Adobe’un “Agentic Sites” yaklaşımı web sayfalarını ziyaretçinin niyetine göre yeniden kuruyor

Adobe baş araştırmacısı Carlos Sanchez, “agentic site” adını verdikleri bir web sitesi prototipini tanıttı. Bu yaklaşımda site, ziyaretçinin ne yapmaya çalıştığını gerçek zamanlı olarak yorumluyor ve sayfayı bu amaca göre yeniden kuruyor. Hedef, önceden tanımlanmış kitle segmentlerinin ötesine geçerek “tek kişilik kitle” deneyimi sunmak. 27

Ancak önemli bir sınır var: Kamuya açık bilgiler, çalışan bir gösterimi ve bununla ilişkili Adobe ürünlerini anlatıyor. Her ziyaretçi için üretim ortamında ölçeklenebilir biçimde benzersiz sayfa oluşturan, genel kullanıma açık bir hizmetin kullanıma sunulduğu doğrulanmış değil. 434

Sanchez’in gösteriminde ne oldu?

Gösterim, kahve makineleri satan bir web sitesi üzerinden yapıldı. Ziyaretçi kamp yaparken kullanabileceği bir makine aradığında sistem, sayfanın içeriğini, ürün önerilerini ve görsel sunumunu açık hava kullanımına yönelik niyete göre değiştirdi. Sanchez’in AI Engineer World’s Fair etkinliğindeki sunumunun adı da “Agentic Sites: Building Hyper Personalized Websites” idi. 33

Buradaki fikir, bir dil modelinden baştan sona yeni bir web sitesi tasarlamasını istemekten daha kontrollü. Sistem; ziyaretçinin araması, gezdiği sayfalar ve benzeri sinyallerden bir niyet ya da persona çıkarıyor, ardından kurumun mevcut içerik havuzundan ilgili malzemeyi bulup sayfayı bu malzemeyle oluşturuyor. 234

Sistem nasıl çalışıyor?

İş akışının basitleştirilmiş hali şöyle:

1. Niyet yorumlanıyor: Sistem, ziyaretçinin aramasını ve etkileşim bağlamını değerlendirerek kullanıcının keşif mi yaptığını, araştırdığını, satın almaya mı hazırlandığını ya da kamp gibi belirli bir kullanım alanı aradığını anlamaya çalışıyor.
2. Onaylı içerik getiriliyor: Retrieval-augmented generation (RAG), yani erişim destekli üretim yaklaşımı, modele kurumun mevcut sistemlerinden ilgili içerik ve ürün bilgilerini sağlıyor.
3. Sayfa bileşenleri seçiliyor: Sayfa tek ve değişmez bir belge olarak ele alınmıyor; tek tek içerik blokları seçilebiliyor veya uyarlanabiliyor.
4. Deneyim oluşturuluyor: Hero alanı, ürün önerileri, navigasyon ve harekete geçirici mesajlar, çıkarılan niyete uygun biçimde bir araya getiriliyor.

Bu mimari, marka kontrolü açısından önemli. Üretimi kurumsal içerik ve onaylı varlıklarla sınırlandırmak; desteklenmeyen ürün iddiaları riskini azaltabilir ve deneyimin şirketin görsel ve editoryal kimliğine daha yakın kalmasını sağlayabilir. Gösterime ilişkin raporlar, sistemin sayfaları yoktan var etmek yerine mevcut içeriği getirip yeniden birleştirdiğini aktarıyor. 434

Cerebras ve Gemma 4 neden önemli?

Aktarılan uygulamada Google’ın Gemma 4 modeli, Cerebras inference altyapısı üzerinde çalıştırıldı. Cerebras’ın model kataloğunda Gemma 4 31B için saniyede yaklaşık 1.850 çıktı token’ı belirtiliyor. Şirket, Gemma 4’ün bir kullanım senaryosunda saniyede yaklaşık 2.300 token’a ulaştığını da bildirdi. 36

Yüksek token aktarım hızı önemli çünkü agentic site tek bir web etkileşimi sırasında birkaç işlem yapmak zorunda kalabilir: niyeti yorumlamak, bağlamı getirmek, hangi bileşenlerin kullanılacağına karar vermek, metni oluşturmak veya düzeltmek ve sonucu ziyaretçiye iletmek. Daha hızlı çıkarım, bu getir–akıl yürüt–oluştur döngüsünü çevrimdışı içerik üretimiyle sınırlamak yerine etkileşimli bir deneyimde kullanmayı daha mümkün hale getiriyor.

