Harness ve Loop Engineering: AI Modellerini Nasıl Çalışır Hale Getiririz?

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu hafta, son dönemde yapay zeka mühendisliğinde giderek daha fazla konuşulan AI Harness Engineering konusunu ele alıyoruz. Artık mesele yalnızca daha güçlü yapay zeka modelleri geliştirmek değil, bu modellerin etrafında nasıl bir sistem kurduğumuz. Bir ajanın hangi araçları kullanacağı, neyi hatırlayacağı, nasıl hata yapacağı, hatasını nasıl fark edeceği ve ürettiği sonucun doğruluğunu nasıl sınayacağı da en az modelin kendisi kadar önemli. Norbert Wiener'in sibernetik ve geri bildirim teorilerinden başlayarak ReAct, Reflexion ve SWE-agent gibi akademik çalışmalara, OpenAI, Anthropic'in güncel mühendislik yaklaşımlarına uzanıyoruz. Bir modeli daha zeki hale getirmeden, onunla kurduğumuz sistemi daha yetenekli ve güvenilir hale getirebilir miyiz? Bu bölümde Harness Engineering'in ortaya çıkışını, teorik temellerini, uygulamalarını ve yapay zeka mühendisliğinin geleceği açısından neden önemli olduğunu konuşuyoruz.

Kitap Kulübümüz:

https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/otostopcunun-yapay-zeka-rehberi-kitap

Zhong & Zhu (2026) – AI Harness Engineering: A Runtime Substrate for Foundation-Model Software Agents 

Birgitta Böckeler (2026) – Harness Engineering for Coding Agent Users