» Etiket
ai-agents
239 yayınAjan Türeten Ajanlar: İyi Niyetli Bir Fork Bomb Riski
Çok ajanlı LLM orkestrasyonunda sınırsız türetme neden fork bomb riski taşır ve derinlik, genişlik, maliyet, ayrıcalık sınırlarıyla nasıl güvenli hale getirilir.
AI ajanlarının doğrulamadan konuşmasını engelleyen disiplin kiti
Bir hook tabanlı araç, AI ajanlarının okumadığı dosyaları düzenlemesini engelliyor; kapsam belirleme, tüketici kontrolü ve doğrulanmış oturum devri sağlıyor.
Bağlam Mühendisliği: Prompttan Daha Fazlası Gerekiyor
Yapay zeka ajanlarında çıktıyı belirleyen artık prompt değil bağlam: araç tasarımı, hafıza ve kürasyon prompt mühendisliğinden neden daha etkili.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comMaestro AI: Gereksiz Sonnet Harcamasını Önleyen LLM Router
Maestro AI, Cursor ve Claude Code için görevleri analiz edip maliyet ve kaliteye göre uygun LLM'e yönlendiren açık kaynaklı bir router katmanı.
Cursor, Claude Code, Codex: proje kuralları neden yok sayılıyor?
Cursor .mdc kurallarını koşullu, Claude Code CLAUDE.md'yi baştan, Codex ise AGENTS.md'yi katman katman yükler. Üç aracın farklı mekanizması ve etkili kural yazma alışkanlıkları.
Kurumsal AI Ajanları Artık Runtime Ürünü: Model Sadece Küçük Parça
LangChain-NVIDIA NemoClaw ve Schneider Electric örnekleriyle kurumsal AI ajanlarının neden model değil, izin sınırları, denetim kayıtları ve dağıtım süreçleriyle tanımlı runtime ürünleri olduğu inceleniyor.
Meta'dan Astryx: Yapay Zekaya Hazır Açık Kaynak Tasarım Sistemi
Meta'nın açık kaynak Astryx tasarım sistemi, React ve StyleX ile 150+ bileşen, tema desteği ve CLI sunuyor; hem geliştiriciler hem AI ajanları için tasarlandı.
Prompt'tan Loop Engineering'e: Asıl Sorun Doğrulayıcı
Prompt, context, loop engineering: isim değişse de mühendislik birimi değişiyor. Son adımda asıl darboğaz model değil, doğrulayıcı (verifier).
Context Window'u Çöp Çekmecesi Değil, Bütçe Gibi Yönetin
Bir açık kaynak context-engineering framework'ü, AI ajanlarına işe başlamadan önce context manifest hazırlatarak token bütçesini disipline ediyor; decay ve platform paritesi de cabası.
LLM ajan performansı aslında bir dağıtık sistem problemi
FixBugs ekibi, LLM debug ajanını hızlandırmak için token matematiği, paralel chunking ve kuyruk mimarisi kullanıyor; dosya analizi 10 dakikadan 40 saniyeye indi.