Çoğumuz AI'ı yıllardır elimizde tutuyoruz ama hâlâ en yavaş viteste kullanıyoruz.
Geçtiğimiz ay gündemi tararken aynı örüntü inatla önümüze düştü. Anatoli Kopadze'nin 12 milyon kez görüntülenen bir yazısı, tam da aylardır mırıldandığımız şeyi söylüyordu.
Bir şey yaz, bekle, düzelt, tekrar sor. Her adım senden geçiyor. Sen durduğun an, AI da duruyor. Yani asıl bottleneck (darboğaz) AI değil, sensin. İşte tam burada bir kırılma var ve adı da konmuş: loop engineering.
“Loop” ne demek, neden herkes aynı anda konuşuyor?
Basitçe: loop, kendi kendini tetikleyen bir prompt. Sen AI'ya tek tek talimat vermiyorsun. Bir hedef tanımlıyorsun, o deniyor, sonucu kontrol ediyor, düzeltiyor, tekrar deniyor. Sen uyurken bile.
Sen tanımlarsın
Adım adım talimat değil, ulaşılacak sonuç.
O dener ve kontrol eder
Çıktıyı kendi değerlendirir, hatayı yakalar.
Düzeltir, başa döner
Hedefe ulaşana kadar döngü kendi kendine çalışır.
Cobus Greyling'in konuyu toparladığı repo'da tanım çok net: loop engineering, agent'ı prompt'layan kişi olmaktan çıkıp o işi yapan sistemi tasarlamak demek. Yani artık kürek çekmiyorsun; kürek çeken makineyi kuruyorsun.
Bunu havadan söylemiyoruz. Claude Code'un yaratıcısı Boris Cherny geçen ay şöyle dedi:
Loop'lar, agent'lardan bir sonraki adıma geçiş. Kaynak koddan agent'lara geçmek kadar büyük bir sıçrama.
— Boris Cherny, Claude CodeKendi ifadesiyle, artık Claude'u o prompt'lamıyor; kurduğu loop'lar prompt'luyor. Ortalama bir günde kodunun üçte birini kendisi değil, loop'ları yazıyor.
Bir tarafta Anthropic'in Opus 4.8'e eklediği Dynamic Workflow var: Claude bir orkestrasyon script'i yazıyor, sub-agent'ları deploy ediyor, çıktılarını doğruluyor, sonucu sunuyor. Diğer tarafta aynı hafta çıkan onlarca araç. Aynı dil, aynı anda. Tesadüf değil.
Ve şunu görüyoruz: iyi prompt yazmakla iyi loop kurmak aynı kas değil.
PROMPT YAZMAK
- Tek seferlik talimat
- Sonucu sen değerlendirirsin
- Sen durunca iş durur
- Beceri: iyi soru sormak
LOOP KURMAK
- Kendi kendine tetiklenen sistem
- Doğrulamayı sisteme kurarsın
- Sen uyurken de çalışır
- Beceri: sistem tasarlamak
Peki bu iş pratikte nasıl işliyor?
En sevdiğimiz çerçeveyi Lenny's Podcast'ten Claire koydu: bir loop'u, birini işe alır gibi düşün. Kendine şu dört soruyu sor:
- Neyi kontrol edecek?
- Ne sıklıkta çalışacak?
- Hangi çıktıyı istiyorsun?
- Bir şey ters giderse kime haber verecek?
“Her cuma 10.00'da tüm merge edilen PR'ları incele ve eksik kalan becerileri çıkar.” Bu bir iş tanımı. Aynı zamanda bir loop.
Başlamak için kod bile gerekmiyor
Claude Cowork'te her sabah takvimini ve mailini kontrol edip sana özet geçen bir scheduled task kur. O zaten çalışan bir loop. Gerisi bunu büyütmek.
Bunun ciddi hali de var. Mozilla'dan Brian Grinstead, bir ayda Firefox'a 423 güvenlik düzeltmesi göndermiş. Sırrı daha iyi bir model değil, modelin etrafına kurdukları harness (modelin çevresine kurulan düzenek) olmuş.
| DÜZENEĞİN PARÇASI | NE İŞE YARIYOR |
|---|---|
| LLM hakem | Dosyaları riskine göre puanlıyor, nereye bakılacağını seçiyor. |
| Hedef odaklı loop'lar | Tek tek talimat yerine sonuca kilitleniyor. |
| Doğrulayan sub-agent'lar | Bulunan hatayı bağımsız olarak teyit ediyor. |
| Döngüde kalan insan | Kritik kararda gözü sistemden çekmiyor. |
Agent yorulmuyor. Bir bug'ı (hatayı) tetiklemek için 14 kez deniyor; insanın çoktan “boş ver ya” dediği yerde o hâlâ deniyor.
Momentumun gerçek olduğunu gösteren sinyaller de bunu doğruluyor: Microsoft “her zaman açık” kişisel agent Scout'u tanıttı; Higgsfield pazarlamayı uçtan uca yürüten, her run'dan öğrenen bir agent playbook'u paylaştı.
Ama loop bedava değil
Şüpheci tarafı atlamayalım, çünkü haklılar. Loop çalıştırmak, token-zengini bir yerden bakınca çok kolay görünüyor. Goldman Sachs'ın modeline göre agentic token tüketimi dört yılda 24 katına çıkacak. Sınırsız bütçeyle “döngüyü çalıştır” demek başka; ay sonu bütçesi kısıtlı bir yerden aynı tavsiye neredeyse imkansız.
Sessizce biriken üç maliyet
Cobus'un repo'sundaki uyarılar tam bu noktada. Bir: sub-agent'lar ve uzun loop'larla token maliyeti patlayabilir. İki: doğrulama hâlâ sende, gözetimsiz loop gözetimsiz hata üretir. Üç: bir “comprehension debt” (anlama borcu) birikiyor. Loop'un ne gönderdiğini okumazsan, sistemi anladığını sanıp aslında yavaş yavaş kaybediyorsun.
Addy Osmani bunu güzel özetlemiş: loop'u kur, ama “başlat”a basıp çekilen kişi gibi değil, mühendis olarak kalacakmış gibi kur.
ARTIK KÜREK ÇEKMİYORSUN. AMA MAKİNENİN BAŞINDAN DA AYRILMIYORSUN.
BRICK TARAFIBiz nasıl bakıyoruz?
Aslında bu bir öğrenme meselesi. İyi haber şu: bilgi bedava. Stanford, Anthropic'in yüksek maaşla aradığı LLM mimarisini 1 saatlik ücretsiz bir derste anlattı. Loop engineering repo'su açık. Agentic design pattern'leri, ücretsiz müfredatlar ortalıkta.
Ama bilgi ile beceri aynı şey değil. Bir loop'u okumak başka, kendi işine oturan bir loop kurup token'ını, çıktısını, nerede insan müdahalesi gerektiğini görmek başka. Bu tuğla tuğla, yaparak öğrenilir.
AI konusunda tavrımız değişmedi: ne hype ne ret. Deneyeceksin, ölçeceksin, sana uyuyor mu göreceksin.
Sevgiyle kalın! 🧱
