[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-context-engineering::tr":3,"gloss-cluster-context-engineering::tr":26,"gloss-next-context-engineering::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"context-engineering","agents","Bağlam Mühendisliği (Context Engineering)","Bağlam mühendisliği, bir ajanın çalışmasının her adımında modelin bağlam penceresine tam olarak neyin gireceğine — hangi talimatlar, geri çağrılan belgeler, geçmiş mesajlar, araç çıktıları ve örnekler — ve bunların hangi biçimde olacağına karar verme disiplinidir. Bu, prompt mühendisliğinin doğal ardılıdır: bir ajan birçok tur boyunca çalışmaya başladığında, zor sorun tek bir promptu kelimelendirmekten, token bütçesini patlatmadan veya modeli gürültüde boğmadan sürekli büyüyen bir bağlam yığınını yönetmeye kayar. Teknikler arasında yalnızca ilgili parçaları geri çağırma, eski turları özetleme veya sıkıştırma, bayatlamış araç sonuçlarını budama ve en önemli kısımların modelin en iyi dikkat ettiği yere düşecek şekilde bilgiyi sıralama vardır. Geliştiriciler için ajan kalitesi tam da burada kazanılır ya da kaybedilir: bağlam şiştiğinde veya alakasızlaştığında modeller kötüleşir, yani daha çok bağlam daha iyi bağlam değildir. Pencereyi kıt, özenle seçilmiş bir bellek gibi görün ve her şeyi içine boşaltmak yerine her eklemenin çıktıyı nasıl etkilediğini ölçün.","Bağlam mühendisliği, her adımda modelin bağlamına tam olarak neyin gireceğine karar verir: talimatlar, getirilen belgeler, geçmiş mesajlar, araç çıktıları.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"agent-memory","Ajan Belleği (Agent Memory)",{"slug":15,"name":16},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":18,"name":19},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":21,"name":22},"prompt-compression","Prompt Sıkıştırma",{"slug":24,"name":25},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",[27,31,35,38,41,42,45,48,51,54,57,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agent-budget","Ajan Bütçesi (Agent Budget)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"agent-checkpointing","Etmen Kontrol Noktası (Agent Checkpointing)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":30},"agent-handoff","Ajan Devri (Agent Handoff)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":30},"agent-loop","Ajan Döngüsü (Agent Loop)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":30},{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":34},"agent-sandbox","Etmen Kum Havuzu (Agent Sandbox)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"agent-trajectory","Ajan Yörüngesi",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":30},"agentic-rag","Ajansal RAG (Agentic RAG)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":34},"computer-use","Bilgisayar Kullanımı (Computer Use)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"dry-run","Dry Run (Deneme Çalıştırması)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":60},"escalation-path","Yükseltme Yolu","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"human-on-the-loop","İnsan Döngü Üstünde (Human-on-the-Loop)"]