- Ajan yerel mimarisi ile AI ajanları, kullanıcılarla eşdeğer düzeyde uygulamaları kullanabilecek ve geliştirici düzeyinde değişiklikler bile yapabilecek
- Tasarımcıların kod yazmadan bile kendi araçlarını doğrudan oluşturmaya başlayacak olması; ancak kod editörlerine giriş eşiğinin hâlâ bir sorun olarak anılması
- Ajanik mühendis adlı yeni bir geliştirici türünün ortaya çıkması; doğrudan kod yazmak yerine AI ajanlarını yöneten ve koordine eden bir role geçiş
- AI eğitiminin özerkliğe (independence) doğru evrilecek olması; ajanların kendi başına keşfetmesine ve hata yapmasına izin veren bir yöne doğru gelişmesi gereği
Tahmin 1: Ajanlara birinci sınıf vatandaş gibi davranan yazılım
- 2025, kodlama ajanlarının güvenilir bir seviyeye ulaştığı yıl oldu; 1 yıl önce profesyonel geliştirici olmayanlar hata ve bug duvarını aşamıyordu, ancak Anthropic'in Opus 4.5 gibi modelleri bu sınırı aştı
- Uygulamaların nasıl ve kim tarafından geliştirildiğini değiştiren ajan yerel mimarisi 3 seviyede açıklanıyor
- Seviye 1: Kullanıcının yapabildiği her şeyi ajan da yapabilir; AI, uygulamadaki tüm düğmelere, ayarlara ve işlevlere erişerek yazılımı kullanıcıyla aynı şekilde kullanır.
- OpenAI'nin Atlas'ı, Notion çalışma alanına birini eklemek gibi işleri doğrudan yapabiliyor
- Seviye 2: Uygulama kodunun yapabildiği her şeyi ajan da yapabilir; kullanıcıya gösterilmeyen backend işlevlerine ajan erişip bunlardan yararlanır.
- Every'nin e-posta yardımcısı Cora, gelen kutusunu özetleyen "brifing"leri günde iki kez oluşturur
- Seviye 3: Geliştiricinin yapabildiği her şeyi ajan da yapabilir; kullanıcı isteğine göre bug düzeltmeleri, özellik ekleme ve yazılımın nasıl çalıştığını değiştirme işlerini doğrudan uygular
- Anthropic, Notion ve diğer şirketler, hem insanları hem de ajanları birinci sınıf vatandaş olarak gören yazılımlar kurma yönünü değerlendiriyor
- Seviye 1: Kullanıcının yapabildiği her şeyi ajan da yapabilir; AI, uygulamadaki tüm düğmelere, ayarlara ve işlevlere erişerek yazılımı kullanıcıyla aynı şekilde kullanır.
Tahmin 2: Tasarımcılar kendi araçlarını doğrudan üretecek
- Tasarımcılar ve üreticiler, kodlama becerilerinin olmaması nedeniyle eksiksiz deneyimler kurmakta kısıtlıydı; ancak artık değişim başlıyor
- Every'nin kreatif lideri de geleneksel bir tasarımcıdan, kendi işine yardımcı olan küçük uygulamaları vibe coding ile yapan birine dönüştü
- Ancak kodlama terminaline yönelik korku hâlâ var; Cursor gibi AI kod editörlerinin tasarımcı kitlesine de yayılabilmesi için kodu soyutlayarak giriş eşiğini düşürmesi gerekiyor
Tahmin 3: AI ajanlarını yöneten yeni bir yazılım mühendisi türü
- AI yeteneklerinin gelişmesiyle iki tür yazılım üreticisi ortaya çıkıyor
- AI'ı mevcut süreçleri hızlandırma aracı olarak kullanırken hâlâ kodu doğrudan okuyup yazan mühendisler
- İç çalışma mantığını anlamasa da sonuç üreten vibe coder'lar
- Üçüncü bir kategori olarak ajanik mühendis ortaya çıkıyor
- Kod yazmak yerine, yazılım geliştirme işini AI ajanlarını yönetme etrafında yeniden tanımlar
- Programlama işlerinin çoğunu devreder; neyin yapılacağını tanımlama, problemi parçalara ayırma, ajanları koordine etme gibi daha üst düzey görevlere odaklanır
- Geleneksel kodlama sezgisinin bir kısmından vazgeçme pahasına, ajan yönetimi yetkinliği adlı yeni bir beceriyi bilinçli olarak seçer
Tahmin 4: AI eğitimindeki bir sonraki dalga özerkliğe (Independence) yönelecek
- AI ajanlarının gelişimi çocuk gelişimine benziyor: Başta yalnızca 5 dakika tek başına bırakılabilen bir bebeğin, zamanla daha uzun süre kendi kendine oynayabilmesine benzer
- Birkaç yıl önce LLM'ler bir seferde yalnızca tek tur işleyebiliyordu; bugün ise müdahale olmadan 20 dakika ila 1 saate yakın çalışabiliyorlar, ancak süresiz çalışmaya hâlâ uzaktalar
- Gerçek özerkliğe ulaşmanın koşulları
- Sürekli öğrenme
- Hedefleri net biçimde kavrama
- Zaman içinde hedefleri makul biçimde değiştirebilme yeteneği
- Mevcut alignment eğitimi, ajanları öngörülebilir ve itaatkâr hâle getirecek şekilde tasarlandığından özerklik için bir engel oluşturuyor
- Gerçek özerklik için ajanların keşfetme ve hata yapma özgürlüğüne ihtiyacı var; ancak güvenlik gerekçeleriyle buna izin vermekte isteksiz davranıldı
- Deneye ve başarısızlığa izin veren öğrenme biçimleri gerekli
- 2026'da bu kısıtları gevşeten ve ajanların daha bağımsız hareket etmesini sağlayan yeni eğitim yaklaşımları ve mimariler ortaya çıkacak
Videodan izleyin - Four Predictions For How AI Will Change Software in 2026
Henüz yorum yok.