YZ · Agent & Altyapı

Google’ın agent kiti; değerlendirme koşumu ve Cloud Run’a dağıtım komutları kutudan çıkıyor. Agent2Agent protokolüyle farklı çatılardaki agent’ları konuşturabiliyor.

Agent kurmayı adım adım gösteren video serisi; okumak yerine izleyerek başlamak isteyenler için.

Bellek, araç ve bilgi tabanı desteği çekirdeğe gömülü agent çatısı. LangChain gibi çatılardan farkı ek soyutlama katmanı olmaması: agent örnekleme süresi mikrosaniye mertebesinde, çok agent’lı senaryolarda hafif kalıyor.

70B modeli 4 GB GPU’da çalıştırıyor: katmanları tek tek yükleyip işledikten sonra bellekten atıyor. Nicemlemeden farkı, ağırlıkların hassasiyetini düşürmemesi — bedeli ise yavaşlık.

Dil yerine fiziksel dünyayı modelleyen sistemler üzerine çalışan araştırma şirketi; robotik ve endüstriyel denetim tarafına bakıyor.

LLM izleme ve değerlendirme aracı; not defterinin içinde çalışıp izleri yerelde gösteriyor. Sunucu kurulumu isteyen izleme araçlarından farkı bu yerellik ve gömme uzayını görselleştirmesi: alma hatasının nereden geldiğini kümelenmeye bakarak buluyorsun.

Anthropic’in terminal tabanlı kod asistanı Claude Code için kaynak listesi. Resmî belgelerden farkı topluluğun paylaştığı slash komutlarını, hook’ları ve CLAUDE.md örneklerini toplaması.

Claude yeteneklerinin (skills) derlenmiş listesi. Sıfırdan yazmak yerine neyin zaten yazıldığını görüp aynı şeyi ikinci kez yazmamak için bakılacak yer.

GitHub’ın yapay zekâ eşli programlama asistanı Copilot için ajan kaynak listesi. Genel Copilot ipuçlarından farkı hazır ajan tanımlarına ve özel talimat dosyalarına odaklanması.

Yapay zekâ destekli özellik kuran açık kaynak Genkit çatısı için kaynak listesi. LangChain gibi çatılardan farkı Firebase ve Google Cloud ile sıkı entegrasyonu ve yerel bir geliştirici arayüzüyle gelmesi.

Ücretsiz katman veya deneme kredisi sunan LLM API sağlayıcılarını hız sınırları ve desteklenen modellerle birlikte listeleyen güncel rehber; tek bir sağlayıcıya bağlı kalmadan prototip geliştirmeyi kolaylaştırır.

Google’ın terminal tabanlı kod asistanı Gemini CLI için kaynak listesi. Claude Code listelerinden farkı Google’ın aracına özgü uzantıları, MCP yapılandırmalarını ve iş akışlarını toplaması.

Agent tanımı, araç şeması ve bilgi tabanı AWS konsolundan yapılandırılıyor; çalışma zamanını AWS işletiyor. LangGraph gibi kendi işlettiğin çatılardan farkı altyapı yükünün olmaması; bedeli, akışın AWS’in belirlediği kalıba sığması.

İçerik filtresi, yasaklı konu listesi ve kişisel veri maskeleme. NeMo Guardrails gibi kendin çalıştırdığın kütüphanelerden farkı yönetilen bir servis olması; Bedrock dışındaki modellere de bağımsız API olarak uygulanabiliyor.

AWS’in açık kaynak agent SDK’sı. Akışı elle çizdiğin LangGraph gibi çatıların aksine modele araç listesini verip planlamayı ona bırakıyorsun; az kod yazıyorsun, karşılığında kararın nereden geldiğini izlemek zorlaşıyor.

Metin ve görseli dört zarar kategorisinde önem derecesiyle puanlayan sınıflandırıcı. Eşikleri kendin ayarlıyorsun; kendi moderasyon modelini eğitmeye alternatif.

Model kataloğu, agent servisi, değerlendirme ve içerik filtresi tek portalda. Bu parçaları ayrı servislerden birleştirmek yerine, uyumluluk ve bölge denetimi gerektiren kurumsal dağıtımlar için toplanmış bir yığın sunuyor.

OpenAI modelleri, Azure’un bölge seçimi ve özel ağ desteğiyle. OpenAI’ın kendi API’sinden farkı bu uyumluluk kazancı; bedeli, yeni model sürümlerinin buraya daha geç gelmesi.

