaches from the right
        ↓
World Model
        ↓
Prediction:
Higher probability of success

Sistem artık basitçe şu olmaktan çıkar:

Düşün → Eyleme geç → Ne olduğunu gör.

Bunun yerine şu hale gelebilir:

Düşün → Simüle et → Olası gelecekleri karşılaştır → Seç → Eyleme geç.

Bu büyük bir değişimdir.

Without a World Model

Think
 ↓
Act
 ↓
Observe
 ↓
Correct

With a World Model

Think
 ↓
Imagine
 ↓
Simulate
 ↓
Compare futures
 ↓
Choose
 ↓
Act
 ↓
Observe
 ↓
Update

Bu yetenek özellikle şunlar için önemlidir:

• Robotik
• Otonom araçlar
• Oyunlar
• Video üretimi
• Fiziksel yapay zekâ
• Simülasyon
• Gerçek dünya Ajanları

LLM Ajanları ve Dünya Modelleri Birbirini Tamamlar

LLM Ajanlarını ve Dünya Modellerini rekabet eden yaklaşımlar olarak görmek cazip gelebilir.

Daha yararlı bir çerçeve şudur:

Ajan ne yapacağına karar verir. Dünya Modeli, bunu yaparsa ne olacağını tahmin eder.

Basitleştirilmiş bir karşılaştırma şöyle görünür:

Dolayısıyla daha eksiksiz bir zeki sistem şöyle görünebilir:

Goal
                   ↓
               LLM Agent
                   ↓
              Planning
                   ↓
          ┌────────┴────────┐
          ↓                 ↓
       Action        World Model
          ↓                 ↓
      Environment ← Prediction
          ↓
      Observation
          ↓
       Memory
          ↓
       Agent

Bu, tam bir zekâ döngüsüne çok daha yakındır.

Ajanlar ve Dünya Modelleri Birbirini de İyileştirebilir

Başka önemli bir ilişki vardır.

Ajanlar deneyim üretebilir, Dünya Modelleri ise o deneyimden öğrenebilir.

Örneğin:

State₁
 ↓
Action₁
 ↓
State₂
 ↓
Action₂
 ↓
State₃

Bu bir yörünge üretir:

Durum → Eylem → Sonraki Durum

Bu türden büyük miktarda yörünge, bir Dünya Modelinin şunu öğrenmesine yardımcı olabilir:

“Farklı eylemler yapıldığında ortam nasıl değişir?”

Dünya Modeli, ardından Ajana şu soruyu yanıtlamada yardımcı olabilir:

“İstenilen sonucu üretme olasılığı en yüksek olan eylem hangisidir?”

Bu, pozitif bir geri besleme döngüsü yaratır:

Agent
 ↓
Action
 ↓
Environment
 ↓
Experience
 ↓
World Model
 ↓
Prediction
 ↓
Better Planning
 ↓
Better Agent
 ↺

Uzun vadede Ajanlar ve Dünya Modelleri ayrı sistemler olarak kalmayabilir.

Tek bir, sürekli iyileşen zekâ mimarisinin parçaları haline gelebilirler.

Neden Video Modelleri Dünya Modellerine Doğru Önemli Bir Yol Olabilir

En ilginç gelişmelerden biri, video üretimi ve video tahminindeki hızlı ilerlemedir.

Geleneksel video üretimi şunu sorar:

“Bu istem verildiğinde, model gerçekçi bir video üretebilir mi?”

Ancak daha güçlü bir model, görsel görünümden fazlasını öğrenmelidir.

Şunları anlamalıdır:

Objects
 ↓
Movement
 ↓
Interaction
 ↓
Physics
 ↓
Future State

Masadan yuvarlanarak düşen bir topu düşünün.

Olayı gerçekten anlayan bir model yalnızca görsel olarak ikna edici bir sekans üretmemelidir.

Şunları da anlamalıdır:

• Topun neden hareket ettiğini
• Masanın eğiminin bunu nasıl etkilediğini
• Hızın nasıl değiştiğini
• Çarpışmadan sonra ne olduğunu
• Topun bir sonraki anda nerede olacağını

Bu, potansiyel bir evrimi düşündürür:

Video Üretimi → Video Tahmini → Dünya Modeli

Bu, yapay zekâ rekabetinin metin tabanlı LLM'lerin çok ötesine genişlemesinin bir nedenidir.

Rekabet giderek şunları kapsar:

• Video
• 3B
• Robotik
• Simülasyon
• Fizik
• Uzamsal zekâ

CometAPI Nerede Konumlanır?

CometAPI yalnızca şöyle görülürse:

“Birçok LLM API’sine erişim sağlayan bir platform.”

bu tanım çok dardır.

Daha büyük fırsat şudur:

CometAPI, Yapay Zekâ Model Altyapısı olarak.

Bugün geliştiricilerin şunları entegre etmesi gerekebilir:

GPT API
Claude API
Gemini API
Qwen API
DeepSeek API
Grok API
Image API
Video API
Audio API

Her sağlayıcının farklı olabilir:

• API'ler
• SDK'lar
• Kimlik doğrulama
• Fiyatlandırma
• Bağlam sınırları
• Model kimlikleri
• Oran sınırlamaları
• Yanıt formatları
• Faturalama sistemleri

Bu, önemli bir altyapı yükü yaratır.

CometAPI bu karmaşıklığı soyutlayabilir:

AI Application
                          ↓
                      CometAPI
                          ↓
        ┌─────────────────┼─────────────────┐
        ↓                 ↓                 ↓
       LLM              Agent            World Model
        ↓                 ↓                 ↓
 GPT / Claude       Coding Agent      Video Model
 Gemini / Qwen      Research Agent    3D Model
 DeepSeek / Grok    Browser Agent     Robotics

Bu noktada CometAPI, API Toplayıcıdan Yapay Zekâ Model Geçidine ve nihayetinde Yapay Zekâ Zekâ Altyapısına evrilir.

Ajan Çağında Model Yönlendirme Çok Daha Değerli Hale Geliyor

Geleneksel bir uygulama yalnızca bir modele ihtiyaç duyabilir.

Bir Ajan farklıdır.

Tek bir Ajan birden fazla modele ihtiyaç duyabilir.

Bir Araştırma Ajanını düşünün:

User Task
 ↓
Planner
 ↓
Reasoning Model
 ↓
Search
 ↓
Vision Model
 ↓
Coding Model
 ↓
Summarization Model
 ↓
Final Answer

Her model farklı bir sağlayıcıdan gelirse, geliştiriciler büyük miktarda altyapıyı yönetmek zorundadır.

Bu, şunun için büyük bir fırsat yaratır:

Model Yönlendirme.

Örneğin bir geliştirici şunu gönderebilir:

{
  "task": "research",
  "budget": 1.5,
  "latency": "fast",
  "quality": "high"
}

CometAPI uygun modeli şu kriterlere göre seçebilir:

• Görev türü
• Maliyet
• Gecikme
• Kalite
• Bağlam gereksinimleri
• Kullanılabilirlik
• Model yetenekleri

Mimari şöyle olur:

Agent
                   ↓
             CometAPI Router
                   ↓
      ┌────────────┼────────────┐
      ↓            ↓            ↓
     GPT         Claude       Gemini
      ↓            ↓            ↓
   Qwen         DeepSeek      Grok

Bu, API birleştirmesinin ötesinde bir adımdır.

Platform çok daha değerli bir soruyu yanıtlar:

Ajan bu görev için hangi zekâyı kullanmalıdır?

Dünya Modeli API'leri Bir Sonraki Genişleme Katmanı Olabilir

Yapay zekâ modelleri LLM’lerden Dünya Modellerine doğru genişledikçe, model ekosistemi de değişir.

Bugün bir model kataloğu şöyle görünebilir:

Models
├── Chat
├── Image
├── Video
└── Audio

Yarın şöyle olabilir:

Models
├── Language
│   ├── Reasoning
│   ├── Coding
│   └── Agent
│
├── Perception
│   ├── Vision
│   ├── Audio
│   └── Multimodal
│
├── World Model
│   ├── Video World Model
│   ├── 3D World Model
│   ├── Physics Model
│   └── Robotics Model
│
└── Generation
    ├── Image
    ├── Video
    ├── Audio
    └── 3D

Bu noktada CometAPI artık basitçe bir:

“LLM API pazarı.”

değildir. Şuna dönüşür:

Farklı yapay zekâ biçimlerine erişim için birleşik bir altyapı katmanı.

Ajan + Dünya Modeli + CometAPI Geleceğinin Mimarisi

Gelecekteki bir yapay zekâ uygulaması şöyle görünebilir:

AI Application
                               │
                               ↓
                         Agent Runtime
                               │
                               ↓
                         ┌───────────┐
                         │ CometAPI  │
                         └─────┬─────┘
                               │
            ┌──────────────────┼──────────────────┐
            ↓                  ↓                  ↓
       Reasoning            Perception          World Model
            │                  │                  │
       GPT / Claude       Vision / Audio       Video / 3D
       Gemini / Qwen      Multimodal           Robotics
            │                  │                  │
            └──────────────────┼──────────────────┘
                               ↓
                            Action
                               ↓
                          Environment
                               ↓
                          Observation
                               ↓
                            Memory
                               ↓
                         Agent Runtime

CometAPI her modeli kendisi eğitmek zorunda değildir.

