AWS Kiro Powers: Yapay Zeka Kodlama Asistanlarında Bağlam Sorununa Yenilikçi Çözüm

Amazon Web Services (AWS), yazılım geliştiricilerin yapay zeka kodlama asistanlarına belirli araçlar ve iş akışları konusunda anında ve özelleşmiş uzmanlık kazandırmasını sağlayan Kiro Powers’ı duyurdu. Bu yeni sistem, yapay zeka ajanlarının mevcut işleyişindeki temel bir darboğazı ele alarak, Las Vegas’ta düzenlenen yıllık re:Invent konferansında tanıtıldı.

Geleneksel yapay zeka kodlama araçları, tüm yeteneklerini önceden belleğe yükleyerek çalışır. Bu durum, işlem kaynaklarını tüketir ve yapay zekayı alakasız bilgilerle aşırı yükleyebilir. Kiro Powers ise tam tersi bir yaklaşım benimseyerek, uzmanlık bilgisini yalnızca geliştiricinin gerçekten ihtiyaç duyduğu anda etkinleştirir.

Amazon’dan Geliştirici Ajanları ve Deneyimleri Başkan Yardımcısı Deepak Singh, bu sistemin amacının, yapay zeka ajanlarına özelleşmiş bağlam sağlayarak daha hızlı ve daha uygun maliyetli sonuçlar elde etmek olduğunu belirtti. Kiro Powers, Datadog, Dynatrace, Figma, Neon, Netlify, Postman, Stripe, Supabase ve AWS’nin kendi hizmetleri dahil olmak üzere dokuz teknoloji şirketiyle ortaklıklar içeriyor. Ayrıca, geliştiriciler kendi ‘powers’larını oluşturup toplulukla paylaşabiliyor.

Yapay Zeka Kodlama Asistanları Neden Çok Fazla Araç Bağlandığında Tıkanıyor?

Kiro Powers’ın lansmanı, yapay zeka geliştirme araçları pazarındaki artan gerilimin ortasında gerçekleşiyor. Modern yapay zeka kodlama asistanları, harici araçlar ve hizmetlerle bağlantı kurmak için Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) kullanır. Bir geliştirici, yapay zeka asistanının ödemeler için Stripe, tasarım için Figma ve veritabanları için Supabase ile çalışmasını istediğinde, her hizmet için MCP sunucularını bağlar.

Sorun şu ki, her bağlantı, geliştirici ilk satırı yazmadan önce yapay zekanın çalışma belleğine onlarca araç tanımı yükler. AWS belgelerine göre, yalnızca beş MCP sunucusunu bağlamak, yapay zeka modelinin bağlam penceresinin yaklaşık %40’ını oluşturan 50.000’den fazla token’ı tüketebilir.

Geliştiriciler bu konudaki memnuniyetsizliklerini dile getiriyor. Birçok geliştirici, bir yapay zeka ajanının belirli bir görev için hangi araçların alakalı olduğunu anlaması için token tahsislerini yakmak istemediklerini belirtiyor. İş akışlarına anında ulaşmak istiyorlar, aşırı yüklenmiş bir ajanın alakasız bağlamı ayıklamaya çalışmasını izlemek istemiyorlar.

Bu durum, sektörde bazen ‘bağlam çürümesi’ olarak adlandırılıyor ve daha yavaş yanıtlar, daha düşük kaliteli çıktılar ve yapay zeka hizmetlerinin token başına ücretlendirilmesi nedeniyle önemli ölçüde daha yüksek maliyetlere yol açıyor.

Talep Üzerine Yapay Zeka Uzmanlığını Yükleyen Teknolojinin İç Yüzü

Kiro Powers, bu sorunu üç bileşeni tek bir dinamik olarak yüklenen paket halinde birleştirerek çözüyor. İlk bileşen, POW.md adlı bir yönlendirme dosyasıdır. Bu dosya, yapay zeka ajanına hangi araçların mevcut olduğunu ve en önemlisi ne zaman kullanılacağını belirten bir işe alım kılavuzu görevi görür. İkinci bileşen, harici hizmetlere gerçek bağlantıyı sağlayan MCP sunucu yapılandırmasıdır. Üçüncü bileşen ise belirli eylemleri tetikleyen isteğe bağlı kancalar ve otomasyonları içerir.

