Bu otonom yapay zeka dünyasında FOMO'nuzu yenin

İçindekiler

"Ajan" aslında ne demek (ve eski LLM yığının neden birden eskidiği)
Ajan Koşumu: kimsenin size bahsetmediği şey
İnce Koşum, Kalın Beceriler: paradigma değişimi
SKILL.md: her şeyi birbirine bağlayan sözleşme
Model Bağlam Protokolü (MCP): Yapay Zeka için USB-C anı
Bilgisayar Kullanımı: ekranınızı bir insan gibi yöneten ajanlar
Büyük Kodlama Koşumları: Claude Code, OpenCode, Codex CLI, Pi, Cursor
OpenClaw vs Hermes: abartıldığı kadar var mı?
Ajan Yapay Zeka dünyayı nasıl dönüştürüyor (gerçek iş akışlarıyla)
Bu pazarda iş bulmak için öğrenilmesi gereken en iyi beceriler
Şu anda gözlemlenmesi gereken araçlar ve çerçeveler
Kaliteli sorular sorulacak yerler
Ek Kaynaklar

Bir buçuk yıl önce, LLM'lerdeki her şey hakkındaki FOMO'nuzu çözmek adlı bir blog yazısı yazmıştım. RAG, vektör depoları, llama.cpp, LoRA, LLAMA çerçeveleri. Sektöre ayak uydurmak için bilmeniz gereken tüm kelime dağarcığı buydu. Embedding'leri anladıysanız ve birkaç şeyi LangChain ile birbirine yapıştırabildiyseniz, öndeydiniz.

O dünya gitti.

Bugün sohbet, "modele sorumu nasıl cevaplatırım" dan "modele işi kendi başına, uçtan uca, araçlarla, benim makinemde, saatlerce, ben arkada durmadan yaptırmaya" dönüştü. Terimler de değişti. Koşum (Harness). Beceriler (Skills). Alt ajanlar (Subagents). MCP. Kancalar (Hooks). Sanal Alanlar (Sandboxes). Yörüngeler (Trajectories). OpenClaw. Hermes. Bu hafta Twitter'ı açtıysanız ve herkesin farklı bir dil konuştuğunu hissettiyseniz, bu blog size göre.

Sizi 2026'de ajan yapay zekanın gerçekte ne olduğu, herkesin kavga ettiği çerçeveler, gerçek sinyalin ne olduğu ve pazarlamanın ne olduğu ve bu alanda çalışmak istiyorsanız gerçekte ne öğrenmeniz gerektiği konusunda tüm yığın boyunca yürüteceğim.

Başlamadan önce kısa bir not: Bunu aynı anda iki kitle için yazdım. Yazılım geliştirerek geçiniyorsanız, kalıpları ve kaynak bağlantılarını tanıyacaksınız. Geçinmiyorsanız ancak mühendis arkadaşlarınızın ve LinkedIn akışınızın neye takıntılı olduğunu anlamak istiyorsanız, siz de anlayacaksınız. Jargonu ilk geçtiğim yerde sade bir dille açıklıyorum ve her büyük konseptte diyagramlar var. Size uygun derinlikte okuyun. Hadi başlayalım.

"Ajan" aslında ne demek

Bunu düşünmenin en basit yolu: normal bir LLM (ChatGPT, Claude veya Gemini gibi bir sohbet robotu beyni) isteminize yanıt verir. Bir ajan ise sırada ne yapacağına karar verir, gerçek dünyada bir eylemde bulunur, sonucu gözlemler ve işi bitirene kadar bir döngü içinde ondan sonra ne yapacağına karar verir.

Bir arkadaşınıza "Tokyo'da hava nasıl" diye sormak ile iki haftalık Japonya seyahatinizi planlaması için bir seyahat acentesi tutmak arasındaki farkı hayal edin. Birincisi tek bir gidiş-dönüş. İkincisi uzun bir kararlar, araç çağrıları (rezervasyon siteleri, haritalar, takvimler), geri dönüşler ve nihai bir teslimat dizisidir. İşte bu ikinci moda ajan diyoruz.

Sohbet Robotu vs Ajan: bir sohbet robotu tek bir soruyu yanıtlarken, bir ajan bir hedefe ulaşılana kadar araç çağrıları arasında döngü yapar

Bir ajani sohbet robotundan ayıran üç şey:

Araçları çağırabilir. Bir dosyayı okumak, bir bash komutu çalıştırmak, bir API'ye (yani başka bir yazılımdan bir şey yapmasını istemek) vurmak, kodu düzenlemek, internette gezinmek. Ajan sadece konuşmaz, hareket eder.
Bir döngüsü vardır. Aracın çıktısına bakar, onun hakkında akıl yürütür ve bir sonraki adıma karar verir. Bu, hedefe ulaşılana kadar devam eder.
Hafızası ve becerileri vardır. Her seferinde sıfırdan başlamaz. Bir oturum içinde ve giderek artan bir şekilde oturumlar arasında bağlam taşır.

Zaten bildiğiniz modeller (Claude Opus 4.7, GPT-5, Gemini 2.5, Qwen3, GLM, DeepSeekbeyindir. Beynin etrafında ona göz, el, hafıza ve bir çalışma alanı vermek için oturan şey ise koşumdur (harness). Ve koşumun, modelin kendisi kadar önemli olduğu ortaya çıktı.

Ajan Koşumu: kimsenin size bahsetmediği şey

2023 "hangi model en iyi" yılıysa, 2026 "hangi koşum en iyi" yılıdır. Koşum, bir LLM'yi saran ve onu çalışan bir ajana dönüştüren yazılım katmanıdır. Daha kapsamlı bir anlatım istiyorsanız Parallel'in giriş yazısı ve Firecrawl'ın yazısı iyi birer başlangıç noktasıdır.