Çekirdek sorumluluğu farklı bir problemi çözmektir:

Geliştiriciler tüm yapay zekâ model ekosistemine basit ve güvenilir bir arayüzle nasıl erişebilir?

Bu, CometAPI'nin Ürün Konumlandırmasını Değiştirir

Birçok yapay zekâ API platformu öncelikle şunun üzerinde rekabet eder:

“Kaç modeli destekliyoruz?”

Bu faydalıdır, ancak kopyalanması da nispeten kolaydır.

Daha değerli soru şudur:

Bir Ajanın tamamlaması gereken görev için doğru zekâya erişmesine yardımcı olabilir miyiz?

Bu daha geniş bir evrimi önerir.

Phase 1
Unified AI API
One API for multiple models.
↓
Phase 2
AI Model Gateway
Unified:
- Models
- Billing
- Authentication
- Monitoring
- Routing
↓
Phase 3
AI Agent Infrastructure
Unified access to:
- LLMs
- Vision
- Coding
- Search
- Tools
- Memory
- Routing
- Evaluation
↓
Phase 4
AI Intelligence Infrastructure
Unified access to:
- LLMs
- Agent Models
- World Models
- Video Models
- Robotics Models
- Simulation Models

Uzun vadeli ürün vizyonu şöyle özetlenebilir:

Tek API. Her Zekâ.

Model Zekâsı, Yönlendirme ve Değerlendirme Gerçek Rekabet Hendekleri Haline Gelir

CometAPI yalnızca daha fazla model eklemeye odaklanmak zorunda değildir.

Üç yetenek çok daha değerli hale gelebilir.

Model Zekâsı

Bilmek: Hangi model hangi görev için en iyidir?

Örneğin:

Coding → Claude / GPT / Qwen
Reasoning → GPT / Gemini / DeepSeek
Image → Model A
Video → Model B
Voice → Model C
World Simulation → Model D

Bu bilgi, bir model zekâ katmanına yapılandırılabilir.

Model Yönlendirme

Bilmek: Şu anda hangi model çağrılmalıdır?

Yönlendirici, kıyas puanlarından daha fazlasını göz önünde bulundurmalıdır:

• Maliyet
• Gecikme
• Başarı oranı
• Güvenilirlik
• Bağlam
• Araç kullanma yeteneği
• Mevcut kullanılabilirlik

Bu, zeki model yönlendirmesi haline gelir.

Model Değerlendirme

Bilmek: Bu model gerçekten benim görevime uygun mu?

CometAPI bir değerlendirme katmanı inşa edebilir:

Model
 ↓
Benchmark
 ↓
Real-world Task
 ↓
Agent Evaluation
 ↓
Latency
 ↓
Cost
 ↓
Reliability
 ↓
Recommendation

Platform, basit bir model dizininden daha fazlası haline gelir.

Şuna dönüşür:

Model Karar Sistemi.

Bu Aynı Zamanda Önemli Bir SEO ve GEO Fırsatı Yaratır

Yeni modellerin sürekli yayınlanması, kalıcı bir keşif döngüsü oluşturur.

Arama talebi şunları içerebilir:

• GPT API
• Claude API
• Gemini API
• En İyi Kodlama Modeli
• En İyi Ajan Modeli
• En İyi Akıl Yürütme Modeli
• En İyi Açık Kaynak Model
• En İyi Video Modeli
• En İyi Dünya Modeli
• GPT vs Claude
• Claude vs Gemini
• DeepSeek vs Qwen

Her model sayfası şundan evrilebilir:

Model + Fiyatlandırma + API Dokümantasyonu

şuna:

Model Overview
 ↓
Capabilities
 ↓
Benchmarks
 ↓
Agent Performance
 ↓
World Model Capability
 ↓
Latency
 ↓
Pricing
 ↓
Use Cases
 ↓
Alternatives
 ↓
Comparison
 ↓
API

Bu, büyük bir Yapay Zekâ Model Bilgi Grafiği yaratır.

Daha da önemlisi, her model yayını bir içerik yaşam döngüsü oluşturur:

Ön lansman → Lansman → Kıyaslama → Karşılaştırma → Benimsenme

Bu, güçlü bir büyüme çarkına dönüşebilir.

2026–2028: Yapay Zekâ Rekabeti Model Zekâsından Sistem Zekâsına Kayabilir

Önümüzdeki birkaç yıl, “en iyi model”den ne anladığımızı değiştirebilir.

