Dış döngünün sahibi olun

• Ajanlar araştırma·uygulama·doğrulamayı yineleyen iç yürütme döngüsünü üstlense bile, mühendisler dağıtıma karar veren ve sonuçtan sorumlu olan dış döngünün sahibi olmalıdır
• Ajan sistemleri, ön kontrolleri ifade eden kalite (Quality), üretime alınıp alınmayacağına karar veren hüküm (Verdict) ve kararın gerekçesinin açıklanabilmesini sağlayan hesap verebilirlik (Answerability) temelinde işletilir
• Sonar’ın 2026 araştırması, commit edilen kodun %42’sinin yapay zeka tarafından üretildiğini veya önemli ölçüde yapay zeka desteği aldığını gösterdi; üretim hızı kontrol hızını aşarken inceleme·doğrulama·anlama·bakım kıt kaynaklar haline geliyor
• Yapay zeka kullanımına, yanlış yanıtları olduğu gibi kabul etme anlamındaki bilişsel teslimiyet, kod anlayışını zayıflatan bilişsel borç ve sınırlı insan dikkatiyle birden fazla ajanı yönetme gereği doğuran orkestrasyon maliyeti eşlik eder
• Ölçeklenebilir yazılım fabrikaları, ajanlara azami özerklik değil durdurulabilir·ayarlanabilir·doğrulanabilir özerklik verdiğinde; insanlar da kısıtlar, örnek inceleme, denetim, sahiplik ve nihai sonuçtan sorumlu olduğunda mümkün olur

---

Ajanik mühendislikte dış döngü

• Ajanik mühendislik tartışması ajan harness’ları, döngüler, filolar ve yazılım fabrikalarına kayıyor
• Fable ve GPT-5.6 gibi güçlü modeller ortaya çıktıkça, mühendislerin sistem üzerindeki sorumluluğu ifade eden dış döngünün doğrudan sahibi olması gerekiyor
• Ajanların yüksek kaldıraç etkisi, buna denk bir yükümlülük doğurur
  • Neyin değiştiğini tam olarak açıklayabilmelisiniz
  • Bu değişikliğin neden güvenli olduğunu açıklayabilmelisiniz
  • Yargınız yanlış olduğunda ne olacağını bilmelisiniz
• Bu koşullar sağlanmazsa ajanların davranışı gerekçelendirilemez ve kurumların da böyle sistemleri kullanması zorlaşır

Kalite·hüküm·hesap verebilirlik

• Kalite (Quality), sistemi serbest bırakmadan önce kurulan tüm kontrolleri ifade eder ve burada elde edilen kanıtlar hükmün temelini oluşturur
• Hüküm (Verdict), iş bağımlı sistemlere girmeden önce insanın verdiği nihai üretim kararıdır
  • Model kod yazsa bile, işi kendi adıyla dağıtan kişi hüküm sorumluluğunu taşır
  • Dağıtma, engelleme, rotayı değiştirme, yanıt kapsamını daraltma, guardrail ekleme veya tamamen reddetme seçeneklerinden biri seçilir
• Hesap verebilirlik (Answerability), biri nedenini sorduğunda bu yargının açıklanabileceğine dair güvencedir
• Model bir satır kod yazabilir, ancak bunun bağımlı sistemlere aktarılıp aktarılmayacağına ilişkin sorumluluğu üstlenmez

