Kendi agent’ını kuran ekipler, insanın agent’ın planını görmesi, yönlendirmesi ve çıktısını onaylaması için arayüzde neyi değiştirdiklerini anlatıyor.
GitHub Next ve Intent agent’ın planını metin duvarı yerine diyagram ve görsel olarak gösteriyor. Trendyol agent’ı ekibin zaten çalıştığı Jira yorumuyla başlatıyor ve kod yazılmadan önce yazılımcıdan plan onayı istiyor. Nuanced tersini yaşadı: plan modunu ürünün merkezine koydu, sonra kullanıcıyı yorduğu için kaldırdı. Ortak nokta, insanın agent’ı uzun bir sohbeti okumadan denetleyebilmesi.
GitHub Next’te Maggie Appleton, agent planlarının yoğun metin olarak kalmasını sorun olarak tanımlıyor: insan dakikada yaklaşık 240 kelime okuyor, agent yaklaşık 4.500 kelime yazıyor. Ekip arkadaşı Krzysztof ile Chopin adlı çok oyunculu, gerçek zamanlı bir planlama prototipi kuruyor. Prototip MDX ile yazıldı; plan metninin içine etkileşimli görseller gömülüyor, ekip arkadaşları ve agent’lar planı birlikte yazıyor. Agent seçenekleri ayrı branch’lerde prototipliyor ve karşılaştırmayı ölçümle sunuyor. Retry mantığı örneğinde seçenekler 60 çağrı noktası üzerinden karşılaştırılıyor: A seçeneği hepsini kapsıyor, sekizi insan kararı istiyor.
Nuanced, masaüstü bir kodlama uygulamasını plan modu etrafında kurdu: kullanıcı sohbet ediyor, gereksinimleri netleştiriyor, spec üretiyor, gözden geçirip onaylıyor, sonra kod yazılıyordu. Ayman Nadeem bu sıralı akışı bıraktı ve planlamayı geliştirmenin içine alan yinelemeli döngülere geçti. Dört neden sayıyor: planlamayı plan belgesiyle karıştırdı, modeller makul varsayımları kendi yapacak kadar gelişti, AI’ın yazdığı spec metnini okumak yorucuydu ve sohbet, spec, onay, uygulama sırası yapay kaldı. Hata olarak kullanıcıyı uygulamadan önce düşünmeyi bitirmeye zorlamayı gösteriyor.
Intent, agent’ların başka agent’ları yönettiği ölçekte sohbet akışının çöktüğünü gördü: insanın agent’ların ne planladığını, ne yaptığını ve nasıl yönlendirileceğini görmesi gerekiyordu. Ekip her göreve istenen sayıda not ekleyebilen bir yapı kurdu; agent’lar not ve sohbetlere mimari harita, akış şeması, sequence diagram ve state machine çiziyor, böylece plan token harcanmadan önce görünüyor. Diyagramlar adım adım ilerleyen anlatımlara dönüşüyor, kutulara tıklayınca ilgili dosya ya da not açılıyor. Arayüz değişikliklerinde agent’lar önce ve sonra ekran görüntülerini yan yana koyuyor. Her panel agent, not, dosya, terminal ve tarayıcı sekmesi tutabiliyor; kullanıcı öğeleri paneller arasında sürükleyip bölüyor.
Trendyol, coding agent’ı önce Jira board’unda açtığı “Ready for AI” kolonuna task sürükleyince çalışacak şekilde kurdu; bu yöntem benimsenmeyi düşürdü. Ekip başlatmayı Jira’da “e-agent start” yorumuna taşıdı. Agent taskı analiz edip planlıyor, kodu yazıyor ve yazılımcıdan review istiyor; kod review’dan geçmeden canlıya çıkmıyor, yazılımcı agent’ı yeniden çalıştırabiliyor. Yüksek story point’li işlerde başarı düşük kalınca bir Planning Agent eklendi: kodlamadan önce hangi projelere dokunacağını yazılımcıya yazıyor, yazılımcı kabul ediyor, reddediyor ya da yorumla yeniden planlatıyor. Ekip 2000’den fazla taskı AI agent ile geliştirdi; yaklaşık 4,5 saat süren standart bir task 30 dakikaya kadar indi.
Meta, Muse’u bir AI uygulaması gibi değil mesajlaşma gibi hissettirecek şekilde tasarladı; ekibin yol gösteren sorusu “Bir insanla konuşuyor olsaydın bu nasıl işlerdi?” oldu. Klasik mesaj balonlarını kaldırdı ve agent’ı standart bir sohbet penceresinin içine değil ekranın üstüne yerleştirdi. Agent’ın yaptığı işi aynı anda üç katmanda gösterdi: sıradan kullanıcı için bir emoji, ayrıntı isteyen için görev listesi, mühendis için ham log. Ana sohbet tek ve kesintisiz bağlamı taşıyor, dar kapsamlı işler yan sohbetlerde yürüyor. Avatar, feed ve fikir kartları sabit tasarlanmış yüzeyler; durum emojisi, kişisel öneriler ve küçük animasyonlar dinamik üretiliyor.
Agent ürünlerinin çoğu bir sohbet kutusuyla başlıyor. Agent uzun işler yapmaya, başka agent’ları yönetmeye ve koda dokunmaya başlayınca bu kutu yetmiyor: insan agent’ın ne yapacağını, ne yaptığını ve nerede durdurulacağını görmek istiyor. Biz bu sorunu kendi ürününde çözmeye çalışan ekiplerin ne kurduğunu görmek istedik.
Cevaplarda ortak nokta, kontrolü insana geri vermek için sohbetin dışında bir yüzey kurmak. Ayrıştıkları yer planın yeri: kimi ekip planı ayrı ve onaylanan bir adım yaptı, kimi bunun kullanıcıyı yorduğunu görüp geri aldı. Soru bu kararları yan yana koyuyor.
Tasarım, ürün ve yapay zekadan seçtiğimiz en iyi okumalar, iki haftada bir çarşamba posta kutunda.
