--- title: "Hataları Hasta, Kodlama Ajanlarını Sağlık Ekibi Olarak Görmek: 5 Aylık Deneyim" url: https://blog.edumints.com/hatalari-hasta-kodlama-ajanlarini-saglik-ekibi-olarak-gormek-5-aylik category: "AI Araçları" date: 2026-10-11T09:22:47.077Z publisher: Edumints Blog lang: tr-TR source_name: "Hacker News" source_url: https://www.cockroachlabs.com/blog/experiment-running-hospital-code/ --- # Hataları Hasta, Kodlama Ajanlarını Sağlık Ekibi Olarak Görmek: 5 Aylık Deneyim ## Önemli Çıkarımlar - **Rol Tabanlı Sağlık Ekibi Metaforu:** Kodlama ajanları; Triyaj Hemşiresi, Asistan, İnceleme Uzmanı ve Taburcu Hemşiresi gibi belirgin rollerle kurgulanarak kod birleştirilmeden önce zorunlu planlama, sıkı inceleme ve güvenlik bariyerleri uygulandı. - **Yüksek Güvenilirlik ve Düşük Hata:** 5 aylık dönemde 1 milyondan fazla satır kod işlendi ve toplamda yalnızca 7 geri alma (revert) gerçekleşti; bu da yapılandırılmış ajan iş akışlarının karmaşık veritabanı geçişlerini dahi güvenle inşa edebileceğini kanıtladı. - **Kayıt Tutma ve Ön Planlama:** Titiz kayıt tutma, katı test kapsamı ve kod yazılmadan önceki plan incelemeleri sayesinde maliyetli regresyonlar en aza indirildi; otonom çıktı ile kurumsal yazılım güvenilirliği dengelendi. ## IBM Db2 Desteği: 9 Aydan 48 Saate Cockroach Labs, veritabanlarını CockroachDB'ye taşımak için geliştirdiği **MOLT** aracına IBM Db2 desteği eklerken çok-ajanlı bir iş akışından yararlandı. Zengin bir SQL diyalektine ve karmaşık bir tip sistemine sahip Db2'yi desteklemek; yeni bir şema dönüştürücü, veri çekme (Fetch) ve doğrulama (Verify) hatları, ANTLR dilbilgisi, CI için Docker imajı ve on binden fazla test senaryosu gerektiriyordu. 2024 yılında MOLT'a benzer bir Oracle desteği eklemek 9 ay sürmüş ve yaklaşık 160.000 dolarlık mühendislik maliyetine yol açmıştı. Db2 desteği ise tek bir satır insan kodu yazılmadan iki günden kısa sürede tamamlandı. Token faturası yalnızca 4.172 dolar tuttu; yani 164 kat daha hızlı ve 38 kat daha ucuz bir sonuç elde edildi. ## Süreç Nasıl İşledi? Tüm akış, GitHub üzerinde açılan tek bir taleple başladı. Bir planlama ajanı görevi analiz ederek 15 alt göreve ve bağımlılık grafiğine böldü (altyapı, tip sistemi, satır yineleyici, Fetch, Verify, Convert, CI ve test verisi). Çok kapsamlı bulunan alt görevler tekrar bölündü. Ajanlar süreç boyunca tip eşleme ve izolasyon seviyesi gibi konularda kendi işlerine karşı 12 yeni görev daha açtı. Sonuçta 32 alt görev tamamlandı, 27 PR birleştirildi, incelemeciler işi 55 kez revizyona gönderdi ve yalnızca 2'si insana ulaşan 9 eskalasyon yaşandı. Test kapsamı ise en iyi test edilmiş PostgreSQL seviyesine eşitlendi. ## MOLT Sinai Mimarisi ve Çıkarımlar Bu başarı, Toronto ve New York'taki Mount Sinai hastanesinden esinlenen **MOLT Sinai** mimarisiyle mümkün kılındı. Bu modelde: - **Talepler ve Hatalar:** Tedavi edilmesi gereken "hastalardır". - **Kod Birleştirme (Merge):** İyileşme sonrası yapılan "taburcu" işlemidir. - **İnsan Mühendisler:** Süreci denetleyen "Başhekimlerdir". - **Ajanlar:** Triyajdan taburcuya kadar farklı uzmanlıklara sahip sağlık ekibidir. **Yazılım Geliştirme ve Öğrenme Çıkarımları:** - **Ajan Rollerini Ayrıştırın:** Tek bir ajana devasa görevler vermek yerine; planlama, kodlama ve inceleme rollerini ayırmak güvenilirliği dramatik biçimde artırır. - **Koddan Önce Plan ve Test:** Kod üretmeden önce planın incelenmesi ve katı test güvenceleri sağlanması regresyonları neredeyse sıfırlar. - **İnsanın Değişen Rolü:** Mühendisler doğrudan kod yazmaktan çıkıp sistem mimarlığına ve kritik eskalasyonları yöneten karar vericilere dönüşmektedir. --- Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [Production'da Agent Güvenilirliği](https://edumints.com/kesfet/production-agent-orchestration-crewai-ve-autogen-i-u3cu) modülüne göz atın. --- **Kaynak:** Hacker News (https://www.cockroachlabs.com/blog/experiment-running-hospital-code/) **Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/hatalari-hasta-kodlama-ajanlarini-saglik-ekibi-olarak-gormek-5-aylik