Somut olarak, bir koşum şunları yönetir:

Bağlam derlemesi: her turda istemin içine neyin gireceğine karar vermek (deponuz (kod klasörünüz), son 12 mesaj, araç tanımları, ilgili dökümanlar).
Araç yürütme: modelin çağırabileceği araçları tanımlama, girdilerini doğrulama, çalıştırma, sonuçları döndürme.
Hafıza ve durum: konuşmayı yüzlerce tur boyunca tutarlı tutma, eski bağlamı sıkıştırma (eski mesajları özetleme) böylece bağlam penceresini (AI'ın çalışan hafıza sınırı) patlatmazsınız.
İzinler ve sanal alan: hangi eylemlerin insan onayına ihtiyacı olduğuna karar verme, dosya sistemi erişimini izole etme, ağ politikaları. Sanal alan (sandbox), ajanın bilgisayarınızın geri kalanını etkilemeden hareket edebileceği çitle çevrili bir çalışma alanıdır.
Alt ajanlar ve orkestrasyon: bir ajanın özel bir alt görevi yapması için başka bir ajan oluşturması ve geri bildirimde bulunması. Bunu, bir yöneticinin bir uzmana yetki devretmesi gibi düşünün.
Hatadan kurtarma: yeniden denemeler, hata ayrıştırma, otomatik yeniden planlama.

Bir ajan koşumunun anatomisi: LLM, beyin olarak merkezde yer alır ve etrafı, ona araçlar, hafıza, izinler, alt ajanlar ve hata kurtarma sağlayan koşum bileşenleriyle çevrilidir.

Bu yılın başlarından harika bir makale, aynı LLM'nin aynı kıyaslamada çalıştırıldığında, yalnızca hangi koşuma sarıldığına bağlı olarak başarı oranında 6 kata kadar fark gösterebileceğini ortaya koyuyor. Bu, alandaki mevcut değişimin çoğunu yönlendiren başlıca bulgudur. Modeller artık tek kaldıraç değil. Modelin etrafındaki sistem kaldıraçtır.

İşte zihinsel model. LLM'yi parlak ama dikkati kolay dağılan bir taşeron olarak düşünün. Koşum, proje yöneticisi, iskele, alet kutusu, emniyet kemeri (kelimenin tam anlamıyla), zaman çizelgesi ve gelen kutusudur. Tüm bunları kaldırın ve taşeron sadece boş bir otoparkta kendi kendine mırıldanan bir adamdır.

Sade bir dille: model düşünür. Koşum, düşünceyi eyleme dönüştüren her şeydir.

İnce Koşum, Kalın Beceriler: paradigma değişimi

İşte bu blogdan ayrılırken bilmeniz gereken en önemli terim: ince koşum, kalın beceriler (thin harness, thick skills).

Eski ajan çerçeveleri (ilk AutoGPT, BabyAGI, ağır LangChain ajan soyutlamalarını düşünün) tüm zekayı koşumun içine koymaya çalıştı. Koşumun ayrıntılı planlama istemleri, sabit kodlanmış akıl yürütme kalıpları, içine yerleştirilmiş kişilikleri vardı. Sistem istemi (her konuşmanın başında modelin aldığı kalıcı talimatlar) tek başına on bin token (bir token kabaca bir metin parçasıdır, yaklaşık dört karakter) olabilirdi. Modelin düşünecek neredeyse hiç yeri yoktu çünkü koşum sürekli onun üzerine konuşuyordu.

Yeni yaklaşım bunu tersine çeviriyor. Koşum ince olmalıdır: araçları nasıl çağıracağını, bağlamı nasıl yöneteceğini ve izinlere nasıl saygı göstereceğini bilen küçük, temiz, şeffaf bir döngü. Daha fazlası değil. Tüm gerçek uzmanlık becerilerde (skills) yaşar: koşumun talep üzerine yüklediği harici, keşfedilebilir, paketlenmiş bilgi birimleri. Bu fikrin en net tek yazısı, çoğu ajan hatasının model sınırlamaları değil, yapılandırma sorunları olduğunu savunan Beceri Sorunu: Kodlama Ajanları için Koşum Mühendisliği rehberidir.

En basit benzetme: koşum işletim sistemi, beceriler ise uygulamalardır. İşletim sisteminizin bir sunum nasıl tasarlanacağını bilmesini istemezsiniz. İşletim sisteminin yalın ve güvenilir olmasını ve yalnızca ihtiyacınız olduğunda yüklenen bir PowerPoint becerisine sahip olmayı istersiniz.

İnce koşum ve kalın beceriler: eski yol her şeyi koşuma koyup işinize yer bırakmazken, yeni yol yalın bir koşum kullanır ve uzmanlığı yalnızca ihtiyaç duyulduğunda bir beceri kütüphanesinden çeker

Bu paradigmada bir beceri, sadece şunları içeren bir klasördür:

Becerinin ne için olduğunu, ne zaman tetikleneceğini ve nasıl kullanılacağını açıklayan bir SKILL.md dosyası
İsteğe bağlı betikler, şablonlar, referans verileri
Ajan bir görevin derinliklerine indikçe okuduğu isteğe bağlı alt dosyalar

Koşum tanıyabildiği bir görev gördüğünde, ilgili SKILL.md dosyasını çeker, okur, talimatları takip eder ve devam eder. Model önceden olası her iş akışıyla yüklenmemiştir. Onları, tıpkı bir Stack Overflow cevabını Google'da aratacağınız gibi, tam zamanında aratır.