AI ajanları için açık kaynak yönetişim katmanı; ajanların ne yapabileceğine dair kural ve sınırları uyguluyor. Ajan çatılarından farkı denetime bakması: ajanı kurmaz, kurulmuş bir ajanın eylemlerini politikayla sınırlar ve kayda geçirir.

Ağırlıkları 1.58 bite (üç değere) indiren çıkarım çatısı; çarpmalar toplamaya dönüştüğü için CPU’da kabul edilebilir hızda çalışıyor. llama.cpp’deki 4–8 bit nicemlemeden farkı modelin baştan bu biçimde eğitilmiş olmasını gerektirmesi.

API çağrısıyla telefon araması başlatan agent örneği; konuşma tanıma, model ve sentez zincirini uçtan uca gösteriyor. Hazır sesli asistan servislerinden farkı açık kaynak olması: sesli agent mimarisini kendi Azure hesabında kurabileceğin çalışan bir referans.

Rol oynayan agent’ların birbirini yönlendirdiği toplum simülasyonu üzerine araştırma çatısı. Ölçekli deney ve sentetik veri üretimi için elverişli, ürün altyapısı olarak değil.

Kod asistanıyla çalışırken işe yarayan ve yaramayan yaklaşımları derleyen depo. Resmî doküman değil, saha notu niteliğinde.

Oyun geliştirme süreçleri için özelleştirilmiş çoklu ajan (tasarım, kod, ses, QA) şablonları sunan Claude Code yapılandırma paketi; tekil sohbet istemleri yerine stüdyo rollerine bölünmüş iş akışı kurar.

Masaüstü ve web yazılımlarını yapay zekâ ajanlarının çağırabileceği yapılandırılmış komut satırı arayüzlerine dönüştüren HKUDS aracı; ekran görüntüsü tabanlı GUI otomasyonuna kıyasla deterministik araç çağrıları üretir.

Kodlama ajanlarına kod tabanında güvenlik açığı taraması ve kimlik bilgisi sızıntısı denetimi yaptıran Cloudflare ajan becerisi; genel amaçlı linter kurallarının aksine ajan tabanlı bağlamsal inceleme yürütür.

Bin küsur uygulama için hazır araç tanımı ve devredilmiş OAuth akışı sağlıyor. Her SaaS için kimlik doğrulama yazmak yerine yetkilendirmeyi ona devrediyorsun.

Her agent’a rol, hedef ve arka plan veriyorsun; görevler sıralı ya da hiyerarşik olarak dağıtılıyor. Kavramsal olarak sade ama akış üzerinde LangGraph kadar ince denetim vermiyor.

İstem metni yazmıyorsun; giriş-çıkış imzası tanımlıyor, örnek veri veriyorsun, optimizer istemleri ve few-shot örneklerini kendisi üretiyor. İstem şablonu çatılarından farkı istem ayarını bir derleyiciye devretmesi.

Kod asistanları için yetenek, kural, bellek düzeni ve güvenlik ayarlarını tek pakette toplayan yapılandırma seti. Sıfırdan kurmak yerine üzerine budayarak başlanacak türden.

Dekoratörle fonksiyon işaretleyip MCP aracına çeviriyorsun; şema tip ipuçlarından üretiliyor. Ham resmî SDK’dan farkı elle yazdığın kalıp kodun neredeyse tamamını silmesi.

Şartname güdümlü geliştirme sistemi: önce spec yazdırıyor, sonra ona karşı kod ürettiriyor. Doğrudan kod istemek yerine üretilen kodun ne yapması gerektiğini yazılı bir referansa bağlıyor. Depo arşivlendi (son güncelleme Mayıs 2026), yeni sürüm gelmiyor.

Depo, konu, PR ve Actions işlemlerini araç olarak açan resmî sunucu. Topluluk sunucularından farkı GitHub’ın kendisinin sürdürmesi ve ince taneli izin kapsamı: asistana yalnızca okuma yetkisi verebilirsin.

Çıktıyı şema ve doğrulayıcı zincirine sokuyor; başarısız olursa yeniden deniyor ya da düzeltiyor. NeMo Guardrails’ten farkı diyalog akışını değil üretilen metnin biçimini ve içeriğini denetlemesi.

Araç çıktısı, günlük ve RAG parçalarını modele ulaşmadan sıkıştırıyor; kütüphane, vekil ya da MCP sunucusu olarak çalışabiliyor. Bağlam penceresini büyütmek yerine içeriği küçültüyor — JSON ağırlıklı yüklerde kazanç en yüksek.

LLM gözlemlenebilirlik aracı; taban URL’yi değiştirmen yeterli, istekler üzerinden geçerken kaydediliyor. SDK entegrasyonu isteyen izleme araçlarından farkı vekil (proxy) olarak çalışması: mevcut bir projeye kod değiştirmeden takılıyor.