Model·harness·döngü·fabrika

• Ajan, yalnızca bir modelden değil; dosyalar·araçlar·bellek·beceriler·sandbox·izinler·gözlemlenebilirlik·kurtarma yeteneklerini birleştiren harness’tan da oluşur
• Model motor ise harness, motorun etrafına gerçek işi güvenle yapabilsin diye inşa edilen otomobildir
  • Araçlar ve bellek, çalışma yeteneği sağlar
  • İzinler ve sandbox, yürütme kapsamını sınırlar
  • Testler ve gözlemlenebilirlik, iş sonucunu doğrulamayı sağlar
• Ajanın yürütme döngüsü araştırma → uygulama → doğrulama → yineleme adımlarından oluşur
  • Tekrarlanabilir döngü, bir kerelik başarıyı yeniden güvenilebilen bir sürece dönüştürür
  • İşin tamamlanıp tamamlanmadığı, modelin kendi yargısıyla değil bağımsız kontrollerle belirlenmelidir
• Birden çok döngü aynı anda işletildiğinde ortaya yazılım fabrikası çıkar
  • İçeride ajanlar iş üretir
  • Sınırda insanlar üretim kararlarının sahibi olur

Sistem içi ve dışını ayıran sınır

• Yazılım fabrikasının merkezinde, sistemin içiyle dışını ayıran sınır bulunur
• İç sistem; ürün ekibinin niyetini, geçmiş dağıtım çalışmalarına dair bilgiyi, son arızaları ve somut kullanıcı geri bildirimlerini girdi olarak toplar
• Ajan döngüsü işi araştırır, planı uygular ve ardından sonucu doğrular
• Doğrulamanın ürettiği kanıt sistem sınırını geçtiğinde, bağımlı sistemi sahiplenen insan ilerleyip ilerlememeye karar verir
• Geçmişte ajanlar yürütme sürecinin yalnızca bir kısmını üstleniyordu; artık tüm iç yürütme döngüsünü üstlenirken mühendisler dış döngüyü yürütüyor
• Sınır içindeki ajanların sunduğu şey yetenek (capability)’tir
  • İşi araştırma
  • Planı uygulama
  • Sonucu test etme
  • Sonucu raporlama
• Sınır dışındaki insanın kullandığı şey ise eylem inisiyatifi (agency)’dir
  • Karar verme
  • Doğrulama
  • Onaylama
  • Sahiplenme

Yapay zeka kodunun yarattığı güven·doğrulama açığı

• Yapay zeka kodunun payı artık çevresel bir düzeyde değil
• Sonar’ın 2026 State of Code raporuna göre commit edilen kodun %42’si yapay zeka tarafından üretildi veya önemli ölçüde yapay zeka desteği aldı ve katılımcılar bu oranın duraklamadan artmaya devam edeceğini öngörüyor
• Kod üretim maliyeti düştükçe inceleme·doğrulama·anlama·bakım daha kıt kaynaklar haline geliyor
• Üretim hızı, kontrol hızından daha hızlı arttığı için bir güven·doğrulama açığı oluşuyor
  • Birçok kişi yapay zeka koduna güvensizlik duyuyor
  • Bu güvensizliği tutarlı doğrulama süreçlerine dönüştürenlerin sayısı daha az
• Yapay zeka kodunun güvenilirliğini daha ucuz ve daha net biçimde doğrulamanın yollarına ihtiyaç var

Sonradan gelen yönetişimin sınırları

• GitLab’ın Haziran 2026 tarihli yapay zeka sorumluluğu araştırmasına göre yapay zeka kullanımındaki mevcut darboğaz inceleme ve doğrulama
• Yönetişim çoğunlukla kod üretildikten sonra uygulanıyor
  • Bu aşamada kurum zaten riski kabul etmiş oluyor
  • İş sahipliği üzerindeki kontrol de zayıflamış oluyor
• Yapay zeka yönetişimi, sistemin basit kontrolünün ötesine geçerek şu konuları belirlemeli
  • Sisteme hangi kısıtların konulacağı
  • Hangi kanıtlarla işin denetleneceği
  • Ekiplerin nasıl hesap vereceği
  • Yapay zeka yaşam döngüsünün her bölümünün kimin sahipliğinde olacağı