Yine de token hızı, tam sayfa gecikmesiyle aynı şey değil. Ağ koşulları, içerik getirme süreci, ürün kataloğu çağrıları, izin ve açık rıza kontrolleri, tarayıcıda oluşturma, önbellekleme ve arka uç teslimatı ziyaretçinin gerçek deneyimini birlikte belirliyor.

Bildirilen hız ve maliyet ne kadar?

Sanchez’in konuşmasına ilişkin haberlerde, kamp için kahve makinesi aramasına verilen kişiselleştirilmiş sonucun 1,64 saniyede üretildiği, bunun yaklaşık bir saniyesinin model çağrısına ayrıldığı aktarıldı. Aynı karşılaştırmada başka bir kurulum için 4,6 saniyelik bir süre ve sayfa başına yaklaşık 0,01–0,02 dolar üretim maliyeti verildi. 1

Bu rakamlar deneme sürümüne ilişkin performans ölçümleri ve tahminler olarak değerlendirilmeli. Bunlar denetlenmiş hizmet seviyesi taahhütleri ya da Adobe’un yayımladığı resmi fiyatlandırma bilgileri değil. Ayrıca her sayfanın, ziyaretçinin veya trafik profilinin aynı sonucu vereceğini de göstermiyor.

İki saniyenin altındaki hedef ne sağlayabilir?

Kişiselleştirmenin doğal hissettirmesi için sistemin kararını, ziyaretçi gecikmeyi fark etmeden tamamlaması gerekiyor. Yaklaşık bir ila iki saniyelik hedef; sitenin aramaya, sayfaya geliş bağlamına veya ziyaretçi niyetindeki anlamlı bir değişime etkileşim hâlâ tazeyken yanıt vermesini sağlayabilir.

Böylece kişiselleştirme, “geri dönen müşteri” veya “açık hava meraklısı” gibi geniş segmentlerden daha ince bir seviyeye taşınabilir. Sistem, ziyaretçinin o andaki amacına yanıt verebilir: kampta kullanılacak kahve makinesi bulmak, ürünleri karşılaştırmak ya da satın almaya hazır bir öneri görmek.

Ancak bu hedef, web’in geri kalan altyapısını ortadan kaldırmıyor. Açık rıza ve kimlik kontrolleri, ürün ve fiyat doğrulaması, içerik getirme gecikmesi, CDN davranışı, sayfa oluşturma ve hata yönetimi de toplam deneyim süresine sığmak zorunda.

Bu yaklaşım Adobe’un mevcut ürünleriyle nasıl ilişkili?

Prototipi, Adobe’un bugün sunduğu tüm yapay zekâ ürünleriyle aynı şey olarak değerlendirmemek gerekiyor. Adobe’un belgelerine göre AEM ajanları, Adobe Experience Manager’ın bulut hizmeti ve Edge Delivery Services ortamlarında kullanılabiliyor; erişim ve dağıtım koşulları ortama göre değişiyor. 17

Adobe Experience Platform Agent Orchestrator ise Experience Platform ajanları için akıl yürütme ve koordinasyon katmanı olarak tanımlanıyor. Platform verilerini kullanması, Adobe ve üçüncü taraf ajanlarını insan denetimi altında koordine etmesi amaçlanıyor. Adobe, Agent Orchestrator’ın genel kullanıma açıldığını duyurdu; belgelerde ise bazı ajan yetenekleri için talep üzerine erişim ve kullanımla sınırlı denemelerden söz ediliyor. 18192122

İlişkili diğer yetenekler arasında şunlar bulunuyor:

• Brand Experience Agent: Adobe bunu sayfaları güncellemeye, yeni içerik oluşturmaya ve mevcut dijital deneyimleri yapay zekâ destekli keşfe uygun biçimde modernleştirmeye yardımcı olan bir araç olarak tanımlıyor. 202344
• Content Advisor Agent: Kurum içindeki ilgili içeriklerin bulunmasına ve onaylı kaynak varlıklardan görsel varyasyonlar oluşturulmasına yardımcı oluyor. 202743
• Agent Orchestrator: Adobe ve üçüncü taraf ekosistemlerindeki ajanları yönetmek ve koordine etmek için platform katmanı sağlıyor. 182230

Bu ürünler, Adobe’un içerik, müşteri verisi ve dijital deneyimler etrafında bir agentic teknoloji yığını kurduğunu gösteriyor. Ancak tek başlarına Sanchez’in ziyaretçi başına sayfa oluşturma prototipinin standart ve genel kullanıma açık bir üretim özelliği hâline geldiğini kanıtlamıyor.