Soru, yavaş yavaş şundan kayabilir: “Hangi model en yüksek kıyas puanına sahip?” şuna: “Hangi yapay zekâ sistemi gerçek dünya görevlerini en uzun süre boyunca güvenilir biçimde tamamlayabilir?”

Olası bir evrim şöyle görünür:

2024–2025
LLM
 ↓
Reasoning

2025–2026
LLM
 ↓
Agent
 ↓
Tool Use
 ↓
Computer Use

2026–2027
Agent
 +
Memory
 +
Multimodal
 +
World Model

2027–2028+
World Model
 +
Agent
 +
Planning
 +
Long-term Memory
 +
Real-world Action

Bu noktada yapay zekâ, geleneksel olarak Genel Zekâ dediğimiz şeye çok daha yakın görünmeye başlar.

AGI Bir Model Olmayabilir. O, Kapalı Bir Döngü Olabilir.

Bu, yapay zekânın geleceğini anlamak için en önemli fikirlerden biri olabilir.

AGI basitçe “tek ve son derece büyük bir LLM eğitmek” anlamına gelmeyebilir.

Bunun yerine, tam bir zekâ döngüsü inşa etmek anlamına gelebilir:

Goal
                  ↓
              Intelligence
                  ↓
              World Model
                  ↓
               Planning
                  ↓
                Action
                  ↓
                World
                  ↓
             Observation
                  ↓
               Memory
                  ↓
              Learning
                  ↓
             Intelligence
                  ↺

Böyle bir sistemde:

• LLM; dil, bilgi, soyutlama ve akıl yürütme sağlar.
• Ajan; hedef odaklı planlama ve eylem sağlar.
• Dünya Modeli; ortamın içsel bir simülasyonunu sağlar.
• Bellek; biriken deneyimi sağlar.
• Araçlar, API'ler ve Robotlar; eyleme geçme yeteneğini sağlar.

Ve CometAPI, farklı zekâ modellerini birbirine bağlayan altyapı haline gelebilir.

Daha Büyük Fırsat: API Geçidinden Zekâ Geçidine

Bu, CometAPI için muhtemelen en önemli stratejik fırsattır.

Bugün: “Bana GPT, Claude, Gemini ve yüzlerce yapay zekâ modeline erişim ver.”

Yarın: “Ajanıma, görevi tamamlaması için ihtiyaç duyduğu zekâyı ver.”

Bu iki ifade benzer sounding olabilir, ancak çok farklı işleri temsil eder.

İlki şunu satar:

• API Erişimi.
• İkinci olan şunu satar:
• Zekâ Altyapısı.

Dolayısıyla rekabet manzarası şöyle evrilir:

Model Count
      ↓
Model Availability
      ↓
Unified API
      ↓
Routing
      ↓
Evaluation
      ↓
Agent Infrastructure
      ↓
World Model Infrastructure
      ↓
AI Intelligence Infrastructure

Sonuç

LLM Ajanları ve Dünya Modelleri mutlaka iki rekabet eden yaklaşım değildir.

Aynı genel zekâ mimarisinin iki temel bileşeni haline gelebilirler.

LLM Ajanları neyin üzerinde düşünülmesi, neyin planlanması ve neyin yapılması gerektiğine karar verir.

Dünya Modelleri, bu eylemler gerçekleştirildiğinde ne olacağını tahmin etmeye yardımcı olur.

Birlikte, çok daha güçlü bir döngüyü mümkün kılarlar:

Hedefi anla → olası gelecekleri simüle et → bir plan oluştur → eyleme geç → sonucu gözlemle → öğren → tekrar eyleme geç.

Bu, basitçe bir isteme yanıt üretmekten temelde farklı bir yapay zekâ biçimidir.

Ve işte burada CometAPI evrilebilir.

Bugün CometAPI, geliştiricilerin tek bir API ile birden fazla LLM’e erişmesine yardımcı olabilir.

Yarın, Ajanların her görev için doğru akıl yürütme modelini, kodlama modelini, görsel modelini, video modelini ve nihayetinde Dünya Modelini dinamik olarak seçmesine yardımcı olabilir.

Daha ileride ise, şunları birbirine bağlayan bir altyapı katmanı haline gelebilir:

LLM’ler + Ajanlar + Dünya Modelleri + Multimodal Modeller + Robotik + Simülasyon.

Bir sonraki nesil yapay zekâ altyapısı, bu nedenle “LLM’e nereden erişebilirim?” sorusuyla tanımlanmayabilir.

Bunun yerine soru şu olabilir: “Ajanım, dünyayı anlamak ve harekete geçmek için ihtiyaç duyduğu zekâyı nereden alabilir?”

İşte LLM Ajanları, Dünya Modelleri ve CometAPI nihai olarak burada birleşir. Tek API. Her Zekâ.