Türkçe altyazı Turkish subtitles
0:00 Sınır yapay zeka ajanları oldukça yetenekli. Frontier AI agents, they're pretty capable. 0:03 Görevleri planlamada ve insan müdahalesini en aza indirerek kod yazmada çok başarılılar, ancak bunun arkasında bunu mümkün kılan birkaç özel bileşen var. They're really good at planning out tasks and writing code with minimal human involvement but there are a handful of specific pieces under the hood that enable this. 0:14 Gelin, ajan tabanlı yapay zeka hakkında bilmeniz gereken beş terimin beşini ele alalım ve önce ajanın içinde, davranışını şekillendiren unsurlarla başlayalım. So let's cover five of those pieces, the five terms you need to know about agentic AI and let's start with stuff that's inside the agent that kind of shapes how it behaves. 0:28 Bir ajanın içinde elbette bir model, yani büyük dil modeli bulunur. Inside an agent of course there is a model, a large language model. 0:34 Asıl metin üretimini ve akıl yürütmeyi yapan odur ve tek başına aslında sadece bir sohbet ortağıdır. That's what's doing the actual text generation and the reasoning and by itself well it's just a conversational partner. 0:40 Onu bir ajana dönüştüren, modelin etrafına sarılmış olan talimat katmanıdır. What turns it into an agent is the instruction layer that's wrapped around the model. 0:46 Bu da bizi birinci terime getiriyor; bilmeniz gereken birinci terim, agents.md'dir. So that brings us to term number one, term number one that you need to know, that is agents.md. 0:56 Peki bu ne demek? So what's that? 0:58 .md uzantısı markdown demektir, yani sadece bir metin dosyasıdır. Well, .md, that's markdown, so it's just a text file. 1:03 Bir projenin kök dizininde yer alır ve ajan o projede çalışmaya başladığında, agents.md dosyasındaki içeriği okur. It sits at the root of a project, and whenever the agent starts work in that project, it reads whatever is in that agent's .mdfile. 1:15 Bu dosya, ajanın testler için hangi komutları çalıştırması gerektiğini veya bu kod tabanının hangi kodlama kurallarını kullandığını söyler. Now the file tells the agent things like which commands to run for tests or which coding conventions this code base uses. 1:21 Bunu gerçekten bir tür... gibi düşünebiliriz. So we can really think of this as being kind of like a... 1:25 Bir README dosyası gibi, ama özellikle ajanlar için yazılmış bir README dosyası. Readme file but it's a readme files specifically written for agents. 1:29 Ajanlara belirli kurulum komutlarını, kod stil kurallarını veya belki de PR başlıklarının nasıl biçimlendirilmesi gerektiğini söyler. It tells the agents things like specific setup commands to use and any code style rules or maybe how a PR title should be formatted. 1:39 Ajan, agents.md dosyasında bulduğu komutları bağlamsal olarak uygun olduklarında çalıştırır. So the agent executes the commands it finds in agents.md when they're contextually relevant. 1:45 Örneğin dosya "commit yapmadan önce PMPM test çalıştır" diyorsa, ajan commit yapmadan önce PMPM test'i çalıştırır. So if the file says run PMPM test before committing well then the agent will run PMPM test before it does a commit. 1:54 agents.md dosyaları iç içe de olabilir, yani birden fazla olabilir. And agents.md files can also be nested, meaning there can be multiple of them. 1:59 Belki kök dizinde bir tane ve alt projeler için kendi kurallar setine sahip başka birkaç tane olabilir. So maybe we have one at the root and then multiple other ones for sub-projects with its own set of rules. 2:06 Çalışma dizinine daha yakın olan dosyalar, daha sonra göründükleri için öncekileri geçersiz kılar. And files that are closer to the working directory override the earlier ones because they appear later. 2:12 agents.md, OpenAI tarafından tanıtıldı ve daha sonra Linux Vakfı bünyesinde faaliyet gösteren Ajan Tabanlı Yapay Zeka Vakfı'na katkıda bulunuldu. Now agents.md was introduced by OpenAI and later contributed to the agentic AI foundation that runs under the Linux foundation. 2:24 Burada değinilmesi gereken küçük bir detay var: bazı ajanlar agents.md yerine farklı bir dosya adı kullanır, örneğin Claude bunu yapıyor. Now a quick wrinkle worth mentioning here some agents use a different file name from agents.md so Claude for example does this. 2:33 Claude'unki aslında Claude.md adını taşıyor, çünkü tabii ki kendisi öyle; adı farklı olsa da daha az çok aynı fikir. Claude's one that is actually called Claude.md because of course it is so it's different name but it's more or less the same idea. 2:44 agents.md dosyası, ajanın belirli bir projede işe her başladığında okuduğu bir dosyadır. So agents.md is read by an agent every time it starts work in a given project. 