AgentMesh Gateway, AI istemcilerine ve kodlama ajanlarına kararlı bir giriş noktası sunar. Herhangi bir yönlendirme politikası maliyet, gecikme, kalite veya sıraya göre optimizasyon yapmadan önce hangi sağlayıcıların gerçekten uygun olduğunu belirler.
Projenin neden başladığını, her aşamada neyin değiştiğini, bugünkü sınırların neden bilinçli olduğunu ve mimarinin bundan sonra nereye büyüyebileceğini sade dille anlatan zaman çizelgesi.
AgentMesh, 22 Ağustos 2026’da bağımsız bir uygulama olarak pratik bir sorundan doğdu: kodlama ajanları ve AI istemcileri giderek daha fazla yerel ve uzak model sağlayıcısıyla çalışıyor; ancak bu sağlayıcılar protokol, araç kullanımı, reasoning semantiği, fiyat, gecikme, güvenilirlik ve kota açısından aynı değil. Bu yüzden yalnızca “en ucuz modeli seç” yaklaşımı optimizasyon başlamadan yanlış karar verebilir. Projenin temel kuralı daha katıdır: önce isteği güvenli ve anlamlı biçimde koruyabilecek sağlayıcıları belirle, sonra yalnızca uygun seçenekler arasında optimizasyon yap.
Depo; açık provenance kuralları, protokolden bağımsız alan modeli, FastAPI giriş katmanı, ortam değişkenleriyle sağlayıcı yapılandırması ve ücretli API anahtarı gerektirmeyen testlerle özgün bir Apache-2.0 projesi olarak kuruldu.
Neden önce bu yapıldı? Tarafsız bir çekirdek olmadan her yeni sağlayıcı routing katmanına vendor varsayımları taşır ve araştırma karşılaştırmalarını güvenilmez hâle getirirdi.
OpenAI biçimli Chat Completions, kısmi Responses yüzeyi ve Anthropic biçimli Messages; genel sağlayıcı adapter’larına bağlandı. Ordered, latency, cost, quality ve balanced routing; fallback, retry normalizasyonu, circuit breaker, isteğe bağlı bearer authentication ve Python 3.11–3.13 CI ilk çalışan ürün sınırını oluşturdu.
Neden sonraki aşamaya geçildi? Yalnızca metin ileten bir gateway yararlıdır; fakat kodlama ajanları streaming, function calling ve protokole özgü semantiğe de ihtiyaç duyar.
Responses yaşam döngüsü genişletildi, özel function-call döngüleri ve streaming tool delta’ları normalize edildi, Codex contract harness eklendi, native Responses reasoning ve tanınan built-in tool’lar korunabilir hâle geldi; desteklenmeyen semantiklerin sessizce kaybolması yerine açık 4xx hataları üretildi.
Bu neden önemliydi? Reasoning kontrolleri veya tool semantiği çeviri sırasında kayboluyorsa “uyumlu görünüyor” demek tehlikelidir. v0.2 semantik korunmasını açık bir routing kısıtı yaptı.
Capability-aware feasibility, gözlenen token/maliyet muhasebesi, EWMA ile birlikte bounded p50/p95 gecikme kanıtı, deterministik yerel kota pencereleri, ağ bağlantısı gerektirmeyen policy simulator, provenance kontrollü quality profile’lar ve yalnızca simülasyonda çalışan adaptive_balanced ile constrained_ucb baseline’ları eklendi. Sürüm Zenodo’da arşivlendi ve GitHub Pages ile belgelendi.
Mimari burada neden genişledi? Proje artık yalnızca “bu isteği hangi sağlayıcı çalıştırsın?” diye sormuyordu; maliyet, gecikme, capability, hata ve kota kısıtları altında bu kararı yeniden üretilebilir biçimde inceleyebiliyordu.
Bugün proje üç istemci protokol ailesi, üç upstream adapter ailesi, feasibility-first production routing, bounded fallback, runtime evidence, yerel kota kontrolü, offline simülasyon, ADR’ler, CI, Docker, DOI destekli sürüm metadata’sı ve üç dilli dokümantasyon sitesi sunuyor.
v0.3.0 tam OpenAI Responses uyumluluğu iddia etmez, koruyamadığı semantiği sessizce çevirmeye çalışmaz ve adaptive policy’leri canlı production routing içinde otomatik açmaz. Vision, audio ve diğer multimodal boyutlar da neutral request model bunları kayıpsız temsil edene kadar ertelenmiştir. Bunlar eksik pazarlama değil, güvenlik ve araştırma bütünlüğü sınırlarıdır.