Bu çok önemlidir çünkü:

Ölçeklenir. Temel sistem istemini şişirmeden binlerce yeni beceri ekleyebilirsiniz. Ajan yalnızca ihtiyacı olanı yükler.
Taşınabilirdir. Claude Code için yazılmış bir beceri çoğunlukla OpenCode veya Hermes içinde çalışabilir. Format fiili bir standart haline geliyor.
Birikir. Ajan bir görevi her iyi tamamladığında, ona bu prosedürü yeni bir beceri olarak yazmasını isteyebilirsiniz. Ajan, zamanla sizin spesifik işinizde gözle görülür şekilde daha iyi hale gelir.

Pi (minimalist bir kodlama koşumu), bu modeli, 1000 tokenın altındaki sistem istemiyle (görüşlü koşumlardaki 10000+ tokena kıyasla) popülerleştiren ilklerden biriydi ve bağlam penceresinin neredeyse tamamını sizin kodunuza, sizin planlarınıza, sizin dökümanlarınıza bırakıyordu. Claude Code bunu diğer koşumların da benimsediği bir Beceriler sistemi haline getirdi. OpenCode, OpenClaw ve Hermes artık aynı lehçeyi konuşuyor.

SKILL.md: her şeyi birbirine bağlayan sözleşme

Bu yıl ajan yapay zekada yalnızca bir dosya formatı öğrenecekseniz, bunu öğrenin. Resmi şartname agentskills.io adresinde ve kanonik referans deposu GitHub'da anthropics/skills adresindedir.

Minimal bir SKILL.md şuna benzer:

name: pdf-form-doldur

description: Kullanıcı bir PDF formunu doldurmayı, imzalamayı veya alanlarını

çıkarmayı istediğinde bu beceriyi kullanın. Tetikleyiciler arasında "bu PDF'i doldur",

"bu formdaki alanları çıkar", "bu belgeyi imzala" gibi ifadeler bulunur.

PDF Form Doldurma

Ne zaman kullanılır

Kullanıcı bir PDF formu yükler ve doldurmayı ister
Kullanıcı bir formdan alan çıkarımı yapmak ister
Kullanıcı doldurulmuş bir formu statik bir PDF'e düzleştirmek ister

Nasıl kullanılır

Dosyayı \/mnt/user-data/uploads/...\ konumunda açın
Alanları listelemek için \python scripts/extract_fields.py <path>\ komutunu çalıştırın
Sahip olmadığınız değerler için kullanıcıya sorun
\python scripts/fill_form.py <path> <field_values.json>\ komutunu çalıştırın
Çıktıyı \/mnt/user-data/outputs/\ konumuna kaydedin

Kısıtlamalar

Orijinal yüklemeyi asla değiştirmeyin
Form meta verilerini her zaman koruyun
Yalnızca kullanıcı açıkça isterse düzleştirin

Üç çizgiyle sarılmış üstteki blok YAML ön yüzü olarak adlandırılır ve bu, ajanın becerinin uygulanıp uygulanmadığına karar vermek için ilk okuduğu yapılandırılmış meta veridir. Geri kalanı, yeni bir işe alınan birine ilk gününde yazabileceğiniz türden düz talimatlardır.

Ajan bu dosyayı okur, açıklamadan becerinin ne için olduğunu anlar, prosedürü takip eder ve ekteki betikleri kullanır. Koşumun PDF formları hakkında bilgi sahibi olmak için asla yeniden programlanması gerekmedi. Sadece bir klasör bıraktınız ve ajan artık nasıl yapılacağını biliyor.

Bu kalıba aşamalı açıklama (progressive disclosure) denir. Ajan yalnızca ihtiyacı olanı, ihtiyacı olduğu zaman okur. Beceri açıklamaları önce taranır (ucuz), beceri etkinleştiğinde tüm gövde okunur (orta maliyet) ve ekteki betikler yalnızca bir adım onları gerektirdiğinde okunur (en pahalı). Uzun görevler boyunca bağlam penceresini temiz ve ajani güvenilir tutmanın yolu budur.

Aşamalı açıklama piramidi: ajan önce küçük bir açıklama okur, ardından yalnızca tetiklendiğinde SKILL.md dosyasının tamamını, ardından yalnızca belirli bir adım için gerektiğinde ekteki betikleri okur

Model Bağlam Protokolü (MCP): Yapay Zeka için USB-C anı

Yapbozun diğer parçası, Anthropic tarafından tanıtılan ve şimdi ekosistem genelinde benimsenen MCP, yani Model Bağlam Protokolü'dür. Bir protokol, iki yazılım parçasının birbiriyle konuşmak için kullandığı üzerinde anlaşmaya varılmış bir dildir.

Beceriler bir ajana prosedürleri öğretme şekliyse, MCP ona standartlaştırılmış sistem erişimi verme şeklidir. MCP'yi AI araçları için USB-C olarak düşünün. MCP'den önce, her ajan çerçevesinin araçları tanımlamak için kendi yolu vardı. LangChain için bir Notion bağlayıcısı yazdınız, sonra AutoGen için yeniden yazdınız, sonra Claude Code için yeniden yazdınız. Üç bağlayıcı, üç hata.

MCP bunu standartlaştırır. Bir MCP sunucusunu bir kez yazarsınız. Araçları (read_notion_page, search_drive, send_slack_message) kullanıma sunar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci (Claude Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes, Cursor) onu bağlayıp kullanabilir.

MCP USB-C gibidir: bir MCP sunucusu bir tarafta birçok AI ajanına, diğer tarafta birçok hizmete bağlanır, böylece bağlayıcıyı bir kez yazarsınız ve herhangi bir ajan onu kullanabilir

Pratikte bu şu anlama gelir:

Şirketinizin iç API'lerini bir kez kullanıma sunan bir dahili MCP sunucusu oluşturabilirsiniz ve gelecekte benimseyeceğiniz herhangi bir ajan onu kullanabilir
Google Drive, Linear, GitHub, Asana, veritabanınız, tasarım aracınız vb. için kayıt defterinden açık kaynak MCP sunucuları alabilirsiniz
Araç katmanınızı yeniden yazmadan koşumları karıştırıp eşleştirebilirsiniz

Bu, modern ajan yığınının ikinci direğidir. Beceriler prosedürlerdir. MCP kablolamadır. Koşumla birlikte üçlüyü oluştururlar.