Büyük ölçekli kullanım için neler gerekiyor?

Teknik gösterim, gerçek zamanlı sayfa oluşturmanın mümkün olup olmadığını yanıtlıyor. Fakat bunun her site için operasyonel ve ekonomik açıdan mantıklı olup olmadığını henüz göstermiyor.

Müşterilerin kontrollü deneyler yapması gerekiyor

Şirketlerin yaklaşımı kendi AEM depoları, ürün katalogları, kimlik sistemleri, açık rıza politikaları ve dönüşüm hedefleri üzerinde test etmesi gerekir. Asıl soru yalnızca sayfanın hızlı oluşturulup oluşturulamadığı değil; ortaya çıkan deneyimin hataları ve operasyonel riski artırmadan anlamlı sonuçları iyileştirip iyileştirmediği.

Kamuya açık haberlerde, agentic site konseptinin belirli biçiminin henüz müşteri sitelerinde büyük ölçekte kullanılmaya başlanmadığı belirtiliyor. 4

Sistemin geniş kapsamlı entegrasyonlara ihtiyacı var

Üretim ortamındaki bir kurulum; çıkarım altyapısı, içerik yönetimi, müşteri verileri, kimlik ve açık rıza sistemleri, ticaret veya ürün kataloğu, analitik, deneyler, CDN teslimatı ve marka varlık kütüphaneleri arasında güvenilir bağlantılar gerektirir. Hızlı bir model çağrısı, güncel olmayan ürün verisini veya yavaş bir katalog hizmetini telafi edemez.

Sayfa başı ekonomi gerçek trafikle sınanmalı

Tek bir etkileşim için bir veya iki sent düşük görünebilir. Ancak bu tutar yüksek trafikle çarpıldığında önemli bir maliyete dönüşebilir. Site her anlamlı etkileşimden sonra deneyimi yeniden üretirse maliyet daha da artabilir.

Bu nedenle önbellekleme, onaylı blokların yeniden kullanılması ve hangi durumlarda modelin hiç çağrılmayacağına dair net kurallar ticari gerekçenin merkezinde yer alır. Kamuya açık bilgiler, her ziyaretçinin benzersiz bir deneyim aldığı bir dünya için kesinleşmiş bir Adobe fiyatlandırma modeli ortaya koymuyor.

Her üretilen blok için yönetişim gerekli

Güvenilir bir dağıtım için şu alanlarda açık kontroller gerekir:

• onaylı içerik kaynakları ve erişim sınırları;
• ürün özellikleri, stok durumu ve fiyat doğrulaması;
• kullanılabilecek düzenler, bileşenler ve harekete geçirici mesajlar;
• marka dili ve görsel kimlik kuralları;
• erişilebilirlik ve yerelleştirme kontrolleri;
• yasaklanmış veya düzenlemeye tabi iddialar;
• onay ve denetim kayıtları;
• izleme, geri alma ve model ya da içerik sapması tespiti; ve
• insan incelemesinin devreye gireceği eşikler.

Bu nedenle konseptin en güçlü hâli, sınırsız bir yapay zekâ web sitesi değil. Daha çok, yapay zekânın ziyaretçinin güncel niyetine göre hangi onaylı bileşenlerin gösterileceğine ve bunların nasıl uyarlanacağına hızlıca karar verdiği, kurallarla çevrili bir içerik birleştirme sistemi.

Sonuç: Sabit sayfalardan çalışma zamanında karar veren sitelere

Sanchez’in gösterimi, web sitesinin yalnızca önceden hazırlanmış sayfalardan oluşan sabit bir yapı olmaktan çıkıp çalışma zamanında karar veren bir katmana dönüşebileceğini gösteriyor. Cerebras altyapısı ve Gemma 4, akıl yürütme adımını gerçek zamanlı kullanım senaryolarını araştırabilecek kadar hızlandırırken; AEM ve erişim destekli üretim yaklaşımı, doğrulanabilir ve marka kontrolü altındaki çıktılar için bir yol sunuyor. 13617

Fakat manşetin arkasındaki gerçek şu: Ortada bitmiş bir ürün kategorisi değil, çalışan bir prototip var. Bir sonraki sınav; agentic sitelerin gerçek ürün katalogları, gerçek açık rıza gereksinimleri ve gerçek trafik hacimleri altında hız, doğruluk, erişilebilirlik, yönetişim ve ölçülebilir iş değerini aynı anda koruyup koruyamayacağı.