Araştırmacı aynı trace’i statik ve adaptive policy’lerde tekrar oynatabilir; uygun sağlayıcı kümelerini inceleyebilir; gözlenen gecikme/maliyet kanıtını izleyebilir; yerel kota baskısını modelleyebilir; quality profile’lara benchmark provenance ekleyebilir; JSON/CSV çıktı alabilir ve deterministik deneylerde canlı provider maliyeti olmadan routing mantığını genişletebilir.
Mevcut mimari yüksek değerli araştırma ve mühendislik yönleri için bilinçli olarak açık alan bırakıyor.
Neutral request model kayıpsız temsil edebildiğinde vision, audio, context-window, structured-output ve başka capability boyutları eklenebilir.
PostgreSQL/SQLite state, şifreli secret storage, provider doğrulama, audit geçmişi ve operasyonel dashboard eklenebilir.
Prometheus/OpenTelemetry exporter’ları, SLO’lar, uzun dönem güvenilirlik istatistikleri ve gelişmiş maliyet/gecikme panoları eklenebilir.
Semantik kapıları zayıflatmadan Claude Code, Cline, OpenCode ve ek Codex davranışları için özel fixture’lar genişletilebilir.
Adaptive routing’i bilimsel olarak değerlendirmek için sabitlenmiş coding/agent benchmark prosedürleri, provider trace’leri ve açık provenance’lı quality profile’lar yayımlanabilir.
Adaptive policy’ler ancak benchmark kanıtı, güvenlik kısıtları, rollback kuralları ve ayrı mimari inceleme sonrasında simülatörden canlı routing’e taşınmalıdır.
Sistem tüm sağlayıcıları tek listede puanlamak yerine önce isteğin model, protokol, yetenek, devre durumu ve yerel kota kurallarını ihlal edecek seçenekleri eler.
Uyumsuz bir sağlayıcı sırf daha ucuz veya hızlı olduğu için seçilemez.
Token kullanımı, gözlenen maliyet, EWMA gecikmesi ve p50/p95 örnekleri eksik veriyi uydurmadan izlenir.
Statik ve uyarlanabilir politikalar gerçek sağlayıcılara bağlanmadan deterministik izler üzerinde karşılaştırılabilir.
Mimari; protokol dönüşümü, uygunluk, politika puanlaması, sağlayıcı çağrısı ve araştırma ölçümlerini ayrı katmanlarda tutar.
Chat, Responses veya Anthropic biçimli trafik gelir.
Mesajlar, araçlar ve yanıt semantiği mümkün olduğunda ortak modele taşınır.
Model, devre, kayıpsız protokol, yetenek ve kota kapıları geçersiz seçenekleri çıkarır.
Üretim politikası yalnızca uygun sağlayıcıları sıralar.
Adapter upstream çağrısını, hataları, retry ve failover sınırlarını yönetir.
Çalışma zamanı kanıtı tanılama ve çevrimdışı simülasyon için saklanır.
adaptive_balanced ve constrained_ucb politikaları yalnızca çevrimdışı simülasyonda kullanılır.Biyografi ve resmî bağlantılar.
Faramarz Kowsari, İstanbul merkezli bir yazar ve araştırmacıdır. Teknoloji, eğitim ve kişisel gelişimin kesişimine odaklanan Kowsari, uluslararası platformlarda 80'den fazla dijital eser yayımlamıştır. Uzmanlık alanları Yapay Zekâ, prompt mühendisliği, modern işlem stratejileri (Smart Money Concepts ve algoritmik trading), klasik edebiyat ve mindfulness konularını kapsar. Yazarlığın yanı sıra web tabanlı eğitim araçları geliştirir ve uzmanlaşmış öğretici video içerikleri üretir.
Sürümlenmiş yazılım, tekrar üretilebilirlik belgeleri ve kalıcı atıf bilgileri.
Python 3.11+; CI Python 3.11, 3.12 ve 3.13 üzerinde çalışır.
Açık geliştirme, açık provenance ve katkı kuralları.