Kaliteyi üreten geri basınç

• Kalite, sisteme etki eden bir geri basınç (back pressure) olarak anlaşılabilir
• Amaç, ajanlara kullanabilecekleri azami özerkliği vermek değildir
• Ajanlara, onları durdurmaya, ayarlamaya, işleri denetlemeye ve insan rolünü korumaya yetecek kadar özerklik verilmelidir
• Mevcut mühendislikte, işin doğru yönde ilerleyip ilerlemediğini gösteren sinyaller zaten vardır
  • Tip kontrolü
  • Testler
  • Hook’lar
  • Sandbox limitleri
  • Denetim logları
  • Monitörler
• Ajanlar da aynı sinyalleri yayarsa mevcut mühendislik yapıları uygun geri basıncı sağlayabilir

İnsanın bulunması gereken dört döngü

• Sisteme güvenmek, insanı döngünün dışına çıkarmak anlamına gelmez
• İnsanlar iç yürütme döngüsünde değil, şu dört dış kontrol döngüsünde yer almalıdır
  • Kısıt döngüsü: Hangi girdilerin, mimarinin, talimatların ve değişmez koşulların belirleneceğine karar verir
  • Örnek inceleme döngüsü: Çıktıların ne kadarının çekilip inceleneceğini belirler
  • Denetim döngüsü: Hangi kanıtların saklanacağına ve denetim loglarının geçerliliğinin nasıl güvence altına alınacağına karar verir
  • Sahiplik döngüsü: Üretim sınırının hangi kısmının kime ait olduğunu netleştirir
• Ajanlar, insanların inceleyebileceğinden daha fazla iş üretebilir
• Bu yüzden kıt kaynak; loglar ve testler gibi kalite sinyallerine dayanarak kullanılan insanın temel muhakeme gücüdür
• OpenAI’ın ajanlar ve işin geleceği araştırmasında ele alınan deney ortamında, saat ölçeğinde ajan temelli yetkilendirme zaten mümkün hale gelmiş durumda
• Sistem, inceleme kapasitesinden fazla iş üretmeden önce sahiplik sınırları kurulmalıdır

Uzun süre çalışan ajanlar ve hesap verebilirlik

• Saatler boyunca çalışan uzun ömürlü ajanların yaptığı tüm seçimler birer karardır
• Her karar kayıt altına alınmaz ve her biri giriş token’larına kadar geriye izlenemez
• Sonucun problem için doğru seçim olduğuna inanmak yetse bile, o sonuca götüren karar zincirini yeniden kurmak yüzlerce ya da binlerce saat insan emeği gerektirebilir
• Bu tür karar zincirlerini fiilen yeniden kurmak zor olduğu için hesap verebilirlik sistem tasarımının merkezinde yer almalıdır

Yapay zeka devrinin üç gizli maliyeti

• Bilişsel teslimiyet

  • Bilişsel teslimiyet (cognitive surrender), yapay zekanın ürettiği sonucu körü körüne kabul etme olgusudur
  • İşi ajana devretseniz de çıktı kullanıcının işi, itibarı ve sorumluluğuyla bağlantılıdır
  • Kusurlar kullanıcının yazılımında kalır
  • Çıktıya göre değişmesi gereken şey de kullanıcının yazılımıdır
  • Ajanın cevabı sonuçta kullanıcının cevabı olur ve sorumluluk da onunla birlikte gelir
  • Wharton araştırmasında, yapay zeka yanlış olduğunda bile katılımcıların neredeyse dörtte üçü bu yanıtı kabul etti ve yapay zeka olmadan yargıladıklarından daha yüksek özgüven gösterdi

• Bilişsel borç

  • Bilişsel borç (cognitive debt), problem çözme yöntemine ilişkin anlayış ve hafızanın zayıflaması olgusudur
  • İş ajana devredildiğinde düşünme süreci de dışsallaştırılmış olur
  • Büyük kod tabanlarını bizzat anlamak için gereken zaman ve enerji, öğrenme sürecinde elde edilmesi zor olabilir
  • Sonuç olarak ajanın ürettiği çıktı, kullanıcının mevcut becerileriyle ulaşması zor bir seviyeye çıkabilir
  • Ajanın planlama süresi uzadıkça üretilen kod ile insan anlayışı arasındaki boşluk büyür
  • Bu boşluk birikir ve öğrenme eğrisine yeniden tırmanmanın maliyeti neredeyse geometrik olarak artar
  • Anthropic’in randomize kontrollü deneyinde, yapay zekayla kod yazan mühendislerin anlama testi puanı %50 olurken, kodu bizzat yazan grubun puanı %67 idi; arada 17 puan fark vardı