Bilgisayar Kullanımı: ekranınızı bir insan gibi yöneten ajanlar

Yazılımı nasıl kullandığınızı bilirsiniz: ekrana bakarsınız, fareyi hareket ettirirsiniz, tıklarsınız, yazarsınız. Yakın zamana kadar ajanlar bunu yapamıyordu. Yalnızca temiz API'leri çağırabiliyorlardı, bu da dünyadaki yazılımların çoğunun (eski masaüstü uygulamaları, tuhaf inşa edilmiş iç araçlar, düzgün bir API'si olmayan herhangi bir şey) erişilemez olduğu anlamına geliyordu.

Bilgisayar kullanımı (computer use) bunu düzelten yetenektir. Ajan ekran görüntünüzü alır, nereye tıklayacağına veya ne yazacağına karar verir, fare ve klavye komutları gönderir, ardından ne olduğunu görmek için başka bir ekran görüntüsü alır. Döngü. Bir insan gibi, ancak daha yavaş ve daha sabırlı.

Bu önemlidir çünkü:

Herhangi bir yazılım anında otomatikleştirilebilir, sadece iyi API'lere sahip olanlar değil. Dünyadaki yazılımlar çoğunlukla ajanlar düşünülmeden inşa edildi, bu nedenle çoğunun temiz bir API'si yoktur. Bilgisayar kullanımı onu açar.
Eski kurumsal sistemlere (SAP, Oracle, ana makine sarmalayıcıları, yirmi yıllık iç araçlar) yeniden yazılmadan sonunda dokunulabilir.
Ajanın, yazılımla etkileşime geçmek için satıcıdan izin alması gerekmez. Sadece ekranı görmesi yeterlidir.

2026 ortası itibarıyla üç ana uygulama:

Claude Computer Use: Anthropic bunu 2024 sonlarında başlattı ve birkaç tur boyunca geliştirdi. Herhangi bir işletim sisteminde, herhangi bir VM'de, herhangi bir kapsayıcıda çalışan taşınabilir bir ekran görüntüsü + fare + klavye aracını kullanıma sunar. Şu anda en güçlü çok yönlü araçtır. Anthropic'in tüketiciye yönelik masaüstü ürünü olan Claude Cowork'u çalıştırır ve bu, esasen Claude'un bilgisayar kullanımının kullanıcı dostu bir uygulamaya sarılmış halidir.

OpenAI Operator (ve Codex Arka Plan Bilgisayar Kullanımı): OpenAI'in CUA'sı (Computer Use Agent - Bilgisayar Kullanım Ajanı). Başlangıçta tarayıcı odaklıydı ancak Codex Nisan 2026 sürümüyle tam masaüstüne genişletildi. ChatGPT Pro ile birlikte gelir. İnsanın şifre girişi gibi hassas eylemler için devreye girdiği bir "devralma moduna" sahiptir.

Gemini Computer Use (eski adıyla Project Mariner): Google'ın girişi, tarayıcı tabanlı çalışmalar için optimize edilmiştir. Chrome ve Gemini API'sine yerleşiktir. Web görevlerinde güçlü, tam masaüstünde daha zayıf. Bağımsız bir ürün olarak Project Mariner Mayıs 2026'da kullanımdan kaldırıldı ve yetenekleri ana Gemini Agent'a eklendi.

Standart kıyaslama, ajanların Linux, Windows ve web üzerinde gerçek masaüstü görevlerinde puanlandığı OSWorld-Verified'dır. 2026 başı itibarıyla en yüksek puanlar %70 ila %85 civarındadır, bu etkileyici görünüyor ancak bunun kabaca her dört ila beş görevden birinin hala başarısız olduğu anlamına geldiğini fark edene kadar. Bilgisayar kullanımı gerçektir, bugün kullanabileceğiniz ürünlerde piyasaya sürülmektedir, ancak henüz ondan tamamen uzaklaşabileceğiniz güvenilirlik seviyesinde değildir.

Dürüst sınırlamalar, çünkü başka hiç kimse size söylemeyecek:

Yavaş. Her adım bir ekran görüntüsü, bir model çağrısı ve bir fare/klavye eylemi içerir. Size 30 saniye sürecek bir görev, ajana beş ila on dakika sürer.
Pahalı. Uzun oturumlar, özellikle ekran görüntüleri metinden daha pahalı olan görsel girdiler olarak sayıldığından, tokenları hızla tüketir.
Dinamik arayüzlerde kırılgan. Hareket eden şeyler, açılır pencereler, reklamlar, A/B testleri, anlık çerez bildirimleri, ajanları farklı şekillerde bozar.
Güvenlik riski. Gerçek makinenizde klavye ve fare erişimi olan bir ajan gerçek hasar verebilir. Onu sanal alana alın (izole bir sanal makinede çalıştırın). Asla şifre yöneticinizi vermeyin. Asla banka sekmelerinizin olduğu masaüstünde çalıştırmayın.

Bunun gittiği ilginç yer: hibrit yığınlar. Aynı koşum, bunları kullanıma sunan şeyler için API'lere ve MCP sunucularına erişime sahiptir ve yalnızca temiz bir yol olmadığında bilgisayar kullanımına geri döner. Mümkün olduğunda hız ve güvenilirlik, mümkün olmadığında evrensel erişim. Manus'u kullandıysanız veya Claude Cowork'ten son demoları izlediyseniz, kalıp budur.