2:50 Peki, ajanın sadece bazen ihtiyaç duyduğu ve mutlaka projeye özgü olmayan bilgiler ne olacak? But what about knowledge that the agent only needs sometimes and isn't necessarily project specific. 2:57 Diyelim ki ajanın bir PowerPoint sunumu nasıl hazırlanacağını bilmesi gerekiyor. So let's say the agent needs to know how to build a PowerPoint deck. 3:02 Ajan her başladığında tüm bu bağlamı yüklemek, eğer eldeki görev PowerPoint slaytlarıyla hiçbir ilgisi yoksa, bağlam penceresini gereksiz yere tıkar. Well, loading all of that context every single time the agent starts, that would just really clog up the context window for no real reason if the task at hand has nothing to do with PowerPoint slides. 3:14 Bizi bu da ikinci terime götürüyor; ikinci terim ajan becerisidir, peki bu nedir? Ajan becerisi bir klasördür ve bu klasörün içinde skill.md adında bir dosya bulunur. So that brings us to term number two and term number two is agent skill so what's that well an agent skill is a folder and inside that folder is a file that file is called skill.md. 3:34 Yani .md uzantısı yine Markdown'dır; ayrıca o klasörde, görevin gerektirdiği scriptler veya kaynaklar da bulunur ve skill.md dosyasının içinde... So .md again that's more markdown now also in that folder is whatever scripts or resources the task needs and then inside skill. 3:45 ...bir açıklama dahil olmak üzere bazı meta veriler yer alır. Md is some metadata including a description. 3:50 Ve bu meta veriler ajana, "Kullanıcı X istediğinde beni çağır" gibi bir bilgi verir. And that tells the agent something like, invoke me when the user wants to X. 3:56 X, kullanıcının bir PowerPoint yapmak istediği an olabilir. So X could be when the use wants to make a PowerPoint. 4:00 Kullanıcının isteği bu açıklamayla eşleşirse, ajan o beceriyi devreye alır. And if the user's request matches that description, the agent pulls the skill in. 4:05 Eşleşmezse, beceri orada kenarda durur ve hiçbir bağlam alanı kaplamaz. If it doesn't match, well, the skill is just gonna kind of sit there out of the way, not taking up any context. 4:12 Ajan becerileri de açık bir standarttır ve birden fazla ajan platformu tarafından desteklenir. Agent skills are another open standard and they're supported by multiple agent platforms. 4:18 agents.md, belirli bir projenin nasıl çalıştığını anlatır; ajan becerisi ise ajana belirli bir tür görevi nasıl yapacağını söyler. Agents.md, that's how a specific project works, and an agent skill tells the agent how to do a specific kind of task. 4:29 Tamam, beş terimimizden ikisini tamamladık. All right, so that's two of our five terms down. 4:32 Ajan artık ne yapacağını biliyor, ancak eyleme geçmek, AI ajanının kendisinin dışına, yani kutunun dışına ulaşmayı da gerektirir. The agent now knows what to do, but doing things also means reaching outside the box, as in outside the AI agent itself. 4:42 Bir sonraki adımımız tam olarak bu olacak. So that's where we're going to go next. 4:43 Ajanlar, API'ler, veritabanları, geliştirici araçları veya SaaS platformları gibi her türlü dış kaynağa ulaşmak zorundadır; aklınıza ne gelirse. So agents need to reach all kinds of external things like APIs or databases or developer tools or SaaS platforms you name it. 4:52 Buradaki zorluk, bu hedeflerin her birinin kendi arayüzüne sahip olabilmesidir. And the challenge here is that every one of those targets might have its own interface. 4:57 Dolayısıyla herhangi bir standart olmadan, her yapay zeka ajanının dokunabileceği her dış unsur için özel bir bağlantıya ihtiyacı olurdu ki bu tam bir kaos olurdu. So without some kind of standard every AI agent would need a custom connector for every external thing it might touch which would be a mess. 5:05 Bu bizi üçüncü terime, yani MCP - Model Bağlam Protokolü'ne getiriyor. So that brings us to term number three, MCP - Model Context Protocol. 5:14 MCP, yapay zeka uygulamalarını araçlara, veri kaynaklarına ve iş akışlarına bağlamak için açık bir protokoldür ve bir MCP sunucusu ile birlikte gelir. Now MCP is an open protocol for connecting AI applications to tools and data sources and workflows and it comes with something called an MCP server. 