AI agent, RAG ve yapay zekâ entegrasyonlarını güvenilir üretim sistemlerine taşıma yazıları.
Gelecek yazılar için buradan fikir edinebilirsin.
Popüler konular
Arşivde ara
Başlık, özet ve yazı içeriğinde tek yerden arayın.
MCP ve API çoğu zaman birbirine rakip teknolojiler gibi anlatılıyor ancak aslında farklı problemleri çözüyorlar. API'ler uygulamalar arasındaki iletişimi sağlarken MCP, yapay zeka modellerinin dış sistemlerdeki araçları keşfetmesini ve kullanmasını standartlaştırıyor. Bu yazıda iki yaklaşımın farklarını, birlikte nasıl kullanılabileceklerini ve özellikle backend mimarileri açısından nelere dikkat edilmesi gerektiğini ele alıyorum.
Yazdığımız her satırın yıllarca yaşamaya devam etmesi gerekmiyor. Özellikle yapay zeka destekli geliştirme araçları sayesinde, yalnızca bir problemi anlamak veya tek seferlik bir işi tamamlamak için küçük araçlar üretmek artık çok daha ucuz. Ben bu noktada kodu yalnızca ürünün bir parçası olarak değil, bazen geçici bir mühendislik aracı olarak da düşünmek gerektiğini düşünüyorum. Asıl mesele, hangi parçanın kalıcı olacağını ve hangisinin görevini tamamladıktan sonra silinmesi gerektiğini doğru ayırabilmek.
Semantic Search, birebir kelime eşleşmesi yerine metnin taşıdığı anlamı dikkate alan bir arama yaklaşımıdır. Özellikle doğal dil ile yapılan sorgularda klasik yöntemlerin kaçırdığı sonuçları yakalayabilir. Bu yazıda semantic search mantığını, embedding yapısını ve Levenshtein gibi benzerlik yöntemlerinden farkını kısa örneklerle ele alıyorum. Son bölümde ise hangi durumlarda klasik aramanın hâlâ daha doğru tercih olduğunu değerlendiriyorum.
Son zamanlarda teknoloji şirketlerinin iş ilanlarında giderek daha sık karşılaştığım bir unvan var: Forward Deployed Engineer (FDE). İlk bakışta klasik bir yazılım geliştirici rolü gibi görünse de aslında müşteriyle birebir çalışan, gerçek problemleri çözen ve ürünü müşterinin ortamında başarıyla hayata geçiren hibrit bir mühendislik rolünü temsil ediyormuş. Peki bu "Forward Deployed Engineer" tam olarak ne yapar? Neden özellikle yapay zekâ şirketleri bu role yatırım yapıyor? Klasik Software Engineer rolünden farkı nedir?
Son dönemde herkes AI Agent geliştiriyor. Planner, Tool Calling, MCP, Multi-Agent... Demo ortamında her şey kusursuz görünüyor. Ama iş production'a geldiğinde işler değişiyor. Gerçek sorun modelin cevap vermemesi değil; aynı soruya farklı kararlar vermesi, tool'ların yarım sonuç döndürmesi, agent'ın sonsuz döngüye girmesi veya tek bir API'nin tüm akışı kilitlemesi. Bu yazıda, production'da en sık karşılaşılan dört AI Agent problemini .NET örnekleriyle ele alacağım. Ayrıca bu problemlerin neden oluştuğunu ve sistemi daha güvenilir hale getirmek için uygulayabileceğimiz basit ama etkili tasarım yaklaşımlarını paylaşacağım.
