Google DeepMind, bilgisayar kullanımını Gemini 3.5 Flash'ın içinde yerleşik bir araca dönüştürerek geliştiricilere üçüncü taraf çerçevelere bağlanmadan platformlar arası yazılımlarla etkileşim kurabilen yapay zeka aracıları oluşturmanın yerel bir yolunu sunuyor.

Google'ın resmi Keyword blogunda 24 Haziran 2026'da yayınlanan duyuru, Gemini 3.5 Flash'ı, ekranı görebilen, imleci hareket ettirebilen, tıklayabilen ve yazabilen aracılar için hızlı hareket eden pazarda bir rakip olarak konumlandırıyor; bu yetenekler, yakın zamana kadar önemli ölçüde özel mühendislik gerektiriyordu. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

Şirket, "Bilgisayar kullanımı artık Gemini 3.5 Flash'ta platformlar arası etkileşim kurabilen aracılar oluşturmak için yerleşik bir araç haline geldi" diye yazdı. Gönderi, Google DeepMind ürün yöneticisi Mateo Quiros tarafından yazılmıştır.

Nasıl Çalışır?

Bilgisayar kullanımı, bir modelin bilgisayarı tıpkı bir insan gibi çalıştırmasına olanak tanır: ekrandakileri yorumlayarak ve tıklama, kaydırma ve metin girme gibi eylemler gerçekleştirerek. Google, bu özelliği ayrı bir ürün olarak sunmak yerine doğrudan Gemini 3.5 Flash'a dahil ederek, gerçek uygulamalarda, web sitelerinde ve işletim sistemlerinde gezinen aracılar oluşturmak isteyen geliştiricilerin önündeki engeli azaltıyor.

Blog gönderisine göre, geliştiriciler ve kuruluşlar, Google'ın aracıları geniş ölçekte oluşturmaya ve dağıtmaya yönelik özel ortamı olan Gemini API ve Gemini Enterprise Agent Platformu aracılığıyla 3.5 Flash'ta bilgisayar kullanımını kullanmaya başlayabilirler.

Google, somut kullanım örnekleriyle bu yeteneği gösterdi. Bir örnekte Gemini 3.5 Flash, Gemini uygulamasının kendisini analiz etmek ve kategorize edilmiş bir özellik listesi döndürmek için bilgisayar kullanımını kullandı. Bir diğerinde model, erişilebilirlik sorunları için kendi belgelerini denetledi; bilgisayar kullanan aracıların bir gün üzerinde çalıştıkları yazılım ekosistemlerinin korunmasına nasıl yardımcı olabileceğine dair ipuçları veren kendine referanslı bir görev.

Güvenlik: Çekişmeli Eğitim ve 'Derinlemesine Savunma' Yaklaşımı

Sürümün en önemli kısmı Google'ın güvenlik hakkında söyledikleri olabilir. Canlı ortamlarda çalışan aracılar, bir web sayfasına, e-postaya veya belgeye gömülü gizli talimatların aracıyı istenmeyen eylemler gerçekleştirmeye yönlendirdiği hızlı enjeksiyon saldırılarına karşı benzersiz bir şekilde savunmasızdır.

Google, bu riskleri azaltmak için Gemini 3.5 Flash'ta bilgisayar kullanımına yönelik hedefli rekabet eğitimi kullandığını söyledi. Şirket aynı zamanda kuruluşların temsilcilerinin neler yapabileceğini daha iyi kontrol etmelerine olanak sağladığını söylediği iki isteğe bağlı kurumsal koruma sistemini de piyasaya sürüyor.

"Derinlemesine savunma" yaklaşımını benimseyen Google, geliştiricileri bu özellikleri güvenli korumalı alan, döngüdeki insan doğrulaması ve sıkı erişim kontrolleriyle birleştirmeye teşvik etti. Şirket, bu özelliğe ilişkin en iyi uygulamalar belgelerinde ek kılavuzlar yayınladı.

