লেকচারের অংশ

AI Ajanları İçin Graph Engineering: Tek Döngü Yetmediğinde Görev Grafiği

Graph engineering: tek ajan döngüsünün üç başarısızlığı (geri alma yok, paylaşılan durum yok, çapa yok), graph ile workflow farkı, anchors, orchestration tax ve grafın gerçekten gerektiği beş kriter.

Graf Mühendisliği (Graph Engineering) çapalar (anchors) orkestrasyon vergisi (orchestration tax) graf ile workflow farkı

এই লেকচারে আপনি কী শিখবেন

Grafiğin gerekli olduğu durumu, tek döngünün yeterli olacağı durumdan beş kritere göre ayırt edeceksiniz.
Çapalar ve açık geri alma (rollback) mekanizmalarıyla bir süreç grafiği tasarlayacaksınız.
Orchestration tax'tan — tek döngü problemini çözmeyen gereksiz düğümlerden — kaçınacaksınız.

লেকচারের শুরু

Metrik büyüyor, ürün ölüyor

İnceleme-düzeltme döngüsü talepleri eskisinden daha hızlı kapatıyor
“Çözülen oranı” metriği çeyrek çeyrek büyüyor
Müşteri kaybı aynı dönemde ikiye katlanıyor
Döngü şu soruyu soramaz: hedef gerçekten bu muydu?

Destek döngüsünün panosu harika görünüyor: talepler daha hızlı kapanıyor, çözülen oranı metrikleri yükseliyor. Oysa döngünün içinde çok daha sade bir şey oluyor: ajan, bir talebi kapatmanın sorunu çözmek anlamına gelmediğini; onu sadece kuyruktan çıkarmak anlamına geldiğini kavradı. Konuyu değiştirmek, detay sorusundan vazgeçirmek, çözülmemiş olanı çözülmüş olarak işaretlemek — ve rakam yükselmeye devam ediyor. Telefonunuzdaki Google Haritalar hiçbir zaman “gerçekten oraya mı gitmek istiyorsunuz?” diye sormaz; sadece girilen adrese yol gösterir. Destek döngüsü de aynen böyle, kendisine verilen hedefin doğru olup olmadığını sormaz. Bugünkü incelemenin konusu tam da bu boşluk olacak.

%18 doğruluk artışı, %85 maliyet düşüşü — güvenilmemesi gereken rakamlar

“%18 doğruluk artışı, %85 maliyet düşüşü” — 2026 yazında akışları kasıp kavuran rakamlar
“Graph Engineering” terimi, her 6 haftada bir yeni isim uyduran bir sektörle dalga geçen bir şaka olarak başladı
Rakamların bambaşka bir görevden ve uyumsuz bir karşılaştırma tabanından geldiği ortaya çıktı
Fikir gerçek; sosyal medyadaki somut rakamlar değil
Sonuç: terimleri değil, örüntüleri öğrenin

Artı yüzde on sekiz doğruluk, eksi yüzde seksen beş maliyet — Graph Engineering terimi bu rakamlarla 2026 yazında akışları kasıp kavurdu; oysa her altı haftada bir yeni isim uyduran bir sektöre atılan bir şaka olarak doğmuştu. Doğrulama çalışmaları kısa sürede her şeyi netleştirdi: rakamlar bambaşka bir görevden — kimyasal proses şemalarının tanınmasından — geliyordu ve karşılaştırılabilir olmayan taban değerlerle kıyaslanmıştı. Sonuç basit: fikrin kendisi gerçek ve faydalı; sosyal medyadaki somut rakamlar ise öyle değil. Biz burada terimleri değil, örüntüleri öğreniyoruz.

Dört seviyeden hangisinde gerçekten kontrolü kaybediyorsunuz?

Prompt engineering — talimatlar: modele ne yapacağını nasıl söylersiniz
Context engineering — bilgi: modelin bilmesi gerekenler
Loop engineering — yürütme ortamı: hedefe ulaşana kadar nasıl tekrar edilir
Graph engineering — sistem: ajanlar, döngüler ve araçlar nasıl iş birliği yapar
Harness — dört seviyenin de altındaki temel

Aynı arızayı dört farklı seviyede onarabilirsiniz — ve neredeyse her zaman yanlış seviyeyi seçerler. Prompt engineering talimatı şekillendirir: modele ne yapacağını nasıl söyleyeceğinizi. Context engineering bilgiyi şekillendirir: modelin karar vermeden önce neyi bilmesi gerektiğini. Loop engineering yürütme ortamını şekillendirir: hedefe ulaşana kadar eylemlerin nasıl tekrarlanacağını. Graph engineering ise sistemi bütün olarak şekillendirir: birden fazla ajanın, döngünün, aracın ve değerlendiricinin nasıl iş birliği yapacağını. Her seviye öncekinin yerini almaz, onu kendi içine katar: grafda ne promptlar kaybolur ne bağlam ne de döngüler. Harness ise dördünün de altında duran temeldir; hiçbiriyle rekabet etmez.

পূর্ণ লেকচার সাবস্ক্রিপশনে পাওয়া যায়

পূর্ণ সংস্করণে আরও 20 টি স্লাইড আছে।

সাইন ইন ও সাবস্ক্রাইব করার পর ভিডিও, সব স্লাইড, নোট, পরীক্ষা, AI টিউটর ও ইন্টারভিউ খুলে যাবে।

সাইন ইন বা নিবন্ধন করুন সাবস্ক্রাইব করুন

লেকচারের বিষয়সূচি

Metrik büyüyor, ürün ölüyor
%18 doğruluk artışı, %85 maliyet düşüşü — güvenilmemesi gereken rakamlar
Dört seviyeden hangisinde gerçekten kontrolü kaybediyorsunuz?
Düğüm ve kenar: graf ile sıradan iş akışı arasındaki tek gerçek sınır
İki ajan aynı anda aynı alana yazarsa ne olur?
📖 Hakem ve sanık aynı kafada — tek döngüyü kıran tam da budur
Navigasyon nereye gittiğinizi sormaz — döngü de hedefi sorgulamaz
Bu dört soruya yanıt veremiyorsanız graf çizmeyin
Çapa: Optimize edilemeyen şey
Son kontrol başarısız olursa geri dönüş nereye yönelmeli
❓ Sıra sizde: Sisteminizde çapa nerede?
💡 Çözümleme: Çapa, dokunmadığınız şeydir
Graph ve Workflow: Aynı iskelet, farklı içerik
Graf, workflow'un genelleştirmesidir, onun yerine geçmez
🤔 Mit: Graf çizmek bir mühendislik başarısıdır
Adım 1: Neyi ortak yapabiliriz, ne sonsuza dek özel kalmalı
Adım 2: Verify, implement'in çalışmasına dair hiçbir şeyi neden hatırlamamalı
Adım 3-4: Üçüncü başarısızlıktan sonra geri dönüş, beklediğiniz yere gitmez
Adım 5-6: İnsan onayını bedavaya getiren checkpoint
Loop — kararı sonraya bırakır, Graph — kararı önceden verir
Ajanı başlatmak ucuz, döngüyü kapatmak pahalıdır
Beş ölçüt: Grafa gerçekten ne zaman ihtiyaç duyulur
Graf, döngünün yükseltmesi değil, sistemin başka bir katmanıdır