5:29 MCP sunucusu, bir aracı veya veri kaynağını standart bir arayüz içinde paketler ve MCP konuşabilen herhangi bir ajan artık o araçla iletişim kurabilir. Now an MCP server wraps up a tool or a data source in a standard interface and any agent that can speak MCP can now talk to that tool. 5:39 Diyelim ki bir ajan, Notion'daki bir şeyden veri çekmesi gerekiyor. So let's say an agent needs to pull data from it needs to go to something in Notion. 5:46 Burada Notion var, belki de bir Stripe ödeme bağlantısına gitmesi gerekiyor, arka plan ne olursa olsun. So we've got Notion here, or maybe it needs to go a Stripe payment link, whatever the backend is. 5:52 Ajan, sunucuya MCP ile konuşur ve bu durumda Notion için altta yatan API'yi sunucu işler. MCP Anthropic'te başladı ve şimdi AAIF yönetiminde, Well, the agent speaks MCP to the server and it's the server now that handles the underlying API for in this case, Notion. Now, MCP started at Anthropic and is now governed under the AAIF, 6:09 yine Linux Vakfı bünyesinde. again at the Linux foundation. 6:11 Ve geniş bir endüstri desteğine sahip. And it has broad industry support. 6:13 Bu, ajanların araçlarla ve verilerle konuşmasını kapsıyor. So that covers agents talking to tools and data. 6:17 Peki ajanların birbirleriyle konuşması ne durumda? What about agents talking other agents? 6:21 İşte dördüncü terim için zaman. Well, time for term number four. 6:25 Bu A2A. That is A2A. 6:28 Aksi halde ajan-ajan olarak da bilinir. Otherwise known as agent to agent. 6:31 A2A, ajan-ajan iletişimi için açık bir protokoldür. So A2A is an open protocol for agent to agent communication. 6:36 Bunu kullanmak için bir senaryo düşünelim. So let's kind of think of a scenario for using this. 6:39 Diyelim ki burada bir tedarik ajanı var ve bu tedarikçi sözleşmelerini yönetiyor. Let's say we've got a procurement agent here and that handles vendor contracts. 6:46 Belki de burada bir finans ajanı daha var ve bu harcamaları onaylıyor. And then maybe we've also got a finance agent over here and that approves spend. 6:54 Evet, finansal işlemler konusunda bilgiliyim, deniyorum. And yeah, I know financial processing stuff, trying to. 6:58 Heyecanınızı dizginleyin ama tedarik ajanı bir sözleşme müzakere etmeli ve ardından finans için onaya devretmeli ve A2A olmadan bu iki ajanın bir tür özel entegrasyona ihtiyacı olurdu. Contain your excitement but the the procurement agent needs to negotiate a contract and then it needs to hand off to the finance for approval and without A2A these two agents would need some form of custom integration 7:12 ya da birbirleriyle pek iyi koordine olamazlardı, ancak A2A ile her ajan, ajan kartı olarak adlandırılan bir şey yayımlar; bu da temelde ajanın ne yaptığının ve ona nasıl konuşulacağının bir açıklamasıdır. or they wouldn't really coordinate very well but with A2A each agent publishes something called an agent cart. And that's just basically a description of what the agent does and how to talk to it. 7:29 Diğer ajanlar bu kartı okuyup işin nasıl devredileceğini belirleyebilirler. And other agents can read that card and then figure out how to delegate work. 7:35 Bu durumda tedarik ajanı, finans ajanının ajan kartını bulup okuyacak ve ardından sözleşmeyi devredecektir. The procurement agent in this case is going to find the agent card and read it for the finance agent and then hand off the contract. 7:46 İşte bu A2A ve bu A2A standardı Google'dan geliyor. So that's A2A and this A2A standard comes from Google. 7:52 Şu anda da tahmin edebileceğiniz gibi Linux Vakfı altında açık bir standart haline geldi. It's now also an open standard under, you guessed it, the Linux foundation. 7:58 Yani MCP, ajanların araçlar ve verilerle nasıl konuştuğunu, A2A ise ajanların birbirleriyle nasıl konuştuğunu tanımlar. So MCP is how agents talk to tools and data and A2A is how agent's talk to each other. 8:06 Peki, şu an nerede duruyoruz? Ajan ne yapacağını biliyor ve sınırlarının dışına nasıl ulaşacağını biliyor. All right, so how we're doing here, now the agent knows what to do and it knows how to reach outside of its borders. 8:16 Peki ya başka ne var? What else? 8:16 Bazen tek bir ajan yeterli olmuyor. Well, sometimes one agent just isn't enough. 