Metinden yapay zekâ yazımına özgü kalıpları — aşırı paralel yapı, gereksiz geçiş cümleleri, tekdüze ritim — temizleyen dar kapsamlı yetenek. Genel yeniden yazma araçlarından farkı içeriği değil yalnız bu izleri hedeflemesi.

İstem enjeksiyonu ve jailbreak tespitine odaklı API. Genel içerik filtrelerinden farkı saldırı örüntülerini Gandalf adlı oyunlaştırılmış deneyden toplanan gerçek saldırı verisiyle beslemesi.

Model, vektör deposu ve araç sağlayıcıları ortak arayüz altında toplayan çatı. Daha ince çatılara kıyasla en büyük kozu entegrasyon sayısı; soyutlama katmanının kalınlığı da en sık gelen şikâyet.

Araç tanımlama, model bağlama ve döngüyü kurma adımlarını sırayla gösteren resmî başlangıç. Kavram anlatımlarından farkı çalışan kodla ilerlemesi: araç çağırma protokolünün nasıl işlediğini görmenin en kısa yolu.

Güncel doküman, eski zincir kavramlarını bırakıp create_agent etrafında sadeleşmiş bir API anlatıyor. Eski öğreticilerdeki LLMChain örnekleri artık geçerli değil.

Çatı bağımsız LLM izleme ve değerlendirme; OpenTelemetry uyumlu. LangSmith gibi barındırılan servislerden farkı kendi sunucunda çalışabilmesi: istem ve yanıt verisi dışarı çıkmıyor.

Agent akışını düğüm ve kenarlardan oluşan bir durum grafiği olarak tanımlıyorsun. Düz bir LangChain zincirinden farkı döngü, koşullu dallanma ve akışı durdurup insan onayı bekleme (interrupt) desteği.

Her zincir adımının girdi, çıktı, gecikme ve jeton sayısını ayrı ayrı gösteriyor. LangChain’e bağlı değil ama en sıkı entegrasyonu orada.

Bir konuda son otuz günün Reddit, X ve YouTube içeriğini tarayan yetenek. Genel web aramasından farkı yalnız yakın zamana ve topluluk tartışmasına odaklanması: modelin eğitim kesim tarihiyle bugün arasındaki boşluk için.

Adımların olay yayıp olay dinlediği asenkron bir çalışma zamanı. Graf kurmak yerine @step ile fonksiyon işaretliyorsun; paralel dallar doğal şekilde çıkıyor.

Topluluk yetenek ve sunucu pazarı. Resmî kayıt defterinden geniş, buna karşılık denetimi zayıf — kurmadan önce kaynağa bakmak gerekir.

Resmî MCP sunucu kayıt defteri. Dağınık GitHub listelerinin yerine kuruldu; makine tarafından okunabilir olduğu için istemciler kurulumu otomatikleştirebiliyor.

Dosya sistemi, Git ve fetch gibi araçlar için referans MCP sunucuları. Kayıt defterindeki üçüncü taraf sunuculardan farkı protokolün yazarlarınca, örnek olsun diye yazılmış olmaları: kendi sunucunu yazmadan önce okumanın hızlı yolu.

AutoGen’in deney tarafıyla Semantic Kernel’in kurumsal tarafını tek çatıda birleştiren yeni hat. İkisinden ayrı ayrı farkı bu birleşim; Azure kimlik doğrulama ve izleme altyapısına baştan bağlı geliyor.

Agent’lar bir grup sohbetinde konuşarak iş çözüyor; konuşma sırasını bir yönetici agent belirliyor. LangGraph gibi grafik tabanlı çatılardan farkı akışın konuşma olarak kurulması; araştırma kökenli, API’si sürümler arasında sertçe değişebiliyor.

Metin ve görselde kişisel veriyi (TC kimlik, IBAN, e-posta gibi) tanıyıp maskeliyor; tanıyıcılar özelleştirilebilir. Bulut PII servislerinden farkı açık kaynak olması ve yerelde çalışması: veri modele gitmeden önceki anonimleştirme adımı için.

JSON-RPC üzerine kurulu, modellere araç ve veri kaynağı açmak için açık protokol. Her modele ayrı eklenti yazmaktan farkı, sunucuyu bir kez yazman ve MCP konuşan her istemcinin onu kullanabilmesi.

Colang adlı bir DSL ile izin verilen konuşma akışlarını tanımlıyorsun. Denetim çıktının içeriğinde değil diyaloğun gidişatında; konu sapmasını girişte kesiyor.

