Java ve Spring AI ile Akıllı Depo Yönetim Sistemi Kurmak

Depo yönetiminde AI ajanları kullanmanın faydalarını ilk yazıda gördük. Şimdi sıra uygulamaya geldi, Java ve Spring AI ile bu ajanı gerçekten nasıl inşa edeceğimizi adım adım izleyelim.

Spring AI, Java ekosisteminde LLM'lerle çalışmak için tasarlanmış bir framework. Temel avantajı, model seçiminden bağımsız bir API sunmasıdır; OpenAI, Anthropic veya başka sağlayıcılar arasında geçiş yaparken kodun büyük bölümü aynı kalır. Depo senaryomuzda ajan, ürün seviyelerini izlemeli, stok talebi tahmin etmeli ve yenileme kararları almalıdır, ancak bu her zaman otomatik değildir. burada ajan devreye girer: hedefini belirler, mevcut araçları kullanarak bağlam toplar ve insan operatörüne karar önerir.

Ajanın sınırları tanımlamak kritik. Spring AI'da bu, araçlar (tools) ve sistem talimatları aracılığıyla yapılır. Örneğin ajanın erişebileceği veritabanı sorguları, dış API'ler ve iş kuralları önceden tanımlanır. Ajanın ürün silemeyeceği, fiyatları değiştiremeyeceği gibi kısıtlamalar net olmalıdır. Bu sayede AI, belirlenen sınırlar içinde hızlı kararlar alırken, riskli işlemler insan onayına bırakılır.

WMS (Warehouse Management System) tarafından tetiklenen ajan, "Bu ürün için yenileme öner" gibi bir hedef alır. Planlayıcı (planner), bu hedefi adım adım görevlere böler: stok seviyesini sorgula, satış geçmişini analiz et, tedarikçi bilgisini getir. Her adımda ajan, Spring AI aracılığıyla LLM'ye danışır, sonuç alır ve sonraki adıma geçer. Bu iteratif süreç, ajanın sadece soruyu cevaplamakla kalmayıp, kararına ulaşma yolunu da görmemizi sağlar.

Java tarafında, ajan genellikle bir sınıf olarak modellenmiş, Spring Bean'i şeklinde yönetilir. Araçlar, `@Tool` anotasyonuyla işaretlenen metodlar veya ayrı servisler olarak tanımlanır. İletişim (prompt), sistem talimatları ve bağlam yönetimi Spring AI'ın `ChatClient` veya `AiClient` aracılığıyla gerçekleşir. Sonraki bölümde, ajanın bu araçları nasıl kullandığını, karar alma mantığını ve hata yönetimini göreceğiz.

Praktik olarak, bu yaklaşım depo operasyonlarında hız ve tutarlılık sağlar. İnsan müdahalesi azalırken, sistem denetimi artar. Başlamadan önce, ajanın yapabileceği ve yapamayacağı işleri yazılı olarak tanımla; sonra kodu yazmak çok daha kolay olur.