Büyük Kodlama Koşumları

Kodlama ajanı alanı, koşum savaşının çoğunun yapıldığı yerdir çünkü kodlama görevleri uzun, doğrulanabilir ve kazançlıdır. İşte insanların kullandıklarının kapsamlı olmayan bir haritası. Daha derin bir karşılaştırma için bu 2026 karşılaştırması okuduğum en iyi tek parçadır.

Listeden önce hızlı bir kelime notu: bir CLI, tıklamak yerine terminal penceresine yazarak kullandığınız türden bir komut satırı aracıdır. Bir TUI, hala terminal içinde olan ancak menüleri ve panelleri olan biraz daha süslü bir sürümdür. Bir API anahtarı, yazılımınızın OpenAI veya Anthropic gibi ücretli bir hizmetle konuşmasını sağlayan bir şifredir.

Claude Code: Anthropic'in birinci taraf CLI ajanı, Claude ailesine kilitlenmiştir. CLAUDE.md, izinler, kancalar, MCP, eklentiler, beceriler ve alt ajanlar aracılığıyla proje hafızasına sahip sıkı entegre koşum. Parlak ve görüşlü. Anthropic ekosisteminde mutluysanız, bu mevcut en pürüzsüz deneyimdir. Yaklaşık 114 bin GitHub yıldızı ve büyüyor.

OpenCode: Açık kaynak karşılığı. MIT lisanslıdır (yani herkes, ticari olarak bile ücretsiz kullanabilir), 75'ten fazla model sağlayıcısını destekler, tamamen komut dosyasıyla yazılabilir koşum. Ajan döngüsü, opencode.json aracılığıyla kullanıma açılır ve yapılandırılabilir. API anahtarı aracılığıyla Claude Opus, GPT-5, Qwen, DeepSeek, yerel Ollama modelleri vb. takabilirsiniz. Yaklaşık 160 bin yıldız. Model tarafsızlığı, tam yerel gizlilik veya koşumun kendisini çatallama (çatallamak, kendi kopyanızı oluşturmak ve değiştirmek anlamına gelir) yeteneği istiyorsanız en iyi seçimdir. Sağlam bir teknik analiz Composio'da bulunmaktadır.

Codex CLI: OpenAI'in terminal kodlama ajanı. Kabuğunuzda yaşar, büyük ölçüde GPT sınıfı modellere dayanır, kıyaslamalarda giderek daha rekabetçi hale gelir. Özellikle yığınınız OpenAI ağırlıklıysa takip etmeye değer.

Pi (github): Minimalist karşı argüman. Küçük sistem istemi (1k tokenın altında), TUI sarmalayıcısı, tamamen incelenebilir. Davranışı AGENTS.md ve TypeScript uzantıları aracılığıyla tanımlarsınız. Tez şudur: bağlam penceresini siz, koşum değil, kontrol etmelisiniz. Mario Zechner'in neden onu inşa ettiğine dair yazısı zamanınıza değer.

Cursor: Editör-ilk seçenek. Bir CLI koşumu değildir, ancak ajan katmanı en agresif şekilde üzerinde yineleme yapılanlar arasındadır. Cursor'da tek işi, her yeni model piyasaya sürüldüğünde sistem istemlerini ve araç açıklamalarını yeniden yazmak olan tam zamanlı personel vardır. Bu nedenle, aynı model üzerinde diğer ajanlardan genellikle daha güvenilir hissettirir.

Aider: İlk nesil (OG). Güçlü git entegrasyonu ile çift programlama tarzı düzenlemeler için hala mükemmeldir. Daha küçük kapsam, akıl yürütmesi daha kolay.

OpenHarness: HKÜ'den, Claude Code'un araç yeteneklerinin kabaca %98'ini yaklaşık 11700 satırda yeniden oluşturan ultra hafif bir Python uygulaması. Tam bir koşumun kaynağını tek oturuşta okumak ve neler olduğunu anlamak istiyorsanız kullanışlıdır.

Birini seçmek için pratik bir yol gösterici:

En pürüzsüz deneyimi istiyorsanız ve Claude'a kilitli olmayı kabul ediyorsanız, Claude Code'u seçin
Model özgürlüğü, yerel yürütme veya koşumu çatallamak istiyorsanız, OpenCode'u seçin
Minimum sihir ve tam kontrol istiyorsanız, Pi'yi seçin
Bir IDE'de (kod yazdığınız düzenleyici) yaşıyorsanız, Cursor'u seçin

Muhtemelen birden fazlasını kullanacaksınız. Bu sorun değil. Başlaması en az acı veren olanı seçin.

OpenClaw vs Hermes: abartıldığı kadar var mı?

En çok sorulan soru bu. Twitter altı aydır ikisi hakkında bağırıyor ve söylemler karıştı. Her birinin gerçekte ne olduğu ve hangisinin nerede kazandığı konusunda dürüst olmaya çalışayım.

OpenClaw, genel amaçlı ajan alanındaki mevcut güç sahibidir. Nisan 2026 başı itibarıyla yaklaşık 345 bin GitHub yıldızı. Büyük eklenti ekosistemi, derin mesajlaşma platformu entegrasyonları, on binlerce topluluk beceri kütüphanesi. Bilgisayar kullanımı desteği (ajanın bir tarayıcıyı veya masaüstünü kendi başına kullanabilmesi) 4.27 sürümünde yayınlandı ve mevcut en temiz uygulamalardan biridir. Üç hafta içinde 24 sohbet platformunda 500 destek ajanı dağıtmanız gerekiyorsa, OpenClaw'un entegrasyon kütüphanesi size aylarca mühendislik çalışması kazandıracaktır. KDnuggets, daha geniş OpenClaw deposu ekosistemi hakkında iyi bir anlatıma sahiptir.