8:21 Belki görev, tek bir bağlam penceresi için çok büyük; örneğin ajan, binlerce dosyalı bir kod tabanını inceliyorsa ve her dosyayı yüklerse, bu tek başına bağlamı aşırı zorlar. Maybe the task is too big for one context window, so say the agent's reviewing a code base with thousands of files loading every file, that would blow out the context on its own. 8:33 Ya da belki iş, utanç verici derecede paralel; örneğin 20 farklı fonksiyonda kontrol yapmanız gerekiyorsa ve her kontrol bağımsızsa, bunları sırayla yapabilirsiniz ama bu yavaştır, hepsini aynı anda yapmak 20 kat daha hızlı olur. Or maybe the work is embarrassingly parallel, like you've got to run a check on 20 different functions and each check is independent, and you could do those one at a time but that's slow, doing them all at once would be 20 times faster. 8:48 İşte bilmeniz gereken beşinci terim. So, term number five that you need to know. 8:52 Bu, alt ajanlar; yani birden fazla ajan kullanmak ve oluşturmak demektir. It's subagents, which means using and spawning multiple agents. 8:58 Bir alt ajan, ana ajanın belirli bir iş parçasını yapmak için oluşturduğu bir çocuk ajandır ve her alt ajan kendi taze bağlam penceresinde çalışır, işini yapar ve bittiğinde bir sonuç döndürür. So a subagent is a child agent that the main agent spawns to do a specific piece of work and each sub agent runs in its own fresh context window, it does its job and it returns a result when it is done . 9:15 Yani buradaki ana ajan, bir alt ajan oluşturup ona bazı işler verebilir. So this main agent here, it could spawn a sub agent and give it some work to do. 9:25 Diyelim ki 500 dosyayı oku ve sonra bu dosyaların özetini ana ajana geri ver. Let's say go read 500 files, and then just kind of hand back to the main agent a summary of those files. 9:33 Bu, ana ajanın bağlam penceresini oldukça temiz tutar. So that would keep the main agents context window pretty clean. 9:37 Ve paralel olarak birçok ajana sahip olabiliriz; belki burada 20 ajan paralel çalışıyor ve aynı anda 20 bağımsız kontrolü işliyor. And we could have lots of agents in parallel, maybe we've got like 20 agents here running in parallel handling 20 independent checks at the same time. 9:47 Şimdi, alt ajanlar diğer dört terimden biraz farklıdır çünkü alt ajanlar modern ajan sistemlerinde yaygın bir desen olsa da arkalarında resmi bir standart belge yoktur. Now, sub agents are a little bit different from the other four terms because sub agents are a common pattern in modern agent systems but they don't really have a formal standard document behind them. 9:59 Ancak bu kavram neredeyse her yerde neredeyse aynı şekilde karşımıza çıkar. But the concept shows up almost identically everywhere. 10:03 Yani çok temel fikir, burada büyük bir ana ajanın bulunmasıdır. I mean the very basic idea is you have this big parent agent here. 10:09 Bu ana ajan bir veya birden fazla alt ajan üretir. That parent agent spawns one or more child agents. 10:15 Alt ajan, aynı bağlamı alır. The child gets the same context. 10:16 Alt ajan, kendisine söylenen işi yapar, ardından bir sonuç döndürür ve ana ajan devam eder. The child does whatever work it was told to do and then it returns a result and the parent carries on. 10:23 Bağlamı bozulmadan. With its context intact. 10:25 İşte elimizde beş terim var. So there we've got five terms. 10:28 Ajanın içinde yer alan ve davranışını şekillendiren agents.md ve ajan becerileri var. We've got agents.md and agent skills, which live inside the agent and they shape how it behaves. 10:36 MCP ve A2A var. We've go MCP and we've go A2A. 10:39 Ajanın araçlara ve diğer ajanlara dışa doğru ulaşma biçimi budur. That's how the agent reaches outwards to tools and to other agents. 10:43 Ve alt ajanlar var. And we've gone sub agents. 10:46 Bu, tek bir bağlama sığmayan işleri ajanın üstlenmesidir. That's the agent handles the work that doesn't fit into one context. 10:50 Bugün bir ön yüz yapay zeka ajanının kaputunun altında aslında nasıl göründüğü budur. That's what a front-end AI agent actually looks like under the hood today. Altyazı bilgisayarımda üretildi ve videoyla ilerler; bir satıra tıklayın, o ana atlasın. Subtitles generated on my computer; they follow the video — click a line to jump there.
Frontier AI ajanlarının arkasındaki mekanizmaları ve agents.md gibi temel kavramları açıklıyor. It explains the mechanisms behind frontier AI agents and fundamental concepts such as agents.md.
Bu video youtube.com üzerinde yayımlandı; buradaki oynatıcı YouTube’undur. Türkçe özet ve altyazı AiPulse için hazırlanmıştır. This video is published on youtube.com ; the player here is YouTube’s. The Turkish summary and subtitles are prepared for AiPulse .
YouTube’da izle Watch on YouTube AI Kritik → AI Critique →