AI Ajanlarını Üretime Almak
Demo'da çalışan ajan üretimde çöküyor. Aradaki açığı kapatan mühendislik kalıpları.
Demo'da çalışan ajan üretimde çöküyor. Aradaki açığı kapatan mühendislik kalıpları.
AI ajanları demoda harika görünür. Ama üretimde — ne zaman duracağını bilmek, hata durumunda kurtarmak, maliyetlerini kontrol etmek karmaşık problemler. Bu yazı saha deneyimimizi paylaşıyor.
Demo ajan ile üretim ajan aynı kod değildir; aynı problem hiç değil.
Tool calling güvenilir görünür ama gerçekte LLM'ler yanlış parametre, halüsine edilen tool ve döngüler üretebilir. Schema validation, retry policy ve human-in-the-loop güvenlik ağı gerekli.
Maliyet ajan başına izlenmeli. Bir görev 50 token'da bitmesi gerekirken 5000 token'a çıkıyorsa erken uyarı şart. Token bütçesi ve circuit breaker pattern'i kullanın.
Düzinelerce LLM tabanlı ürün denedik. Hangi pattern'ler ölçeklendi, hangileri çöktü — saha notları.
Next.js 16, Tailwind v4, server components, edge runtime — 2026'da bir web ürününü gerçekten ne ile inşa etmeli?