Diğer taraf: bu kadar büyük ve az incelenmiş bir topluluk beceri kütüphanesinin güvenlik sonuçları vardır. Bir noktada dört günde dokuz CVE (kamuya açık olarak takip edilen güvenlik açıkları) vardı, bu rastgele değil, minimal denetimle bu kadar üçüncü taraf kodunu kabul etmenin yapısal maliyetidir. OpenClaw'u üretimde çalıştırıyorsanız, sanal alan ve inceleme hikayesi size aittir.

Hermes Agent (github) bu alana yeni giren oyunculardan biri. 25 Şubat 2026'da Hermes model ailesinin arkasındaki ekip Nous Research tarafından yayınlandı. Üç aydan kısa bir sürede 140 bin yıldızı geçti ve geçen hafta itibarıyla OpenRouter'da günlük token hacmine göre en çok kullanılan ajan oldu (NVIDIA’nın blogu OpenRouter sıralamasını doğruluyor). Temel farklılaştırıcısı kapalı bir öğrenme döngüsü: Her görevden sonra ajan, ne denediğini, neyin işe yaradığını, neyin başarısız olduğunu ve isteğe bağlı yeni bir beceriyi yapılandırılmış bir kayıt olarak yazar. Haftalar geçtikçe sizin özel iş akışlarınızda ölçülebilir şekilde iyileşir. Bağımsız karşılaştırmalar, yeni bir ajan örneğine kıyasla araştırma görevlerinde %40'a varan süre azalması bildiriyor.

Diğer faydalı bilgiler:

MIT lisanslı ve aylık 5 dolarlık bir VPS'te (Sanal Özel Sunucu, yani bulutta küçük bir kiralık bilgisayar, genellikle ayda 5 ila 10 dolar) barındırılabilir.
40'tan fazla yerleşik araç, v0.10.0 itibarıyla 118 paketlenmiş beceri
Üç katmanlı bellek (çalışan, epizodik, uzun vadeli)
Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Mattermost, e-posta, SMS ve daha fazlası dahil mesajlaşma entegrasyonları
Modelden bağımsız olacak şekilde tasarlanmıştır, kendi API anahtarınızı getirirsiniz

Sonuç, en iyi anlayabildiğim kadarıyla:

Hermes güvenilirlik, kurulum kolaylığı, güvenlik duruşu ve öğrenme döngüsünde kazanıyor. Aynı ajantı altı ay veya daha uzun süre günlük olarak kullanacak yalnız bir geliştirici veya küçük bir ekip için Hermes, OpenClaw'ın yapamayacağı şekillerde bileşik getiri sağlar.
OpenClaw ekosistem genişliği ve entegrasyonlarda kazanıyor. Size bugün ihtiyaç duyduğunuz niş bağlayıcılar gerekiyorsa, OpenClaw muhtemelen zaten eklentiye sahiptir.

Abartıldığı kadar var mı? Hermes için, onu gerçekten günlük kullanma ve beceriler oluşturmasına izin verme disiplinine sahipseniz çoğunlukla evet. Bileşik getiri yalnızca ona bağlı kalırsanız anlamlıdır. OpenClaw için ise kullanım senaryonuza bağlı. Genişlik istiyorsanız evet. Tek bir iş akışında derinlik istiyorsanız, iyi yazılmış birkaç beceriye sahip daha ince bir koşum takımı sizin için daha uygun olabilir.

Sahada gördüğüm makul bir orta yol: Geliştirme işleriniz için Claude Code veya OpenCode kullanın ve Hermes'i küçük bir VPS'te kalıcı otomasyonlar (günlük araştırma, izleme, operasyonlar) için çalıştırın. Rekabet halinde değiller. Aynı spektrumun farklı noktaları.

Ajan Yapay Zeka dünyayı nasıl dönüştürüyor

Kısa bir tur, çünkü soyut konuşma çabuk bayatlıyor. İşte ajanların gerçekten görünmeye başladığı yerler.

Yazılım mühendisliği: Bu en olgun uygulama. SWE-bench Verified (ajanların gerçek açık kaynak projelerdeki gerçek hataları düzeltmeye çalıştığı standart bir test) puanları, iyi bir koşum takımındaki en iyi modeller için %87 civarındadır. Mühendislik ekipleri, hata triyajı yapmak, küçük özellikleri uçtan uca uygulamak, testler yazmak ve çekme isteklerini incelemek için ajanlar kullanıyor. İş ortadan kalkmadı ama günün şekli değişiyor. Kıdemli mühendisler, kodun tek yazarları olmaktan çok, paralel dallarda çalışan birden çok ajantı orkestre eden kişilere benzemeye başlıyor.

Müşteri desteği: Slack, Telegram, Discord ve WhatsApp'taki kalıcı ajanlar, Seviye 1 sorularını (yaygın, tekrarlayan olanlar) halleder, bilet oluşturur, insanlara temiz bir şekilde yönlendirir ve çözülmüş vakalardan bir bilgi tabanı günceller. Güvenilirlik nihayet 2025'in sonlarında şirketlerin gerçek müşteri teması için ajanlara güvenmeye başladığı bir eşiği geçti.

Araştırma ve analiz: Uzun vadeli araştırma görevleri (30 kaynak topla, bir rapor sentezle, rakamları iki kez kontrol et) artık rutin olarak devrediliyor. Derin araştırma ürünleri, esasen çok kalın araştırma becerisi kütüphanelerine sahip donanımlı ajanlardır.

Operasyonlar ve altyapı: Uyarıları okuyan, metrikleri sorgulayan, düzeltmeler öneren ve (izinle) bunları uygulayan nöbetçi ajanlar. SRE-olarak-ajan (Site Güvenilirlik Mühendisi, üretim sistemlerini çalışır durumda tutan kişi) gerçek ve büyüyor.