Kod asistanının belleğini bir Obsidian kasasında düz Markdown olarak tutuyor. Vektör veritabanı tabanlı bellek servislerinden farkı çalıştırılacak bir servis olmaması: not dosyalarını kendin okuyup düzeltebiliyorsun.

Tek OpenAI uyumlu uç noktadan yüzlerce sağlayıcıya yönlendiriyor; birçoğu ücretsiz katmanlı. Her sağlayıcı için ayrı istemci yazmak yerine tek adres kullanıyorsun; sağlayıcı düşerse otomatik yedeğe geçmesi tek API’ye bağımlılığı kırıyor.

Dört kavramla yetiniyor: agent, araç, devretme (handoff) ve koruma bandı; izleme (tracing) kutudan çıkıyor. LangGraph gibi çatılara kıyasla öğrenme eğrisi çok daha düşük.

Hangi yeteneğin ne zaman yükleneceğine karar veren yönetim katmanı. Tüm yetenekleri bağlama doldurmak yerine seçici yükleyerek jeton maliyetini düşürüyor.

Agent’ı gereksiz soyutlama ve erken genelleme yapmaktan alıkoyan yetenek. Daha çok kod üretmeye yönelten genel kodlama yeteneklerinin aksine üretimi kısıtlıyor; amaç çıktının bakım maliyetini düşürmek.

Model dosyalarını zararlı yük için tarıyor — pickle serileştirmesi keyfî kod çalıştırabildiği için indirilen bir checkpoint gerçek bir saldırı yüzeyi. Klasik zararlı yazılım tarayıcılarından farkı bu model biçimlerini anlaması; Protect AI 2025’te Palo Alto Networks’e katıldı, ürün artık Prisma AIRS altında.

İstem mühendisliği tekniklerini akademik kaynaklara dayandırarak toplayan rehber: düşünce zinciri, az örnekli öğrenme, RAG. Blog yazılarından farkı her tekniğin makale atfıyla gelmesi — iddia ile bulgu ayrışıyor.

Çalışanların hangi YZ aracına ne veri gönderdiğini görünür kılıyor ve politikaya göre engelliyor. Model tarafına konan korumalardan farkı kullanıcı tarafını izlemesi: gölge YZ kullanımını ölçmek isteyen kurumlar için.

İstem ve modelleri YAML’de tanımlanmış test kümesine karşı yan yana koşuyor. Üretimdeki izleri gözleyen araçlardan farkı sorunu yayından önce yakalaması: model sürümü değiştiğinde bozulmayı CI adımında görüyorsun.

LLM istemlerini sürümleyen, kaydeden ve değerlendiren platform; hangi istemin hangi çıktıyı ürettiği izlenebiliyor. Genel APM araçlarından farkı istemi birinci sınıf nesne sayması — istem değişikliğini kod dağıtımından ayırıp ürün ekibine açıyor.

Model çıktısını Pydantic şemasına göre doğruluyor, uymazsa modele geri gönderip düzelttiriyor. Sonuçta serbest metin değil, tipi garanti edilmiş bir nesne alıyorsun.

Tarayıcı ağ trafiğini (HAR kayıtlarını) inceleyerek web sitelerinin arka plan API çağrılarını otomatik olarak yeniden kullanılabilir Python istemcilerine dönüştüren CLI ajanı; kırılgan DOM kazıma yerine doğrudan uç noktaları çıkarır.

C#, Python ve Java için tek API sunan agent SDK’sı. Kurumsal .NET yığınında yaşıyorsan Python ağırlıklı alternatiflerden çok daha az sürtünme çıkarıyor.

Agent’a serbest istem yerine adımlı bir geliştirme disiplini dayatan yetenek çatısı. Planlama, uygulama ve doğrulama aşamalarını ayırıyor.

Alibaba’nın açık kaynak “derin araştırma” ajan modeli; çok adımlı web araştırmasını kendi yürütüyor. Sohbet LLM’lerinden farkı ajan olması: tek yanıt vermek yerine araç çağırıp kaynak gezerek uzun bir araştırma görevini baştan sona tamamlıyor.

Weights & Biases’ın LLM tarafı. Ayrı bir izleme aracı kurmak yerine, zaten W&B ile eğitim izliyorsan çıkarım izleri de aynı proje altında toplanıyor.

OpenAI Whisper konuşma tanıma modelinin bağımlılıksız C/C++ uyarlaması; CPU’da bile makul hızda çalışıyor. Python sürümünden farkı kurulum yükünün olmaması ve tek ikili dosyaya derlenebilmesi — gömülü cihaza bile giriyor.