Bu çerçeve önemlidir. Bilgisayar kullanımı yaygın olarak dağıtılması en tehlikeli aracı yeteneklerinden biri olarak görülüyor çünkü güvenliği ihlal edilmiş bir aracı, kullanıcının hesapları ve sistemleri içinde gerçek dünya eylemleri gerçekleştirebilir. Google, çekişmeli eğitim ve katmanlı güvenlik önlemleriyle liderlik ederek, imlecin kontrolünü yapay zekaya devretme konusunda tereddüt eden kurumsal alıcılara güvence vermeye çalışıyor.

Bilgisayar Kullanımı Neden Savaş Alanına Dönüşüyor?

Gemini 3.5 Flash'ın bilgisayar kullanımı, büyük yapay zeka laboratuvarlarının yalnızca soruları yanıtlamaktan ziyade yararlı işler yapabilen aracılar yetiştirme yarışıyla birlikte geliyor. Anthropic, 2024'ün sonlarında Claude için bir bilgisayar kullanım aracını piyasaya sürdü ve OpenAI'nin operatör ve aracı ürünleri de aynı yöne doğru ilerledi. Bu özelliği premium bir katmana ayırmak yerine Flash gibi hızlı, uygun maliyetli bir modele özgü hale getirmek, Google'ın aracı kontrolünü hızlı bir şekilde metalaştırmak istediğinin sinyalini veriyor.

Flash'ın seçimi başlı başına dikkate değerdir. Flash, Google'ın hız ve maliyet açısından optimize edilmiş verimlilik katmanı modelidir. Bilgisayar kullanımını yalnızca daha büyük Pro modeli yerine bu modele dahil etmek, Google'ın yüksek hacimli, gecikmeye duyarlı aracı iş yükleri beklediğini gösteriyor; iş yazılımlarında tekrarlanan görevleri geniş ölçekte otomatikleştiren türden.

Google, müşterilerin bilgisayar kullanımıyla değer elde ettiğini zaten gördüğünü söyledi ancak blog yazısında belirli ticari dağıtımların adı veya sonuçları belirtilmedi.

Rekabetçi Durumlar

Geliştiriciler için yerleşik bir bilgisayar kullanım aracının çekiciliği basittir: bakımı gereken daha az entegrasyon ve hem modelden hem de aracı katmandan sorumlu tek bir satıcı. Ancak bu aynı zamanda Google'ın platformuna olan bağımlılığı da derinleştiriyor; bu, işletmelerin modelden bağımsız aracı çerçevelerinin esnekliğine karşı ağırlık vereceği bir denge.

Bu açıklama aynı zamanda acente ekonomisinde daha geniş bir gerilimi de keskinleştiriyor. Birden fazla LLM sağlayıcısını OpenAI uyumlu hale getiren Lightport çerçevesi gibi bağımsız olarak geliştirilen açık kaynaklı aracı ağ geçitleri, taşınabilir aracı altyapısına ne kadar talep olduğunu gösteriyor. Google'ın iddiası, birinci taraf, güvenliği güçlendirilmiş bir bilgisayar kullanım aracının, aksi takdirde üçüncü taraf araçları bir araya getirecek geliştiricilerin desteğini kazanacağı yönünde. Modeller ekranlarda hareket etme yeteneği kazandıkça, yapay zeka asistanı ile otonom operatör arasındaki çizgi bulanıklaşmaya devam ediyor; üretkenlik atılımı ile güvenlik sorumluluğu arasındaki çizgi de aynı şekilde bulanıklaşıyor. Google'ın bu gerilime yanıtı, katmanlı korumalar ve rekabet eğitimidir. Bunun riskten kaçınan işletmeleri tatmin etmek için yeterli olup olmadığı, bilgisayar kullanan temsilcilerin demolardan günlük kullanıma ne kadar hızlı geçeceğini belirleyecektir.

Gemini 3.5 Flash ile Google net bir iddiada bulundu: Yapay zekanın geleceği sadece yanıt veren modeller değil, aynı zamanda harekete geçen modellerdir ve geliştiricilerin kendi platformunda bu oyunculuk modellerini oluşturmasını istiyor.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →