Bağlam mühendisliği ne demek?
Dil modeli sadece o an önündeki token’ları biliyor: sistem talimatı, araç tanımları, okunan dosyalar, komut çıktıları, sohbet geçmişi. Bağlam mühendisliği (context engineering), bu pencereye neyin, ne sırayla, ne kadar gireceğini bilinçli olarak yönetmek. Dex Horthy bu fikri 2025’te yazdığı 12-factor agents ilkelerinde “bağlam pencerene sahip çık” diye özetledi. Anthropic’in tanımıyla prompt mühendisliği iyi talimat yazmaksa, bağlam mühendisliği her adımda modele giden bütün token’ları düzenlemek.
Pencere dolunca neden kötüleşiyor?
Modelde her token diğer her token’a bakıyor. Pencere büyüdükçe bu ilişkiler hızla çoğalıyor ve modelin dikkati dağılıyor. Anthropic buna “context rot” diyor: Bağlam uzadıkça model içindeki bilgiyi daha zor buluyor. Horthy’nin pratik kuralı, 1 milyon token’lık modellerde 300–400 bin civarında, küçük modellerde 100 bin civarında durmak. Bunun ötesi, Ralph yazısında da andığımız “aptal bölge”.
Ona göre pencerede dört şey önemli: boyut, yanlış bilgi, eksik bilgi ve gidişat. Model penceredeki her şeyi doğru kabul ediyor, eksikleri tahminle dolduruyor. Ajan “Kesinlikle haklısın!” demeye başladıysa oturum zehirlenmiş demek. Düzeltmeye uğraşma, yeni oturum aç.
Araştır, planla, uygula
HumanLayer’ın Ağustos 2025’te yazdığı yöntemin adı RPI (research, plan, implement). Her iş ayrı oturumlara bölünüyor:
- Araştırma: Ajan kodu okuyor; ilgili dosyaları, verinin nasıl aktığını ve sorunun olası kaynağını bir markdown dosyasına yazıyor.
- Plan: Yeni bir oturum bu dosyadan yola çıkıp hangi dosyanın nasıl değişeceğini ve her adımın nasıl test edileceğini yazıyor.
- Uygulama: Plan adım adım uygulanıyor. Karmaşık işlerde her doğrulanmış adımdan sonra durum plana geri yazılıyor.
Buna bilinçli sıkıştırma (intentional compaction) diyorlar. Pencere dolunca otomatik özete güvenmek yerine, neyin önemli olduğuna sen karar veriyorsun. Yazıda hedef, pencerenin %40–60’ını geçmemek. İnsan emeği de koda değil, araştırma ve plana gidiyor. Gerekçe basit: Plandaki yanlış bir satır yüzlerce satır hatalı koda, araştırmadaki yanlış bir bulgu binlercesine dönüşebiliyor. Bu ara dosyaları başka ajanlara devretme fikrini bağlam taşıma yazısında anlattık.
Alt ajan: Rol değil, güvenlik duvarı
“Frontend uzmanı” gibi roller veren alt ajanlar HumanLayer’ın deneyiminde işe yaramamış. Alt ajanın asıl faydası, aramaların ve dosya okumalarının ana pencereyi kirletmemesi. Ana ajan sadece verdiği görevi ve kısa sonucu görüyor. Sonuç dosya:satır referansları içermeli ki ana ajan gerekirse kendisi bakabilsin.
Harness mühendisliği
Horthy’ye göre ajan = model + harness, yani modeli çalıştıran düzenek. Hataların çoğu modelden değil bu düzenekten çıkıyor. HumanLayer’ın önerileri: talimat dosyasını kısa ve elle yazılmış tut, kullanmadığın MCP sunucularını kapat, mümkünse CLI kullan. Test ve tip kontrolü başarılıysa hiçbir şey yazmasın, sadece hataları göstersin. Binlerce satırlık “geçti” çıktısı da pencereyi dolduruyor. Hook ve testlerle bariyer kurmayı ajanı raylarda tutmak yazısında anlattık.
Nereye gidiyor?
Söyleşide anlattığına göre ekip Temmuz 2025’te kodu hiç okumadan göndermeyi denedi. Dört ay sonra üretim bozuldu, kimse kodu anlamıyordu ve o kodu atmak zorunda kaldılar. Horthy’nin bugünkü tercihi, tasarımı ve mimariyi insanda tutup kodu ajana yazdırmak. Ona göre her satırı incelemek %30–50, plana odaklanmak ise 2–3 kat hız kazandırıyor. Önümüzdeki 1–3 yılda gece 3’te bozulan ve ajanların çözemediği sistemler göreceğimizi düşünüyor. Kimse kodu anlamıyorsa bunun şirket için varoluşsal bir risk olduğunu söylüyor.
Sonra ne oldu?
HumanLayer 23 Ekim 2026’da ana ürününü Apache 2.0 lisansıyla açık kaynak yaptı. Claude Code, Codex, OpenCode ve Pi oturumlarını tek yerden yöneten masaüstü uygulaması, daemon ve CLI’ın yanında RPI skill’leri de depoda.
Düşün
- Ajanınla en uzun oturumun ne kadar sürdü? Sonlara doğru cevapların kalitesi düştü mü?
- Bir sonraki işte kodu incelemek yerine önce planı incelesen, neyi daha erken yakalardın?
Videoyu izle
Kaynaklar (7, İngilizce)
- The Pragmatic Engineer: Context engineering with Dex Horthy (video) (yeni sekmede açılır)
- The Pragmatic Engineer: Context engineering with Dex Horthy (episode page) (yeni sekmede açılır)
- GitHub: humanlayer/12-factor-agents (yeni sekmede açılır)
- HumanLayer: Advanced Context Engineering for Coding Agents (yeni sekmede açılır)
- HumanLayer: Skill Issue: Harness Engineering for Coding Agents (yeni sekmede açılır)
- Anthropic: Effective context engineering for AI agents (yeni sekmede açılır)
- HumanLayer: Open sourcing HumanLayer (yeni sekmede açılır)
Kendi cümlelerimizle yazılmış bir özettir, çeviri değildir. Tüm kaynaklar yukarıda.