OpenAI DevDay 2025: Uygulama SDK'sı, Agent Kit, MCP ve Yapay Zekâda Prompting'in Neden Her Zamankinden Daha Kritik Olduğu

Yapay Zekâ Geliştirici Araçlarının Evrimini Anlamak

Basit API uç noktalarından sofistike ajan tabanlı sistemlere giden yol, yapay zekânın dağıtımı ve kullanımı açısından temel bir dönüşümü temsil ediyor. OpenAI ilk kez API’sini piyasaya sürdüğünde, teknolojisini dünya genelindeki geliştiricilere açma kararı aldı; çünkü gelişmiş yapay zekânın faydalarını tek bir kuruluşun her yere ulaştırmasının mümkün olmadığının farkındaydılar. Bu felsefe, OpenAI’nin evrimi boyunca tutarlı kaldı; ancak bu dağıtımın sağlanma yöntemleri giderek daha gelişmiş hale geldi. Orijinal API modeliyle geliştiriciler, belirli uç noktaları çağırıp yanıt alabiliyorlardı; ancak bu temelde reaktifti—tüm iş akışını geliştiricilerin kendilerinin düzenlemesi gerekiyordu. Bugünün manzarası ise dramatik biçimde farklı; geliştiriciler, otonom ajanlar, sorunsuz entegrasyonlar ve dağıtıldıkları platformlarda doğal hissettiren zengin kullanıcı deneyimleri sağlayan araçlar bekliyor.

Büyüme metrikleri, bu evrim hakkında çarpıcı bir hikâye anlatıyor. OpenAI artık haftada 800 milyondan fazla aktif ChatGPT kullanıcısına hizmet veriyor ve bu da onu dünyanın en büyük web sitelerinden biri haline getiriyor. Geliştiriciler için daha da önemlisi, platformda artık önceki yıl 3 milyondan 4 milyona çıkan geliştirici uygulama inşa ediyor. Bu patlayıcı büyüme, yalnızca artan benimsemeyi değil, geliştiricilerin yapay zekâyı algılayışında temel bir değişikliği de yansıtıyor—artık mevcut ürünlere eklenen bir yenilik özelliği değil, tüm iş modellerini dönüştürebilecek temel bir yetenek olarak görülüyor. Bu ekosistemi destekleyen altyapı da buna bağlı olarak evrildi; basit API çağrılarından, araç çağırma, bağlam yönetimi ve gelişmiş kullanıcı etkileşimi sağlayan karmaşık orkestrasyon sistemlerine dönüştü.

Model Context Protocol Nedir ve Neden Önemli?

Model Context Protocol, yapay zekâ altyapı geliştirmede çığır açan bir anı temsil ediyor. OpenAI, her entegrasyon zorluğu için tescilli çözümler geliştirmek yerine, açık bir standardın tüm ekosisteme fayda sağlayacağını fark etti. MCP, uygulamaların büyük dil modellerine bağlam ve araç sağlaması için standartlaştırılmış bir yol sunar ve farklı yapay zekâ platformları ve uygulamaları arasında evrensel bir bağlantı noktası gibi çalışır. Protokol, orijinal olarak Anthropic tarafından geliştirildi; ancak OpenAI’nin bunu benimsemesi ve entegre etmesi, şirketin sadece kendi çıkarlarını değil, açık standartları önemsediğini gösteriyor. Bu özellikle önemlidir çünkü geliştiriciler artık entegrasyonları bir kez oluşturup birden fazla yapay zekâ platformunda dağıtabilecek, her sistem için ayrı uygulamalar geliştirmek zorunda kalmayacaklar.

MCP’nin güzelliği, sadeliğinde ve genelliğinde yatıyor. Geliştiricilerin platforma özgü entegrasyon desenlerini öğrenmesini gerektirmek yerine, MCP; Claude, ChatGPT veya diğer yapay zekâ sistemlerine bağlanırken tutarlı bir arayüz sunar. OpenAI’nin Mart 2025’te MCP’yi Agent SDK’sına entegre etmesi, şirketin bu açık protokolü yapay zekâ sistemlerinin harici araçlara ve veri kaynaklarına bağlanmasının doğal evrimi olarak gördüğünün göstergesiydi. Protokol, basit araç tanımlarından karmaşık bağlam yönetimine kadar her şeyi yönetir ve geliştiricilerin entegrasyon mekaniğiyle uğraşmak yerine değerli entegrasyonlar inşa etmeye odaklanmalarını sağlar. OpenAI’nin Nick Cooper gibi ekip üyelerinin MCP yönlendirme komitesinde yer alması sayesinde, protokol farklı yapay zekâ platformlarının özel ihtiyaçlarını karşılarken daha geniş geliştirici topluluğuna hizmet edecek şekilde evrilmeye devam ediyor.

Uygulama SDK’sı: Yapay Zekâ Entegrasyon Modelini Tersine Çevirmek

Yıllar boyunca, yapay zekâyı uygulamalara entegre etmenin standart yaklaşımı öngörülebilirdi: bir web siteniz veya uygulamanız vardı ve bir köşesinde yapay zekâ destekli bir sohbet botu bulunuyordu. Uygulama SDK’sı bu ilişkiyi kökten tersine çeviriyor. Artık ChatGPT ana arayüz haline geliyor ve uygulamalar onun içinde zengin, etkileşimli deneyimler olarak gömülü şekilde yer alıyor. Bu tersine çevirme yalnızca kozmetik değil—kullanıcıların yapay zekâ ile etkileşimini ve geliştiricilerin dağıtımı nasıl düşündüğünü kökten değiştiriyor. Kullanıcıları web sitenize veya uygulamanıza çekmeye çalışmak yerine, geliştiriciler artık kullanıcıların zaten bulundukları yerde, yani ChatGPT’de karşılarına çıkabiliyor; burası milyonlarca insanın bilgi, yardım ve çözüm aradığı birincil bir merkez haline geldi.

Uygulama SDK’sı doğrudan MCP üzerine inşa edilmiştir ve geliştiricilerin ChatGPT’de doğal hissettiren uygulamalar oluşturmasına olanak tanırken, kullanıcı deneyimi üzerinde tam kontrol sahibi olmalarını sağlar. Bu, geliştirici kontrolünü sınırladığı için eleştirilen önceki eklenti sistemlerinden önemli bir ayrımdır. Uygulama SDK’sı ile Canva gibi şirketler, tamamen özel arayüz bileşenlerine ve markaya özgü tasarıma sahip, Canva gibi görünen ve hissettiren deneyimler oluşturabilir ve yine de doğrudan ChatGPT içinde erişilebilir olur. Kullanıcılar yapay zekâ ile sohbet edip öneriler alabilir ve ardından gömülü uygulama ile ChatGPT arayüzünden hiç çıkmadan etkileşime geçebilir. Bu sorunsuz entegrasyon, Uygulama SDK’sının geliştiricilere özel arayüz bileşenleri tanımlama, durumu yönetme ve ChatGPT’nin doğal bir uzantısı gibi hissettiren deneyimler oluşturma araçlarını sağlaması sayesinde mümkün oluyor.

Önceki yinelemelerden alınan dersler, Uygulama SDK’sının tasarımında açıkça görülüyor. OpenAI, Mart 2023’te eklentileri piyasaya sürdüğünde, geliştiriciler entegrasyonlarının ChatGPT’de nasıl görünüp çalıştığı konusunda daha fazla kontrol istediklerini ilettiler. Şirket bu geri bildirimi dinledi ve Uygulama SDK’sı bu geri bildirim döngüsünün bir sonucu olarak ortaya çıktı. Artık geliştiriciler, uygulamalarının ChatGPT ortamında nasıl görünüp çalıştığını tamamen sahiplenebiliyor. Bu, araç tabanlı entegrasyondan deneyim tabanlı entegrasyona geçiş anlamına geliyor; özellikle de marka ve kullanıcı deneyimine büyük yatırım yapan şirketler için önemli—artık ChatGPT’nin devasa kullanıcı tabanına ulaşmak için kimliklerinden ödün vermek zorunda değiller.

Agent Kit: Otonom Yapay Zekâ Geliştirmeyi Demokratikleştirmek

Agent Kit, OpenAI’nin otonom yapay zekâ sistemleri geliştirmeyi demokratikleştirme yönündeki en iddialı girişimi. DevDay 2025’te tanıtılan Agent Kit, geliştiricilere minimum insan müdahalesiyle karmaşık, çok adımlı görevleri yerine getirebilen ajanlar oluşturmak için kapsamlı bir araç seti sunuyor. Araç setinde, ajan tabanlı uygulamalar için özel olarak tasarlanmış API’ler, ajan davranışını test etmek için değerlendirme yetenekleri ve harici araçlar ile veri kaynaklarına bağlanmak için MCP entegrasyonu bulunuyor. Agent Kit’i özellikle önemli kılan şey, sofistike ajanlar oluşturmak için gereken engelleri azaltması—geliştiriciler artık etkili çalışan ajanlar oluşturmak için yapay zekâ araştırmacısı veya ileri düzey prompt mühendisliği uzmanı olmak zorunda değiller.

Agent Kit, ajan geliştirmeyi mümkün kılan birkaç kritik bileşen içerir. Agents API, geliştiricilerin ajanların nasıl davranması gerektiğini, hangi araçlara erişimi olduğunu ve farklı senaryolarla nasıl başa çıkacaklarını tanımlamasını sağlar. Değerlendirme yetenekleri, geliştiricilerin ajanlarını sistematik olarak test etmesini sağlar; veri kümeleri ve iz puanlama kullanılarak ajanların nerede başarılı olup nerede başarısız olduğu anlaşılır. Otomatik prompt optimizasyonu, geliştiricilerin sistem promptlarını manuel deneme-yanılma olmadan iyileştirmesine yardımcı olur. Üçüncü parti entegrasyonlar ise geliştiricilerin ajanlarını mevcut araç ve hizmetlere bağlamasına, birden fazla sistemi kapsayan iş akışları oluşturmasına olanak tanır. Tüm bu bileşenler, geliştiricilerin ajanlarının ne yapmasını istediklerine odaklanabilmeleri için teknik ayrıntılarla uğraşmak zorunda olmadıkları bir ortam oluşturur.

Agent Kit’in önemi, yalnızca teknik yeteneklerin ötesine geçer. Standartlaştırılmış bir araç seti sunarak, OpenAI esasen otonom ajanlar oluşturmanın geleneksel uygulama geliştirmek kadar erişilebilir olması gerektiğini söylüyor. Bu demokratikleşme, yapay zekânın sektörler genelinde nasıl dağıtılacağı konusunda derin etkiler yaratıyor. Daha önce özel yapay zekâ uzmanları işe almak zorunda olan şirketler, artık Agent Kit’i kullanarak müşteri hizmetleri, veri analizi, içerik üretimi ve sayısız başka görevi yerine getiren ajanlar oluşturabilir. Araç seti, pek çok karmaşıklığı soyutlayarak geliştiricilerin iş mantığına ve kullanıcı deneyimine odaklanmasını sağlıyor.

FlowHunt ve Yapay Zekâ İş Akışı Otomasyonunun Geleceği

Bu değişen yapay zekâ geliştirme araçları ve çerçeveleri manzarasında, FlowHunt gibi platformlar, bu yeni yeteneklerle inşa eden geliştirici ve ekipler için temel altyapı olarak ortaya çıkıyor. FlowHunt, Uygulama SDK’sı, Agent Kit ve MCP gibi araçların yapay zekâ uygulamaları için yapı taşlarını sağladığını; ancak geliştiricilerin hâlâ bu iş akışlarını düzenleyecek, izleyecek ve optimize edecek birleşik bir platforma ihtiyaç duyduğunu kabul ediyor. FlowHunt, modern yapay zekâ araçları ve protokolleriyle entegre olur ve geliştiricilerin birden fazla kopuk sistemi yönetmek zorunda kalmadan karmaşık yapay zekâ iş akışları oluşturmasını sağlar. Merkezi bir iş akışı yönetim platformu sunarak, FlowHunt geliştiricilerin altyapı yönetmek yerine değer yaratmaya odaklanmasını mümkün kılar.

Platformun yaklaşımı, Uygulama SDK’sı ve Agent Kit’in arkasındaki felsefeyle mükemmel bir uyum içindedir—karmaşıklığı soyutlarken esneklik ve kontrol sunan araçlar sağlamak. FlowHunt, ekiplerin birden fazla yapay zekâ modelini kapsayan iş akışları tanımlamasına, MCP aracılığıyla harici hizmetlerle entegrasyon kurmasına ve tüm yapay zekâ uygulama portföyleri genelinde performansı izlemesine olanak tanır. Bu, kuruluşlar yapay zekâ girişimlerini ölçeklendirdikçe; tekil kullanım örneklerinden kurumsal çapta yapay zekâ dağıtımına geçerken özellikle değerlidir. FlowHunt’un bu yeni standartlarla entegrasyonu, geliştiricilerin sağlam temeller üzerine inşa etmelerini ve yapay zekâ alanı geliştikçe esnekliğini korumalarını sağlar.

Prompting Neden Her Zamankinden Daha Önemli?

Belki de DevDay 2025’ten çıkan en önemli içgörü, prompting’in—yapay zekâ sistemlerine talimat vermenin sanatı ve biliminin—her zamankinden daha kritik hale geldiğinin kabul edilmesidir. Yapay zekâ ajanları daha otonom ve yetenekli hale geldikçe, onları yönlendiren promptların kalitesi; etkinliklerini, güvenilirliklerini ve kullanıcı niyetleriyle uyumlarını doğrudan belirliyor. Bu, geliştiricilerin yapay zekâ geliştirme konusunda düşünme biçiminde temel bir değişimi temsil ediyor. Büyük dil modellerinin ilk günlerinde prompting, genellikle ikincil bir konu olarak görülüyordu; deneme yanılmayla çözülebilecek bir meseleydi. Bugün ise prompting, geleneksel yazılım mühendisliği kadar titizlik ve dikkat gerektiren birinci sınıf bir konu haline geldi.

Prompting’in bu kadar kritik hale gelmesinin nedeni, modern yapay zekâ ajanlarının çalışma biçiminde yatıyor. Geleneksel yazılım, kodda açıkça tanımlanmış talimatları izlerken, yapay zekâ ajanları doğal dildeki talimatları yorumlar ve bu talimatları anladıklarına göre kararlar alır. Bu yorumun kalitesi, neredeyse tamamen promptun açıklığına, özgüllüğüne ve bütünlüğüne bağlıdır. İyi hazırlanmış bir sistem promptu, ajanın tutarlı şekilde iyi kararlar almasını, uç durumları zarifçe yönetmesini ve yeni durumlarda bile kullanıcı niyetleriyle uyumunu sürdürebilmesini sağlar. Tersine, kötü hazırlanmış bir prompt, ajanın belirsiz talimatları yorumlamasından kaynaklanan öngörülemeyen davranışlara, halüsinasyonlara ve çözülmesi zor hatalara yol açabilir.

Yapay zekâ ajanları için etkili prompting, birkaç temel boyutta düşünmeyi gerektirir. Birincisi, açıklık çok önemlidir—sistem promptları, ajana uygun soyutlama düzeyinde, basit ve doğrudan bir dille fikirleri aktarmalıdır. Kapsamlı olmaya çalışmak yerine, etkili promptlar en önemli kısıtlara ve davranışlara odaklanır. İkinci olarak, bağlam son derece önemlidir. Ajanların yalnızca ne yapacaklarını değil, neden yapacaklarını ve hangi kısıtlar içinde hareket edeceklerini de anlamaları gerekir. Üçüncüsü, örnekler çok değerlidir. İstenilen davranışlara ilişkin somut örnekler sunmak, ajanın kalıpları anlamasına ve bunları yeni durumlara uygulamasına yardımcı olur. Son olarak, yinelemeli iyileştirme esastır. İyi hazırlanmış promptlar bile sistematik test ve değerlendirme yoluyla geliştirilebilir; Agent Kit gibi araçlarla ajanların nerede başarılı olup nerede başarısız olduğunu anlamak mümkündür.

Prompting’in önemi, yalnızca teknik doğruluğun da ötesine uzanır. Sistem promptları, geliştiricilerin etik yönergeleri, güvenlik kısıtlarını ve değerlerini yapay zekâ ajanlarına kodlayabilecekleri mekanizmadır. Özenle hazırlanmış promptlar sayesinde, geliştiriciler yapay zekânın düşünceli ve sorumlu biçimde kullanılmasını sağlayan süreçler tanımlayabilir ve yalnızca dar metrikleri optimize etmeye çalışırken istenmeyen sonuçların önüne geçebilir. Bu da prompting’i yalnızca teknik bir beceri değil, yapay zekâ sistemleri inşa eden herkes için kritik bir sorumluluk haline getiriyor. Yapay zekâ ajanları otonomlaşıp yetenek kazandıkça, onları yönlendiren promptlar, bu sistemlerin insan değerleriyle uyumlu ve faydalı davranmasını sağlamak açısından giderek daha önemli hale geliyor.

Etkili Yapay Zekâ Ajanları İnşa Etmek: Pratik İçgörüler

Bu gelişmelerin pratik yansımaları, her seviyeden geliştirici için önemlidir. Etkili yapay zekâ ajanları inşa etmek, teknik anlayışla birlikte prompting ve değerlendirmeye özenli yaklaşımı birleştiren sistematik bir yaklaşım gerektirir. İlk adım, ajandan tam olarak ne istediğinizi net olarak tanımlamaktır. Bu bariz görünebilir; ancak birçok geliştirici, ajanın amaçlarını, kısıtlarını ve başarı kriterlerini tam olarak düşünmeden uygulamaya başlar. Ajan davranışına dair net spesifikasyonlar yazmak, sonraki tüm adımları kolaylaştırır. Ajan hangi kararları almalı? Hangi araçlara erişimi olmalı? Belirsiz durumlarla karşılaştığında ne yapmalı? Bu sorulara kod yazmaya başlamadan önce yanıt verilmelidir.

Net spesifikasyonlara sahip olduğunuzda, bir sonraki adım sistem promptunuzu oluşturmaktır. Burada prompting sanatı kritik hale gelir. Sistem promptunuz, ajanın rolünü, hedeflerini ve hangi kısıtlar içinde çalışacağını açıkça iletmelidir. İstenilen davranışlara örnekler sunmalı ve ajanın uç durumlarla nasıl başa çıkacağını açıklamalıdır. Kapsamlı olmaya çalışmak yerine, en önemli davranışlara odaklanın ve gerisini ajanın eğitimiyle bırakın. Birçok geliştirici, her olasılığı kapsayan aşırı uzun ve karmaşık promptlar yazarak hata yapar. Pratikte, daha kısa ve odaklanmış promptlar, ajanın anlamasını ve tutarlı şekilde uygulamasını kolaylaştırdığı için genellikle daha iyi sonuç verir.

Üçüncü adım ise sistematik değerlendirmedir. Agent Kit bunun için araçlar sağlasa da, prensip hangi aracı kullandığınızdan bağımsızdır. Ajanınızı hem tipik hem de uç durumları içeren çeşitli senaryolarda test etmelisiniz. Performansı sistematik olarak değerlendirmek için veri kümeleri kullanın ve ajanın nerede başarılı olup nerede başarısız olduğunu anlamak için iz puanlamadan yararlanın. Bu değerlendirme süreci tek seferlik değildir—ajanınızı geliştirirken ve dünya değiştikçe sürekli olarak devam etmelidir. Değerlendirmeyi birinci sınıf bir öncelik haline getirerek, sorunları erken tespit edebilir ve ajanın performansını sürekli artırabilirsiniz. Ajan geliştirmeye yönelik bu yinelemeli yaklaşım, geleneksel yazılım geliştirmeden temelde farklıdır; çünkü kodu bir kez yazıp sonra yalnızca bakım yapmak yeterli değildir. Yapay zekâ ajanlarında kaliteyi korumak için sürekli değerlendirme ve iyileştirme esastır.

Geliştirici Ekosisteminde Ölçek

4 milyon geliştiriciye ulaşılması, yapay zekânın dağıtılma biçiminde temel bir değişimi işaret ediyor. Bu artık yalnızca yapay zekâ araştırmacıları ve erken benimseyenlerden oluşan niş bir topluluk değil; her sektörü ve coğrafyayı kapsayan ana akım bir geliştirici ekosistemi. Bu ölçek hem fırsatlar hem de zorluklar getiriyor. Fırsat açısından, büyük geliştirici topluluğu en iyi uygulamaların paylaşılmasını, ortak sorunlar için araçların geliştirilmesini ve ekosistemin giderek daha sofistike hale gelmesini sağlıyor. Zorluk açısından ise, bu ölçek geliştirici araçları için kalite çıtasını dramatik şekilde yükseltti. Geliştiriciler, kullanımı kolay, iyi dokümante edilmiş ve ölçekli halde güvenilir araçlar bekliyor.

Uygulama SDK’sı ve Agent Kit, bu ölçek göz önünde bulundurularak tasarlandı. Geliştiricilerin tüm altındaki karmaşıklığı anlamadan sofistike uygulamalar inşa etmesini kolaylaştıran soyutlamalar sunuyorlar. Aynı zamanda, gelişmiş geliştiricilerin davranışları özelleştirip özel durumlarına göre optimize edebilmesi için yeterli esnekliği sağlıyorlar. Bu sadelik ve esneklik dengesi, çeşitli bir geliştirici topluluğuna hizmet eden araçlar için kritik öneme sahip. MCP’nin açık standart olarak benimsenmesi de ölçek açısından önemli—geliştiriciler, tek bir tedarikçinin ekosistemine kilitlenmek yerine, birden fazla platformda çalışan entegrasyonlar oluşturabiliyor.

Bu ölçeğin etkileri, yalnızca teknik hususların ötesine uzanıyor. OpenAI’nin platformunda 4 milyon geliştirici olduğu için, şirketin bu geliştiricilerin başarılı olması için gereken araçları, dökümantasyonu ve desteği sağlaması gerekiyor. Bu nedenle DevDay 2025’te yalnızca teknik duyurular değil, geliştirici deneyimine de ağırlık verildi. Etkinlikteki podcast stüdyosu, atari oyunları ve sanat enstalasyonları, geliştiricilerin öğrenebileceği, ağ kurabileceği ve değerli hissedebileceği ilgi çekici bir ortam yaratmak için tasarlandı. Bunlar küçük ayrıntılar gibi görünebilir; ancak geliştirici deneyiminin, canlı bir ekosistem inşa etmek için teknik yetenekler kadar önemli olduğunun bir göstergesi.

Yapay Zekâ Entegrasyonunun Tersine Çevrilmesi: Sohbet Bottan Platforma

DevDay 2025’ten çıkan en önemli içgörülerden biri, uygulamalar ve yapay zekâ arasındaki ilişkinin temelde tersine döndüğünün kabul edilmesi. Yıllar boyunca model şuydu: bir uygulamanız vardı ve ona bir sohbet botu ekliyordunuz. Şimdi model şuna dönüştü: bir ChatGPT’niz var ve uygulamaları onun içine gömüyorsunuz. Bu tersine çevirme, geliştiricilerin yapay zekâ destekli ürünleri nasıl inşa etmeleri gerektiği konusunda büyük etkiler yaratıyor. Kullanıcıları uygulamanıza çekmeye çalışmak yerine, artık kullanıcıların zaten bulundukları yerde karşılarına çıkabilirsiniz. ChatGPT, milyonlarca insan için birincil bir merkez haline geldi ve Uygulama SDK’sı, bu platformda zengin, etkileşimli deneyimler oluşturmayı mümkün kılıyor.

Bu tersine çevirme, Uygulama SDK’sı ve MCP’nin birleşimiyle mümkün oluyor. Uygulama SDK’sı, ChatGPT içinde zengin deneyimler oluşturma mekanizmasını sağlarken, MCP ise bu deneyimleri harici araç ve verilere bağlamanın standart yolunu sunar. Birlikte, geliştiricilerin ChatGPT’ye tamamen entegre hissettiren uygulamalar oluşturmasına ve kullanıcı deneyimi üzerinde tam kontrol sahibi olmalarına olanak tanıyorlar. Bu, önceki yaklaşımlardan temelde farklı; o zamanlar entegrasyonlar ChatGPT’ye eklenmiş gibi hissediliyordu, şimdi ise onun ayrılmaz bir parçası. Ana konuşmada verilen Canva örneği bunu mükemmel şekilde gösteriyor—kullanıcılar tasarım fikirleri hakkında ChatGPT ile sohbet edebiliyor, ardından doğrudan ChatGPT arayüzünden hiç çıkmadan Canva ile etkileşime geçebiliyor.

Bu tersine çevirmenin etkileri, dağıtım ve kullanıcı edinimi konusunda geliştiricilerin düşünce tarzını da değiştiriyor. Geleneksel olarak, kullanıcıları uygulamanıza çekmek için pazarlama, SEO ve diğer edinim stratejilerine ihtiyaç vardı. Uygulama SDK’sı ile dağıtım, kullanıcıların kullanmak isteyeceği mükemmel bir deneyim oluşturmakla ilgili hale geliyor. Uygulamanız ChatGPT içinde değer sağlıyorsa, kullanıcılar onu keşfeder ve kullanır. Bu pazarlama ihtiyacını ortadan kaldırmasa da, mücadelenin doğasını değiştirir. Artık web sitenize trafik çekmeye çalışmak yerine, kullanıcıların ChatGPT’de kullanmak isteyeceği bir deneyim oluşturmaya çalışıyorsunuz. Bu, kullanıcılara ulaşmanın daha doğrudan bir yolu; ancak deneyiminizin kalitesinin daha da kritik olduğu anlamına geliyor.

Yapay Zekâ Ajanlarını Değerlendirmek ve Optimize Etmek

Geliştiriciler daha sofistike ajanlar oluşturdukça, onları değerlendirme ve optimize etme yeteneği giderek daha önemli hale geliyor. Agent Kit, bu amaçla çeşitli araçlar içeriyor; ancak prensipler, hangi aracı kullandığınızdan bağımsız olarak geçerli. Değerlendirme sistematik, sürekli ve kullanım amacınıza uygun metriklere odaklanarak yapılmalı. Sadece doğruluğu ölçmek yerine, kullanıcı memnuniyeti, görev tamamlama oranı ve ajanın akıl yürütme kalitesi gibi kriterlere de bakmalısınız. Farklı uygulamalar farklı başarı metriklerine sahip olacağından, neyi optimize etmek istediğinizi dikkatlice düşünmek önemlidir.

Agent Kit’in en değerli özelliklerinden biri otomatik prompt optimizasyonudur. Bu araç, sistematik değerlendirme kullanarak sistem promptunuzda iyileştirmeler önermek suretiyle, ajanın davranışını manuel deneme-yanılma gerektirmeden geliştirmenize yardımcı olur. Bu özellikle önemlidir; çünkü prompt optimizasyonu manuel yapıldığında zahmetli ve zaman alıcı olabilir. Agent Kit bu süreci otomatikleştirerek, geliştiricilerin daha üst düzey konulara odaklanmasına olanak tanır. Ancak, otomatik optimizasyonun insan yargısının yerine geçen bir araç değil, yardımcı bir araç olduğunu unutmamak gerekir. Geliştiriciler, otomatik araçlar kullansalar bile, ajanlarının ne yaptığını ve neden yaptığını anlamalıdır.

Değerlendirme süreci, uç durumlar ve hata modları için testleri de içermelidir. Ajanınız eğitilmediği bir durumla karşılaştığında ne olur? Belirsiz isteklerle nasıl başa çıkıyor? Karar verecek yeterli bilgiye sahip olmadığında ne yapıyor? Bu tür senaryoları sistematik olarak test ederek, sorunları kullanıcılardan önce tespit edebilirsiniz. Bu, hataların gerçek sonuçlara yol açabileceği üretim ortamlarında dağıtılacak ajanlar için özellikle önemlidir. Agent Kit’teki iz puanlama özelliği, bu amaçla çok değerlidir—ajanınızın belirli senaryolarda tam olarak ne yaptığını ve neden bu kararları aldığını görmenizi sağlar.

Yapay Zekâ Geliştirme Altyapısının Geleceği

İleriye bakıldığında, gidişat net: yapay zekâ geliştirme altyapısı daha sofistike, daha erişilebilir ve daha standart hale gelmeye devam edecek. MCP’nin açık standart olarak benimsenmesi, sektörün birlikte çalışabilirliğe yöneldiğinin ve tedarikçi kilidinden uzaklaştığının bir işareti. Bu geliştiriciler için iyidir; çünkü sağlam temeller üzerine inşa edebilir, belirli bir tedarikçi yön değiştirirse yatırımlarının boşa gitmesinden endişe etmezler. Uygulama SDK’sı ve Agent Kit, yapay zekâ geliştirmeyi ana akım geliştiriciler için erişilebilir kılmada günümüzün en ileri araçlarıdır; ancak bu hikâyenin sonu değildir. Ekosistem olgunlaştıkça, yapay zekâ uygulamalarını oluşturmayı, dağıtmayı ve ölçeklemeyi daha da kolaylaştıran daha sofistike araçlar göreceğiz.

Geliştirme görecek alanlardan biri, prompting ve değerlendirme etrafındaki araçlardır. Daha fazla geliştirici ajan inşa ettikçe, promptları yönetmek, ajanları test etmek ve performansı optimize etmek için daha iyi araçlara duyulan ihtiyaç artacak. Agent Kit’teki otomatik prompt optimizasyonu gibi özelliklerle bunun başlangıcını görüyoruz; ancak bu yalnızca bir başlangıç. Gelecekte, geliştiricilerin ajan davranışını anlamasına, sorunları tespit etmesine ve performansı optimize etmesine yardımcı olan daha sofistike araçlar göreceğiz. Bu araçlar muhtemelen kendileri de makine öğrenimi kullanacak ve milyonlarca ajan verisinden iyileştirme önerileri ve en iyi uygulamaları belirleyecek.

Bir diğer gelişim alanı ise güvenlik ve hizalama olacak. Yapay zekâ ajanları daha otonom ve yetenekli hale geldikçe, insan değerleriyle uyumlu ve güvenli davranmalarını sağlamak giderek daha önemli hale geliyor. Bu, kısıtları belirtmek, istenmeyen davranışları test etmek ve ajanları üretimde izlemek için daha iyi araçların geliştirilmesine yol açacak. Değerleri ve kısıtları kodlamak için prompting’in bir mekanizma olarak vurgulanması, bu yönde atılan bir adımdır; ancak, alan olgunlaştıkça daha sofistike yaklaşımlar ortaya çıkacaktır. Geliştiriciler, inşa ettikleri sistemlerin sonuçlarını dikkatlice düşünmek ve mevcut araçları kullanarak ajanlarının sorumlu şekilde davranmasını sağlamak konusunda sorumludur.

