AI Mimarisi
Function Calling ve Tool Use: LLM'leri Harici API'ler ve Veritabanlarıyla Buluşturma
Büyük dil modellerine veritabanı sorgulama, hava durumu öğrenme veya e-posta gönderme araçları tanımlama ve döngüsel çalıştırma (agent loop) prensipleri.
Ajan Döngüsünün (Agent Loop) Temel Mantığı
LLM'ler fonksiyonu doğrudan çalıştırmaz; fonksiyonun adını ve JSON argümanlarını üretir. Geliştirici backend'de bu fonksiyonu çalıştırır ve sonucunu 'tool' rolüyle tekrar modele iletir.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
2026 Frontier Stack: LangGraph Checkpointing, Mem0 Bellek ve Prefix Caching ile FinOps Mimarisi
Üretim seviyesi yapay zeka ajanlarında üçlü yaşam döngüsü: KV-cache optimizasyonu (%90 tasarruf), LangGraph durum yönetimi ve Mem0 uzun dönem bellek entegrasyonu.
Model Context Protocol (MCP) Nedir? Özel Araçlar ve IDE Entegrasyonu Rehberi
Anthropic tarafından açık kaynak olarak duyurulan Model Context Protocol (MCP) standardının ne olduğunu, LLM'leri yerel veritabanlarına ve araçlara nasıl bağladığını öğrenin.
Prompt Caching Mimarisi: Anthropic ve Gemini API'lerinde KV-Cache ile Maliyet ve Gecikmeyi %90 Azaltma
Tekrarlanan sistem promptları, uzun API dokümantasyonları ve kod tabanı yüklemelerinde Prompt Caching kullanarak faturaları ve gecikmeyi radikal şekilde azaltın.