• Orkestrasyon maliyeti

  • Orkestrasyon maliyeti (orchestration tax), çok sayıda ajan aynı anda çalıştırılabilse de insanın bilişsel bant genişliğinin aynı şekilde paralelleştirilememesinden doğar
  • İnsanların doğrudan şu işleri yapması gerekir
    • Ajanları en kötü davranışlardan kaçınacak şekilde ayarlamak
    • Üretilen işler arasından dikkat gerektirenleri seçmek
    • Önemli işlerin önce ele alınmasını sağlamak
    • Çalıştırmadan önce temel kısıtları ve riskli varsayımları doğrulamak
  • Bu işler otomatikleştirilemez ve insan muhakemesinin yerini alamaz

Brownfield’de dikkati korumanın yolu

• Brownfield sistemler özellikle risklidir; çünkü denetlenmesi gereken davranış yalnızca kodda değil, birikmiş yaralarda ve tarihte de bulunur
• Mimari kararlarda insan dikkatine öncelik verilmelidir
• worktree·kapsam·kanıt kullanımı, ilk plan ile yürütme sırasında ortaya çıkan yeni işler arasındaki bağlılığı azaltabilir
• Yürütülemeyen adımları çözme girişimlerine zaman sınırı konmalıdır
• Yazılımı değiştirme yetkisi katı bir opt-in yaklaşımıyla verilmelidir

Alpha·decay·taste

• Kariyerleri ve çeşitli alanlardaki başarıları şekillendiren üç temel desen alpha·decay·taste’tir
• Alpha, rekabette en yüksek performansı gösteren kişinin bulunduğu öncü alan ve en yüksek değerli hamleyi yapma durumudur
• Decay, tekrar ve gözlem yoluyla herkesin öğrendiği yerleşik kalıptır; bir tür durgunluk bölgesi olarak görülebilir
• Taste, alpha’daki öncülüğü veya decay’deki değişimi kanıt ortaya çıkmadan önce sezebilen muhakeme gücüdür
• Paul Graham’ın tartıştığı gibi, herkes her şeyi yapabilir hale geldiğinde neyin yapılacağını seçmek daha önemli olur
• Mitchell Hashimoto’nun tanımında taste, henüz nesnel ölçüm kriterleri yokken verilen yüksek kaliteli niteliksel yargıdır
• Alpha’daki kaymalar taste’deki değişimle olur; decay ise insanlar başka şeyleri tercih etmeye başladığında ortadan kalkar

Taste’i işletilebilir bir yeteneğe dönüştürmek

• Daha önce sezgi düzeyinde kalan taste’i bilinçli bir yeteneğe taşımak için önce ona isim vermek gerekir
• Bu yargı, eleştiri ve somut örneklerle pratik edilmelidir
• Yargının dayanakları da açıkça ifade edilmelidir
• Sürdürülebilir rekabet avantajını artırmak için rolün sınırlarını sürekli yukarı taşımak gerekir
  • İşi bizzat yapmak
  • İşi başkalarına veya sistemlere öğretmek
  • İşi sistemleştirmek
  • Ne zaman yapılacağına karar vermek
  • Sonucun sahipliğini almak

