9 yazı
Agentic AI'da başarının sırrı model değil disiplin. Pilottan üretime geçişin dört tıkanma noktası, olgunlaşan çerçeveler ve KVKK/EU AI Act yönetişimi.
AI ajanlarının bir numaralı başarısızlık sebebi bellek. Kısa/uzun/graph bellek mimarileri, multi-scope desen, LangGraph ve KVKK uyumlu saklama için sahadan 2026 rehberi.
Çoklu ajan sistemi nedir? Çoklu ajan sistemi (multi-agent system), her biri kendi rolüne sahip birden fazla yapay zeka ajanının, bir görevi paylaşarak ve birbiriyle iletişim kurarak birlikte çözdüğü mimaridir. Bu rehber: net tanım, tek ajandan farkı, nasıl çalışır, ajan orkestrasyonu, görev paylaşımı, LangGraph ve CrewAI, Türkiye örnekleri, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Anthropic'in Multi-Agent Research sisteminde Orchestrator-Worker Pattern tek-agent Claude Opus 4.x'i internal research eval'inde %90.2 farkla geçti. Bu rehber: lead agent + paralel subagent mimarisi, structured artifact handoff, planner-generator-evaluator döngüsü, Claude Agent SDK ile .claude/agents/ implementasyonu, cost cap, deadlock, CrewAI/LangGraph/AutoGen karşılaştırması ve Türk hukuk firmasında contract analysis vakası.
Prompt engineering öldü, context engineering doğdu. Anthropic'in %90 maliyet düşüren prompt caching'i, GPT-5.5'in 272K input eşiği, Claude Opus 4.7'nin 1M context'i ve agent runtime state mimarisi 2026'da AI mühendisliğini yeniden yazıyor. Türkçe için token verimliliği, KVKK uyumlu state stores, Don't Break the Cache prensibi.
Naive RAG'ın 6 ölümcül zayıflığı 2026'da agentic RAG ile tamamen çözülüyor. LangGraph v0.4 state-graph mimarisi üzerinde plan/reflect/verify döngülü, hibrit retrieval'lı, claim-verification'lı üretim RAG'ı: Klarna, LinkedIn, Uber'in kullandığı mimari, KVKK uyumlu Türk bankası vakası ve maliyet-gecikme tradeoff'larıyla.
Tree of Thoughts (ToT) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2023 NeurIPS paper - 'Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models'), CoT vs ToT vs GoT karşılaştırma, arama algoritmaları (BFS, DFS, Beam Search, A*), 4 ToT bileşeni (thought decomposition, thought generation, state evaluation, search algorithm), klasik benchmark sonuçları (Game of 24 GPT-4 %4 → %74, Creative Writing, 5×5 Crosswords), 25+ Türkçe pratik örnek (planlama problemi, hukuki strateji, yatırım kararı, oyun teorisi, yaratıcı yazım), LangGraph implementation, maliyet analizi (10-50x CoT), Graph of Thoughts (GoT) gelişimi, agentic systems entegrasyonu.
ReAct Pattern (Reasoning + Acting) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2022 ICLR paper - 'ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models'), CoT vs ReAct farkı, Thought-Action-Observation döngüsü detayı, 5 ReAct varyantı (Vanilla ReAct, MRKL, Self-Ask, ReWOO, Plan-and-Execute), LangChain + LangGraph + LlamaIndex ReAct implementations, agentic tool use entegrasyonu (Search, Calculator, Database, Custom), 25+ Türkçe pratik örnek (web araştırma, hukuki sorgu, mali analiz, çoklu API), error handling (max iterations, infinite loops), production deployment, observability (LangSmith trace analizi), maliyet optimizasyonu, modeller arası karşılaştırma (GPT-5 / Claude / o3 ReAct davranışları).
AI Agent'ların 2026'da nasıl çalıştığını, hangi mimarilerin neyi çözdüğünü, Türk şirketleri için ne anlama geldiğini uçtan uca açıklayan ultra kapsamlı bir referans. ReAct, multi-agent, MCP, tool use, computer use, browser agent'lar, LangGraph / AutoGen / CrewAI / Claude Code framework'leri, üretim endişeleri, eval, güvenlik, KVKK uyumu ve 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması.