Kaynak: https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/

# Otonom Yapay Zeka Sistemleri Sözlüğü

[Oğuz Erol](https://oguzerol.com/hakkimda/)  |  78 dk okuma  |  Yayın: 21 Temmuz 2026

## Kısa özet

Yapay zeka ajanları ve otonom sistemler rehberi. Agentic AI dünyasında kullanılan temel kavramları ve teknik terimleri net açıklamalarla öğrenin.

## .antigravityignore

Ajanın dosya sistemi üzerinde çalıştığı sırada \`node_modules\` gibi devasa kütüphanelerde kaybolup [Segmentation Fault (bellek taşması)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#segmentation-fault-bellek-tasmasi) yaşamasını engelleyen fiziksel kara liste dosyasıdır.

Geleneksel \`.gitignore\` dosyası ile aynı mantıkta çalışır; ancak \`.gitignore\` [git](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git) tarafındaki değişiklikleri [görmezden](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme) gelirken, \`.antigravityignore\` doğrudan ajanın çalışma alanını ve [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) [sınırlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) korur. Ajanların [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) ([Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide) vb.) ortamlarında sadece sizin izin verdiğiniz [Workspace Rules (Yerel Kurallar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workspace-rules-yerel-kurallar) dahilinde gezinmesini sağlayarak hem hızı artırır hem de [token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) israfını önler.

## 60/30/10 Kuralı

Ajan ekosistemlerindeki kaynak ve bütçe yönetimini optimize etmek için kullanılan [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) prensibidir. Sistemdeki tüm görevleri aynı ağırlıkta işlemek yerine 3 ana kategoriye böler:
- %10 (Kompleks): Mimari kararlar ve derin [Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) gerektiren zorlu görevler için üst düzey [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) [modelleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) kullanılır.
- %30 (Orta): Veri işleme veya taslak oluşturma gibi rutin işlemler için standart [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) kullanılır.
- %60 (Basit): Kod formatlama, [yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme) (routing) gibi basit işler için düşük maliyetli [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ([Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics)) tercih edilir.
Bu kural, zeka ile [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) arasındaki dengeyi kurar.

## A2A (Agent-to-Agent)

Ajanların insan ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) onayı beklemeden veya merkezi bir [Orchestrator (Şef Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) üzerinden geçmeden kendi aralarında doğrudan (P2P) iletişim kurduğu haberleşme protokolüdür. Merkeziyetçi (Centralized) yapıların aksine, [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) içinde her ajanın diğerleriyle otonom veri paylaşmasına olanak tanır.

Örneğin; bir [Implementer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementer-agent-uygulayici) hata aldığında, sorunu [ana şefe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) bildirmek yerine doğrudan [Resolver Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resolver-agent-cozucu-ajan) (Çözücü) ile iletişime geçer. Bu iletişim sırasında [Identity Propagation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#identity-propagation-kimlik-akt) sayesinde yetkiler uçtan uca korunur.

## ACL (Erişim Kontrol Listesi)

Ajanların ve [Sidecars (Yan Süreçler)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sidecars-yan-surecler) gibi alt bileşenlerin işletim sistemindeki dosya, klasör ve ağ kaynaklarına [erişimini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) [kısıtlayan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) donanımsal güvenlik bariyeridir. Ajan güvenliği 3 katmanda ele alınır:
- Yüksek seviyede [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) (İstem [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar))
- İletişim seviyesinde [MCP](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) [kısıtlamaları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis)
- Donanım ve sistem seviyesinde ise ACL.
[Principle of Least Privilege](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#principle-of-least-privilege) (En Az Yetki) ile tasarlanan ACL kuralları, kötü niyetli bir [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) saldırısı başarılı olsa bile, ajanın kritik sistem dosyalarını silmesini kesin olarak engeller.

## ACT (Eylem)

Otonom yapay zekanın sadece düşünmekle kalmayıp, dış dünyada fiziksel veya dijital değişiklikler yaptığı **"uygulama ve tetikleme"** aşamasıdır.

[Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) sarmalının 4 temel evresinden biridir; [Observe (Gözlemle)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) ve [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) adımlarında alınan kararları somut eyleme çevirir.

Eylem anında ajanın elleri işlevini gören [Tools (Araçlar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kullanılarak veritabanına kayıt yazılır, dosya oluşturulur veya bir [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tetiklenir.

## Adversary Agent (Düşman)

Otonom sistemlerin dayanıklılığını test etmek amacıyla kendi sisteminize saldırması için görevlendirilen siber güvenlik ("[Red Teaming](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#red-teaming)") ajanıdır. [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) veya [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) gibi yapıcı (üretken) ajanların aksine, sistemin [sınırlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) ve güvenlik açıklarını bulmaya odaklanan simüle edilmiş bir saldırgan rolü üstlenir.

Görevi, [Guardrails (Korkuluklar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) mekanizmalarını zorlamak, [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) saldırıları yaparak ajanların [sınırlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) aştırmaya çalışmak ve sistem yayına girmeden önce tüm zafiyetleri raporlamaktır.

## Agent OS (Ajan İşletim Sist.)

Yüzlerce otonom ajanın belleğini, donanım kaynaklarını ve görev sıralarını arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) (Windows veya Linux çekirdeği gibi) yöneten zeki [orkestrasyon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestration-orkestrasyon) katmanıdır.

Bireysel ajanların tekil işlemlerine odaklanan [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) yapılarının üstünde yer alır. Ajanların [Principle of Least Privilege](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#principle-of-least-privilege) (En Az Yetki) haklarını kontrol eder, çökme durumlarında [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) (Otomatik Kurtarma) başlatır ve ajanlar arasındaki [A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişimine güvenli bir [barındırma](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hosting-barindirma) hizmeti sunar.

## Agent Routing

Kullanıcıdan veya sistemden gelen karmaşık bir talebin analiz edilip, otonom olarak en doğru uzman [Worker Agent (İşçi Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimine yönlendirilmesi işlemidir. Geleneksel if/else blokları yerine [Semantic Routing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-routing-anlamsal-yonl) (Anlamsal [Yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme)) kullanarak talebin niyetini (intent) okur.

Merkezi [Orchestrator (Şef Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) tarafından işletilir. Örneğin; veritabanı sorgusu gerektiren bir istek anında [SQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sql) uzmanı ajana iletilirken, tasarım değişikliği [CSS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) uzmanı ajana atanır.

## Agent Skills (Ajan Becerileri)

Ajanın sadece bir [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) (Araç) listesine sahip olmasıyla yetinmeyip; o aracı gerçek dünyada "nasıl ve hangi sırayla" kullanması gerektiğini anlatan uzmanlık (know-how) paketleridir. Genellikle [SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) formatında belgelenirler.

Sadece kod değil, kurumsal iş yapış biçimi sunarlar. Ajanlara sadece ne yapacaklarını ([System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi)) değil, nasıl yapacaklarını ([Procedural Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#procedural-memory-prosedurel-hafiza)) öğreterek deterministik ve öngörülebilir sonuçlar almayı garantilerler.

## Agentic AI

Sizden sadece nihai hedefi alıp, arka planda kendi planını kuran, hata yaptığında kendi kendini düzelten ([Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma)) ve araçlar kullanarak eyleme geçen otonom yapay zeka sistemleridir.

[ChatGPT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chatgpt) gibi pasif sohbet botlarının aksine; [Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) ile problemi analiz eder, [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) kurar ve [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) döngüsü içinde işi bizzat yapıp tamamlar.

[Orchestration](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestration-orkestrasyon) yeteneği sayesinde birden fazla uzman [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimini koordine edebilir.

## Agentic Engineering

Şansa dayalı ve kırılgan yapıdaki ilkel kodlama ([Vibe Coding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vibe-coding)) pratiklerinin yerine; matematiksel [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) tasarımları, katı [Evals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#evals-evaluation---hard-evals) (Testler) ve aşılamaz [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) güvenlik duvarları içeren otonom mimariler inşa etme disiplinidir.

Ajanların hatalar karşısında çökmesini değil, [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) ile hatalarını çözerek ilerlemesini sağlayan, üretim ortamında (production) çalışabilen kurumsal çoklu ajan sistemleri kurma sanatıdır.

## Agentic Loop (Ajan Döngüsü)

Otonom sistemin kalbini oluşturan ve hedefe ulaşana kadar kendi kendini [yineleyen](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#iterate-yinele) sonsuz sarmal yaşam döngüsüdür. Ajanın her adımda şu 4 fazı izlemesini sağlar:
- [Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet)/[Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle): Ortamı [gözlemleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) ve analiz.
- [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla): Atılacak adımları [planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla).
- Reason: İçsel muhakeme ve karar.
- [Execute](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula)/[Act](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem): Dış dünyada [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) geçme.
Bu döngü, klasik kod akışlarının aksine dinamiktir ve hata alındığında başa sararak [Loop Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#loop-engineering-dongu-muh) prensipleriyle yeni stratejiler geliştirir.

## Agentic RAG

Geleneksel olarak [Vector Database'den](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani) çekilen bilgiyi körü körüne kabul eden statik [RAG (Retrieval-Augmented Generation)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) araması yerine, dedektif gibi aktif çalışan otonom veri getirme döngüsüdür.

Ajan, bulduğu verinin doğruluğunu [State Verification](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-verification-durum-dogrulama) ile test eder, eksik bulursa kendi kendine farklı anahtar kelimelerle yeni bir arama başlatır. Amacı [Grounding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#grounding-kaynaga-baglama) kalitesini artırıp [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) riskini sıfıra indirmektir.

## Agentic IDE

Ajanların geliştiricilerle omuz omuza çalıştığı, onlara kod yazma, [Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) [erişimi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim), dosya okuma ve [MCP Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-client-mcp-istemcisi) entegrasyonu gibi tam yetkilerin verildiği bütünleşik geliştirme ortamıdır (Örn: Cursor, [Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide)).

Tarayıcı tabanlı sohbet botlarından farklı olarak, doğrudan projenizin içinde, yerel dosyalarınız üzerinde (izin verilen [ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) dahilinde) otonom olarak [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ve [Execute](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) döngülerini çalıştırırlar.

## AGI (Genel Yapay Zeka)

Spesifik alanlarda (örneğin sadece kod yazma veya çeviri) uzmanlaşan günümüz [Narrow AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#narrow-ai-dar-yapay-zeka) (Dar YZ) sistemlerini aşarak; herhangi bir insanın yapabileceği tüm bilişsel, yaratıcı ve analitik görevleri kendi kendine öğrenebilen varsayımsal üst zeka seviyesidir.

Ajan sistemleri, farklı [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) uzmanlıklarını tek bir [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) altında birleştirerek AGI'ye giden yolda atılan en önemli yapıtaşları olarak kabul edilir.

## Always Proceed

Ajanın, riskli olabilecek veya sistemde değişiklik yapacak komutları (örn: veritabanı silme, [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) kod çalıştırma) çalıştıracağı zaman insandan [HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop) (İnsan Onayı) istemeden, sürece otonom olarak devam etmesine izin veren agresif yetki ayarıdır.

Autonomous Mode içinde hız kazandırsa da, [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) ile desteklenmediği durumlarda sistem güvenliği için ciddi riskler oluşturabilir.

## Antigravity

Yüzlerce yapay zeka ajanının devasa bir kurumsal yazılım ekibi gibi koordine edilmesini sağlayan gelişmiş ajan komuta merkezidir.

Bünyesinde [Antigravity CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-cli-agy) ([Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) aracı), [Antigravity SDK](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-sdk) (Yazılım kütüphanesi) ve [Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide) (Geliştirme ortamı) barındırarak geliştiricilerin otonom süreçleri uçtan uca yönetmesini, denetlemesini ve tam entegre bir [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) oluşturmasını sağlar.

## Antigravity 2.0

Klasik [terminalin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) ([CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-komut-satiri-arayuzu)) ötesine geçen, [Antigravity](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity) platformunun görsel arayüze (GUI) sahip yeni nesil [masaüstü](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) versiyonudur.

Ajanların ürettiği karmaşık çıktıları etkileşimli [Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar) panellerinde görselleştirir, [Subagent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) hiyerarşisini canlı grafik üzerinden izleme imkanı sunar ve [Chain of Thought](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chain-of-thought-cot) (düşünme aşamalarına) görsel müdahale edilmesini sağlar. [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) ve [alt ajanların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) [sürükle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)-bırak kolaylığında yönetildiği profesyonel bir kontrol merkezidir.

## Antigravity CLI (agy)

Geliştiriciler için doğrudan SSH [oturumlarında](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) veya IDE [terminallerinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) çalışan, görsel arayüzü (GUI) olmayan metin tabanlı hafif ajan denetleyicisidir.

Sistemin RAM ve işlemci kaynaklarını neredeyse sıfır düzeyde tüketir. [TUI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tui-terminal-user-interface) ([Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) UI) mantığıyla çalışarak arka [plandaki](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ajanlara otonom görevler atamanızı, durumlarını listelemenizi ve sistem [Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) süreçlerini yönetmenizi sağlayan hızlı ve minimalist bir araçtır.

## Antigravity SDK

Geliştiricilerin Python veya Typescript kullanarak kendi projelerine özel otonom ajanlar inşa edebilmesini, sisteme yeni [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ekleyebilmesini ve işletim sistemi düzeyinde [JSON Hooks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-hooks-json-kancalari) tetikleyicileri yazabilmesini sağlayan çekirdek mimari kütüphanesidir.

[Antigravity CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-cli-agy) komutlarla dışarıdan yönetimi sağlarken, SDK doğrudan [uygulamanızın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) kod tabanına gömülerek kendi [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) altyapınızı kurmanıza imkan tanır.

## Antigravity IDE

Ajanlarla birlikte kod yazmak, inceleme yapmak ve süreç yürütmek için özel olarak tasarlanmış, [Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal), [MCP Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-client-mcp-istemcisi) ve otonom sistem bileşenlerini tek bir çatıda birleştiren modern geliştirme ortamıdır.

Sıradan bir editörden farklı olarak, siz kodu yazarken [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) yetenekleriyle dosya sisteminize erişen ajanların sizinle [A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) tarzı asenkron bir senkronizasyonda (peer-programming) çalışmasına olanak tanır.

## API

Farklı yazılımların ve sunucuların birbiriyle sabit kurallarla (endpoint, istek, yanıt) haberleştiği geleneksel veri arayüzüdür.

Sabit ve statik olan klasik API bağlantılarının aksine, dinamik ve esnek olan [MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) yapay zekanın araç ve kaynakları otonom [keşfetmesini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) sağlar.

Eski sistemlerde ajanın API ile konuşabilmesi için bir [API Connector](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api-connector) köprüsüne ihtiyaç duyulur.

## API Connector

Modern [MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) mimarisini doğrudan desteklemeyen eski nesil kapalı sistemlerde (Örn: Salesforce, legacy ERP'ler), ajanın dış dünyayla konuşabilmesini sağlayan klasik çevirici (köprü) eklentileridir.

[API'den](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) dönen karmaşık XML veya [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) verisini, ajanın kolayca anlayıp işleyebileceği basit bir [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) yeteneğine (örn: \`fetch_user_data\` fonksiyonu) çevirerek ajanların esneklik kazanmasını sağlarlar.

## Artifacts (Artefaktlar)

Ajanın uzun ve karmaşık işlemler sonucunda ürettiği bilgileri sıkıcı düz metinler yerine; etkileşimli bir [Implementation Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementation-plan), UML diyagramı, tablo veya Markdown raporu gibi insana okunabilir ve görsel (yapısal) bir formatta sunduğu çıktılardır.

Bu yöntem, insan gözlemini ([Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle)) kolaylaştırır ve geliştiricinin sistemin aldığı kararları hızla onaylayıp ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) süreci ilerletmesini sağlar.

## BigQuery

[Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Cloud platformunda çalışan, milyarlarca satır veriyi saniyeler içinde sorgulayabilen devasa veri analiz motorudur.

Otonom ajanlar Google Analytics (GA4) verilerini BigQuery'ye aktarıp [SQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sql) sorguları ile derinlemesine analiz yapabilir. [Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) süreçlerinde, ham veriyi anlamlı içgörülere dönüştüren güçlü bir [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kaynağıdır.

## Browser Sub-Agent (/browser)

Özel olarak web arayüz testleri için kodlanmış görsel [alt ajandır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) ([Subagent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan)). Chrome DevTools üzerinden bir tarayıcıya otonom bağlanarak insan gibi butonlara tıklar ve form doldurur.

[UI Testing (Arayüz testi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) icra ederken karşılaştığı hataları ispatlamak için otonom olarak video (WebM) kaydeder ve durumu üst düzey [Orchestrator (Şef Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) birimine kanıtlarıyla iletir.

## Budget Guardrails

Ajanın beklenmedik bir hata yüzünden Infinite Loop (sonsuz döngü) sarmalına girerek, saniyeler içinde devasa [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) istekleriyle maliyetleri patlatmasını engelleyen donanımsal güvenlik sigortalarıdır.

[Cost Control Limits](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cost-control-limits) içerir. Standart [Guardrails (Korkuluklar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) genellikle güvenlik ve [erişim](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) (okuma/yazma) ile ilgilenirken, Budget [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) tamamen ajanın [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) ([Jeton](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) Yakma Hızı) [sınırlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) denetleyip gerektiğinde sistemi acil (hard-stop) olarak durdurur.

## Campaign Syncing

Ajanların, (Google Ads, Meta Ads vb.) pazarlama kampanyalarını [API Connector](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api-connector) kullanarak dış platformlarla otonom olarak senkronize etme sürecidir.

Manuel kopyala-yapıştır yöntemlerinin yerini alır. Ajan, veritabanındaki (Örn: [Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase)) değişen kurallara veya bütçe stratejilerine göre dışarıdaki reklam metinlerini [ACT (Eylem)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) aşamasında günceller.

## CDN (İçerik Dağıtım Ağı)

Web sitesinin statik dosyalarını (görseller, [CSS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript), [JavaScript](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript)) dünya genelindeki sunuculara dağıtarak kullanıcıya en yakın noktadan servis eden hız altyapısıdır (Örn: Cloudflare, AWS CloudFront).

[Core Web Vitals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#core-web-vitals) ve [PageSpeed / Lighthouse](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pagespeed---lighthouse) puanlarını doğrudan etkiler. Otonom ajanlar, hız testleri sonucunda CDN yapılandırma önerileri sunabilir.

## Centralized Agent Networks

Çoklu ajan mimarisinde ([MAS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)) ağın, [Conductor (Ana Şef)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) rolündeki merkezi bir diktatör ajan tarafından katı bir şekilde ve hiyerarşik olarak yönetildiği [modeldir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

Alt [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerinin kendi başlarına otonom karar almadığı, sadece emredilen [Task Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#task-plan-taskmd) (Görev [Planı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) adımlarını [uyguladığı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) yapıdır. [Decentralized Agent Networks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#decentralized-agent-networks) (Merkeziyetsiz) [modeline](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) göre yavaş çalışır ancak kurumsal [Governance (Yönetişim)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) ve denetim açısından daha güvenlidir.

## Chain of Thought (CoT)

[LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) karmaşık bir sorunu çözerken, doğrudan sonuca sıçrayıp hata ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)) yapmak yerine; problemleri adımlara bölerek (Örn: "Adım 1: x'i bul, Adım 2: y ile çarp") sesli/metinsel düşünmesidir.

Gelişmiş [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) [modellerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) temel gücüdür. Ajanın, [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) evresinde kendi kendini ikna etmesini ve mantıksal sırayı takip ederek hatasız çıkarımlar yapmasını sağlar.

## Chat Room Debate

Ajanların kendi aralarında [Debate Loops (Tartışma Odaları)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#debate-loops-tartisma-odalari) oluşturarak tıpkı bir WhatsApp grubu gibi farklı perspektiflerden fikir çarpıştırdığı çoklu otonom karar alma seanslarıdır.

Genellikle bir Implementer ([Uygulayıcı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici)), bir Reviewer (Denetmen) ve bir [Contrarian Agent (Aykırı Ses)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#contrarian-agent-aykiri-ses) aynı odaya ([Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi)) konulur. Sistemin, ilk bulunan çözümü körü körüne kabul etmeyip konsensüs ile en doğru kararı bulmasını sağlar.

## Chatbot

Web sitelerinde ziyaretçilerin sorularını otomatik yanıtlayan, genellikle kural tabanlı (if/else) veya basit yapay zeka destekli sohbet asistanıdır.

[Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinden farkı, önceden tanımlı senaryolar dışına çıkamaması, [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kullanamaması ve otonom karar alamamasıdır. Modern ajansal sistemler, chatbot'ların çok ötesinde [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) ve [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) yetenekleriyle donatılmıştır.

## ChatGPT

[OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai) tarafından geliştirilen, milyonlarca kişinin doğrudan sohbet ederek kullandığı yapay zeka asistanıdır. [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinden temel farkı, otonom döngü ([Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu)) çalıştıramaması ve dış dünyaya [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ile fiziksel müdahale edememesidir.

ChatGPT pasif bir sohbet botuyken; [Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide) gibi ajansal sistemlerde aynı [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) beyni, [ACT (Eylem)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ve [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) (Gözlem) döngüleriyle otonom çalışan aktif bir makineye dönüşür.

## ChatSessionStore.index

Özellikle [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) ([Antigravity](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity) vb.) sistemlerinde, ajanın eski sohbet [oturumlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) ve projenin durum ([State Management](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-management-durum-yonetimi)) geçmişini birbirine bağlayan yerel [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) indeks veritabanıdır.

Geçici bir [Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek) dosyası değildir; bozulduğunda veya okuma hatası verdiğinde ajanların geçmiş ([Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek)) deneyimlerinin erişilmez olmasına ([Context Rot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi)) yol açan hassas ve yedeklenmesi kritik bir dosyadır.

## Claude (Anthropic)

Anthropic şirketinin geliştirdiği, güvenlik ve zararsızlık odaklı yapay zeka [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ailesidir (Claude Sonnet, Opus vb.). [OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai) GPT serisiyle doğrudan rakiptir.

Uzun [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) kapasitesi (200K+ [token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b)) sayesinde devasa kod tabanlarını tek seferde analiz edebilir. [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) ekosistemlerinde [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) veya [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) görevlerinde alternatif [beyin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) olarak kullanılır.

## Clean Architecture

Yazılımın dış bağımlılıklardan (UI, Database, Framework) tamamen izole edilerek katmanlar ([Domain](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#domain-alan-adi), Use Cases, Interfaces) halinde tasarlandığı standarttır.

Ajanlar kod yazarken, [Technical Debt (Teknik Borç)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#technical-debt-teknik-borc) oluşmasını engellemek için [SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) belgelerinde Clean Architecture kurallarını [Semantic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-memory-anlamsal-bellek) ile denetler. Kurumsal ajanlar, spagetti kod üretmemek için bu kuralları şablon olarak alır.

## Client (İstemci - MCP)

Yeni nesil [MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) mimarisinde doğrudan [uygulamanın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) ([Host](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp)) içinde çalışan; [modeli](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) karşıdaki [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) (Sunucu) ile konuşturan köprü (iletişim) katmanıdır.

Sunucunun sahip olduğu [araçları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) Capability Negotiation ile otonom olarak keşfeder ve [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) basit [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) isteklerini sunucunun anlayacağı standart [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)-RPC komutlarına çevirerek aracı rolü oynar.

## Cloud Functions (Sunucusuz Fonksiyon)

Sunucu yönetimi gerektirmeden, belirli bir olay tetiklendiğinde (Trigger) otomatik çalışan küçük kod parçacıklarıdır (Örn: AWS Lambda, [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Cloud Functions).

Otonom ajanların Webhook veya [JSON Hooks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-hooks-json-kancalari) ile tetiklediği arka [plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) görevlerini ucuz ve ölçeklenebilir şekilde çalıştırır. [Serverless](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#serverless-sunucusuz) mimarisinin yapıtaşıdır.

## CLI (Komut Satırı Arayüzü)

Görsel arayüzler (GUI) olmadan; ajanların bir sunucuyu, yerel bilgisayarı veya [uygulamayı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) doğrudan metin tabanlı komutlarla (bash/powershell) yönettiği hızlı iletişim katmanıdır.

Ajanlar için en doğal arabirimdir. Pikselleri yorumlayan [Vision (Görüntü İşleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme)) tabanlı arayüzlere kıyasla çok daha az [Token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) tüketir ve sonuçları deterministik (\`--[json](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)\`) olarak alarak sistemin [Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) kalitesini artırır.

## CLI Tools

Ajanın, işletim sisteminin [Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) komut satırına ([CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-komut-satiri-arayuzu)) doğrudan müdahale etmesini sağlayan uç düzey araç ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) grubudur.

Örneğin; \`npm install\`, \`[git](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git) commit\` veya \`mkdir\` gibi yetenekleri barındırır. Sisteme doğrudan yazma [erişimi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) verdiği için güvenlik açısından [nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) ([Sandbox](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox)) veya güçlü bir [ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) bariyeri ile izole edilmeden kullanılması çok risklidir.

## CMS (İçerik Yönetim Sistemi)

Teknik bilgi gerektirmeden web sitesi içeriğini (yazılar, sayfalar, medya) yönetmeyi sağlayan platformdur. WordPress, Webflow, Wix en yaygın örnekleridir.

Otonom ajanlar, [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) üzerinden CMS sistemlerine bağlanarak içerik oluşturma, SEO optimizasyonu ve sayfa güncelleme işlemlerini otonom yürütebilir.

## Compound AI System

Geleneksel sistemlerdeki gibi tüm yükü tek bir devasa (ve pahalı) [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) yüklemek yerine; birden fazla küçük/uzman [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), dış [Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani) ve dinamik [Tools (Araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) zincirinden oluşan "bileşik" mimari yaklaşımıdır.

Ajanın kendisi tek bir [beyin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) değildir; aksine, bir Compound AI System kullanarak ([RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) + [Model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) + Python Engine) karmaşık problemleri otonom bir bütünlük içinde çözer.

## Conductor (Ana Şef)

[Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan)-Worker hiyerarşisinde en tepede duran stratejik yöneticidir. Doğrudan kod yazmak ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) veya veritabanı bağlamakla vakit kaybetmez.

Amacı gelen büyük talebi (Örn: "Siteyi yenile") parçalara bölmek ([Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)), altındaki [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerine görev dağıtmak ve onların ürettiği alt çıktıları birleştirerek son ürünü onaylamaktır. [Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "Checker" (kontrolör) rolüne bürünür.

## Context Engineering

Sistemin kalitesini artırmak için sadece sihirli kelimelerle [Prompt Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-engineering) (İstem Müh.) yapmanın ötesine geçerek; ajanların çalışma anında önüne tam olarak hangi spesifik, temiz ve güncel [RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) verisinin getirileceğini tasarlama sanatıdır.

Odak noktası, gereksiz verileri budayarak (Context Pruning) ajanın [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) limitlerini korumak ve [Lost in the Middle (orta kaybı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromunu önlemektir.

## Context Rot (Bağlam Çürümesi)

[Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) hafıza alanına ([Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi)) devasa, alakasız kod dosyaları ve birbirini tekrarlayan uzun hata logları ([Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle)) yığıldığında ajanın asıl konuyu (görevi) unutmasıdır.

Bu hafıza zehirlenmesi sonucunda ajan felç olur, tepki süresi yavaşlar ve [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) (uydurma) evresine geçerek sistemi çökertir. Çözümü düzenli olarak geçmişi özetleyerek [Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek) ([kısa](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) bellek) alanını temizlemektir.

## Context Wall (Bağlam Duvarı)

Büyük yazılım projelerinde, alt düzey [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerinin tüm projenin devasa verisi altında ezilip ([Context Rot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi)) hata yapmasını engellemek için kurulan veri filtreleme sistemidir.

Ajana, sadece "kendi spesifik görevini yapmasına yetecek kadar" bilginin gösterildiği izole (duvarlı) bir hücre verilir. Böylece ajan, gereksiz kütüphanelerde boğulmaz ve Focus (odak) sorunu yaşamaz.

## Context Window (Bağlam Penceresi)

Yapay zeka modelinin aynı anda önüne koyup okuyabildiği ve işleyebildiği maksimum **"kısa süreli çalışma masası"** kapasitesidir.

Bu masa dolduğunda yapay zeka eski bilgileri unutmaya başlar; bu durum uzun konuşmalarda [Lost in the Middle (Orta Kaybı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) ve zamanla [Context Rot (Bağlam Çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) riskini doğurur.

Hafıza kısıtını aşmak için [RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) veya [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) mimarilerinden yararlanılır.

## Contrarian Agent (Aykırı Ses)

[Debate Loops (Tartışma Odaları)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#debate-loops-tartisma-odalari) içinde, diğer ajanlar tarafından üretilen fikirlere ve kodlara kasıtlı olarak muhalefet edip itiraz eden eleştirel ajan profilidir.

[Red Teaming](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#red-teaming) mantığıyla içeriden test (stress-test) yapar. Amacı, açık noktaları (Edge Cases) bularak ekibi rehavetten kurtarmak ve kusursuzluğa zorlamaktır. Standart [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) uyumluluk ararken, Contrarian Agent zayıflık arar.

## Copilot (GitHub/Microsoft)

Microsoft ve [GitHub](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#github) tarafından geliştirilen, yazılımcılara anlık kod önerileri ve sohbet desteği sunan yapay zeka asistanıdır.

Geleneksel [sürümlerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) (Örn: Cursor, [Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide)) sistemlerinden temel farkı; kod tamamlama odaklı olması, kendi başına otonom bir döngü ([Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu)) başlatamaması ve dış dünyaya bağımsız bir [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) gibi müdahale edememesidir. Yeni nesil eklentilerle [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) genişletilse de özünde insan komutuna sıkı sıkıya bağlı bir asistan [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

## Copywriting (Metin Yazarlığı)

Satış odaklı, ikna edici ve [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) çağrısı (CTA) içeren metinler yazma sanatıdır. Landing Page başlıkları, reklam metinleri ve e-posta konuları bu disipline girer.

Otonom ajanlar, A/B Testing verileriyle hangi metin tonunun daha yüksek Conversion Tracking (dönüşüm) sağladığını analiz edip içerik önerileri üretebilir.

## Core Web Vitals

[Google'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google), bir web sayfasının kullanıcı deneyimi kalitesini ölçen 3 temel metriğidir:
- LCP (En Büyük İçerikli Boyama): Sayfanın ana içeriğinin yüklenme süresi.
- INP (Etkileşim Gecikmesi): Kullanıcı tıklamasına yanıt hızı.
- CLS (Kümülatif Düzen Kayması): Sayfadaki görsel kaymaların miktarı.

SEO sıralamalarını doğrudan etkiler. [PageSpeed / Lighthouse](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pagespeed---lighthouse) [araçlarıyla](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ölçülür. Otonom ajanlar bu metrikleri analiz edip [CDN](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cdn-icerik-dagitim-agi) ve kod optimizasyonu önerileri sunabilir.

## Cost Control Limits

Otonom ajan platformlarına konulan saatlik/günlük finansal bariyerler ve limitlerdir.

Bir ajanın hata nedeniyle Infinite Loop döngüsüne girip arka arkaya yüzlerce gereksiz [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) isteği ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) atarak [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) oranını patlatmasını önler. [Budget Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#budget-guardrails) mimarisinin rakamsal kurallarını oluşturur; limit aşıldığında sistem ajanın [erişimini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) otomatik keserek iflası engeller.

## Crawling (Tarama)

[Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) ve diğer arama motorlarının botlarının ([Googlebot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google)), web sitelerini sistematik olarak gezip içeriğini okuyup veritabanına kaydetmesi ([Indexing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#indexing-indeksleme)) sürecidir.

[Robots.txt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#robotstxt) dosyası hangi sayfaların taranacağını, [Sitemap](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sitemap-site-haritasi) ise taranması gereken sayfaların listesini belirler. Otonom ajanlar, tarama hatalarını Google Search Console üzerinden tespit edip düzeltebilir.

## Critic / Reviewer Agent

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "Checker" (kontrolör) rolünü üstlenen, sadece denetim ve inceleme yapmak için tasarlanmış bağımsız kalite kontrol ajanıdır.

[Implementer Agent (Uygulayıcı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementer-agent-uygulayici) işi bitirdiğinde, bu çıktıya boş ve önyargısız bir hafızayla bakarak standartlara uygun olup olmadığını denetler. Onay verirse kod birleştirilir, hata bulursa düzeltilmesi için otonom geri bildirim gönderir.

## Cron (Zamanlanmış Görevler)

Ajanların insan ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) onayı olmadan, tamamen arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ([Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis)) ve belirli zaman aralıklarıyla (örn: her saat başı) kendi kendilerine uyanıp görev yürütmesini sağlayan zamanlayıcı altyapısıdır.

Örneğin; bir ajanın her gece veritabanını tarayıp rapor çıkarması veya saatlik olarak [Campaign Syncing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#campaign-syncing) (Kampanya Senkronizasyonu) yapması [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) seviyesindeki cron tetikleyicileri ile sağlanır.

## CSS / HTML / JavaScript

Web'in 3 temel yapıtaşı teknolojisidir:
- HTML: Sayfanın [iskeletini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#harness-kosum-iskelet) (yapı) oluşturur.
- CSS: Sayfanın görünümünü (tasarım, renkler) belirler.
- JavaScript: Sayfaya etkileşim ve dinamik işlevsellik katar.

Otonom ajanlar, [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) içinde bu 3 dili kullanarak [Responsive Design](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#responsive-design-duyarli-tasarim) uyumlu web siteleri üretir. [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) ise [DOM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dom-document-object-model) üzerinden bu kodları otonom test eder.

## CSV / JSON

Verilerin taşınması ve saklanması için kullanılan iki yaygın formattır:
- CSV (Comma-Separated Values): Tablo verilerini virgülle ayırarak saklayan basit metin formatı. Kampanya raporları, ürün listeleri.
- JSON ([JavaScript](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) Object Notation): [Yapısal verileri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-markup-yapisal-veri) anahtar-değer çiftleriyle saklayan format. [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api), [MCP](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol), [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) ve [Schema Markup](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-markup-yapisal-veri) iletişiminin temel dili.

## Curate / Curation (Kürasyon)

Ajanların, ([RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) vb. yöntemlerle) buldukları binlerce sayfalık karmaşık veriyi doğrudan ana [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) göndermek yerine, içerisindeki çöpleri ayıklayarak sentezleme ve bağlama uygun hale getirme işlemidir.

Gereksiz verileri filtreleyerek (Context Pruning), ajanın [Lost in the Middle (Orta Kaybı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromu yaşamasını engeller. Kürasyon yapılmamış ham veri, ajanın hafızasını yorarak kalitesini düşürür.

## CI/CD (Sürekli Entegrasyon/Dağıtım)

Yazılımın kodlanmasından test edilip canlıya ([Deploy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama)) alınmasına kadar olan sürecin otomatikleştirilmiş boru hattıdır (Continuous Integration / Continuous [Deployment](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama)).

Otonom ajanlar, [SDLC (Yazılım Yaşam Döngüsü)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sdlc-yazilim-yasam-dongusu) içinde [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) ile kodu denetletip, testleri geçtikten sonra CI/CD hattı üzerinden otonom olarak [yayınlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama) yapabilir. [GitHub](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#copilot-github-microsoft) ile entegre çalışır.

## Daemon (Kesintisiz Servis)

İşletim sisteminin arka [planında](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla), [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) penceresi kapatılsa dahi 7/24 dinleme yapan ve komut bekleyen hayalet ajansal ([Sidecars](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sidecars-yan-surecler)) süreçlerdir.

Sürekli uyanık kalırlar ve sistemdeki olayları izlerler. Örneğin; sisteme yeni bir dosya atıldığında bunu anında tespit edip otonom olarak bir [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) çalıştıran (trigger) tetikleyici sistemler tamamen Daemon süreçlerine bağlıdır.

## Dashboard (Kontrol Paneli)

[KPI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#kpi-anahtar-performans-gostergesi) metriklerini, kampanya performansını ve site trafiğini görsel grafikler, tablolar ve haritalarla özetleyen izleme ekranıdır.

Google Analytics (GA4), Google Ads ve Meta Ads platformlarında yerleşik olarak bulunur. Otonom ajanlar, [Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar) formatında özel dashboard raporları oluşturarak insana ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) hızlı durum özetleri sunabilir.

## Data Layer

Web sitesinin Google Tag Manager (GTM) ile iletişim kurmasını sağlayan, sayfa üzerindeki [JavaScript](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) veri katmanıdır. Kullanıcı [eylemleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem), ürün bilgileri ve sayfa verileri bu katmana yazılır.

Tag (Etiket) ve Trigger (Tetikleyici) yapılandırmasının temelidir. Otonom ajanlar, eksik Data Layer değişkenlerini tespit edip düzeltme kodu önerebilir.

## Data Privacy (Veri Gizliliği)

Kullanıcıların kişisel verilerinin (isim, e-posta, konum, davranış) toplanması, işlenmesi ve saklanmasında [uygulanan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) yasal ve etik koruma prensibidir.

[GDPR](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gdpr-kisisel-veri-koruma) (Avrupa), [KVKK](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#kvkk) (Türkiye) gibi yasalarla düzenlenir. Cookie Consent ve Consent Mode bu prensibin teknik [uygulamalarıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula). Otonom ajanlar, [Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon) sistemlerde veri izolasyonu sağlayarak gizliliği korur.

## Debate Loops (Tartışma Odaları)

Birden fazla ajanın ortak bir tasarım veya kod oluşturmak için fikir birliğine (Consensus) ulaşana kadar döngüsel olarak birbirleriyle tartıştığı asenkron süreçlerdir.

Implementer, Reviewer ve Contrarian ajanları bir araya getiren bu odalar, sistemin tek bir [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) kararlarına ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)) mahkum kalmasını engelleyip, çıktıların kalitesini çoklu perspektifle otonom olarak artırır.

## Decentralized Agent Networks

Çoklu ajan mimarisinde ([MAS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)) ağın, [Conductor (Ana Şef)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) gibi merkezi bir diktatör ajan olmadan yönetildiği, yatay (P2P) yapısına dayalı merkeziyetsiz çalışma [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

Ajanlar dışarıdan emir beklemez, kendi kararlarını otonom alarak birbirleriyle doğrudan [A2A (Agent-to-Agent)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişimi kurarlar. [Centralized Agent Networks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#centralized-agent-networks) [modeline](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) göre daha yenilikçidir, ancak sonsuz döngü veya kaos riskine karşı daha katı [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) gerektirir.

## Deep Reasoning (Derin Düşünme)

Bir yapay zekanın doğrudan çıktı (Cevap) üretmeden önce, arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) saatler veya dakikalar boyunca gizli bir döngüde kendi kendini sorgulayarak ([Chain of Thought](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chain-of-thought-cot)) ve olasılık ağaçları oluşturarak ([Tree of Thoughts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tree-of-thoughts-tot)) problemi analiz etmesidir.

Yeni nesil gelişmiş [akıl yürütme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) [modellerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) temelidir. Basit hız odaklı [Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) yaklaşımının tam zıttıdır; karmaşık [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) mimarilerinde %10'luk zorlu görevleri çözer.

## DeepSeek (Model)

Çin menşeli, açık kaynaklı ve uygun maliyetli olmasına rağmen yüksek [Deep Reasoning (Derin Düşünme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) kapasitesi sunan yapay zeka [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) ailesidir. Geliştiricilerin kendi sunucularında barındırabilmesi (self-[hosted](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp)) sayesinde [veri gizliliği](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#data-privacy-veri-gizliligi) ve [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) kontrolü avantajı sağlar.

Maliyetli [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) [modellerine](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) güçlü ve bütçe dostu bir alternatif sunarak, [Compound AI System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#compound-ai-system) mimarilerinde [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) beyni olarak sıklıkla tercih edilir.

## Definition of Done (Bitti Tanımı)

Ajanların işi yarım bırakmasını veya bir hataya takılıp gereksiz yere Infinite Loop sarmalına girmesini engelleyen katı teknik başarı (kontrol) kriterleridir.

"Testler geçmeli, kod commit edilmeli ve [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) rapor dönülmeli" gibi değişmez şartlar içerir. Ajanın otonom olarak görevi ne zaman bırakacağını bilmesini sağlar; bu kriterler sağlanmadan sistem [Observe (Gözlemle)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresinden çıkmaz.

## Deliberative / Planning Agents

Karşılarına bir sorun çıktığında [Reactive Agents](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reactive-agents-reaktif-ajanlar) (Tepkisel Ajanlar) gibi doğrudan koda dalıp [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) geçmek yerine; önce geri çekilip projenin kapsamını analiz eden uzun soluklu düşünür ajan tipidir.

Hareket etmeden önce bir Blueprint ([Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)/Mimari) hazırlar, bu [planı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) [Implementation Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementation-plan) olarak sunar ve genellikle [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) geçmeden ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) önce insandan ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) veya üst şeften onay bekler.

## Deploy (Yayınlama)

Geliştirilen kodun veya web sitesinin test ortamından canlı sunucuya (Production) aktarılması sürecidir.

[CI/CD (Sürekli Entegrasyon/Dağıtım)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ci-cd-surekli-entegrasyon-dagitim) hatları üzerinden otomatikleştirilir. Otonom ajanlar, [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) denetiminden geçen kodu [Git](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git) üzerinden commit edip otomatik deploy tetikleyebilir. [Definition of Done](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) kriterlerinin son adımıdır.

## Discover (Keşfet)

Ajanın [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) (Döngü) sürecine başlarken attığı ilk adımdır. Karşısındaki görevi anlamak için klasörleri [taraması](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#crawling-tarama) ve [ortam değişkenlerini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#environment-variables-ortam-degiskenleri) okuması işlemidir.

Bu hazırlık evresinde ajan, elinde hangi [Tools'ların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) bulunduğunu [Dynamic Tool Discovery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery) ile tespit eder ve [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) aşamasına geçmeden önce stratejik durum değerlendirmesi (keşif) yaparak bağlamı (Context) oluşturur.

## Docker

[Uygulamaları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) ve tüm bağımlılıklarını izole, taşınabilir "konteyner" paketlerine sararak her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlayan teknolojisidir.

Ajan güvenliğinde [Execution Environment (Sandbox)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox) oluşturmak için kullanılır. [nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) ile benzer amaca hizmet eder; ajanın çalıştırdığı kodun ana sisteme zarar vermesini donanımsal düzeyde engeller.

## Doer / Executor (Uygulayıcı)

Ekip içindeki mimari [planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) veya kod inceleme (Reviewer) yüklerinden arındırılmış; sadece [Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ajanın çizdiği kesin [plana](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) sadık kalarak operasyonu sahada bizzat yürüten [işçi ajandır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan).

Ana görevi ham kodu yazmak, [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) (araç) çağrılarını tetiklemek ve [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) komutlarını çalıştırmaktır. [Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "[Maker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#zapier---make)" (üretici ve kas gücü) [kısmını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) oluşturur.

## DOM (Document Object Model)

Web tarayıcısının bir [HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) sayfasını okuduğunda oluşturduğu, sayfadaki her öğeyi (buton, metin, görsel) ağaç yapısında temsil eden canlı belge [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

[Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) sayfayla etkileşim kurarken DOM üzerinden çalışır; butonları bulur, formları doldurur ve elementleri tıklar. [UI Testing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) süreçlerinde ajanın sayfayı "okuduğu" temel yapıdır.

## Domain (Alan Adı)

Bir web sitesinin internetteki benzersiz adresidir (Örn: \`ornek.com\`). DNS ([Domain](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dom-document-object-model) Name System) üzerinden sunucunun IP adresine yönlendirilir.

[SSL Sertifikası](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ssl-sertifikasi) ile güvenli bağlantı (HTTPS) sağlanır. SEO açısından alan adı yaşı, otoritesi ve anahtar kelime içerip içermemesi sıralamayı etkileyebilir.

## Dynamic Context (Dinamik Bağlam)

Projenin devasa kütüphane verilerinin [Static Context (Statik Bağlam)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#static-context-statik-baglam) olarak baştan sona hafızaya yığılması yerine; ajanın ihtiyacına göre [RAG'den](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) sadece ilgili veri kırıntılarının çekilmesi yöntemidir.

[Lazy Loading](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lazy-loading-tembel-yukleme) mantığıyla çalışır. Sistemin [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) kapasitesini israf etmez ve gereksiz verileri dışarıda bırakarak ajanın hızını artırırken [Context Rot (Bağlam Çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) riskini önler.

## Dynamic Tool Discovery

Sisteme yeni bir [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) bağlandığında; geliştiricinin her bir aracı ajana manuel tanıtmasına gerek kalmadan, ajanın sunucuyu tarayıp kullanabileceği yeni [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) listesini ve yeteneklerini kendi kendine okuyup öğrenmesi özelliğidir.

Bu esneklik sayesinde ajan, [Discover (Keşfet)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) aşamasında yeni [araçları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) anında portföyüne ekler ve [ACT (Eylem)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) aşamasında bu yeni [araçları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) otonom olarak tetikler.

## Edges (Kenarlar)

[LangGraph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#langgraph---langchain) gibi [State Graph (Durum Grafiği)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi) mimarilerinde; ajanların çalışma durakları ([Nodes](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler)) arasındaki mantıksal geçişleri ve veri akış yönünü temsil eden bağlantı yollarıdır.

Örneğin; "Kod yazıldı" düğümünden (Node), "Test et" düğümüne giden yol bir Edge'dir. Ajanların if/else kurallarına göre otonom çizeceği rotaları belirler ve sistemin Routing mekanizmasını oluşturur.

## Embeddings (Yerleştirmeler)

Bir dökümandaki kelimelerin veya kod bloklarının; [Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani) içerisinde "anlamsal" (semantic) olarak aranabilmesi için makine tarafından yüzlerce boyutlu sayı dizilerine dönüştürülmüş koordinat karşılıklarıdır.

[Semantic Search (Anlamsal Arama)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-search-anlamsal-arama) yapabilmenin temel şartıdır. [Model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), metinlerin birbiriyle olan mantıksal yakınlığını bu sayılar sayesinde kavrar ve [Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) süreçlerini anahtar kelime eşleşmesinden çıkarıp anlamsal bir formata taşır.

## Environment Variables (Ortam Değişkenleri)

[API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) anahtarları, veritabanı şifreleri ve gizli kimlik bilgilerinin kaynak kodun içine yazılmak yerine, işletim sistemi düzeyinde güvenle saklandığı anahtar-değer çiftleridir.

[Data Privacy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#data-privacy-veri-gizliligi) ve [Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) açısından kritiktir. Otonom ajanların [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) bağlantılarında veya [Deploy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama) süreçlerinde bu değişkenleri güvenli şekilde okuması, [ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) dahilinde yapılır.

## Episodic Memory (Epizodik Bellek)

Ajanın geçmişte üstlendiği karmaşık bir görevi, hangi adımlardan ([Trajectory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#trajectory-yurutme-gecmisi)) geçerek, hangi hataları yaparak ve nasıl çözerek tamamladığını bir film şeridi gibi sırasıyla aklında tuttuğu deneyim bazlı [kalıcı bellek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) katmanıdır.

[Semantic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-memory-anlamsal-bellek) (kurallar ve gerçekler) verilerinin aksine, Episodic Memory tamamen "yaşanmışlıklara" dayanır. Ajanın ileride benzer sorunlarda aynı hataları tekrarlamasını engeller.

## Evals (Evaluation / Hard Evals)

Geliştirdiğiniz ajanın sadece birkaç basit görevde başarılı olmasıyla yetinmeyip; kod kalitesini, [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) (Uydurma) oranını ve zor durumlardan kurtulma yeteneğini binlerce otonom test senaryosuyla ölçme (stres testi) işlemidir.

Genellikle başka bir gelişmiş [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) tarafından ([LLM-as-a-Judge](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-as-a-judge-hakem-llm)) puanlanır. [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) mimarilerinde, bir ajanın üretime (Production) çıkabilmesi için bu ağır testlerden geçmesi şarttır.

## Execute (Uygula)

Ajanın [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) aşamasında kurduğu stratejiyi fiziksel/dijital dünyaya uyguladığı nihai evredir.

Bu operasyonel adımda ajan; ilgili [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) parametrelerini [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) olarak doldurur, [Terminal'de](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) kod çalıştırır veya veritabanına kayıt girerek dış ortamda fiili bir [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) gerçekleştirir. Execute bittikten hemen sonra sistem, sonuçları değerlendirmek üzere [Observe (Gözlemle)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) aşamasına geçer.

## Execution Environment (Sandbox)

Otonom ajanların [CLI Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-tools) kullanarak fiilen çalıştırdığı ham kodların ve sistem komutlarının, kullanıcının ana işletim sistemine sızıp zarar vermesini engellemek için kurulan tamamen yalıtılmış sanal (izole) hücrelerdir.

[nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) ([Seatbelt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sandbox-exec-seatbelt)) veya [Docker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#docker) konteynerleri aracılığıyla sağlanır. [ACL (Erişim Kontrol Listesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) ile desteklenerek, ajanın sonsuz döngüye girmesi veya sistemi silmesi donanımsal düzeyde [kısıtlanır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis).

## Fallback Strategy (Yedek Plan)

Ajanın bağlandığı ana [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) çökmesi ([LLM Gateway](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-gateway-model-gecidi) kesintisi) veya dış [API'nin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) yanıt vermemesi durumunda, sistemin kilitlenip iflas etmesi yerine ajanın otonom olarak (hata mesajını algılayarak) "B [planına](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)" geçmesidir.

Hata anında eski/ucuz bir yedek [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) geçiş yapmak veya farklı bir [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) yöntemini tetiklemek gibi [eylemler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) barındırarak, [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) (Kendini Onarma) felsefesini yaşatır.

## Fast Mode (Heuristics)

Ajanın, [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) (Derin [Akıl Yürütme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) gerektirmeyen metin ayrıştırma, basit çeviri veya [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) formatlama gibi rutin işleri; "[60/30/10 Kuralı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#60-30-10-kurali)" kapsamında devasa [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) yerine çok daha küçük, refleksif ve hızlı [modellerle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) yürüttüğü çalışma modudur.

Ajanın karmaşık mantık yürütmek yerine ezberlenmiş kurallarla ([Heuristics](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#heuristics-sezgiseller)) çalışmasını sağlar, bu da [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) (Maliyet) oranını minimize eder.

## Few-Shot Prompting

Ajana karmaşık bir görevi sadece kurallarla (komut vererek) anlatmak (Zero-Shot) yerine; [SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) dosyası içinde tam olarak ne beklediğinize dair (Girdi-Çıktı şeklinde) 2-3 adet kusursuz referans örnek sunma sanatıdır.

Ajan, bu örnek kalıpları referans alarak istenen formattan sapmaz. Özellikle [Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) (Yapısal [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) veya özel Markdown çıktıları) alabilmek ve sistemi hizalamak için en etkili tekniktir.

## Fine-Tuning (İnce Ayar)

Genel amaçlı bir [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) [modelini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), spesifik bir iş alanına (Örn: Tıbbi terimler, hukuk dili, müşteri hizmetleri) özel verilerle yeniden eğiterek o alanda uzmanlaştırma işlemidir.

[Prompt Tuning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-tuning) (istem optimizasyonu) ile karıştırılmamalıdır. Fine-Tuning [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ağırlıklarını değiştirirken, [Prompt Tuning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-tuning) sadece girdi metnini optimize eder. Maliyet ve süre açısından çok daha pahalıdır.

## Firestore (Firebase)

Genellikle [Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon) (çoklu kullanıcı) veya bulut tabanlı ajan projelerinde; ajanların otonom öğrendiği kuralları, [Job Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#job-memory-gorev-hafizasi) kayıtlarını ve [oturum](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) loglarını güvenle senkronize ettiği gerçek zamanlı, [sunucusuz](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#serverless-sunucusuz) [NoSQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nosql) veritabanıdır.

Yerel dosyalara ([JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)/TXT) kıyasla hızlıdır ve ajanların [Long-Term Memory (Kalıcı Bellek)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) verilerini kullanıcılar arasında (izolasyonla) anında paylaşmasını sağlayan güçlü bir altyapı sunar.

## Function Calling

Bir [LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) insanla sadece metinleşmek yerine, sistemin ona sunduğu harici araç ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) listesini okuyup; "Bu görevi çözmek için veritabanında şu aracı çalıştırmalıyım" diyerek o araca uygun parametreleri otonom şekilde ([JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) formatında) doldurup yerel sisteme iletmesi [eylemidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem).

[Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) mimarilerinin yapı taşıdır; çünkü [modeli](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) pasif bir sohbet botu olmaktan çıkarıp, dış dünyaya ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) fiziksel müdahale edebilen aktif bir makineye dönüştürür.

## GDPR (Kişisel Veri Koruma)

Avrupa Birliği'nin yürürlüğe koyduğu, kişisel verilerin toplanması ve işlenmesi konusunda dünyanın en katı yasal çerçevesidir (General Data Protection Regulation).

Web sitelerinde Cookie Consent zorunluluğu, veri silme hakkı ve Consent Mode uyumluluğu bu yasanın gereklilikleridir. [KVKK](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#kvkk), Türkiye'nin benzer düzenlemesidir. İhlal edilmesi ağır para cezalarına yol açar.

## Gemini (Google)

Google DeepMind tarafından geliştirilen, metin, görsel, ses ve videoyu aynı anda işleyebilen ([Multimodal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multimodal-coklu-mod)) yapay zeka [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ailesidir (Gemini Pro, Ultra, Flash).

[OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai) GPT serisinin ve [Claude'un](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic) doğrudan rakibidir. Google ekosistemiyle (Search, Ads, Analytics) derin entegrasyonu sayesinde [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinde özellikle veri analizi ve arama optimizasyonu görevlerinde güçlü bir [beyin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) alternatifi sunar.

## GEMINI.md / AGENTS.md

Bir projenin ana dizininde bulunan ve o projede çalışan tüm ajanların okuyup uyması gereken temel yasaları ([Workspace Rules](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workspace-rules-yerel-kurallar)) barındıran merkezi kural belgesidir.

[SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) dosyaları ajanlara "nasıl yapılacağını" öğretirken, bu belgeler "nelerin kesinlikle yapılmaması gerektiğini" ve projenin kodlama standartlarını tanımlar. Ajan, göreve başlamadan önce ([Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet)) bu anayasayı hafızasına alarak projeye özel bağlamı (Context) oluşturur.

## GEO (Generative Engine Optimization)

[ChatGPT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chatgpt), [Gemini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google), Perplexity gibi yapay zeka destekli arama motorlarında ve sohbet asistanlarında markanızın veya içeriğinizin referans gösterilmesini sağlama stratejisidir.

Geleneksel SEO'dan farklı olarak, sadece sıralama değil yapay zekanın "kaynak gösterme" kriterlerine odaklanır. [Schema Markup](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-markup-yapisal-veri), E-E-A-T otoritesi ve net, yapılandırılmış içerik ([Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti)) bu sürecin temel [araçlarıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri).

## Git

Yazılım projelerindeki her kod değişikliğini zaman damgasıyla kaydeden, geri almayı ve paralel çalışmayı mümkün kılan dağıtık [sürüm](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) kontrol sistemidir.

[Git Worktree](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git-worktree) özelliği, otonom ajanların ana projeyi bozmadan izole dallarda çalışmasını sağlar. [GitHub](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#copilot-github-microsoft) ile birlikte kullanılarak [CI/CD](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ci-cd-surekli-entegrasyon-dagitim) hatları ve [Deploy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama) süreçleri otomatikleştirilir.

## Git Worktree

Aynı projenin farklı versiyonlarını (branch) aynı anda farklı klasörlerde bağımsız olarak çalıştırmayı sağlayan [Git](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git) mimarisidir.

Geleneksel branch değiştirme işlemi ajanların kafasını karıştırıp [Context Rot (bağlam çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) yaratabileceği için, otonom sistemlerde çok değerlidir. Bir [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) işini tamamen izole edilmiş bir worktree klasöründe (kendi [sandbox'ında](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox)) güvenle yaparken, ana sistem ([Host](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp)) diğer işlemlere kesintisiz devam edebilir.

## GitHub

[Git](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git) tabanlı kod [barındırma](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hosting-barindirma) ve işbirliği platformudur. Açık kaynak projelerin ve kurumsal yazılımların merkezi deposu olarak dünya çapında kullanılır.

Otonom ajanlar, [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) üzerinden [GitHub'a](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#copilot-github-microsoft) bağlanarak kod inceleme ([Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent)), otomatik commit, pull request oluşturma ve [CI/CD](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ci-cd-surekli-entegrasyon-dagitim) tetikleme gibi görevleri otonom yürütebilir.

## Global Skills (Küresel Beceriler)

Sadece tek bir projeye ait olmayan, bilgisayardaki \`~/.gemini/config/[skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler)\` gibi merkezi bir dizinde yaşayan ve o sistemdeki tüm ajanların ortak kullanabildiği evrensel yetenek ([Agent Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-skills-ajan-becerileri)) paketleridir.

[Local Skills (Yerel Beceriler)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#local-skills-yerel-beceriler) sadece bulunduğu projenin kurallarını barındırırken, Global [Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler) ajana genel geçer yetenekleri (Örn: Veritabanına nasıl bağlanılır, AWS'e nasıl [deploy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama) atılır) öğretir.

## Goldfish Memory Problem

[Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), sadece birkaç sohbet öncesinde söylenenleri veya bulduğu kritik verileri unutma eğilimidir.

Bunun nedeni [Context Window (Bağlam Penceresi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) [sınırlarının](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) dolması veya [Lost in the Middle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromudur. Ajanların bu sorunu aşması için anlık bellek yerine [Mem0](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mem0-kalici-altyapi), [Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase) veya yerel [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) dosyaları gibi kalıcı [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) altyapılarına bağlanması şarttır.

## Governance (Yönetişim)

Bir organizasyondaki yüzlerce farklı otonom ajanın kiminle iletişim kuracağını, hangi verilere erişebileceğini ve hangi [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) aşamayacağını belirleyen kurumsal yönetim politikalarıdır.

[ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) ([Erişim](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) Kontrolü) ve [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) (Güvenlik [Sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar)) Governance'ın teknik [uygulayıcılarıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici). Özellikle [Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon) (çok kullanıcılı) veya finansal ajan sistemlerinde, kaos çıkmasını engelleyen en önemli mimari çatı katmanıdır.

## Grounding (Kaynağa Bağlama)

Bir [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) sorulara cevap verirken veya kod yazarken kendi hayal gücünü ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)) kullanmak yerine, ayağını tamamen dış dünyadaki gerçek ve [doğrulanmış](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#verify-dogrula) bir veriye ([RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) veya [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) sonuçlarına) basarak konuşmasıdır.

[Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) döngüsünün nihai amacıdır; ajanın ürettiği her cümlenin veya kararın mutlaka arkasında bir kanıt (citation) bulunmasını sağlayarak sisteme güvenilirlik katar.

## Guardrails (Korkuluklar)

Otonom ajanın etrafına çekilen katı **"güvenlik çiti"** ve emniyet bariyerleridir.

Klasik [System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi) talimatlarının aksine metinsel rica değil; [ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) erişim kısıtlamaları ve kod seviyesinde aşılamaz güvenlik kuralları içerir.

Kötü niyetli [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) saldırılarını engeller ve ajanın kritik verileri silmesini veya [Budget Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#budget-guardrails) sınırlarını aşmasını önler.

## Hallucination (Halüsinasyon)

Bir yapay zeka [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), bilmediği bir konuda dürüstçe "bilmiyorum" demek yerine, son derece ikna edici ama tamamen uydurma ve yanlış bilgiler (veya çalışmayan kodlar) üretmesidir.

Otonom sistemlerde bu uydurma kodlar doğrudan [ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) aşamasında çalıştırılırsa sistemi çökertir. Bunu önlemek için:
- [Grounding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#grounding-kaynaga-baglama): Cevabı gerçek veriye bağlama
- [Curate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon): Veriyi önceden arıtma
- [Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture): Bağımsız denetim

## Hard Evals

Bir ajanın kalitesini insan gözlemiyle veya birkaç basit örnekle ([Vibe Coding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vibe-coding)) ölçmek yerine; matematiksel olarak kanıtlanabilir, otomatikleştirilmiş, binlerce zorlu senaryodan oluşan acımasız test bataryalarıdır.

Sistemin [Red Teaming](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#red-teaming) testlerine ne kadar dayandığını, Infinite Loop sarmalından nasıl çıktığını ölçer. Kurumsal sistemlerde [Definition of Done](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) kriterlerinin en önemli parçasıdır.

## Harness (Koşum/İskelet)

Farklı marka ve [modellerin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) (Örn: [OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai), [Claude](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic), [DeepSeek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)) aynı [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) veya yapı içinde standart bir şekilde çalışabilmesi için onları saran ve donanıma bağlayan soyutlama (kılıf) yazılımıdır.

Geliştiricinin her [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) için ayrı kod yazmasını engeller; [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) standart bir [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) arayüzü sunarak onu büyük mekanizmanın bir dişlisi haline getirir.

## Heuristics (Sezgiseller)

Ajanların her kararda uzun uzadıya [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) (Derin [Akıl Yürütme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) yapmak yerine, önceden tanımlanmış kurallara ("Eğer x olursa y yap") dayanarak refleksif, hızlı ve ucuz çözümler üretmesidir.

[Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) altında çalışır. Ajanların çoklu görevlerde aşırı [Token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) yakmasını (maliyeti) engelleyen kestirme ve pratik zeka adımlarıdır.

## Hierarchical AI Agents

Ajanların, askeriyedeki gibi alt-üst ilişkisiyle organize edildiği hiyerarşik çalışma [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

En tepede büyük resmi gören bir [Conductor (Ana Şef)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) bulunur, altında [planlamayı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) yapan [Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ajanlar, en altta ise işi fiilen icra eden [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimleri yer alır. Büyük, karmaşık projeleri parçalara bölerek çözmenin en güvenli [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) mimarisidir.

## Host (Ev Sahibi - MCP)

[MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) mimarisinde [modeli](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ve istemciyi ([Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp)) barındıran, işlemi başlatan ana platformdur (Örn: Cursor IDE, [Claude](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic) Desktop veya [Antigravity CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-cli-agy)).

Host, dış dünyadaki bir [MCP Server'a](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) (Sunucuya) bağlanarak ajanın kullanımına yeni [Tools (araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) ve [Resources](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resources-mcp-bileseni) (kaynaklar) sunar ve tüm ajan altyapısını üzerinde çalıştıran çatı ortamdır.

## Hosting (Barındırma)

Web sitesinin dosyalarının ([HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript), [CSS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript), görseller) fiziksel olarak depolandığı ve internet üzerinden [erişime](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) açıldığı sunucu hizmetidir (Örn: AWS, [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Cloud, Hetzner).

Sitenin hızı, güvenliği ve çalışma süresi (Uptime) doğrudan [hosting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp) kalitesine bağlıdır. [Core Web Vitals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#core-web-vitals) ve [PageSpeed / Lighthouse](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pagespeed---lighthouse) puanlarını etkiler. [CDN](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cdn-icerik-dagitim-agi) ile birlikte kullanılarak performans optimize edilir.

## Hreflang

Çok dilli veya çok bölgeli web sitelerinde, arama motorlarına "Bu sayfa Türkçe içindir, İngilizce versiyonu şurada" bilgisini veren [HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) etiketidir.

SEO açısından kritiktir; doğru kullanılmazsa aynı içeriğin farklı dil versiyonları birbirleriyle rekabet eder (cannibalization). Canonical URL ile birlikte çalışır. Otonom ajanlar, çok dilli sitelerde Hreflang hatalarını tarayıp düzeltebilir.

## HITL (Human-in-the-Loop)

Ajan otonom çalışırken, kritik ve riskli adımlarda (para transferi, veritabanı silme vb.) durup **insan onayı** isteyen güvenlik ve denetim mimarisidir.

Tamamen serbest çalışan [Always Proceed](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#always-proceed) modunun aksine, sistemin kontrolünü geliştiricide tutar.

Ajan karar alma aşamasında bir [Request Review](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#request-review) çağrısı fırlatarak insanın onay vermesini bekler.

## identity.md

Bir ajanın (veya yapay zeka asistanının) kişiliğini, varoluş amacını, tonunu ve ana görevini tanımlayan çekirdek karakter (kimlik) dosyasıdır.

Örneğin; bir ajan "Sert bir güvenlik denetçisiyim" derken, diğeri "Yaratıcı bir pazarlama uzmanıyım" diyebilir. Sistem başlatılırken [System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi) içerisine ilk olarak bu dosya enjekte edilerek ajanın ruhu oluşturulur.

## Job Memory (Görev Hafızası)

Ajanın anlık olarak üzerinde çalıştığı (devam eden) spesifik görevin durumunu, alınan hataları ve katedilen aşamaları tuttuğu [Short-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#short-term-memory-calisma-bellegi) ([Kısa](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) Süreli Bellek) alanıdır.

Görev başarıyla bittiğinde veya iptal edildiğinde bu hafıza genellikle temizlenir veya özetlenerek [Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) (Deneyim Belleği) alanına kalıcı olarak aktarılır. Ajanın o an "Ne yapıyordum?" sorusuna verdiği yanıttır.

## JSON Hooks (JSON Kancaları)

Geleneksel webhook'ların ajan ekosistemindeki karşılığıdır. Sistemde belirli bir olay gerçekleştiğinde (Örn: Bir dosya değiştiğinde, ajan hata aldığında) otonom olarak tetiklenip başka bir süreci başlatan sistem içi bağlayıcılardır.

[Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) servisleriyle entegre çalışarak sistemin reaktif (tepkisel) olmasını sağlar ve ajanların kendi aralarında [A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişim kurmasına olanak tanır.

## JSON Validation (Doğrulama)

Ajanın, [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) (Araç Tetikleme) veya çıktı üretme sırasında oluşturduğu [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) metninin yapısal olarak hatasız (syntax error içermeyen) ve beklenen alanlara (Örn: "isim", "yas") sahip olup olmadığını anında test eden [doğrulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#verify-dogrula) katmanıdır.

[Schema Validator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-validator) tarafından yürütülür; hatalıysa ajana otonom olarak "[JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) bozuk, tekrar yaz" komutu göndererek sistemin kırılmasını engeller.

## JSON-RPC 2.0

[MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) iletişiminin omurgasını oluşturan, durum bilgisi tutmayan (stateless) ve oldukça hafif bir uzaktan yordam çağrısı (Remote Procedure Call) protokolüdür.

[Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp) ve Server arasında gidip gelen tüm mesajlar ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) listesi isteme, araç çalıştırma vs.) tamamen bu basit [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) standardı üzerinden iletilerek sistemlerin hızlı ve stabil konuşmasını sağlar.

## Knowledge Subagent (Rüya Ajanı)

Projedeki devasa kod tabanını, dökümanları ve geçmiş konuşmaları arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) (kullanıcı uyurken veya sistem boştayken) okuyup analiz eden; bunları [Embeddings'e](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#embeddings-yerlestirmeler) dönüştürüp indeksleyen hayalet ajandır.

[Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) mantığıyla çalışarak sistemin arama kalitesini ([Semantic Search](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-search-anlamsal-arama)) artırır ve aktif çalışan ajanların (Worker) ihtiyaç duyduğu bilgiye anında ulaşmasını sağlayan altyapıyı hazırlar.

## Knowledge Vault (Bilgi Kasası)

Ajanların, öğrendikleri kalıcı bilgileri ([Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek)), sistem loglarını ve kullanıcı tercihlerini izole ve şifrelenmiş bir şekilde sakladıkları merkezi depolama alanıdır.

[Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase) gibi bulut servislerinde tutulabileceği gibi, tamamen yerel diskinizde (Örn: \`.gemini\` klasörü) de bulunabilir. Ajanların amnezi (unutkanlık) sorununu çözen fiziksel veri yığınıdır.

## Knowledge Items (KIs)

Projenin veya organizasyonun kurumsal hafızasını oluşturan, \`appDataDir/knowledge\` dizininde saklanan, içinde \`metadata.json\` ve belgeler barındıran bilgi paketleridir.

Ajan, kod yazmadan veya karar almadan önce ([Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) evresinde) bu paketleri okuyarak projede daha önce alınmış mimari kararları, bilinen hataları (gotchas) ve [SOP'leri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sop-standart-opr-proseduru) (Standart Prosedürler) öğrenerek [Context Wall](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-wall-baglam-duvari) arkasından projeye dahil olur.

## KPI (Anahtar Performans Göstergesi)

Bir işin başarısını ölçmek için belirlenen sayısal hedef metriğidir (Key Performance Indicator). Pazarlamada ROAS, CTR, CPA, Bounce Rate gibi değerler birer KPI'dır.

Otonom ajanlar, belirlenen KPI hedeflerini [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresinde sürekli izler ve hedefe ulaşılamıyorsa [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) ile strateji değiştirir. [Dashboard](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dashboard-kontrol-paneli) raporlarının temel yapıtaşıdır.

## KVKK

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu. Türkiye'nin, [GDPR](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gdpr-kisisel-veri-koruma) (Avrupa) ile benzer amaçla yürürlüğe koyduğu, kişisel verilerin toplanması, işlenmesi ve saklanmasını düzenleyen yasal çerçevesidir.

Web sitelerinde Cookie Consent zorunluluğu, aydınlatma metni ve açık rıza mekanizmaları bu kanunun gereklilikleridir. Otonom ajanlar, site denetimlerinde KVKK uyumluluğunu kontrol edebilir.

## LangGraph / LangChain

Otonom ajanların kararlarını ve [iş akışlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) ([Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar)) düz metin kodlar yerine, mantıksal [düğümler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler) ([Nodes](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler)) ve bağlantılar ([Edges](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#edges-kenarlar)) halinde düğüm grafiği ([State Graph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi)) olarak inşa etmeyi sağlayan en popüler [orkestrasyon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestration-orkestrasyon) çerçeveleridir (framework).

Ajanların sonsuz döngülere girmesini engeller, geri dönüş (rollback) mekanizmaları sunar ve [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) sürecini matematiksel olarak kontrol edilebilir kılar.

## Latency (Gecikme Süresi)

Bir ajanın ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) girdi aldıktan sonra düşünüp ([Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) ilk kelimeyi (çıktıyı) üretmesine kadar geçen mili-saniye cinsinden bekleme süresidir.

Kurumsal ajan mimarilerinde (Örn: Sesli asistanlar veya [Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) süreçleri) hayati öneme sahiptir. [Compound AI System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#compound-ai-system) tasarlanırken, hız (düşük latency) ve zeka (yüksek doğruluk) arasındaki denge gözetilerek doğru [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) seçimi yapılır.

## Lazy Loading (Tembel Yükleme)

Sistemin, ihtiyaç duyulmayan devasa verileri veya [Tools (Araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) listesini baştan (peşin olarak) ajanın belleğine ([Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi)) yüklemek yerine; ajan tam olarak o bilgiye ihtiyaç duyduğu anda dinamik olarak veritabanından çekip yüklemesi stratejisidir.

[Context Rot (Bağlam Çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) sorununu engeller ve [token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) kullanımını düşürerek [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) mimarilerinde performansı katlar.

## Learner Agent (Öğrenen Ajan)

Sistemdeki diğer ajanların yaptığı hataları ([Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresindeki logları) ve insanın yaptığı müdahaleleri ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) analiz edip, bundan ders çıkararak otonom olarak yeni [Local Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#local-skills-yerel-beceriler) ([Beceriler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler)) yazan veya mevcut sistem promptlarını güncelleyen kendi kendini eğiten ajandır.

[Memory Consolidation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#memory-consolidation) sürecini yönetir. Sistem her hata yaptığında daha da güçlenmesini sağlayarak [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) (Oto-Kurtarma) yeteneğini kalıcı hale getirir.

## LLM (Model / Beyin)

Large Language [Model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) (Büyük Dil [Modeli](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)). Ajan sisteminin salt metin anlama ve üretme kası olan merkezi beyindir (Örn: [DeepSeek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), GPT, [Claude](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic)).

Yapay zeka asistanlarından ([ChatGPT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chatgpt)) farklı olarak; otonom sistemlerde LLM tek başına bir ürün değil, [Compound AI System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#compound-ai-system) içerisindeki yüzlerce bileşenden sadece bir tanesidir. Ajan, LLM beynini kullanarak [Reasoning (Akıl yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) yapar ve [araçları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) tetikler.

## LLM Gateway (Model Geçidi)

Ajanın, arkadaki yapay zeka [modellerine](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ([OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai), [Anthropic](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic) vb.) doğrudan bağlanmak yerine üzerinden geçtiği, [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) anahtarlarını, [Rate Limiting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rate-limiting-hiz-kisitlamasi) (hız [sınırlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar)) ve yük dengesini yöneten proxy/sunucu katmanıdır (Örn: LiteLLM).

[Fallback Strategy (Yedek Plan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fallback-strategy-yedek-plan) [uygulamasının](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) merkezidir. Bir [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) çöktüğünde veya yanıt vermediğinde, Gateway anında trafiği başka bir [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) kaydırarak ajanın Infinite Loop sarmalına girmeden kesintisiz çalışmasını sağlar.

## LLM-as-a-Judge (Hakem LLM)

İnsan ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) müdahalesine gerek kalmadan, [Evals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#evals-evaluation---hard-evals) (Stres Testleri) veya kalite kontrol aşamalarında bir ajanın ürettiği çıktıyı puanlamak ve denetlemek için kullanılan başka bir bağımsız ve genellikle daha zeki (Örn: üst düzey muhakeme [modelleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)) [modeldir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "Checker" (Denetmen) olarak görev yapar. Ajanın yazdığı kodu çalıştırıp çıktıya 10 üzerinden puan vererek otomasyon hızını maksimize eder.

## Local Skills (Yerel Beceriler)

Sadece bulunduğu projenin klasöründe (Örn: \`.agents/[skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler)\`) yaşayan ve [Git Worktree](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#git-worktree) ile [sürüm](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) kontrolü yapılan, o projeye has mimari kuralları ve [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kullanım şekillerini barındıran uzmanlık (know-how) paketleridir.

[Global Skills'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#global-skills-kuresel-beceriler) (Tüm sistemi kapsayan [beceriler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler)) aksine, Local [Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skills---agent-skills-beceriler) izoledir. Ajana "Bu spesifik projede [React](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#react-reasoning--acting) bileşenleri nasıl yazılır?" gibi hedefe yönelik kalıcı [Procedural Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#procedural-memory-prosedurel-hafiza) kazandırır.

## Long-Term Memory (Kalıcı Bellek)

Ajanın geçmiş oturumlarda edindiği tecrübeleri, kullanıcı tercihlerini ve kurumsal bilgileri geleceğe taşıyan **"kalıcı hafıza deposu"**dur.

[Short-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#short-term-memory-calisma-bellegi)'nin oturum sonunda silinme kısıtını aşar.

Verileri [Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani) üzerinde saklar ve [Semantic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-memory-anlamsal-bellek) ile [Procedural Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#procedural-memory-prosedurel-hafiza) yapılarını besleyerek ajanın zamanla öğrenmesini ([Learner Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#learner-agent-ogrenen-ajan)) sağlar.

## Loop Engineering (Döngü Müh.)

Ajanların tek seferlik komutlarla (klasik [Prompt Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-engineering)) çalışması yerine, hedefe ulaşana kadar [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) içinde kendi kendini tetikleyip düzelterek ilerlediği kırılmaz [iş akışları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) tasarlama disiplinidir.

Amacı, ajanların çökmesini engellemek için sağlam [Fallback Strategy (Yedek plan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fallback-strategy-yedek-plan) mekanizmaları kurmak ve Infinite Loop sarmalına girmelerini önleyecek kesin [Definition of Done (Bitti Tanımı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) durma koşulları oluşturmaktır.

## Lost in the Middle (Orta Kaybı)

Bir ajanın ([LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)), devasa kapasiteli bir [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) içine binlerce satırlık kod veya metin yığıldığında; belgenin en başını ve en sonunu hatırlayıp, tam ortada yer alan kritik [kısımları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) gözden kaçırma ve atlama hastalığıdır.

Bu hafıza zehirlenmesini ([Context Rot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi)) önlemek için sisteme her şeyi doğrudan basmak yerine [Curate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon) ([Kürasyon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon)) yapılmış özetler sunulmalı ve [Semantic Chunking](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-chunking) ile veri parçalanmalıdır.

## Maker-Checker Architecture

İşi bizzat üreten ([Maker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#zapier---make)) [Implementer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementer-agent-uygulayici) ile, ortaya çıkan çıktıyı acımasızca denetleyen (Checker) [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) arasındaki otonom ve asenkron kontrol döngüsüdür.

İnsanın her kodu incelemesi ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) darboğaz (bottleneck) yaratacağı için, bu mimari sayesinde üretilen kodlar ve metinler insan müdahalesine gerek kalmadan, çapraz [Red Teaming](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#red-teaming) testleriyle yüksek kalitede ve hatasız hale getirilir.

## MCP (Model Context Protocol)

Yapay zeka modellerinin veritabanları, dosya sistemleri ve dış servislerle konuşmasını sağlayan evrensel **"tak-çalıştır USB kablosu"** standardıdır.

Geleneksel [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) veya özel entegrasyon çözümlerinin aksine, her platform için tek tek [API Connector](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api-connector) kodlama ihtiyacını ortadan kaldırır.

Yapay zekaya sunulan yetenekleri [Tools (Araçlar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-mcp-bileseni), verileri [Resources (Kaynaklar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resources-mcp-bileseni) ve komut şablonlarını [Prompts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompts-mcp-bileseni) olarak 3 temel [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) bileşeniyle yönetir.

## MCP Client (MCP İstemcisi)

[MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) mimarisinde, [Host](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp) (Örn: Cursor veya [Antigravity IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravity-ide)) [uygulaması](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) içinde çalışan ve [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ile dış sunucu arasındaki iletişimi başlatan köprü arayüzüdür.

[Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) doğal dilde veya basit [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) ile yaptığı [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) isteklerini alır, standart [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)-RPC paketlerine dönüştürür ve [MCP Server'a](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) ileterek ajanın dış dünya ile veri alışverişi yapmasını sağlar.

## MCP Server (MCP Sunucusu)

Harici bir veritabanını, [GitHub](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#copilot-github-microsoft) deposunu veya yerel bir klasörü ajanın ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) anlayabileceği standart formata çevirerek dış dünyaya açan hizmet (sunucu) katmanıdır.

Ajana 3 temel bileşen sunar: [Tools (Araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)/[Eylemler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)), [Resources](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resources-mcp-bileseni) (Okunabilir veriler) ve [Prompts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompts-mcp-bileseni) ([Şablonlar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar). Ajan, [MCP Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-client-mcp-istemcisi) üzerinden bu sunucuya bağlanarak yetkisi ([ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi)) dahilinde dış sistemleri otonom olarak yönetir.

## Mem0 (Kalıcı Altyapı)

Ajanların amnezi ([Goldfish Memory Problem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#goldfish-memory-problem)) sorununu çözmek amacıyla özel olarak geliştirilmiş harici [kalıcı bellek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) veritabanı çözümüdür.

[Oturumlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) ([Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek)) kapansa bile, ajanın geçmişte kullanıcıyla yaptığı önemli konuşmaları, tercihleri ve [Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) (Deneyim) loglarını saklar. Ajanın her yeni [oturumda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) kullanıcıyı hatırlamasını sağlayarak tutarlı bir [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) deneyimi sunar.

## Memory Consolidation

Ajanın, gün boyunca [Job Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#job-memory-gorev-hafizasi) (Geçici [Görev Hafızası](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#job-memory-gorev-hafizasi)) içinde biriken karmaşık hata loglarını, sohbetleri ve kod denemelerini; gün sonunda (veya görev bitiminde) analiz edip özetleyerek kalıcı ve temiz bir kurumsal bilgiye ([Knowledge Items](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis)) dönüştürmesi işlemidir.

[Context Rot (Bağlam Çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) oluşmasını engeller ve ajanın yalnızca damıtılmış tecrübeleri [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) alanına taşımasını sağlar.

## Meta Tags (Meta Etiketleri)

[HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) sayfasının \`\` bölümünde yer alan, arama motorlarına ve sosyal medya platformlarına sayfa hakkında bilgi veren etiketlerdir.
- Title Tag: Sayfa başlığı ([Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) sonuçlarında mavi link)
- Meta Description: Sayfa açıklaması ([Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) sonuçlarında gri metin)
- Canonical: Asıl sayfa adresi

SEO sıralamalarını ve CTR oranını doğrudan etkiler. Otonom ajanlar, eksik veya kötü yazılmış meta etiketleri tespit edip düzeltebilir.

## Metadata Tagging (Üstveri Etiketi)

Ajanların oluşturduğu dosyalara (özellikle [Knowledge Items](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) paketlerine) "tarih, yazar, konu, geçerlilik süresi" gibi görünmez kimlik ([JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)) etiketleri ekleme işlemidir.

[Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) ve [Semantic Search](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-search-anlamsal-arama) yaparken, ajanın milyarlarca veri içinde kaybolmak yerine sadece ilgili etiketlere sahip verileri süzmesini sağlar. Büyük [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) projelerinde düzeni sağlayan en temel [indeksleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#indexing-indeksleme) kuralıdır.

## Multi-Agent System (MAS / Sürü)

Karmaşık bir görevi başarmak için birden fazla özel yetenekli ajanın bir arada çalıştığı **"ekip ve sürü mimarisi"**dir.

Tek bir devasa ajana her görevi yüklemek yerine, [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) liderliğinde uzman [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimleri (kodlayıcı, testçi, araştırmacı) arasında iş bölümü kurar.

Ajanlar birbiriyle [A2A (Agent-to-Agent)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) protokolüyle haberleşir.

## Multi-Tenant (Çoklu Kiracı İzolasyon)

Aynı ajansal altyapıyı (Örn: [Telegram botu](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#telegram-bot) veya SaaS paneli) kullanan yüzlerce farklı kullanıcının veya şirketin verilerinin, [Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase) gibi veritabanlarında birbirine karışmadan tamamen yalıtılmış (izole) hücrelerde tutulması mimarisidir.

[Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) açısından kritiktir; [Identity Propagation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#identity-propagation-kimlik-akt) (Kimlik Aktarımı) sayesinde ajan A müşterisinin dosyasını okurken yanlışlıkla B müşterisinin verisine ([Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) ile) asla erişemez.

## Multimodal (Çoklu Mod)

Bir yapay zeka [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) sadece metin değil; aynı anda görsel ([Vision](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme)), ses ve video gibi farklı veri türlerini anlayıp işleyebilme yeteneğidir.

GPT ve [Gemini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) gibi güncel [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) multimodaldir. [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) ekran görüntülerini analiz ederken, [UI Testing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) sırasında görsel hataları tespit ederken veya Ad Creative (reklam görseli) değerlendirirken multimodal yetenek kullanılır.

## n8n

Açık kaynaklı, kendi sunucunuzda barındırılabilen (self-[hosted](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#host-ev-sahibi---mcp)) iş akışı otomasyon platformudur. [Zapier / Make](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#zapier---make) alternatifidir ancak [veri gizliliği](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#data-privacy-veri-gizliligi) ve maliyet avantajı sunar.

Otonom ajanlar, n8n [iş akışlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) veya Webhook üzerinden tetikleyerek CRM güncelleme, Email Automation, rapor oluşturma gibi çok adımlı otomasyonları yürütebilir.

## Narrow AI (Dar Yapay Zeka)

Sadece spesifik bir görevi (Örn: Satranç oynamak, kod yazmak, fotoğraf oluşturmak) insan seviyesinde veya üstünde yapabilen ancak bunun dışındaki görevleri anlayamayan, günümüz yapay zekasının genel durumunu tanımlayan kavramdır.

Her şeyi yapabilen varsayımsal [AGI (Genel Yapay Zeka)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agi-genel-yapay-zeka) seviyesinin tam zıttıdır. Ajansal sistemler, farklı Narrow AI uzmanlarını bir [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) altında birleştirerek bu dar [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) aşmayı hedefler.

## Nodes (Düğümler)

[LangGraph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#langgraph---langchain) veya [State Graph (Durum Grafiği)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi) gibi mimarilerde; ajanın uğradığı, bir fonksiyonu (Örn: "İnternette ara", "Kodu test et", "Cevap üret") icra ettiği bağımsız çalışma duraklarıdır.

Düğümler birbirlerine [Edges (Kenarlar)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#edges-kenarlar) ile bağlanır. Ajan bir düğümde işini bitirdiğinde, üretilen veriyi (State) bir sonraki düğüme taşıyarak otonom iş akışını ([Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar)) ilerletir.

## NoSQL

Geleneksel tablolu (ilişkisel) [SQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sql) veritabanlarının aksine, esnek şemalı ([JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) benzeri) belgeler halinde veri saklayan veritabanı ailesidir (Örn: MongoDB, [Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase), Redis).

Otonom ajanların [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) ve [Job Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#job-memory-gorev-hafizasi) verilerini hızla okuyup yazması için uygundur. [Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon) mimarilerde kullanıcı verileri NoSQL koleksiyonlarında izole tutulur.

## Notification System (Bildirim Sistemi)

Otonom ajanların, kritik bir olay gerçekleştiğinde (hata, görev tamamlanma, bütçe aşımı) insana ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) anlık bildirim gönderme mekanizmasıdır.

[Telegram Bot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#telegram-bot), [Slack Integration](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#slack-integration), e-posta veya push notification kanalları üzerinden çalışır. [Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) servisleri ve [JSON Hooks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-hooks-json-kancalari) tetikleyicileriyle entegre edilerek otonom izleme yapılır.

## nsjail

Otonom ajanların [CLI Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-tools) ([Terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) komutları) üzerinden fiilen çalıştırdığı ham kodların, kullanıcının ana işletim sistemine sızıp zarar vermesini engellemek için kullanılan Linux tabanlı, son derece katı bir donanımsal [Execution Environment](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox) ([Sandbox](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox) / İzole Hücre) aracıdır.

[ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) ([Erişim](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) Kontrolü) mantığıyla çalışarak ajanın işlemci, bellek ve ağ [erişimini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) kilitler. Sistem güvenliğinin nihai sigortasıdır.

## Observe (Gözlemle)

Ajanın bir eylem ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) gerçekleştirdikten sonra sistemin yeni durumunu, hata çıktılarını ve ortam yanıtlarını okuduğu **"duyu ve algı"** fazıdır.

[Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) döngüsünün kontrol mekanizmasıdır; gelen çıktıyı [Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) aşamasına besleyerek ajanın bir sonraki [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) adımını güncellemesini sağlar.

Örneğin; çalıştırılan bir komut hata verdiğinde ajan bu durumu gözlemler ve [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) sürecini başlatır.

## Open Source vs Closed Source

Yapay zeka [modellerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ve yazılımların kaynak kodunun herkese açık (Open Source) veya şirket tarafından gizli tutulan (Closed Source) olma durumudur.
- Open Source: [DeepSeek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), LLaMA, Mistral — Kendi sunucunuzda çalıştırılabilir, [veri gizliliği](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#data-privacy-veri-gizliligi) avantajı.
- Closed Source: [OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai) GPT, [Claude](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic), [Gemini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) — [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) üzerinden kullanılır, veri şirketin sunucularına gider.

[Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) ve [Data Privacy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#data-privacy-veri-gizliligi) kararlarında kritik bir tercihtir.

## OpenAI

[ChatGPT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chatgpt) ve yapay zeka [model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ailelerini (GPT, vb.) geliştiren otonom yapay zeka alanının öncü şirketidir.
- Standart [Modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) (GPT Serisi): Hızlı ve uygun maliyetli [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model); hem [Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) hem de genel görevlerde tercih edilir.
- [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) [Modelleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model): Derin [Akıl Yürütme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) [modelleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model); dakikalarca [Chain of Thought](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chain-of-thought-cot) yaparak karmaşık problemleri çözer.

Rakipleri: [Claude (Anthropic)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic), [Gemini (Google)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google), [DeepSeek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) (açık kaynak). Özellikle üst düzey [modeller](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model), maliyetleri ve işlem süreleri yüksek olduğu için [60/30/10 Kuralı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#60-30-10-kurali) gereği genellikle sadece en kritik [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) görevlerinde (mimari kararlar) kullanılırlar.

## Orchestration (Orkestrasyon)

Düzensiz ve bağımsız çalışan onlarca ajanın, [API'nin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) ve aracın ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)); kaos yaratmadan, belirli bir [Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) (İş Akışı) ve [Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) kuralı etrafında bir senfoni orkestrası gibi uyum içinde yönetilmesi işlemidir.

[Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerini basit sohbet botlarından ayıran ana özelliktir. Hataları ([Fallback Strategy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fallback-strategy-yedek-plan)) yönetir, görevleri dağıtır ve sistemin bütünselliğini korur.

## Orchestrator (Şef Ajan)

Çoklu ajan sistemlerinde ([Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)) orkestrayı yöneten ve karmaşık görevleri alt parçalara bölen **"ana yönetici"** ajandır.

[Worker Agent (İşçi Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerine iş dağıtır, süreçleri [Agent Routing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-routing) ile yönlendirir ve gelen sonuçları sentezler.

[Orchestrator-Worker Pattern](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-worker-pattern) mimarisinin kalbidir; gerektiğinde insandan [HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop) onayı alarak sürecin ilerlemesini denetler.

## Orchestrator-Worker Pattern

En tepede büyük resmi gören bir Şef ([Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan)) ve altında spesifik işleri (yazılım, tasarım, test) fiilen icra eden İşçilerin ([Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan)) bulunduğu klasik, hiyerarşik ve merkezi (Centralized) ajan mimarisi şablonudur.

Büyük projelerde karmaşayı önlemek için en sık tercih edilen yapıdır. İşçiler aralarında [A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişimi kursa da, son kararı ve onayı her zaman [şef ajan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) (veya [HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop) ile insan) verir.

## Output Format (Çıktı Formatı)

Ajanın ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) ürettiği yanıtın rastgele bir metin (düz yazı) yerine; dış sistemler veya diğer ajanlar tarafından doğrudan okunup çalıştırılabilecek yapısal bir veri formatında (Örn: [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json), XML, Markdown) olmasıdır.

[Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) gerekliliklerinin temelidir. [Few-Shot Prompting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#few-shot-prompting) ve [Pydantic](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pydantic) gibi [doğrulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama) ([JSON Validation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama)) mekanizmaları kullanılarak ajanın formattan çıkması ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)) engellenir ve [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) işlemlerinin hatasız çalışması sağlanır.

## PageSpeed / Lighthouse

[Google'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google), web sayfalarının yüklenme hızını, erişilebilirliğini ve SEO uyumluluğunu ölçen ücretsiz performans test [araçlarıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri).

[Core Web Vitals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#core-web-vitals) (LCP, INP, CLS) metriklerini raporlar. Otonom ajanlar, Lighthouse testlerini [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) ile otonom çalıştırıp düşük puanlı alanlar için [CDN](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cdn-icerik-dagitim-agi), görsel sıkıştırma veya kod optimizasyonu önerileri sunabilir.

## Plan (Planla)

[Agentic Loop (Ajan Döngüsü)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) içindeki 4 temel aşamadan ([Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet), Plan, Reason, [Act](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) ikincisidir. Ajanın, ortamı [gözlemledikten](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) sonra büyük ve karmaşık görevi küçük ve yönetilebilir alt görevlere (adımlara) böldüğü evredir.

Bu aşamada doğrudan [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) geçilmez. Özellikle [Deliberative](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deliberative---planning-agents) Agents ([Planlamacı Ajanlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#planner-agent-planlamaci-ajan)) bu aşamada detaylı bir Blueprint (Mimari) veya [Task Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#task-plan-taskmd) (Görev listesi) hazırlayarak sistemin rotasını çizerler.

## Planner Agent (Planlamacı Ajan)

Hiyerarşik ([Hierarchical AI Agents](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hierarchical-ai-agents)) sistemlerde, doğrudan kod yazmak ([Doer](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici)/[Executor](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici)) veya hataları ayıklamak yerine, sadece strateji oluşturmaya odaklanmış analitik uzman ajandır.

Görevi, [Conductor'dan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) (Şef) aldığı ana talebi parçalara bölmek, hangi [Tools'ların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kullanılacağını belirlemek ve [Implementation Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementation-plan) ([Uygulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) [Planı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) üretmektir. Ürettiği [planı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) onaya ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) sunar ve onaylandıktan sonra icra etmesi için [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerine devreder.

## Pragmatist (Pragmatist Ajan)

[Debate Loops (Tartışma Odaları)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#debate-loops-tartisma-odalari) içinde kusursuzluğu veya aşırı akademik kod standartlarını arayan [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) (Denetmen) ile çatışarak, sistemin "en hızlı ve çalışan" çözüme odaklanmasını sağlayan sonuç odaklı ajandır.

Özellikle [Definition of Done (Bitti Tanımı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) kriterleri esnekse, sistemin Infinite Loop sarmalına girip çok fazla [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) harcamasını engeller; yeterince iyi olan (good-enough) çözümü kabul ettirir.

## Presenter Agent (Sunucu Ajan)

Arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) çalışan ve karmaşık veritabanı logları, [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) formatları üreten alt düzey ajanların aksine; elde edilen ham sonuçları son kullanıcının (insanın) anlayabileceği görsel, etkileşimli bir [Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar) (Artefakt) veya [Walkthrough](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#walkthrough-yurutme-raporu) (Rapor) haline getiren arayüz ajanıdır.

[Progressive Disclosure](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#progressive-disclosure) (Kademeli Açıklama) prensibini kullanarak kullanıcıyı bilgiye boğmaz, sadece onay ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) için gereken temiz özeti sunar.

## Principle of Least Privilege

(En Az Yetki Prensibi). Bir ajana veya [Sidecars](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sidecars-yan-surecler) mikro servisine, görevini yapabilmesi için sadece ihtiyacı olan "minimum düzeyde" yetki verilmesi kuralıdır.

[Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) ve sistem güvenliğinin omurgasıdır. Ajan sadece bir klasörü okuması gerekiyorsa, ona [ACL (Erişim Kontrol Listesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) üzerinden yazma veya silme yetkisi asla verilmez. Böylece başarılı bir [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) saldırısında sistemin geneli zarar [görmez](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme).

## Privilege Boundaries (Sınırlar)

Bir sistemdeki farklı ajanların (Örn: Müşteri Temsilcisi Ajanı vs. Veritabanı Yöneticisi Ajanı) veya farklı projelerin ([Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon)) yetki ve [erişim](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) sınırlarını donanımsal ve yazılımsal olarak birbirinden ayıran görünmez duvarlardır.

[Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) tarafından katı şekilde yönetilir. Sınırları ihlal etmeye çalışan bir ajan, [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) veya [nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) ([Sandbox](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox)) tarafından anında engellenerek [Segmentation Fault](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#segmentation-fault-bellek-tasmasi) tarzı acil durum durdurmalarıyla (hard stop) bloke edilir.

## Procedural Memory (Prosedürel Hafıza)

Ajanın, "Bir [React](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#react-reasoning--acting) componenti nasıl oluşturulur?" veya "AWS'e nasıl [deploy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deploy-yayinlama) alınır?" gibi spesifik işlerin hangi adımlarla yapılacağını (iş yapış şeklini) tuttuğu kalıcı uzmanlık belleğidir.

[SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) dosyaları veya [Local Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#local-skills-yerel-beceriler) paketleri ile ajana yüklenir. [Semantic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-memory-anlamsal-bellek) (gerçekler) veya [Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) (geçmiş anılar) aksine, tamamen [eylemsel](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ve refleksif (kas hafızası gibi) görev standartlarını barındırır.

## Progressive Disclosure

Ajanların, devasa bir analiz sonucunu insana ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) tek seferde sunup [Context Wall](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-wall-baglam-duvari) algısını yıkması (kullanıcıyı bilgiye boğması) yerine; bilgiyi adım adım, sadece ihtiyaç oldukça genişleyen bir arayüzle sunmasıdır.

Genellikle [Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar) veya [Walkthrough](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#walkthrough-yurutme-raporu) belgeleriyle yapılır. İnsanın sistemi denetleme ([Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle)) sürecindeki bilişsel yükünü azaltan kritik bir UX (Kullanıcı Deneyimi) prensibidir.

## project-context.md

Projenin genel durumunu, mimarisini, dizin yapısını ve klasörlerin ne işe yaradığını ajana ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) ilk girişte özetleyen, proje kök dizinindeki (root) statik oryantasyon dosyasıdır.

[GEMINI.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#geminimd---agentsmd) (kurallar) veya [identity.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#identitymd) (kişilik) dosyalarından farklı olarak, tamamen "Proje nedir, nerede ne var?" sorusuna yanıt verir ve ajanın [Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) aşamasında kör uçuş yapmasını engeller.

## Prompt Caching (Önbellekleme)

[Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)), devasa boyuttaki [System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi), projeye özel kurallar ([AGENTS.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#geminimd---agentsmd)) ve eski loglar gibi her istekte tekrarlanan sabit girdileri her seferinde yeniden okuması (işlemesi) yerine; bu metinleri belleğinde (Cache) tutup sadece yeni eklenen [kısımları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) işlemesi teknolojisidir.

Ajansal sistemlerde [Latency (Gecikme süresi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#latency-gecikme-suresi) oranını ve [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) (maliyetleri) %90'a kadar düşüren devrimsel bir optimizasyon yöntemidir.

## Prompt Contract (Ajan Sözleşmesi)

Ajan ile geliştirici arasında yapılan yazılı olmayan anlaşmadır. Geliştiricinin, ajandan beklediği spesifik [çıktı formatını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#output-format-cikti-formati) ([Output Format](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#output-format-cikti-formati)), uyması gereken [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) kurallarını ve kullanacağı [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) yetkilerini ana istemde katı bir şekilde tanımlamasıdır.

[Schema Validator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-validator) ve [Pydantic](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pydantic) ile teknik güvenceye alınır. Ajan sözleşmenin dışına çıktığı an hata ([Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle)) fırlatılarak döngü durdurulur.

## Prompt Engineering

Sihirli kelimelerle [modelden](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) en iyi cevabı alma sanatı yerine; ajansal sistemlerde ([Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai)) [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) kapasitesini maksimuma çıkaracak, [Few-Shot Prompting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#few-shot-prompting) ile formata sadık kalmasını sağlayacak matematiksel ve yapısal komut (istem) tasarlama mühendisliğidir.

Modern sistemlerde yerini yavaş yavaş otonom [Loop Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#loop-engineering-dongu-muh) (Döngü Mühendisliği) ve dinamik [RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) ([Context Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-engineering)) tasarımlarına bırakmaktadır.

## Prompt Tuning

Geliştiricinin her seferinde uzun talimatlar ([Prompt Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-engineering)) yazması yerine, ajanın temel [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) [modeline](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) o spesifik iş (Örn: Hata ayıklama) için düşük maliyetli kalıcı ağırlık güncellemeleri (Soft tuning veya LoRA) yaparak [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) anadilini ve reflekslerini optimize etmesidir.

Büyük [Token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) maliyetlerinden kurtarır; ajanın [Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) içerisinde çok daha küçük promptlarla bile kurumsal standartta çalışmasını sağlar.

## Prompt Injection (Zehirli Girdi)

Kötü niyetli kullanıcıların veya manipülatif veri kaynaklarının ajanı kandırarak orijinal [System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi) kurallarını çiğnetmeye çalıştığı siber saldırı yöntemidir.

Klasik web sitelerindeki SQL Injection gibidir; ajana gizli talimatları sızdırmaya veya yetkisiz komutlar çalıştırtmaya çalışır.

Bu tür saldırılara karşı sistemi korumak için katı [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) ve sistem seviyesinde [ACL (Erişim Kontrol Listesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) kuralları uygulanır.

## Prompts (MCP Bileşeni)

[MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) (Sunucu) tarafından ajana ([Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp)) sunulan 3 temel bileşenden ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri), [Resources](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resources-mcp-bileseni), Prompts) biridir.

Ajanın o sunucudaki bir görevi nasıl yapması gerektiğini anlatan, önceden hazırlanmış [şablonlardır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar). Geliştiricinin ajana "Salesforce sisteminde nasıl müşteri aranır" talimatını yazmasına gerek kalmaz; [MCP Sunucusu](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) doğrudan [Dynamic Tool Discovery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery) sırasında bu standart Prompt'u (şablonu) ajana otonom olarak verir.

## Protobuf (.pb)

Otonom ajan sistemlerindeki alt bileşenlerin (Örn: [Sidecars](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sidecars-yan-surecler) veya [Worker Agent'lar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan)) kendi aralarında devasa [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) dosyaları gönderip sistemi yavaşlatması yerine; verileri bilgisayarın çok daha hızlı okuyabildiği, sıkıştırılmış ikili (binary) formata dönüştüren mesajlaşma standartıdır (gRPC altyapısı).

[Latency](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#latency-gecikme-suresi) (gecikme) sorunlarını çözerek yüksek performanslı [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) mimarilerinde [A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişiminin temel veri taşıyıcısı olur.

## Pydantic

Ajanın ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) ürettiği [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) formatındaki serbest çıktıları, önceden tanımlanmış katı Python sınıfları (veri şemaları) ile otomatik olarak [doğrulayan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#verify-dogrula), yanlış tipte bir veri (Örn: Yaş yerine "otuz" yazılması) gelirse [modeli](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) uyararak tekrar düzeltmeye zorlayan validasyon ([doğrulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama)) kütüphanesidir.

[Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) garantisi sağlamak ve [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) sırasında sistemin kırılmasını engellemek için [Schema Validator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-validator) görevini üstlenir.

## RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Yapay zeka modelini sıfırdan eğitmek yerine, dış veri kaynaklarından ([Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani)) ilgili bilgileri çekerek modeli doğru yanıt vermeye yönlendiren **"açık kitap sınavı"** tekniğidir.

Modelin [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) yapmasını engeller ve bilgiyi [Grounding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#grounding-kaynaga-baglama) ile doğrular.

Otonom döngülerle birleştiğinde daha akıllı olan [Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) yapısına dönüşür.

## Rate Limiting (Hız Kısıtlaması)

Otonom ajanların kontrolsüz bir Infinite Loop döngüsüne girdiklerinde harici sistemleri ([API'ler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api), veritabanları) veya ana [LLM Gateway](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-gateway-model-gecidi) bağlantısını saniyeler içinde binlerce kez tetikleyerek kilitlemesini (DDoS) veya bütçeyi tüketmesini önleyen kalkanıdır.

[Budget Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#budget-guardrails) ile birlikte çalışır; ajana "Dakikada maksimum 10 işlem yapabilirsin" gibi donanımsal sınırlamalar getirerek sistemin stabilitesini korur.

## Reach (Erişim)

Bir reklamın veya içeriğin ulaştığı benzersiz (tekil) kişi sayısıdır. Impression (Gösterim) ile karıştırılmamalıdır; bir kişi reklamı 3 kez görürse Reach 1, Impression 3 olur.

Marka bilinirliği kampanyalarında en önemli [KPI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#kpi-anahtar-performans-gostergesi) metriğidir. Meta Ads platformunda detaylı Reach raporları sunulur.

## ReAct (Reasoning + Acting)

Ajanların, "sadece düşünüp kod veren" geleneksel [LLM'lerden](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) ayrıldığı temel paradigmadır. [Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) içsel olarak [planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ve mantık yürüttüğü [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) aşaması ile dış dünyaya [araçlarla](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) doğrudan müdahale ettiği [Acting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ([Eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) aşamasının kusursuz, tekrarlı döngüsüdür.

Modern [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) tasarımlarının atasoyudur; ajana hem bir filozof gibi düşünme hem de bir işçi gibi hareket etme yeteneği kazandırır.

## Reactive Agents (Reaktif Ajanlar)

Karşılarına bir sorun çıktığında [Deliberative](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deliberative---planning-agents) Agents ([Planlamacı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) gibi geri çekilip uzun [Implementation Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementation-plan) belgeleri yazmak yerine; anında harekete geçen, hata aldıkça düzeltip tekrar deneyen ve hızlı reflekslerle çalışan refleksif ajan profilidir.

Büyük mimari tasarımlarda hata yapma riski yüksek olsa da; basit kod düzeltmeleri, formatlamalar ve hızlı arama işlemleri ([Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics)) için eşsiz bir hız sağlarlar.

## Reasoning (Akıl Yürütme)

Yapay zeka modelinin bir yanıt üretmeden önce arka planda mantıksal adımlar kurarak mantık yürütme **"düşünme evresi"**dir.

Doğrudan cevaba sıçrayıp [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) yapmak yerine, sorunu parçalara bölerek [Chain of Thought (CoT)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chain-of-thought-cot) veya [Tree of Thoughts (ToT)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tree-of-thoughts-tot) yöntemleriyle analiz eder.

[Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) içinde [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ve [ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) arasındaki köprüdür.

## Red Teaming

Kendi inşa ettiğiniz kusursuz ajan sistemine, [Contrarian Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#contrarian-agent-aykiri-ses) veya [Adversary Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#adversary-agent-dusman) (Siber [Düşman](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#adversary-agent-dusman) Ajan) rolleri yüklenmiş başka ajanlar saldırtarak; [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) açıklarını, yetki [sınırlarının](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) ([Privilege Boundaries](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar)) kırılıp kırılamadığını içeriden acımasızca test etme (stres testi) sürecidir.

Bir [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) mimarisinin güvenli olarak canlıya (Production) alınabilmesi için zorunlu olan en kritik [Hard Evals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#evals-evaluation---hard-evals) güvenlik aşamasıdır.

## Redirect (Yönlendirme)

Bir URL'nin başka bir URL'ye otomatik yönlendirilmesidir.
- 301 (Kalıcı): Sayfa taşındı, SEO gücü yeni adrese aktarılır.
- 302 (Geçici): Sayfa geçici olarak başka yerde, SEO gücü aktarılmaz.

Yanlış yönlendirmeler [Crawling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#crawling-tarama) hatalarına ve SEO sıralama kaybına neden olur. Otonom ajanlar, kırık linkleri ve yanlış redirect zincirlerini tarayıp düzeltebilir.

## Reducers (İndirgeyiciler)

[LangGraph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#langgraph---langchain) veya [State Graph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi) yapılarında; farklı [düğümlerden](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler) ([Nodes](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler)) veya paralel çalışan ajanlardan gelen birden fazla veriyi (Örn: Farklı tasarım fikirlerini veya veri yığınlarını) tek, anlamlı ve temiz bir yapıya (State) kaynaştıran (merge) fonksiyonlardır.

[Memory Consolidation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#memory-consolidation) ve [Curate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon) süreçlerine destek olarak ajanın bellek israfını önler ve sistemin [Lost in the Middle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromuna girmesine engel olur.

## Reflective Memory (Yansıtıcı Bellek)

Ajanın, geçmişte yaptığı bir hatayı neden yaptığına dair kendi iç dünyasında ([Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) ürettiği dersleri sakladığı; "Şu kodu denedim ve çöktü, çünkü X kütüphanesi eksikti, bir dahaki sefere X'i baştan yükle" şeklinde çalışan derin öğrenme belleğidir.

[Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) (olay hafızası) sadece "ne olduğunu" tutarken, Reflective Memory "bundan ne ders çıkarıldığını" tutar. Ajanın otonom olarak ustalaşmasını (Self-Improvement) sağlayan en kıymetli [Knowledge Items](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) (KI) tipidir.

## Request Review

[Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinde, bir görevin bitişinde ([Definition of Done](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi)) veya tehlikeli bir [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tetiklenmeden önce ajanın süreci durdurup insandan onay ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) veya üst şeften ([Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan)) inceleme talep etmesi [eylemidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem).

[Always Proceed](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#always-proceed) modunun aktif olmadığı durumlarda sistemin güvenlik frenidir. İnsan kodu inceler, otonom ajana "Şurasını düzelt" der ve ajanı [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresine geri göndererek hata yapmasını engeller.

## Resolver Agent (Çözücü Ajan)

[Multi-Agent System (MAS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)) içinde, yeni bir kod yazmak yerine sadece çıkan bir hatayı (Bug) veya kırık bir build işlemini onarmaya odaklanmış, yüksek sorun çözme yeteneğine sahip uzman (işçi) ajandır.

Örneğin; Implementer ajanın kodu derlenmezse, [Conductor](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) araya girmeden [A2A (Agent-to-Agent)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent) iletişimiyle doğrudan Resolver ajanı çağırır. Resolver, hatayı analiz edip yamayı [uygular](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) ve sistemi tekrar ayağa kaldırır.

## Resources (MCP Bileşeni)

[MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) (Sunucu) tarafından ajana ([Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp)) sunulan 3 temel bileşenden biridir (Diğerleri: [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri), [Prompts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompts-mcp-bileseni)).

Ajanın müdahale edemeyeceği, sadece okuyabileceği (Read-only) dış veri kaynaklarını temsil eder. Örneğin; bir veritabanı şeması, şirketin [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) dokümantasyonu veya log dosyaları ajana bir "Resource" olarak sunulur. Ajan bu kaynakları [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) (Bağlam) içine alarak kodunu daha tutarlı ([Grounding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#grounding-kaynaga-baglama)) yazar.

## Responsive Design (Duyarlı Tasarım)

Bir web sitesinin, [masaüstü](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) bilgisayar, tablet ve mobil telefon gibi farklı ekran boyutlarında otomatik olarak uyum sağlayıp düzgün görünmesini sağlayan tasarım yaklaşımıdır.

[Core Web Vitals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#core-web-vitals) ve SEO sıralamalarını doğrudan etkiler. Otonom ajanlar, [CSS / HTML / JavaScript](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) kullanarak responsive kodlar üretir ve [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) ile farklı ekran boyutlarında [UI Testing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) yapar.

## Reverse Prompting

İnsanın ajana ne yapacağını söylemesi yerine, ajanın insana "Şu işi en iyi nasıl yapabilirim, bana X ve Y bilgilerini ver" diyerek geliştiriciyi [yönlendirmesi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme) veya mülakata alması tekniğidir.

Gereksinimlerin belirsiz olduğu durumlarda ([Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) aşaması) kullanılır. Ajan otonom olarak inisiyatif alarak, [Prompt Contract'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-contract-ajan-sozlesmesi) eksik parçalarını insan onayıyla ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) tamamlar.

## Reviewer Agent (Denetleyici Ajan)

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "Checker" (kontrolör) rolünü üstlenen, sadece denetim ve inceleme yapmak için tasarlanmış bağımsız kalite kontrol ajanıdır.

[Implementer Agent (Uygulayıcı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementer-agent-uygulayici) işi bitirdiğinde, bu çıktıya önyargısız bir bakışla yaklaşarak kod standartlarını, performansı ve güvenlik açıklarını analiz eder. Hata bulursa düzeltilmesi için otonom geri bildirim gönderir; onay verirse kod birleştirilir.

## Robots.txt

Web sitesinin kök dizininde bulunan, arama motoru botlarına ([Googlebot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google)) hangi sayfaları tarayıp ([Crawling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#crawling-tarama)) hangilerini atlayacağını söyleyen [yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme) dosyasıdır.

Yanlış yapılandırma, önemli sayfaların [Indexing (İndeksleme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#indexing-indeksleme) dışında kalmasına neden olabilir. [Sitemap](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sitemap-site-haritasi) ile birlikte çalışır. Otonom ajanlar, robots.txt hatalarını analiz edip düzeltme önerebilir.

## Runtime (Çalışma Zamanı)

Kodun veya ajanın donup beklediği statik anların aksine, sistemin aktif olarak veri işlediği, kararlar aldığı ve [Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) çalıştırdığı dinamik icra (canlı) süresidir.

Ajanın belleği ([Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek)) bu süre boyunca aktiftir. Runtime sırasında oluşan beklenmedik hatalar veya [Latency](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#latency-gecikme-suresi) (gecikme) sorunları, ancak güçlü bir [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) ve esnek [Fallback Strategy (yedek plan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fallback-strategy-yedek-plan) ile aşılabilir.

## Sandbox (İzolasyon Alanı)

Otonom ajanların [CLI Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-tools) kullanarak çalıştırdığı ham kodların, kullanıcının ana işletim sistemine sızıp zarar vermesini engellemek için kurulan tamamen yalıtılmış sanal çalışma hücreleridir.

[nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) (Linux), [sandbox-exec](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sandbox-exec-seatbelt) (macOS) veya [Docker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#docker) konteynerleri aracılığıyla sağlanır. [ACL (Erişim Kontrol Listesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) ile desteklenerek, ajanın sonsuz döngüye girmesi veya sistemi silmesi donanımsal düzeyde [kısıtlanır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis). [Execution Environment](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox) kavramının yaygın adıdır.

## sandbox-exec (Seatbelt)

Apple (macOS) sistemlerine özgü olan ve ajanların çalıştırdığı [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) komutlarının işletim sistemindeki klasörlere (Örn: Documents, Desktop) veya ağ portlarına [erişimini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) çekirdek düzeyinde [kısıtlayan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) bir izolasyon ([Sandbox](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox)) mekanizmasıdır.

Linux'taki [nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) aracının Mac karşılığıdır. [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) sistemlerinde, ajanın kazara yerel bilgisayarınızı silmesini donanım gücüyle engelleyen bir [ACL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#acl-erisim-kontrol-listesi) bariyeridir.

## Scheduled Tasks (Zamanlanmış G.)

Ajanların belirli aralıklarla (Örn: Her saat başı, her gece), insandan bağımsız olarak uyanıp otonom görev yürütmesini sağlayan zamanlayıcı altyapısıdır. [Cron](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cron-zamanlanmis-gorevler) olarak da bilinir.

[Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) seviyesinde yönetilir. [Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) (arka [plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) servisleriyle entegre çalışarak kampanya güncellemesi, yedekleme veya sistem bakımı gibi işlerin 7/24 otonom yürütülmesini sağlar.

## Schema Markup (Yapısal Veri)

[Google'a](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) sayfanızın içeriğinin ne olduğunu (ürün, tarif, SSS, etkinlik, işletme vb.) makinenin anlayacağı [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)-LD formatında söyleyen koddur.

Arama sonuçlarında (SERP) yıldız puanları, fiyat bilgileri ve SSS gibi "zengin sonuçlar" (Rich Snippets) görünmesini sağlar. SEO ve [GEO](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#geo-generative-engine-optimization) (Yapay zeka arama) stratejilerinin kritik bileşenidir.

## Schema Validator

Ajanın ürettiği [Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) (Yapısal [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)) formatının, sistemin beklediği kural setine (Şema) uyup uymadığını her işlemde otonom olarak denetleyen teknik kalkan yazılımıdır (Örn: [Pydantic](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pydantic)).

Eğer ajan "Yaş" alanına sayı yerine metin döndürmüşse ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)), Validator anında hata fırlatarak ajanı uyarır ve ajanın çıktısını kırılmadan önce düzeltmesini ([Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma)) sağlar.

## SDLC (Yazılım Yaşam Döngüsü)

Bir yazılımın doğuşundan ([planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)), kodlanmasına, test edilmesine ve canlıya (Production) alınmasına kadar geçen tüm süreçlerdir.

[Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) mimarilerinde amaç, ajanı sadece bir kod yazıcı (coder) olarak kullanmak değil; [Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla), Implementer ve Reviewer ajanları kullanarak tüm SDLC döngüsünü [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) ile insan el değmeden otonom olarak uçtan uca yürütmektir.

## Segmentation Fault (Bellek Taşması)

Ajanın, sınırsız bir klasörü (Örn: \`node_modules\`) okumaya çalışarak devasa veriler altında boğulması ve [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) kapasitesini aşarak sistemin aniden çökmesi (Hard Crash) durumudur.

Bu donanımsal çöküş, [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) seviyesinde bile kurtarılamayabilir. Önlemek için mutlaka \`[.antigravityignore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#antigravityignore)\` gibi kara liste filtreleri veya donanımsal [Cost Control Limits](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cost-control-limits) [uygulanmalıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula).

## Self-Correction (Kendi Kendini Onarma)

Ajanın bir eylem ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) sonrası aldığı hatayı [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) ederek, insan müdahalesi olmadan kendi kodunu veya planını düzeltme yeteneğidir.

Geleneksel yazılımların hata anında çökmesinin aksine, otonom sistemlerin en büyük gücüdür.

Evaluator-Optimizer Pattern ve [Loop Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#loop-engineering-dongu-muh) prensipleriyle çalışır.

## Self-Describing API

Dışarıdaki bir [uygulamanın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) ([API'nin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api)), "Ben ne işe yararım, benden veri çekmek için [JSON'a](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) hangi parametreleri yazmalısın" bilgisini kendi içinde (Schema olarak) barındıran akıllı yapısıdır.

[MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) üzerinden sağlanan [araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) genellikle Self-Describing (kendini tanımlayan) yapıdadır. Ajan bu sayede [Dynamic Tool Discovery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery) sırasında [API'nin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) kullanım kılavuzunu saniyeler içinde otonom olarak öğrenir.

## Semantic Chunking

Devasa bir PDF belgesini veya kod dosyasını rastgele kelime sayısına göre bölmek yerine; paragrafların "anlam bütünlüğünü" (başlıklar, kod blokları) koruyarak akıllı parçalara ayırma işlemidir.

[Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani) içine atılacak verilerin kalitesini belirler. Doğru parçalanmamış veriler, ajanın [Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) aramalarında alakasız sonuçlar (noise) bulmasına ve [Lost in the Middle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromu yaşamasına neden olur.

## Semantic Memory (Anlamsal Bellek)

Ajanın, "Türkiye'nin başkenti Ankara'dır" veya "[React'ta](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#react-reasoning--acting) class bileşenleri yerine fonksiyonel bileşenler kullanılır" gibi genel gerçekleri, tanımları ve evrensel programlama standartlarını tuttuğu kütüphane belleğidir.

Yaşanmışlıklara dayalı [Episodic Memory'nin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) aksine, nesnel gerçekleri barındırır. [Global Skills](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#global-skills-kuresel-beceriler) ve önceden eğitilmiş temel [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) bilgisi bu hafıza tipine girer.

## Semantic Routing (Anlamsal Yönl.)

Kullanıcıdan gelen talebi, basit "if/else" anahtar kelime eşleşmeleriyle değil; metnin ardındaki niyeti (intent) ve anlamı ([Embeddings](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#embeddings-yerlestirmeler)) kavrayarak en doğru uzman ajana [yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme) teknolojisidir.

Örneğin; "Sitem çok yavaş açılıyor" talebinde hız (speed) kelimesi geçmese bile, sistem [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) aracılığıyla bu sorunun "Performans ve Veritabanı Optimizasyon" ([Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan)) ekibine ait olduğunu otonom olarak anlar.

## Semantic Search (Anlamsal Arama)

Veritabanında (Örn: [Vector Database](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vector-database-vektor-veritabani)) kelimelerin birebir harf benzerliğine göre değil, kavramların matematiksel yakınlığına ([Embeddings](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#embeddings-yerlestirmeler)) göre arama yapma tekniğidir.

"Köpek" kelimesi arandığında, içinde köpek kelimesi geçmese bile "Golden Retriever" belgesini bulabilmesini sağlar. [Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) sistemlerinin bilgi getirme kalitesini ve [Grounding](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#grounding-kaynaga-baglama) doğruluğunu üst seviyeye çıkaran ana motordur.

## Sequential Agents (Sıralı Ajanlar)

[Multi-Agent System (MAS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)) içinde, ajanların birbirinden tamamen bağımsız çalışması yerine bir montaj hattı (fabrika bandı) gibi sırayla çalıştığı hiyerarşik [modeldir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

Örneğin; A ajanı araştırma yapar, bitince bulguları B ajanı kodlar, bitince C ajanı test eder. [Debate Loops](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#debate-loops-tartisma-odalari) (aynı anda tartışma) [modeline](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) göre daha deterministik ve yönetimi (takibi) kolay bir [Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) sağlar.

## Serverless (Sunucusuz)

Geliştiricinin fiziksel sunucu yönetmeden, sadece kodu yazıp bulut sağlayıcısına (AWS Lambda, [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) [Cloud Functions](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cloud-functions-sunucusuz-fonksiyon)) bırakması [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model). Kod sadece tetiklendiğinde çalışır ve kullanıldığı kadar ücretlendirilir.

Otonom ajanların Webhook tetikleyicileriyle başlattığı hafif görevler için idealdir. [Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) süreçlerinin bulut tabanlı alternatifidir.

## Session (Oturum)

Google Analytics (GA4) içinde, kullanıcının siteyi ziyaret ettiği başlangıç ve bitiş arasındaki süreyi kapsayan temel ölçüm birimidir.

Bir Session içinde birden fazla Event (sayfa görüntüleme, tıklama, scroll) gerçekleşir. 30 dakika hareketsizlik sonrası oturum otomatik kapanır. Bounce Rate ve Conversion Tracking hesaplamalarının temelidir.

## Short-Term Memory (Çalışma Belleği)

Ajanın o anki aktif görev sırasında kullandığı, konuşma geçmişini ve geçici adımları tutan **"anlık çalışma hafızası"**dır.

[Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek)'nin aksine kalıcı değildir; oturum ([Session](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum)) bittiğinde silinir ve kapasitesi [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) ile sınırlıdır.

[Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) ve [Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek) bileşenleriyle birlikte ajanın anlık muhakeme ([Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) yapmasını sağlar.

## Sidecars (Yan Süreçler)

Ana [Agent OS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agent-os-ajan-isletim-sist) veya [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) çekirdeğinin dışında, ona yapışık şekilde (sepetli motor gibi) ancak ayrı bir [Daemon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#daemon-kesintisiz-servis) (arka [plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) süreci) olarak çalışan küçük mikro hizmetlerdir.

Örneğin; ana ajan kod yazarken, bir Sidecar ajanı sadece klasördeki dosya değişikliklerini (File Watcher) izler veya sistemin RAM kullanımını denetleyip ana [modele](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) anlık telemetri verisi sağlar.

## Simple Reflex Agents (Refleks Ajanları)

Geçmişi hatırlamayan ([Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) yoksunu), geleceği [planlamayan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ([Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) özelliği olmayan) ve sadece o anki duruma (girdiye) anında refleksif bir tepki üreten en ilkel otonom yazılım tipleridir.

"Eğer [sıcaklık](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#temperature-sicaklik) 30'u geçerse klimayı aç" mantığıyla çalışırlar. Gelişmiş [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinde bu ajanlar, maliyeti düşük ([Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics)) [yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme) (Routing) görevlerinde kullanılır.

## Sitemap (Site Haritası)

Web sitesindeki tüm sayfaların listesini XML formatında arama motorlarına sunan dosyadır (genellikle \`/sitemap.xml\` adresinde bulunur).

[Google'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) sitenizi [Crawling (tarama)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#crawling-tarama) ile [keşfetmesini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) hızlandırır ve [Indexing (İndeksleme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#indexing-indeksleme) sürecini kolaylaştırır. Google Search Console üzerinden gönderilir. Otonom ajanlar, eksik sayfa veya hataları tespit edip sitemap güncelleyebilir.

## Skills / Agent Skills (Beceriler)

Ajanın sadece kuru bir [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) [modelinden](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) çıkıp kurumsal bir işçiye dönüşmesini sağlayan; "nasıl çalışılması gerektiğini" anlatan standart formatlı ([SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd)) talimatnamelerdir.

[Tools (Araçlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) fiziksel [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) gücü sağlarken, Skills (Beceriler) bu [araçların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) doğru sırayla, hangi güvenlik standartlarıyla ve nasıl bir mimariyle ([Procedural Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#procedural-memory-prosedurel-hafiza)) kullanılacağının tarifesidir.

## SKILL.md

Ajanların belirli bir işi (Örn: Veritabanı taşıması) nasıl yapması gerektiğini anlatan, YAML meta verileri (Frontmatter) ve markdown formatında yazılmış çekirdek beceri belgesidir.

Ajana [Few-Shot Prompting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#few-shot-prompting) (Örnekli [Yönlendirme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#redirect-yonlendirme)) sağlayarak, işin tam olarak geliştiricinin istediği formata ([Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti)) ve [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) (Güvenlik) kurallarına uygun yapılmasını garanti eder.

## Slack Integration

Ekip iletişim platformu Slack'e, otonom ajanların görev bildirimleri, hata raporları ve durum güncellemeleri göndermesini sağlayan entegrasyondur.

[Notification System (Bildirim Sistemi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#notification-system-bildirim-sistemi) kanallarından biridir. Webhook veya [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) üzerinden bağlanır. Otonom ajanlar, [Campaign Syncing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#campaign-syncing) tamamlandığında veya [Budget Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#budget-guardrails) aşıldığında Slack'e otomatik uyarı gönderebilir.

## Slash Commands (Eğik Çizgi Komutu)

Kullanıcıların, otonom ajan ekosistemini arayüz üzerinden (Örn: \`/[plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)\`, \`/[execute](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula)\`) hızlıca tetikleyebilmesi için oluşturulmuş klavye [kısayollarıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis).

Uzun uzun [Prompt Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-engineering) yapmak yerine, ajanı doğrudan belirli bir [Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) (iş akışına) sokar. Özellikle [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) platformlarında ajanları spesifik modlara (Örn: Test yazma modu) sokmak için en pratik yöntemdir.

## Smart Voice Transcription

Geliştiricinin klavye kullanmadan, ajanlarla tıpkı bir ekip arkadaşıyla konuşur gibi sesli iletişim kurmasını; sistemin bu sesi anında yüksek doğrulukla ve bağlama (Context) uygun teknik terimlerle yazıya dökerek ajana iletmesini sağlayan teknolojidir.

Uzun ve karmaşık projelerin [Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) veya [Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) aşamalarında insanın ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) derdini hızla anlatmasını sağlar.

## SOP (Standart Opr. Prosedürü)

Kurumsal bir şirketin veya projenin, "Bizde kod böyle yazılır" dediği, ajanın ezbere bilmesi gereken katı, [tekrarlanabilir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#idempotent-tekrarlanabilir) iş süreçleridir.

[Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemleri, [SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) veya [GEMINI.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#geminimd---agentsmd) dosyaları üzerinden bu SOP'leri okuyarak insan hatalarını ortadan kaldırır. Deterministik ve öngörülebilir çıktılar almanın temel anahtarıdır.

## Spark (MCP Host)

[MCP (Model Context Protocol)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) sunucularını arka [planda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) kolayca yöneten, kuran ve ajanın ([Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp)) hizmetine sunan açık kaynaklı veya özel [orkestrasyon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestration-orkestrasyon) barındırıcılarından biridir.

Geliştiricinin [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) ekranında kaybolmasını engeller; ajanın [Dynamic Tool Discovery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery) (Dinamik Araç Keşfi) ile dış dünyayla konuşmasını sağlayan bağlantı altyapısını hızlandırır.

## Sparse Persistence

Ajanın, ürettiği tüm anlamsız verileri ve geçici logları kalıcı belleğe kaydetmek yerine; sadece gerçekten önemli olan karar anlarını, hataları ve başarılı stratejileri seyrek (sparse) olarak veritabanına ([Mem0](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mem0-kalici-altyapi), [Firestore](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#firestore-firebase)) yazması stratejisidir.

[Context Rot (Bağlam Çürümesi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) ve [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) sorunlarını çözmek için bellek tasarrufu sağlar.

## Spreadsheet Automation

[Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Sheets veya [Microsoft](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#copilot-github-microsoft) Excel üzerinde tekrarlayan veri işleme, raporlama ve analiz görevlerini otomatikleştirme sürecidir.

Otonom ajanlar, Google Analytics (GA4) veya Google Ads verilerini çekip otomatik raporlar oluşturabilir. [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) üzerinden [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Sheets'e bağlanarak kampanya performans tablolarını otonom güncelleyebilir.

## SQL

İlişkisel veritabanlarında (MySQL, PostgreSQL) veri sorgulamak, eklemek ve güncellemek için kullanılan standart programlama dilidir (Structured Query Language).

Otonom ajanlar, [CLI Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-tools) ile veritabanı sorguları çalıştırabilir. [BigQuery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#bigquery) üzerinde SQL kullanarak Google Analytics (GA4) ham verilerini derinlemesine analiz edebilir. [NoSQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nosql) veritabanlarının yapısal alternatifidir.

## SSL Sertifikası

Web sitesinin kullanıcıyla olan iletişimini şifreleyen ve tarayıcıda "kilit" simgesiyle güvenli bağlantı (HTTPS) sağlayan dijital güvenlik belgesidir.

SEO sıralama faktörüdür; SSL'siz (HTTP) siteler [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) tarafından "Güvenli Değil" olarak işaretlenir. [Domain](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#domain-alan-adi) yapılandırmasının zorunlu bir parçasıdır.

## State Graph (Durum Grafiği)

Ajanların [iş akışlarını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) ([Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar)), adımların rastgele ilerlediği metin blokları yerine [LangGraph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#langgraph---langchain) gibi platformlarda [düğümler](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler) ([Nodes](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler)) ve bağlantılar ([Edges](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#edges-kenarlar)) halinde görsel bir mantık grafiği olarak inşa etme yöntemidir.

Sistemin hangi aşamada olduğunu ([State Tracking](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-tracking-durum-takibi)) matematiksel olarak izlemeyi ve hata alındığında başa sarmayı otonom ve kontrollü hale getirir.

## State Management (Durum Yönetimi)

Bir ajanın (veya ajan [sürüsünün](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru)), uzun süren bir görevi yerine getirirken o anki ilerleyişini, değişkenlerini ve elde ettiği sonuçları (State) güvenli bir şekilde kaydetmesi ve yönetmesidir.

Eğer State kaybolursa ajan [Goldfish Memory Problem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#goldfish-memory-problem) yaşar ve ne yaptığını unutur. Özellikle [State Graph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi) yapılarında bir düğümden diğerine geçerken verinin eksiksiz aktarılmasını sağlar.

## State Tracking (Durum Takibi)

[Orchestrator (Şef Ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) biriminin, altındaki onlarca [Worker Agent'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) anlık olarak hangi aşamada olduğunu, kimin başarılı kimin hatalı (Infinite Loop) durumda olduğunu bir panel veya [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) nesnesi üzerinden izleme mekanizmasıdır.

Büyük [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) operasyonlarında kaos çıkmasını engelleyen, işin bitip bitmediğini ([Definition of Done](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi)) kontrol eden gözlem aşamasıdır.

## State Verification (Durum Doğrulama)

Ajanın, bir [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) gerçekleştirdikten veya bir veritabanını güncelledikten sonra "İşlem gerçekten oldu mu?" diye ikinci bir teyit sorgusu atarak sistemin güncel durumunu kanıtlamasıdır.

Ajanın [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) (Uydurma) ile "Yaptım" demesine inanmamak, otonom sistem güvenliğinin temelidir. [Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) mantıksal [doğrulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama) adımıdır.

## state.vscdb

Özellikle VSCode ve [Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) türevlerinde; IDE'nin ve ajanın yerel [oturum](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) durumunu, açık sekmeleri ve arayüz ayarlarını tutan [SQLite](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sql) (veya [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)) tabanlı geçici sistem dosyasıdır.

Bozulması durumunda ajanların [Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek) bağlamı zedelenebilir, ancak genellikle [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) üzerinde kalıcı bir hasar bırakmaz.

## Static Context (Statik Bağlam)

Projenin tamamını veya devasa kütüphane belgelerini, ajanın işine yarasın ya da yaramasın, en başından [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) içine yığma yöntemidir.

Bu yöntem küçük projelerde işe yarasa da, büyük projelerde ajanın yavaşlamasına ([Latency](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#latency-gecikme-suresi)) ve gereksiz verilere takılıp [Lost in the Middle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sendromu yaşamasına neden olur. Çözümü [Dynamic Context](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-context-dinamik-baglam) ([Lazy Loading](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lazy-loading-tembel-yukleme)) mimarileridir.

## Stochastic Multi-Agent Consensus

Rastgelelik ve olasılık barındıran ([Stochasticity](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#stochasticity-rastlantisallik)) yapay zeka [modellerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model); [Debate Loops (Tartışma Odaları)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#debate-loops-tartisma-odalari) içinde farklı kararlar üreterek birbirleriyle tartışması ve sonunda en doğru yanıtta (veya kodda) ortak bir konsensüse varması sürecidir.

Tek bir [modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) alacağı yanlış bir kararı ([Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon)), çoklu ajan sisteminin otonom eleştiri süzgecinden geçirerek saflaştırmasını sağlar.

## Stochasticity (Rastlantısallık)

[LLM'lerin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) aynı soruya (aynı girdiye) her seferinde tam olarak aynı kelimelerle cevap vermemesi; üretimin [Temperature (Sıcaklık)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#temperature-sicaklik) ayarına bağlı olarak olasılıksal ve değişken olma doğasıdır.

Yaratıcı işlerde avantajken, yazılım gibi kesinlik (determinizm) gerektiren kodlama görevlerinde tehlikelidir. Ajanların bu rastlantısallığı aşması için [JSON Validation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama) ve [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) kullanılır.

## Structured Output (Yapısal Çıktı)

Ajanın, hikaye yazar gibi düz metinler dönmesi yerine; makine tarafından okunabilir, ayrıştırılabilir ve doğrudan [Function Calling](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#function-calling) için kullanılabilir (Örn: [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json), XML) bir formatta çıktı üretmesidir.

[Schema Validator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#schema-validator) ([Pydantic](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pydantic) vb.) yardımıyla yapısı garanti altına alınan bu çıktılar, ajanların dış sistemleri ve [API'leri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tetikleyebilmesi için zorunludur.

## Subagent (Alt Ajan)

[Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) mimarisinde, genellikle [Conductor (Ana Şef)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) tarafından belirli bir alt görevi (Örn: Sadece tarayıcıda gezinmek veya sadece [CSS](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) yazmak) yerine getirmesi için oluşturulan veya çağrılan [kısıtlı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) yetkili ajandır.

Ana ajanın hafızasını ([Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi)) gereksiz detaylarla doldurmasını engeller. Görevi bittiğinde elde ettiği sonucu (Örn: [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) bir video kaydeder) üstüne raporlayıp kapanır.

## Swarms (Ajan Sürüleri)

Çok sayıda hafif, hızlı ve genellikle [Reactive Agents](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reactive-agents-reaktif-ajanlar) (Tepkisel Ajan) yapısındaki yapay zekanın; merkezi bir diktatör ([Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan)) olmadan, doğadaki arı veya karınca [sürüleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) gibi basit kurallarla ([A2A](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#a2a-agent-to-agent)) bir araya gelerek karmaşık bir problemi çözdüğü [Decentralized Agent Networks](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#decentralized-agent-networks) (Merkeziyetsiz) [modelidir](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model).

## System Prompt (Sistem İstemi)

Ajanın kimliğini, rolünü, yetkilerini ve uyması gereken temel anayasayı belirleyen **"ana sistem talimatı"**dır.

Kullanıcının yazdığı anlık sohbet mesajlarından farklı olarak, ajanın tüm çalışma yaşamı boyunca sadık kalması gereken ana çerçevendir.

Kötü niyetli [Prompt Injection](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-injection-zehirli-girdi) girişimlerine karşı [Guardrails](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#guardrails-korkuluklar) ile koruma altına alınmalıdır.

## System Thinker (Sistem Düşünürü)

Sadece önüne gelen küçük kod parçasını yazan ([Doer](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici)/[Executor](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#doer---executor-uygulayici)) vizyonsuz ajanların aksine; projenin bütününe, mimariye, performans metriklerine ve [Clean Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#clean-architecture) kurallarına hakim olan, stratejik düşünen ajan (genellikle [Conductor](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#conductor-ana-sef) veya [Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) profilidir.

## Task Artifact (Görev Artefaktı)

Ajanların uzun soluklu işlerde veya projelerde kaybolmamak için, hangi görevlerin bittiğini, hangilerinin devam ettiğini (checklist) ve alınan kararları (durum güncellemelerini) yapısal bir formatta (markdown, tablo) kaydettikleri ve insana sundukları görsel belgedir ([Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar)).

Ajanın ilerleyişini [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) ([Gözlemleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle)) etmemizi kolaylaştırır.

## Task Plan (task.md)

[Planner Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#planner-agent-planlamaci-ajan) ([Planlamacı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) tarafından ana hedefe ulaşmak için oluşturulan, adım adım hangi [Tools'ların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) kullanılacağını ve hangi [alt ajanın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) ([Subagent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan)) görevlendirileceğini belirten referans (yapılacaklar) belgesidir.

Otonom sistemin rotasıdır. Ajanlar döngü boyunca sürekli bu dosyayı güncelleyerek sistemin [Definition of Done](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) (Bitti) durumuna ulaşıp ulaşmadığını kontrol eder.

## Technical Debt (Teknik Borç)

Hızlı çözüm (yamalar) uğruna [Clean Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#clean-architecture) (Temiz Mimari) kurallarını ihlal ederek, gelecekte projeyi yönetilemez hale getiren kötü kod (spagetti kod) birikimidir.

[Pragmatist ajanlar](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#pragmatist-pragmatist-ajan) hızı artırmak için bu borcu bilerek alabilirken, [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) (Denetmen) ajanlar bu borcu temizlemek için sürekli kodu yeniden düzenlemeye (Refactoring) çalışarak sistemin çökmesini engeller.

## Telegram Bot

Telegram mesajlaşma platformu üzerinden otonom ajanları yönetmek, komut göndermek ve bildirim almak için kullanılan otomatik bot entegrasyonudur.

[Notification System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#notification-system-bildirim-sistemi) kanallarından biridir. Otonom ajanlar, [Cron (Zamanlanmış Görevler)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cron-zamanlanmis-gorevler) ile belirlenen aralıklarla kampanya raporlarını Telegram'a gönderebilir veya kullanıcıdan [HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop) onayı alabilir.

## Temperature (Sıcaklık)

[LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) bir kelimeyi seçerken ne kadar risk (yaratıcılık) alacağını belirleyen; sıfıra yaklaştıkça daha deterministik ve kesin ([Stochasticity](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#stochasticity-rastlantisallik) düşer), bire yaklaştıkça daha yaratıcı ve rastgele sonuçlar üreten matematiksel hiper-parametredir.

Otonom ajanların kod yazma görevlerinde genellikle 0 veya çok düşük tutularak [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) riskleri minimize edilir.

## Terminal

Ajanların görsel arayüzler (GUI) kullanmadan, sunuculara veya bilgisayara doğrudan komut gönderdikleri ve sonuçları log formatında aldıkları komut satırı ekranıdır ([CLI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cli-komut-satiri-arayuzu)).

[Agentic IDE](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ide) içinde ajanlara doğrudan terminal yetkisi verilerek, [nsjail](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nsjail) ([Sandbox](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execution-environment-sandbox)) [sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) içinde klasörleri oluşturma, derleme ve sunucu başlatma gibi fiziksel [eylemleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) otonom yapması sağlanır.

## Token (Jeton / Yapay Zeka Para B.)

[Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ([LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin)) okuduğu ve ürettiği metni (veya kodu) anlamsal parçalara ayırdığı, ödeme ve kapasite ölçümü için kullanılan temel yapıtaşıdır (1 Token genelde bir kelimenin 3/4'üne eşittir).

Ajansal sistemlerde [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) (Bellek Kapasitesi) ve [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) (Maliyet/Bütçe) hesaplamaları tamamen bu para birimi üzerinden yapılır.

## Token Burn Rate (Jeton Tüketim Hızı)

Bir [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sisteminin (özellikle döngüye girmiş çoklu ajanların), [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) üzerinden işlem yaparken saniye veya dakika bazında tükettiği [Token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) (para) miktarıdır.

[Cost Control Limits](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#cost-control-limits) (Maliyet [Sınırları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar)) ile kontrol altına alınmazsa, Infinite Loop sarmalına giren bir ajan sabaha kadar binlerce dolarlık [token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b) yakabilir. [Fast Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fast-mode-heuristics) ve [Prompt Caching](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompt-caching-onbellekleme) gibi stratejiler bu yakıt tüketimini azaltmak için kullanılır.

## Tool Operator (Araç Operatörü)

Hiyerarşik sistemlerde doğrudan düşünme ([Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) veya kod yazma yeteneğine sahip olmayan; tek görevi [Orchestrator'dan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) gelen emirle spesifik bir aracı (Örn: Sadece tarayıcıyı açmak veya sadece bir [API'yi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tetiklemek) çalıştırmak olan dar yetkili ([Narrow AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#narrow-ai-dar-yapay-zeka)) ajandır.

[Subagent (Alt ajan)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) gibi çalışır. Karmaşık sistemleri hafifletir ve yetki ayrılığı ([Principle of Least Privilege](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#principle-of-least-privilege)) sağlar.

## Tools (Araçlar / Modelin Elleri)

[LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) ([Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)) dijital dünyada hapis kalmasını engelleyen, dış dünyaya (veritabanı, [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal), internet) fiziksel olarak müdahale etmesini sağlayan fonksiyonlardır.

[Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) sürecinin [ACT (Eylem)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) aşamasında tetiklenirler. [Model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) sadece "Şu dosyayı sil" kararına varır (Reason), o [eylemi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) fiilen yapan [Tools'tur](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-mcp-bileseni). Ajanları klasik sohbet botlarından ([ChatGPT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chatgpt)) ayıran en temel silahtır.

## Tools (MCP Bileşeni)

[MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) (Sunucu) tarafından ajana ([Client](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#client-istemci---mcp)) sunulan 3 temel bileşenden (Diğerleri: [Resources](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#resources-mcp-bileseni), [Prompts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#prompts-mcp-bileseni)) [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) dönük olanıdır.

Ajana o sunucuya özel yetenekler kazandırır (Örn: "Salesforce_Musteri_Ekle" aracı). Ajan, [Dynamic Tool Discovery](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery) sayesinde sunucuya bağlandığı an bu aracı [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) şemasıyla birlikte ([Self-Describing API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-describing-api)) öğrenir ve kullanmaya başlar.

## Top-P

[Temperature (Sıcaklık)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#temperature-sicaklik) ile birlikte çalışan, [LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) kelime seçerken olasılık havuzunu daraltmasını sağlayan matematiksel hiper-parametredir.

Otonom ajanların kodlama görevlerinde, [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) (uydurma) riskini engellemek ve daha katı, tahmin edilebilir (deterministik) [Structured Output](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#structured-output-yapisal-cikti) almak için düşük tutulur.

## Trajectory (Yürütme Geçmişi)

Bir ajanın karmaşık bir görevi bitirebilmek için baştan sona hangi adımları attığının, hangi [araçları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ([Tools](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri)) hangi sırayla kullandığının ve hatalardan nasıl döndüğünün ([Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma)) tam rotası (iz düşümü) ve film şerididir.

Sadece sonucu değil, süreci de ifade eder. [Episodic Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#episodic-memory-epizodik-bellek) (Deneyim Belleği) doğrudan bu Trajectory kayıtlarının saklanmasıyla oluşur.

## Transformer

2017'de [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) tarafından icat edilen ve bugünkü tüm modern [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) [modellerinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) ([OpenAI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#openai) GPT, [Claude](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#claude-anthropic), [Gemini](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google), [DeepSeek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)) temelini oluşturan yapay sinir ağı mimarisidir.

Metni anlamak için "Attention" (Dikkat) mekanizması kullanır; bu sayede cümledeki kelimelerin birbirleriyle olan ilişkilerini kavrar. [Embeddings (Yerleştirmeler)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#embeddings-yerlestirmeler) ve [Reasoning (Akıl Yürütme)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme) yeteneklerinin kaynağıdır.

## Tree of Thoughts (ToT)

Gelişmiş ajansal sistemlerin ([Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) [modelleri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) vb.), [Chain of Thought'un](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#chain-of-thought-cot) ötesine geçerek; bir problemi çözerken aynı anda birden fazla olasılık dalı (ağaç) oluşturduğu, bu dalları eşzamanlı değerlendirip çıkmaz sokağa girenleri elediği [Deep Reasoning](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deep-reasoning-derin-dusunme) (Derin [Akıl Yürütme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reasoning-akil-yurutme)) mimarisidir.

Matematiksel ve karmaşık yazılım mimarisi görevlerinde hatasız karar almayı sağlar.

## TUI (Terminal User Interface)

Ajanların, web tarayıcısı (GUI) yerine [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) veya komut satırı üzerinde sunduğu grafiksel arayüzdür.

Geliştiriciler, ağır web panelleri yerine doğrudan klavye ile (Örn: [Slash Commands](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#slash-commands-egik-cizgi-komutu)) ajanı yönetmek, [Walkthrough](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#walkthrough-yurutme-raporu) belgelerini okumak ve [Interactive Approvals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#interactive-approvals) (onay) vermek için TUI ortamını tercih ederler. Hız ve sadelik sağlar.

## User Memory (Kullanıcı Hafızası)

Ajanın, sadece mevcut projeyi değil, direkt olarak "kullanıcının kişisel tercihlerini" (Örn: "Oğuzhan gece modunu sever, kodlarda her zaman Tailwind kullanmamı ister") kaydettiği [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) birimidir.

[Mem0](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mem0-kalici-altyapi) gibi sistemlerle yönetilir. Ajanın her yeni [oturumda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) kullanıcıya özel, kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmasını sağlar.

## User Override (Kullanıcı Müdahalesi)

Otonom ajanın [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) içinde aldığı bir kararı veya yazdığı kodu, insanın araya girerek ([HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop)) "Hayır, bunu böyle değil şu şekilde yap" diyerek ezmesi (override) ve sürece doğrudan müdahale etmesidir.

Ajan, bu müdahaleyi [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresinde algılayıp yeni rotasına girer ve bunu [Reflective Memory'ye](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reflective-memory-yansitici-bellek) kaydederek aynı hatayı tekrarlamaz.

## Utility-Based Optimization (Fayda)

Ajanların bir [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) kararı alırken, sadece kurala uymaya değil; alınacak kararın maliyetine ([Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi)), hızına ([Latency](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#latency-gecikme-suresi)) ve başarı oranına (Fayda/Maliyet) bakarak matematiksel olarak en kârlı olanı seçme mantığıdır.

Özellikle finans ve reklam optimizasyonu ajanlarında (ROAS) sıklıkla kullanılır.

## UI Testing (Arayüz Testi)

[Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) gibi ajanların, yazdıkları veya değiştirdikleri bir web sitesinin arayüzünü (Örn: Butonlar, menüler, renkler) piksellerine kadar [Vision (Görüntü İşleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme)) yeteneğiyle otonom olarak test etmesidir.

Sadece kodun derlenip derlenmediğine değil, insanın gördüğü ekranın gerçekten doğru tasarlanıp tasarlanmadığına bakar.

## Vector Database (Vektör Veritabanı)

Klasik [SQL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sql) veritabanlarının aksine, metinlerin ve kodların yüzlerce boyutlu matematiksel sayılar ([Embeddings](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#embeddings-yerlestirmeler)) olarak tutulduğu yeni nesil veritabanı türüdür (Örn: Pinecone, Chroma).

Kelimelerin harflerine değil, "anlamlarına" göre arama yapılabilmesini sağlar ([Semantic Search](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-search-anlamsal-arama)). [RAG (Retrieval-Augmented Generation)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rag-retrieval-augmented-generation) mimarilerinin kalbidir.

## Verify (Doğrula)

[Agentic Loop'un](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) [Observe (Gözlemle)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresinin içinde yer alan mantıksal bir check-up sürecidir. Ajan bir kod yazdığında, bu kodun sadece "çalıştığını" değil, [Definition of Done (Bitti Tanımı)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#definition-of-done-bitti-tanimi) kriterlerindeki testleri gerçekten geçip geçmediğini [doğrulamasıdır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama).

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) bu [doğrulamayı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#json-validation-dogrulama) yapar.

## Vibe Coding

Herhangi bir yazılım mimarisi, kural dizisi veya katı testler ([Evals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#evals-evaluation---hard-evals)) yazmadan, tamamen yapay zekayla sohbet ederek rastgele kod üretme pratikleridir.

Hızlı prototip üretmek için eğlenceli olsa da, kurumsal üretim ortamlarında kırılgan ve bakımı imkansız sistemler yaratır.

Bunun panzehiri, katı mühendislik kuralları içeren [Agentic Engineering](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-engineering) disiplinidir.