Bir geliştirici, Kiro ile sohbetinde ‘ödeme’ veya ‘ödeme alma’ gibi terimler kullandığında, sistem otomatik olarak Stripe ‘power’ını etkinleştirir ve araçlarını ile en iyi uygulamalarını bağlama yükler. Geliştirici veritabanı çalışmasına geçtiğinde, Stripe devre dışı kalırken Supabase etkinleşir. Hiçbir ‘power’ etkin olmadığında temel bağlam kullanımı sıfıra yakındır.

Singh’e göre, ‘Bir düğmeye tıklarsınız ve otomatik olarak yüklenir. Bir ‘power’ oluşturulduktan sonra, geliştiriciler ‘Kiro’da aç’ seçeneğini seçer ve her şeyin hazır olduğu IDE başlatılır.’

AWS Seçkin Geliştirici Tekniklerini Kitlelere Nasıl Sunuyor?

Singh, Kiro Powers’ı gelişmiş geliştirme uygulamalarının bir demokratikleşmesi olarak çerçeveliyor. Bu yetenekten önce, yalnızca en yetkin geliştiriciler yapay zeka ajanlarını özelleşmiş bağlamla doğru bir şekilde yapılandırmayı biliyordu; özel yönlendirme dosyaları yazıyor, hassas istemler oluşturuyor ve hangi araçların aktif olduğunu manuel olarak yönetiyorlardı.

Singh, ‘Geliştiricilerimizin ajanlarını daha özelleşmiş hale getirmek için yetenekler eklediğini gördük. Ajanlara belirli bir sorun için özel güçler vermek istediler. Örneğin, ajanın backend-as-a-service konusunda uzmanlaşmasını istediler.’ dedi. Bu gözlem, önemli bir içgörüye yol açtı: Supabase veya Stripe, en uygun bağlam yapılandırmasını bir kez oluşturursa, bu hizmetleri kullanan her geliştirici faydalanabilir.

Singh, ‘Kiro Powers, yalnızca en gelişmiş kişilerin yaptığı şeyleri biçimlendiriyor ve herkesin bu tür becerileri edinmesini sağlıyor’ diye ekledi.

Dinamik Yükleme Neden Çoğu Yapay Zeka Kodlama Kullanım Durumu İçin İnce Ayara Karşı Üstün?

Bu duyuru, Kiro Powers’ı, belirli alanlarda performansını artırmak için bir yapay zeka modelini özel verilerle eğitme süreci olan ince ayara (fine-tuning) göre daha ekonomik bir alternatif olarak konumlandırıyor.

Singh, ‘İnce ayara göre çok daha ucuz. İnce ayar çok pahalıdır ve çoğu öncü modeli ince ayar yapamazsınız’ dedi. Bu önemli bir nokta. Anthropic, OpenAI ve Google’dan en yetenekli yapay zeka modelleri genellikle ‘kapalı kaynak’tır, yani geliştiriciler temel eğitimlerini değiştiremezler. Yalnızca sağladıkları istemler ve bağlam aracılığıyla modellerin davranışlarını etkileyebilirler.

Singh, ‘Çoğu insan zaten Sonnet 4.5 veya Opus 4.5 gibi güçlü modeller kullanıyor. Bu modellerin doğru yöne yönlendirilmesi gerekiyor’ diye belirtti. Dinamik yükleme mekanizması ayrıca devam eden maliyetleri de azaltır. ‘Power’lar yalnızca ilgili olduğunda etkinleştiği için, geliştiriciler şu anda kullanmadıkları araçlar üzerindeki token kullanımı için ödeme yapmazlar.

Kiro Powers, Amazon’un Otonom Yapay Zeka Ajanlarına Yönelik Daha Büyük Bahsinde Nereye Oturuyor?

Kiro Powers, AWS’nin ‘ajan yapay zeka’ olarak adlandırdığı, uzun süreler boyunca otonom olarak çalışabilen yapay zeka sistemlerine yönelik daha geniş bir hamlesinin parçası olarak geliyor. re:Invent’te AWS, insan müdahalesi olmadan saatlerce veya günlerce çalışmak üzere tasarlanmış üç ‘öncü ajan’ duyurdu: yazılım geliştirme için Kiro otonom ajanı, AWS güvenlik ajanı ve AWS DevOps ajanı.