Geliştirici ile mühendis arasındaki fark

• Herkes geliştirici olabilir ama herkes mühendis değildir
• Geliştirici, daha katı bir iş disiplinini kabul ettiğinde mühendis olur
  • Titiz ve mantıksal olarak geçerli akıl yürütme
  • Kısıtlar ve ödünleşimlerin dikkate alınması
  • Risk ve etki alanı farkındalığı
  • Gerçek sorumluluk
• Mühendislik zorlaştıkça insanlar yönetilebilir işlere ayrılır ve daha önce zanaatkârlık içinde birleşmiş roller işlevlerine göre net biçimde ayrışır
  • Prototip yapanlar
  • İnşa edenler
  • Düzenleyenler
  • Büyütenler
  • Bakımını yapanlar

Yalnızca insanın koruyabileceği sistem sınırı

• İnsanlar, sistemin öteki sınırında da alpha’yı yükselten rolü üstlenir
  • Neyin yapılmaya değer olduğunu seçer
  • Hangi kısıtlar içinde yapılacağını belirler
  • İlerlemek için kanıtın yeterli olup olmadığına karar verir
  • Sonuçla ilgilenir
• İster tek ekip olsun ister 100 ekip, bu sınırın sahibi yalnızca insan olabilir
• Dikkat·taste·sorumluluk, yazılım fabrikasını çalıştıran temel unsurlardır
• Sorumluluk olmadan kurallar, sorulara yanıt, ödünleşimler, riskler ve emniyet ağları da kurulamaz
• Kararın sonucunu sahiplenen biri yoksa yüksek eylem inisiyatifi kaosa dönüşür

Teknolojiden daha uzun yaşayan imza

• Teknik üstünlüğün yarı ömrü tek bir sürüm olabilir, ama işe bırakılan imzanın (signature) yarı ömrü tüm kariyer boyunca sürer
• İmza, yayımladığınız sonuca adınızı koyup arkasında durabilmeniz demektir
• Teknoloji kaldıraç yaratır; sorumluluk ise bu kaldıracı güvene dönüştürür
• Seçim yapan ve sonuca katlanan özne yalnızca insandır
• Ajanlar politika içinde seçim, yönlendirme, birleştirme ve eskalasyon yapabilir; ama sonucun yükünü taşıyamaz

Kod tabanının sorumluluk sözleşmesi

• Her kod tabanının, değişiklik kabul ederken hangi koşulların aranacağını belirten bir sorumluluk sözleşmesine ihtiyacı olabilir
  • Onay verirken neyin anlaşıldığını doğrulayan kontrol listesi
  • Yargıda kullanılan kanıtlar
  • Değişiklikten sorumlu kişi
  • Değişiklik engellendiğinde sistemin durumu
• Sözleşme; dikkat ve taste, kanıt·hüküm·sahiplik, alpha·decay·taste gibi bağlantıları açık biçimde ele almalıdır

Yüksek eylem inisiyatifi merdiveni

• Ajanik iş akışlarında yüksek eylem inisiyatifi, ne zaman yetki devredileceğini, denetleneceğini, durdurulacağını ve sonucun sahiplenileceğini bilmektir
• Eylem inisiyatifi merdiveni düşük düzeyden yüksek düzeye doğru ilerler
  1. Potansiyel sorunu işaretlemek
  2. Sorunu araştırmak
  3. Müdahale işini yürütmek
  4. Kök nedeni teşhis etmek
  5. Çözüm önermek
  6. Düzeltmeyi tavsiye etmek
  7. Sorunu çözmek
• Daha yüksek seviyeler, bir sorunu fark edip düzeltmeye değmeyeceğine karar vererek geçme ayırt etme yetisini de içerir