Başlamak İsteyen Geliştiriciler İçin Pratik Adımlar

Bu yeni araç ve yeteneklerden faydalanmak isteyen geliştiriciler için birkaç pratik başlangıç adımı var. İlk olarak, Uygulama SDK’sı ve Agent Kit dokümantasyonunu inceleyin. Bu araçlar erişilebilir olacak şekilde tasarlandı; ancak yine de öğrenme gerektiriyor. Temel kavramları anlamak, eğitimleri tamamlamak ve basit bir uygulama inşa ederek uygulamalı deneyim kazanmak için zaman ayırın. İkinci olarak, ne inşa etmek istediğinizi dikkatlice düşünün. Mümkün olan en sofistike ajanı oluşturmaya çalışmak yerine, net ve iyi tanımlanmış bir kullanım senaryosu ile başlayın. Bu sayede ajanınızın doğru çalışıp çalışmadığını değerlendirmek ve iyileştirmeler yapmak daha kolay olur.

Üçüncü olarak, sistem promptunuzu oluşturmak için zaman ayırın. Burada prompting sanatı kritik öneme sahip. Ajanınızın rolünü ve hedeflerini net bir şekilde ileten, açık ve odaklanmış bir prompt yazın. Çeşitli senaryolarda test edin ve sonuçlara göre iyileştirin. Promptunuzun ilk seferde mükemmel olmasını beklemeyin—bunu, değerlendirmeye dayalı olarak sürekli geliştirdiğiniz yinelemeli bir süreç olarak ele alın. Dördüncü olarak, Agent Kit’teki değerlendirme araçlarını kullanarak ajanınızı sistematik olarak test edin. Tipik senaryoları ve uç durumları kapsayan veri kümeleri oluşturun; ajanın nerede başarılı olup nerede başarısız olduğunu anlamak için iz puanlamadan yararlanın. Bu değerlendirme süreci, üretimde güvenilir şekilde çalışan ajanlar inşa etmek için gereklidir.

Son olarak, geliştirici topluluğuna katılın. Artık bu araçlarla uygulama geliştiren milyonlarca geliştirici var ve birçoğu deneyimlerini, en iyi uygulamalarını ve ortak problemlere yönelik çözümlerini paylaşıyor. Forumlara katılın, blog yazılarını okuyun ve başkalarının deneyimlerinden öğrenin. Yapay zekâ geliştirme topluluğu hâlâ nispeten genç ve pek çok öğrenme gerçek zamanlı olarak yaşanıyor. Bu toplulukla etkileşime geçerek, kendi öğrenmenizi hızlandırabilir ve tüm ekosistemin olgunlaşmasına yardımcı olacak ortak bilgiye katkıda bulunabilirsiniz.

Sonuç

OpenAI’nin DevDay 2025 duyuruları, yapay zekâ geliştirme altyapısının evriminde önemli bir kilometre taşını temsil ediyor. Uygulama SDK’sı, Agent Kit ve MCP’nin benimsenmesi bir araya gelerek geliştiricilerin yapay zekâ araştırmacısı olmaları veya makine öğrenimi konusunda derin uzmanlığa sahip olmaları gerekmeksizin sofistike yapay zekâ uygulamaları geliştirebildikleri bir ortam yaratıyor. Yapay zekâ entegrasyon modelinin tersine çevrilmesi—uygulama-içinde-chatbot’tan ChatGPT-içinde-uygulama’ya geçiş—yapay zekânın nasıl dağıtılacağı ve erişileceği konusunda yeni olanaklar sunuyor. En önemlisi, prompting’in her zamankinden daha önemli olduğunun kabul edilmesi, geliştiricilerin yapay zekâ geliştirmeye nasıl yaklaşmaları gerektiğine dair temel bir değişimi yansıtıyor. Yapay zekâ ajanları daha özerk ve yetenekli hale geldikçe, onları yönlendiren promptların kalitesi, etkili ve sorumlu davranışlarını sağlamak için birincil kaldıraç haline geliyor. Bu alanda çalışan geliştiriciler için güçlü araçlar, net standartlar ve gelişen bir topluluğun kombinasyonu, milyonlarca kullanıcıya ulaşan değerli yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için benzeri görülmemiş fırsatlar yaratıyor.