Yaratıcı çalışma: Varyasyonlar oluşturmak için paralel ajan döngüleri çalıştıran tasarımcılar, taslak oluşturmak ve kendi kendini düzenlemek için ajanlar kullanan metin yazarları. Mühendislik tarafındaki kadar abartılı değil ama sessizce gerçek.

Kişisel otomasyon: Bu uyuyan kategori. İnsanlar Hermes veya benzeri ajanları mesajlaşma platformlarına bağlıyor ve onu kalıcı bir kişisel asistan olarak kullanıyor. Araştırma planlayın, otomasyonları çalıştırın, bir şeyleri izleyin, tercihleri hatırlayın. 5 dolarlık VPS artı bir model API anahtarı, yeni "kişisel bir Linux sunucum var" anlamına geliyor.

İşveren beklentilerindeki değişim de bunu takip ediyor. Ajan yapay zeka becerilerinden bahseden iş ilanları 2023'ten 2024'e kabaca %986 arttı ve 2026'ya kadar hızlanmaya devam etti. Tazminat yüksek ve pazar yetersiz arz ediliyor. Bu da bir sonraki bölüme yol açıyor.

Bu pazarda iş bulmak için öğrenilecek en iyi beceriler

Bunu okuyup hafta sonlarınızda gerçekten ne yapacağınızı merak ediyorsanız, işte pratik liste. Bunların çoğu bir dizüstü bilgisayar ve bir model API anahtarı ile oluşturulabilir. Teknik bilginiz yoksa ve okuyorsanız, bu bölüm çoğunlukla mühendisler için, ancak araçlarla ilgili bundan sonraki bölüm ve topluluklarla ilgili ondan sonraki bölüm herkes için.

1. Ajanlar oluşturun, sadece kullanmayın. Mevcut bir koşum takımını alın (OpenCode harika bir seçim çünkü hacklenebilir) ve döngüyü değiştirin. Özel bir araç ekleyin. Üç beceri yazın. Gerçek bir görevde çalıştırın. Bir görüşmede gösterebileceğiniz en iyi sinyal "Gerçek iş yapan ajanlar çıkardım, işte depo" olmasıdır.

2. Beceri mühendisliğini öğrenin. SKILL.md dosyaları yazma alıştırması yapın. Bir açıklamanın güvenilir bir şekilde tetiklenmesini neyin sağladığını, bir prosedürü neyin sağlam kıldığını, komut dosyalarını satır içi talimatlara karşı ne zaman paketleyeceğinizi öğrenin. Bu yeni komut mühendisliğidir ve çok daha fazla kaldıraç etkisine sahiptir. anthropics/skills deposu referans örneklerle dolu.

3. MCP'yi derinlemesine anlayın. En az bir MCP sunucusu oluşturun. Bunu iki farklı koşum takımına bağlayın. Şartnameyi okuyun. Bir görüşmede MCP'nin tasarım ödünleşimlerini açıklayabilirseniz ilk %1'lik dilimdeki adaylar arasında olursunuz çünkü çoğu insan hâlâ belirsiz bir şekilde kafası karışık.

4. Koşum takımı iç yapılarına hakim olun. Açık kaynaklı bir koşum takımının kaynağını uçtan uca okuyun. OpenCode, OpenHarness veya Pi, bir hafta sonunda gerçekten okunabilecek kadar küçük. Bağlam oluşturmayı, araç çağrısı döngüsünü, izin yönetimini, sıkıştırmayı anlayın. Bu, kıdemsiz bir ajan geliştiricisini kıdemli olandan ayıran katmandır.

5. Değerlendirme ve gözlemlenebilirlik. Herkes demoda çalışan bir ajan oluşturabilir. Zor olan kısım, üretimde gerçekten çalışıp çalışmadığını bilmektir. DeepEval, Ragas, LangSmith, Phoenix, Braintrust'ü öğrenin. Yazdığınız bir ajan için en az bir değerlendirme paketi (ajanınızın performansını puanlayan yapılandırılmış bir test) oluşturun. Yörünge düzeyinde değerlendirmenin tek yanıta karşı neye benzediğini öğrenin.

6. Korumalı alan ve güvenlik. Dosya sisteminize dokunan, kabuk komutları çalıştıran veya ağa erişen ajanların gerçek izolasyona ihtiyacı vardır. Docker korumalı alanlarını (Docker, yazılımı sisteminizin geri kalanına karışamaması için izole kaplarda çalıştırır), Firecracker mikroVM'lerini (daha da küçük, daha hızlı izole bilgisayarlar), ağ politikalarını, istemci ekleme tehdit modelini (kötü girdinin ajantı yapmaması gereken bir şey yapması için kandırdığı saldırılar) öğrenin. Bu, "havalı yan proje" ile "üretimde güvenilir" arasındaki farktır.

7. Çoklu ajan orkestrasyonu. Temel kalıpları öğrenin: lider-işçi, yayılım, denetleyici, boru hattı. Başka bir ajan eklemenin ne zaman yardımcı olduğunu ve ne zaman hatalarınızı çoğalttığını anlayın. LangGraph, AutoGen ve CrewAI oynamak için makul yerlerdir, ancak kalıplar çerçeveden daha önemlidir. Anthropic'in çoklu ajan koordinasyon kalıpları yazısı iyi bir başlangıç okumasıdır.

8. Klasikler hâlâ önemlidir. Güçlü Python, güçlü sistem düşüncesi, güçlü hata ayıklama içgüdüleri. Terminaller, git, REST API'leri, JSON, tip sistemleri konusunda rahatlık. Temel katman değişmedi.