Bunlar, Kiro Powers’tan farklı bir yaklaşım sunuyor; belirli görevler için özelleşmiş uzmanlık sağlamak yerine büyük, belirsiz problemlerle uğraşıyorlar. İki yaklaşım birbirini tamamlayıcı niteliktedir. Öncü ajanlar, birden fazla kod tabanı boyunca otonom karar verme gerektiren karmaşık, çok günlük projeleri ele alır. Kiro Powers ise, hız ve token verimliliğinin en önemli olduğu günlük geliştirme görevleri için geliştiricilere hassas, verimli araçlar sunar.

Şirket, geliştiricilerin üretkenlik için bu spektrumun her iki ucuna da ihtiyaç duyduğuna inanıyor.

Kiro Powers Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirmenin Geleceği Hakkında Neler Ortaya Koyuyor?

Bu lansman, yapay zeka geliştirme araçları pazarı için olgunlaşan bir piyasayı yansıtıyor. Microsoft’un 2021’de piyasaya sürdüğü GitHub Copilot, milyonlarca geliştiriciyi yapay zeka destekli kodlamayla tanıştırdı. O zamandan beri Cursor, Cline ve Claude Code dahil olmak üzere bir araç çeşitliliği geliştiricilerin dikkatini çekmek için yarıştı.

Ancak bu araçlar yetenekli hale geldikçe karmaşıklaştılar da. Anthropic’in geçen yıl açık kaynak olarak sunduğu MCP, yapay zeka ajanlarını harici hizmetlere bağlamak için bir standart oluşturdu. Bu bir sorunu çözerken başka bir sorunu da beraberinde getirdi: Kiro Powers’ın şimdi ele aldığı bağlam aşırı yüklenmesi.

AWS, kendisini büyük ölçekte üretim yazılım geliştirme anlayışına sahip bir şirket olarak konumlandırıyor. Singh, Amazon’un 20 yıllık AWS deneyiminin, kendi devasa iç yazılım mühendisliği organizasyonuyla birleştiğinde, geliştiricilerin aslında nasıl çalıştığına dair benzersiz bir içgörü sağladığını vurguladı.

Singh, ‘Bunu sadece prototipiniz veya oyuncak uygulamanız için kullanacağınız bir şey değil. Üretim uygulamaları oluşturmak istiyorsanız, getirdiğimiz çok fazla bilgi var’ dedi.

Kiro Powers’ın Yol Haritası ve Çapraz Platform Uyumluluğu

AWS, Kiro Powers’ın şu anda yalnızca Kiro IDE içinde çalıştığını belirtti, ancak şirket komut satırı arayüzleri, Cursor, Cline ve Claude Code dahil olmak üzere diğer yapay zeka geliştirme araçlarıyla çapraz uyumluluk için çalışmalar yapıyor. Şirketin belgeleri, geliştiricilerin ‘bir kez bir ‘power’ oluşturup her yerde kullanabileceği’ bir gelecek tanımlıyor, ancak bu vizyon şimdilik henüz idealistik bir durum.

Bugün ‘power’ başlatan teknoloji ortakları için cazibe açık: Pazardaki her yapay zeka aracı için ayrı entegrasyon belgeleri tutmak yerine, Kiro’nun çalıştığı her yerde çalışan tek bir ‘power’ oluşturabilirler. Yapay zeka kodlama asistanları pazarı kalabalıklaştıkça, bu tür bir verimlilik giderek daha değerli hale geliyor.

Kiro Powers, Kiro IDE sürüm 0.7 veya daha yenisini kullanan geliştiriciler için standart Kiro aboneliği dışındaki ek bir ücret olmaksızın şu anda kullanıma sunuldu.

Temelde yatan bahis, bilişim tarihinde tanıdık bir bahis: Yapay zeka destekli geliştirmede kazananlar, her şeyi aynı anda yapmaya çalışan araçlar değil, neyi unutacağını akıllıca bilenler olacaktır.