Brownfield’in neden yazılım fabrikasının ön cephesi olduğu

• Brownfield, ölçeklenmek isteyen yazılım fabrikalarının karşılaştığı ön cephedir
• Greenfield sistemlerde bütünü kontrol etmek mümkün olduğu için yeterli geri basınç mekanizmalarını planlamak ve uygulamak nispeten daha kolaydır
• Eski sistemlere akıllı ajanlar eklendiğinde kod dışındaki karmaşıklık da ele alınmalıdır
  • Tüm üretim davranışı
  • Müşterilerin geleceğe dair beklentileri
  • Migrasyon geçmişi
  • Sürüm ve bütçe döngüleri
  • Zımni varsayımlar
  • İstisna durumları
  • Verinin kendine özgü yapısı
  • Runbook prosedürleri
  • Yönetilmeden birikmiş yaralar
• Brownfield’i ayakta tutmak için sürdürülebilir mühendislik gerekir
  • Örtük bilgiyi açık kısıtlara dönüştürmek
  • Bilgiyi ekipler ve nesiller boyunca tutarlı biçimde sürdürmek
  • Bu bilgiyi test prosedürleri ve fonksiyonel spesifikasyonlar halinde resmileştirmek
  • Bilgiyi nesnel kanıtlara bağlamak
  • Başarısızlıkları ek öğrenme olarak biriktirmek
• Mevcut bakım seviyesi kesildiğinde tüm sistem çökebilir

Ölçek büyüdükçe ortaya çıkan yeni işler

• Mevcut bileşenler otomatikleştikçe insanlar, zanaatkâr deneyimlerinden doğan alpha ve taste’i kullanarak yeni işler tasarlar
  • Yazılım fabrikasına eklenecek yeni döngüler tasarlamak
  • Fabrikadan edinilen bilgiyi kullanarak ilkesel greenfield sistemler kurmak
  • Yeni sistemleri doğrulayacak yeni kanıt biçimleri üretmek
  • Özel bakım gerektirecek kadar karmaşık hale gelen brownfield sistemleri yürütmek
  • Yeni geri basınç mekanizmaları tasarlamak ve yönetmek
  • Yeni ajanlar tasarlamak
  • Yeni eylem inisiyatifi yapıları kurmak
• Bu faaliyetlerin hepsi gerçek mühendislik işidir ve ölçek büyüdükçe daha ilginç problemler haline gelir

Otomasyonun taşıdığı darboğaz

• Otomasyon, endüstriyel ölçekte kontrol imkânı sağlarken yeni darboğazlar da yaratır
• Geçmişin darboğazı “Bunu yapabilir miyiz?” idiyse, gelecekte “Bu var olmalı mı; sonucunu açıklayıp sorumluluğunu üstlenebilir miyiz?” sorusuna kayar
• Üretimde yeni oluşan darboğazlar, insanın doğrudan sahiplenmeye değer gördüğü alanlardır

Ajanik mühendisliğin işletim modeli

• İç döngü, gerçek işin yapıldığı yerdir ve her döngü mümkün olduğunca bağımsız tasarlanmalıdır
• Tüm kalite güvencesi ve doğrulamayı iç döngüye yerleştirmek gerekir
• Döngünün kendisi tasarlanıp doğrulandıktan sonra, yürütme hızını ve iş kapsamını kontrol eden geri basınç mekanizmaları kurularak özerklik verilmelidir
• İnsanlar her iç adıma müdahale etmek yerine doğru karar noktalarına yerleştirilmelidir
• Anlamayı basit bir devir teslim veya sürüm kapısı gibi ele almayın; insanın içgörü sağlamaya hazır olduğu bir karar noktası olarak görün
• Çıktılar yeniden üretime ve yeni ekiplere·mühendislere aktarıldıkça, bir öncekinden daha iyi çıktı ve daha güçlü kanıt bırakılmalıdır
• Yazılım fabrikasını kurun ve işletmeye devam edin; ama işi okunabilir, doğrulanabilir ve sahibi belli halde tutun
• Ajanlar kod yazsa bile, kullanıcıya ulaşmadan önce bir insan şu sorulara yanıt verebilmelidir
  • Bu kod neden var olmalı?
  • Üretime alınacak kadar neden güvenli?
  • Yanlışsa ne yapacağız?
• Bu yargı ve sorumluluğu yerine getiren iş, ajanik mühendisliğin dış döngüsüdür