9. Alan derinliği. Piyasa, ajan becerilerini gerçek bir alanla (tıp, hukuk, finans, biyoloji, eğitim, operasyonlar) birleştirebilen insanlara prim ödüyor. Genel "ajan mühendisi" iyidir. "Klinik deney verilerini anlayan ajan mühendisi" çok daha iyi ücret alır.

10. İletişim. Teknik olmayan paydaşlara bir ajantın neyi güvenilir bir şekilde yapıp yapamayacağını açıklamak için şaşırtıcı miktarda zaman harcayacaksınız. Bunun hakkında yazma pratiği yapın. Dürüst olmak gerekirse, bunun gibi bir blog yazmak harika bir zorlayıcı faktördür.

Şu anda gözlemlenecek araçlar ve çerçeveler

Ne işe yaradıklarına göre düzenlenmiş bir başlangıç izleme listesi. Teknik bilginiz yoksa, ajan yapay zeka tartışmalarında en sık geçen isimler olan bu bölümü gözden geçirip yer imlerine ekleyin.

Kodlama ajanları ve koşum takımları:

Genel amaçlı otonom ajanlar:

Beceriler, araçlar, MCP:

Değerlendirme:

DeepEval
Ragas
LangSmith
Arize'dan Phoenix
Braintrust
Kodlama ajanları için Terminal-Bench ve SWE-bench

Korumalı alanlar ve çalışma zamanları:

Kod yürütme korumalı alanları için E2B
Ucuz sunucusuz ajan çalıştırmaları için Modal
Geliştirme ortamı korumalı alanları için Daytona

Bellek:

Gözlemlenebilirlik:

Bunların hepsini öğrenmek zorunda değilsiniz. Her kategoriden birini seçin ve derinlemesine çalışın. Kalıplar aktarılır.

Kaliteli soruların sorulacağı yerler

r/LocalLLaMA hâlâ altın değerinde, özellikle yerel modeller için
r/AI_Agents koşum takımı ve çerçeve sohbetleri için
Üretim kalitesi tartışmalar için MLOps Community Slack
LangChain Discord ve OpenCode topluluk kanallarının her ikisinde de şaşırtıcı derecede aktif uygulayıcı konuları var
Yeni koşum takımı sürümleriyle ilgili Hacker News konuları, HN'nin geri kalanına kıyasla alışılmadık derecede yüksek sinyale sahip olma eğilimindedir
Twitter, ne yazık ki, en son gelişmelerin ilk olarak ortaya çıktığı yer olmaya devam ediyor. Koşum takımı yazarlarını doğrudan takip edin

Ek Kaynaklar

LLM'lerle ilgili her şeyde FOMO'nuzu çözmek (bu yazının ön bölümü, temel katman için hâlâ geçerli)
LLM'ler için Veri: LLM Veri Boru Hattında Gezinme (veri tarafındaki tamamlayıcı yazı)
Ajanları Ajan Becerileriyle Gerçek Dünya İçin Donatmak Anthropic Engineering tarafından, ince koşum takımı ve kalın beceriler modelinin kanonik açıklaması
Awesome Harness Engineering GitHub'da, en aktif bakımı yapılan kalıp ve vaka çalışması koleksiyonu
Ajan Koşum Takımı Nedir Firecrawl ekibi tarafından, sağlam bir teknik başlangıç kılavuzu
Büyük dil modelleri bağlamında ajan koşum takımı nedir Parallel tarafından, akademik referanslarla tamamlayıcı başlangıç kılavuzu
Claude Code vs OpenCode: Ayrıntılı teknik döküm Composio tarafından, okuduğum en temiz koşum takımı karşılaştırması
Ajan Kodlama Koşum Takımları: Bir Karşılaştırma Paul Cullen Rowe tarafından, Pi'yi ve minimalist ekolü kapsar
Hangi Yapay Zeka Kodlama Koşum Takımı Siz Olmadan Çalışıyor? Claude Code, Codex CLI, Aider, OpenCode, Pi ve Cursor'un uygulayıcı karşılaştırması
Hermes Agent İncelemesi DEV'de bağımsız karşılaştırmalarla
NVIDIA'dan Hermes ve kendini geliştiren ajanlar üzerine yerel donanım perspektifi için
Bir Ajan Koşum Takımı Ne Kadar Ağır Kaldırabilir? 6x koşum takımı etkisini ölçen makale
Ajan Yapay Zekanın Uyarlanması: Eğitim Sonrası, Bellek ve Beceriler Üzerine Bir Araştırma akademik araştırma muamelesi istiyorsanız
Model Context Protocol resmi belgeler
Agent Skills açık standardı resmi şartname ve SDK
2026'da En İyi 10 Ajan Yapay Zeka İşi kariyer perspektifi ve maaş verileri için

Size bir şey borçlu olduğum için kapanış düşüncesi.

Geçtiğimiz yıl boyunca en çok fark ettiğim şey, ajan yapay zeka alanında en iyi işi yapan insanların en egzotik yığına sahip olanlar olmadığı. Onlar, gerçek bir işi iyi bir şekilde yapan tek bir ajantı aylardır çıkarmış ve üzerinde yineleme yapmış olanlar. Beceriler bileşik getiri sağlar. Koşum takımı aşinalığı bileşik getiri sağlar. Bugün oluşturduğunuz ajanlar, eğer kullanmaya devam ederseniz, bu hafta öğrendiğiniz herhangi bir belirli çerçeveden on iki ay sonra çok daha değerli olacak.

Bu yüzden bir koşum takımı seçin, bir ajan çıkarın, üç beceri yazın ve çalışmasına izin verin. Yapabileceğiniz en faydalı tek şey bu. Gerçekten inşa etmeye başladığınızda FOMO kendi kendine azalacaktır.

Mutlu hacklemeler.