6 yazı
Anthropic'in Kasım 2024'te açık-kaynak olarak başlattığı Model Context Protocol (MCP), 2026'ya gelindiğinde 5.000'i aşkın sunucu, OpenAI–Google–Microsoft–Salesforce adopsiyonu ve Wikipedia sayfasıyla yapay zeka entegrasyonunun 'USB-C'si oldu. Bu rehber MCP'nin üç primitive'i, transport katmanı, OAuth 2.1, kendi MCP server'ını yazma, güvenlik riskleri ve Türk şirketleri için Yargıtay/BIST/KVKK MCP fırsatlarını uçtan uca anlatır.
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).
Anthropic'in geliştirdiği Claude AI'ı sıfırdan ileri düzeye kullanmayı öğreten kapsamlı Türkçe rehber. Claude Opus 4.7'nin 1M context penceresinden Projects, Artifacts, Computer Use ve Claude Code özelliklerine, Constitutional AI yaklaşımından MCP entegrasyonuna, plan karşılaştırmasından Türk şirketleri için KVKK uyumlu kullanım stratejisine kadar 2026 itibarıyla Claude'un tüm boyutları.
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.
Birçok kurum, büyük dil modelleriyle yaşadığı ilk başarıyı prompt engineering’in her problemi çözebileceği yanılgısına dönüştürüyor. Oysa prompt tasarımı güçlü bir başlangıç noktası olsa da, her görev yalnızca daha iyi komut yazarak çözülemez. Çok adımlı süreçler workflow ister; güncel ve kuruma özel bilgi erişimi retrieval gerektirir; sistemlerle etkileşim, veri çekme veya işlem başlatma gibi ihtiyaçlar ise tool use katmanını zorunlu kılar. Bu kapsamlı rehberde, prompt engineering’in sınırlarını kurumsal use-case’ler üzerinden ele alıyor; hangi problem tipinde prompt’un yeterli olduğunu, hangi durumda workflow, retrieval veya tool use mimarisine geçilmesi gerektiğini ve bu katmanların nasıl birlikte tasarlanacağını detaylı biçimde inceliyoruz.
Güvenilir bir AI agent sistemi kurmak, yalnızca büyük dil modeline araç erişimi vermekten ibaret değildir. Gerçek üretim kalitesi; agent’ın hangi aracı ne zaman çağıracağını, çok adımlı görevlerde nasıl plan yapacağını, hangi bilgiyi ne kadar süreyle hatırlayacağını, ne zaman insana duracağını ve tüm bu akışın nasıl gözlemlenip denetleneceğini tasarlamayı gerektirir. Bu kapsamlı rehberde, tool calling, planning ve memory katmanlarını kurumsal mimari perspektifiyle ele alıyor; güvenilir agent sistemleri için state management, human-in-the-loop, observability, güvenlik ve governance boyutlarıyla birlikte uçtan uca bir tasarım çerçevesi sunuyoruz.