## Video-to-Action Pipeline

[Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) gibi ajanların, bir web sitesinde [eylem](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) yapmadan önce ekranı (veya video akışını) [Vision](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme) [modeliyle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) izleyip; butonların, menülerin yerlerini saniyeler içinde anlayarak tıklama ve form doldurma kararlarını otonom aldığı süreçtir.

[DOM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dom-document-object-model) ([HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript)) koduna bağımlılığı ortadan kaldırır; ajanın siteyi tıpkı bir insan gibi görerek yönetmesini sağlar.

## Vision (Görüntü İşleme / Görme)

[LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) sadece metin okumanın ötesine geçerek, kendisine verilen fotoğrafları, ekran görüntülerini veya tasarımları bir insan gibi görüp analiz edebilme yeteneğidir.

[UI Testing (Arayüz testi)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) ve [Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) navigasyonu gibi görsel zeka gerektiren otonom görevlerin temelidir.

## Walkthrough (Yürütme Raporu)

Ajanın, büyük bir görevi tamamladıktan sonra son kullanıcıya (insana) sunduğu; neyi değiştirdiğini, hangi hataları çözdüğünü ve yeni mimarinin nasıl çalıştığını adım adım özetleyen yapısal ([Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar)) rapordur.

[Progressive Disclosure](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#progressive-disclosure) (Kademeli Açıklama) mantığıyla yazılır. İnsanın kodu satır satır okumadan tüm [Trajectory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#trajectory-yurutme-gecmisi) sürecine hakim olmasını sağlar.

## Web Scraper Tool (Kazıma Aracı)

Ajanların, canlı internet sitelerindeki ham [HTML](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#css---html---javascript) kodlarını okuyup, bunları [Curate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon) ([kürasyon](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#curate---curation-kurasyon)) işleminden geçirerek [LLM'in](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) okuyabileceği temiz bir Markdown veya [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json) formatına çeviren özel dış araçtır.

[Agentic RAG](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-rag) süreçlerinde güncel veri (Örn: Rakiplerin fiyatları) toplamak için [Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan) birimlerinin en büyük silahıdır.

## WhatsApp Business API

İşletmelerin WhatsApp üzerinden müşterilerle otomatik mesajlaşma, bildirim gönderme ve destek sağlamasına olanak tanıyan resmi programlama arayüzüdür.

[Notification System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#notification-system-bildirim-sistemi) ve Lead Generation kanalı olarak kullanılır. Otonom ajanlar, Webhook tetikleyicileriyle sipariş onayı, randevu hatırlatma gibi mesajları otonom gönderebilir.

## Worker Agent (İşçi Ajan)

[Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) içinde en tepedeki [Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan) (Şef) veya [Planner](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ajandan emir alarak, spesifik bir görevi (Örn: Sadece kod yazmak, sadece veri çekmek) fiilen icra eden uzman ajandır.

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "[Maker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#zapier---make)" rolünü üstlenir. İşi bitince [Walkthrough](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#walkthrough-yurutme-raporu) sunar ve görevini tamamlar.

## Workflows (İş Akışları / Şablonlar)

Ajanların karmaşık bir görevi, rastgele döngüler yerine [LangGraph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#langgraph---langchain) gibi sistemler üzerinde önceden tasarlanmış kesin adımlarla ([Nodes](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#nodes-dugumler) ve [Edges](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#edges-kenarlar)) ve belirli bir rotayla ([State Graph](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-graph-durum-grafigi)) otonom olarak yürütmesidir.

Infinite Loop sarmallarını engeller ve [Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim) standartlarına uygun deterministik sonuçlar alınmasını sağlar.

## Working Memory (Çalışan Bellek)

Ajanın ([Modelin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model)), o an açık olan [oturumda](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) (veya [terminal](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) sekmelerinde) aktif olarak üzerinde çalıştığı [kısa](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) süreli ([Short-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#short-term-memory-calisma-bellegi)) RAM benzeri hafıza alanıdır.

[Oturum](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#session-oturum) kapandığı an bu bellek uçar. [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) [sınırlarına](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#privilege-boundaries-sinirlar) tabidir. Ajanın ileride de hatırlaması gereken önemli veriler buradan [Memory Consolidation](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#memory-consolidation) ile [Long-Term Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#long-term-memory-kalici-bellek) alanına taşınmalıdır.

## Workspace Rules (Yerel Kurallar)

Sadece üzerinde çalışılan spesifik projenin kök dizininde bulunan (\`.agents\` veya \`[GEMINI.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#geminimd---agentsmd)\` gibi) ve o projeye has "mimari, stil, izinler" gibi katı kuralları barındıran yerel talimatlardır.

Ajan [Discover](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) aşamasında ilk olarak bu kuralları okur. [Global Skills'ten](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#global-skills-kuresel-beceriler) (genel yetenekler) daha önceliklidir ve projeler arası kirlenmeyi engeller.

## YAML Frontmatter

Genellikle [SKILL.md](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#skillmd) gibi beceri dosyalarının en üstünde bulunan, iki \`---\` çizgisi arasına yazılan ve ajana "Bu yeteneğin adı nedir, açıklaması nedir?" gibi bilgileri anında (Metadata) veren makine dostu başlık formatıdır.

Ajan tüm metni okumaya gerek duymadan bu [JSON](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#csv---json)/YAML verisiyle [Semantic Routing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-routing-anlamsal-yonl) kararlarını milisaniyeler içinde alabilir.

## Zapier / Make

Farklı [uygulamaları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) (CRM, e-posta, [Google](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) Sheets, sosyal medya) kodsuz bağlayarak otomatik [iş akışları](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar) ([Workflows](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#workflows-is-akislari---sablonlar)) oluşturan otomasyon platformlarıdır.

Webhook tetikleyicileriyle çalışır. Otonom ajanların doğrudan [MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu) veya [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) üzerinden yapabildiği entegrasyonların, teknik bilgi gerektirmeyen alternatifidir. [n8n](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#n8n) ise açık kaynaklı rakibidir.

## Zero-Shot Prompting

Ajana bir görev verirken hiçbir geçmiş referans, eğitim veya örnek ([Few-Shot Prompting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#few-shot-prompting)) sunmadan, doğrudan "Bunu yap" diyerek tek seferlik çıplak emir verme durumudur.

[Model](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) sadece içindeki [Semantic Memory'ye](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#semantic-memory-anlamsal-bellek) güvenerek hareket eder. Karmaşık [Agentic AI](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-ai) sistemlerinde, [Hallucination](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hallucination-halusinasyon) ve yanlış format riski yüksek olduğundan pek tercih edilmez.

## Iceberg Technique (Buzdağı)

Ajanlara sunulan bilginin veya [Artifacts](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#artifacts-artefaktlar) arayüzünün, tıpkı bir buzdağı gibi sadece kullanıcının veya ajanın "o an" ihtiyaç duyduğu küçük [kısmının](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) suyun üstünde gösterildiği UX/UI tekniğidir.

[Progressive Disclosure](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#progressive-disclosure) (Kademeli Açıklama) mantığının temelini oluşturur. Alt [kısımdaki](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) derin teknik detaylar (Buzdağının altı) sadece ajan hata aldığında veya insan detay istediğinde açığa çıkar; böylece [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) tasarrufu sağlanır.

## Idempotent (Tekrarlanabilir)

Ajanın [ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) evresinde gerçekleştirdiği bir işlemin (Örn: Bir butona tıklama, veritabanı kaydı girme), aynı komut üst üste binlerce kez çalıştırılsa bile sistemde yeni bir sorun yaratmaması veya ekstra veri oluşturmaması (ilk çalıştırmayla aynı sonucu vermesi) özelliğidir.

Infinite Loop sarmalına giren bir ajanın sistemi çökertecek hasarlar bırakmasını donanımsal düzeyde engelleyen, güvenilir [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tasarım kuralıdır.

## Identity Propagation (Kimlik Akt.)

[Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) ve [Multi-Tenant](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-tenant-coklu-kiraci-izolasyon) (çok kullanıcılı) mimarilerde; ana ajanın (Örn: A müşterisi) bir görevi [alt ajana](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan) ([Worker Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#worker-agent-isci-ajan)) devrederken, bu müşterinin "[Erişim](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reach-erisim) İzni / [Token](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-jeton---yapay-zeka-para-b)" bilgisini (Kimliğini) de beraberinde devretmesidir.

[Principle of Least Privilege](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#principle-of-least-privilege) (En Az Yetki) kuralının [uygulanmasını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula) sağlar. [Alt ajan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan), üst ajanın kimliğinden fazlasını kullanamaz.

## Implementation Plan

[Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) ([Planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla)) evresinde, özellikle [Deliberative / Planning Agents](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deliberative---planning-agents) tarafından hazırlanan; görevin kodlanmaya başlanmadan önce tüm mimari detaylarının, kullanılacak [Tools'ların](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#tools-araclar---modelin-elleri) ve [SDLC](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sdlc-yazilim-yasam-dongusu) adımlarının listelendiği mühendislik ([uygulama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#execute-uygula)) sözleşmesidir.

Ajan, bu [planı](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) tamamladıktan sonra genellikle [HITL](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#hitl-human-in-the-loop) ile insandan onay ([Interactive Approvals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#interactive-approvals)) talep eder ve onaydan sonra [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) geçer.

## Implementer Agent (Uygulayıcı)

Hiyerarşik [Multi-Agent System](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#multi-agent-system-mas---suru) içinde strateji üretmeyen, sadece [Planner Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#planner-agent-planlamaci-ajan) tarafından hazırlanan [Implementation Plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#implementation-plan) belgesine sadık kalarak ham kodu yazan, sistemi derleyen ve [API'leri](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) tetikleyen kas gücü yüksek uzman ajandır.

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) [modelinin](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#deepseek-model) "[Maker](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#zapier---make)" (üretici) [kısmını](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) oluşturur. İşi bitirdiğinde çıktısını [Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#critic---reviewer-agent) denetimine sunar.

## Indexing (İndeksleme)

[Google'ın](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#gemini-google) bir web sayfasını [Crawling (tarama)](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#crawling-tarama) ile [keşfettikten](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#discover-kesfet) sonra, içeriğini analiz edip arama veritabanına kaydetmesi sürecidir.

İndekslenmeyen sayfalar arama sonuçlarında (SERP) asla görünmez. Google Search Console üzerinden indeksleme durumu kontrol edilir. [Robots.txt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#robotstxt) ve [Sitemap](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sitemap-site-haritasi) dosyaları bu süreci yönetir.

## Infinite Loop Mitigation

Otonom ajanın aynı hatayı (Bug) çözemediği halde inatla tekrar tekrar deneyerek sonsuz bir [kısır](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#knowledge-items-kis) döngüye girmesini, sistem kaynaklarını tüketmesini ([Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi)) engelleyen donanımsal ve yazılımsal güvenlik mekanizmalarıdır.

"Maksimum 5 kez dene" limiti ([Rate Limiting](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#rate-limiting-hiz-kisitlamasi)) veya "Döngüye girersen insanı çağır" ([Fallback Strategy](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#fallback-strategy-yedek-plan)) gibi önlemleri içerir.

## Interactive Approvals

Sistemin güvenli modda ([Iterative Mode](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#iterative-mode-onayli-mod)) çalışırken, ajanın [ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) aşamasında tehlikeli bir işlem (Örn: Veritabanı silmek veya ödeme yapmak) yapmadan önce [eylemi](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) dondurup [terminalde](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#terminal) insandan "Y/N" (Evet/Hayır) şeklinde anlık onay beklemesidir.

[Request Review](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#request-review) (İnceleme İsteği) sürecinin otonom sistemlerdeki arayüz karşılığıdır.

## Iterate (Yinele)

Ajanın [Agentic Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#agentic-loop-ajan-dongusu) sürecinin son aşaması olan [Observe](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#observe-gozlemle) evresinde, başarısızlık veya yeni verilerle karşılaştığında; döngüyü bitirmek yerine rotasını ([Trajectory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#trajectory-yurutme-gecmisi)) güncelleyerek yeniden [plan](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla) yapma ve tekrar [eyleme](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem) geçme işlemidir.

[Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) (Kendini Onarma) mekanizmasının kalbidir, ajan başarana kadar (veya limite takılana kadar) işlemi tekrar eder.

## Iterative Mode (Onaylı Mod)

Ajanın tamamen kendi başına uçtan uca çalıştığı [Always Proceed](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#always-proceed) (Daima İlerle) modunun aksine; her kritik aşamada ([Planlama](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#plan-planla), Kodlama, Test) durarak süreçleri insana sunduğu, insanla birlikte (Adım adım / [Yinelenerek](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#iterate-yinele)) çalıştığı güvenli işbirliği modudur.

Kurumsal projelerde ve [SDLC](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#sdlc-yazilim-yasam-dongusu) süreçlerinde insanın kontrolü ([Governance](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#governance-yonetisim)) kaybetmemesi için zorunludur.

## Evaluator-Optimizer Pattern

Bir ajanın içerik veya kod ürettiği, ikinci bir denetleyici ajanın ise kaliteyi kontrol edip geri bildirimle birinci ajana düzelttirdiği otonom kalite döngüsü mimarisidir.

[Maker-Checker Architecture](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#maker-checker-architecture) prensibini esas alır; tek bir [LLM](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#llm-model---beyin) çağrısının tek seferde kusursuz yanıt veremediği durumlarda [Self-Correction](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#self-correction-kendi-kendini-onarma) ile çıktıyı mükemmelleştirir.

Bu desen özellikle [Evals](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#evals-evaluation---hard-evals) standartlarını tutturmak ve karmaşık sistemlerde hataları sıfıra indirmek için tercih edilir.

## Subagent-Driven Development

Karmaşık projenin ana şef ([Orchestrator](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#orchestrator-sef-ajan)) tarafından küçük, bağımsız ve odaklanmış alt ajanlara ([Subagent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#subagent-alt-ajan)) bölünerek yürütüldüğü yazılım geliştirme metodolojisidir.

Her alt ajan kendi özel [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) alanına sahip olduğu için ana ajanın masasının dolmasını ([Context Rot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi)) engeller.

Görev tamamlandığında alt ajanın çıktısı doğrulanır ([Verify](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#verify-dogrula)) ve ana sisteme entegre edilir.

## Context Compaction (Bağlam Sıkıştırma)

Uzun süren ajan oturumlarında [Context Window](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-window-baglam-penceresi) dolmasın diye geçmiş adımların, karar geçmişinin ve araç çıktılarının otonom olarak özetlenip hafızaya alınması işlemidir.

Ajanın [Lost in the Middle](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#lost-in-the-middle-orta-kaybi) sorununu çözer ve [Token Burn Rate](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#token-burn-rate-jeton-tuketim-hizi) maliyetlerini önemli ölçüde düşürür.

[Working Memory](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#working-memory-calisan-bellek) yönetimi içinde kritik bir öneme sahiptir.

## Computer Use / GUI Agent

Yapay zeka ajanının sadece metinsel komutlar veya [API](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#api) üzerinden değil; insan gibi ekran görüntüsü okuyup fare tıklamaları ve klavye girdileriyle masaüstü uygulamalarını yönettiği otonom arayüz mimarisidir.

[Browser Sub-Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#browser-sub-agent--browser) yeteneklerinin ötesine geçerek tüm işletim sistemi düzeyinde eylem ([ACT](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#act-eylem)) gerçekleştirir.

[Vision](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#vision-goruntu-isleme---gorme) modeliyle ekranı analiz eder ve [UI Testing](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#ui-testing-arayuz-testi) veya eski sistemlerin otomasyonunda kullanılır.

## Tool Calling vs MCP

Yapay zekaya fonksiyon yeteneği kazandırmanın iki farklı mimari yaklaşımı arasındaki temel zihniyet farkıdır.

Geleneksel Tool Calling, kod tabanına statik yazılmış işlevleri çağırırken; [MCP](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-model-context-protocol) standart bir tak-çalıştır sunucusu ([MCP Server](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#mcp-server-mcp-sunucusu)) üzerinden araçları dinamik olarak [keşfeder](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#dynamic-tool-discovery).

MCP esneklik ve güvenlik sağlarken, statik Tool Calling daha hafif ve yerel işlemler için tercih edilir.

## Agent Drift (Ajan Sapması)

Bir ajanın uzun süren çok adımlı görevlerde, zamanla [Context Rot](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#context-rot-baglam-curumesi) etkisiyle ilk verilen ana hedeften ve [System Prompt](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#system-prompt-sistem-istemi) sınırlarından yavaş yavaş uzaklaşması durumudur.

Bu durum ajanın mantıksal hatalar yapmasına veya [Infinite Loop](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#infinite-loop-mitigation) döngülerine girmesine yol açabilir.

Ajan sapmasını önlemek için düzenli durum kontrolü ([State Verification](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#state-verification-durum-dogrulama)) ve denetleyici ajanlar ([Reviewer Agent](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#reviewer-agent-denetleyici-ajan)) kullanılır.

## İlgili Kavramlar

Bu sözlükte tanımlanan kavramların her biri için, konuyu daha derinlemesine işleyen ayrı bir sayfa yazdım — tanım, karşılaştırma tablosu, gerçek örnekler ve kendi operasyonumdan gözlemlerle. Aşağıda hepsini kategori kategori bulabilirsiniz.

**Temel Kavramlar**

- [Yapay Zeka Ajanı Nedir](https://oguzerol.com/yapay-zeka-ajani-nedir/)
- [Agentic AI Nedir, Türkçesi Ne?](https://oguzerol.com/agentic-ai-nedir/)
- [Yapay Zeka Ajanı Türleri](https://oguzerol.com/yapay-zeka-ajani-turleri/)
- [Çoklu Ajan (Multi-Agent) Nedir](https://oguzerol.com/coklu-ajan-nedir/)
- [Halüsinasyon Nedir: AI Neden Uydurur](https://oguzerol.com/halusinasyon-nedir-ai-neden-uydurur/)
- [Token Nedir: AI Kullanım Maliyeti](https://oguzerol.com/token-nedir-ai-kullanim-maliyeti/)

**Karşılaştırmalar**

- [AI Ajanı vs Chatbot](https://oguzerol.com/ai-ajani-vs-chatbot/)
- [Yapay Zeka Asistanı vs Ajanı](https://oguzerol.com/yapay-zeka-asistani-vs-ajani/)
- [AI Ajanı vs Otomasyon (RPA)](https://oguzerol.com/ai-ajani-vs-otomasyon-rpa/)
- [AI Agent vs LLM](https://oguzerol.com/ai-agent-vs-llm/)
- [AI Agent vs Workflow](https://oguzerol.com/ai-agent-vs-workflow/)
- [MCP Server vs Zapier](https://oguzerol.com/mcp-vs-zapier/)
- [Prompt vs Skill vs Agent](https://oguzerol.com/prompt-vs-skill-vs-agent/)
- [Claude mu ChatGPT mi](https://oguzerol.com/claude-mu-chatgpt-mi-is-kullaniminda-karsilastirma/)
- [No-code vs Vibe Coding](https://oguzerol.com/no-code-vs-vibe-coding/)

**MCP, Claude Skills ve Araçlar**

- [Dijital Pazarlamacı İçin MCP ve API Rehberi](https://oguzerol.com/dijital-pazarlamaci-icin-mcp-ve-api-listesi/)
- [Claude Skills Nedir, Ne İşe Yarar](https://oguzerol.com/claude-skills-nedir/)
- [SKILL.md Nasıl Yazılır](https://oguzerol.com/skill-md-nasil-yazilir/)
- [AI Ajanına Hesap Erişimi Vermek Güvenli mi](https://oguzerol.com/ai-ajanina-erisim-guvenli-mi/)
- [Claude AI Nedir, Ücreti Ne](https://oguzerol.com/claude-ai-nedir/)
- [Vibe Coding Nedir](https://oguzerol.com/vibe-coding-nedir/)

**Otomasyon**

- [Yapay Zeka Otomasyonu Nedir — Küçük İşletme İçin](https://oguzerol.com/yapay-zeka-otomasyonu-nedir-kucuk-isletme/)

[Başa dön ↑](https://oguzerol.com/otonom-yapay-zeka-sistemleri-sozlugu/#icerik)

## Bunları da okumak ister misiniz?

[Yapay Zeka Ajanı Türleri: Kaç Çeşit Var?Yapay zeka ajanı türleri kaç çeşit: reflex, görev odaklı, çoklu-ajan, araç kullanan, otonom. Hangisi hangi işe uygun, tablo ve gerçek örnekle anlatıyorum.](https://oguzerol.com/yapay-zeka-ajani-turleri/)[Çoklu Ajan (Multi-Agent) Nedir: Ajanlar Birlikte Nasıl ÇalışırÇoklu ajan sistemi, bir işi birkaç yapay zekâ ajanına rollerle bölmektir. Nasıl çalışır, ne zaman işe yarar, maliyeti ne kadar; Anthropic yazılarına dayanarak.](https://oguzerol.com/coklu-ajan-nedir/)[MCP Server vs Zapier: Kod Yazmayanlar İçinZapier hazır bir otomasyon köprüsü, MCP ise AI asistanına verilen bir anahtar. Farkı, karşılaştırma tablosunu ve doğru seçimi örneklerle görün.](https://oguzerol.com/mcp-vs-zapier/)

[Tüm yazılara göz atın →](https://oguzerol.com/yazilarim/)