En İyi Ajan Koşum Takımları: Claude Code vs Codex
Ajan koşum takımları, yapay zeka ajanları için üretim çalışma zamanı görevi görür ve tasarım tercihleri, aynı temel modellerde performans farklılıkları yaratır. 17 ajan koşum takımını 10 kodlama görevinde karşılaştırdık.
A-Code Bench
Modelden ziyade koşum takımını izole etmek için, her agentic CLI'yi tek bir temel model olan Claude Sonnet 4.6 (akıl yürütmesiz) üzerinde ve yapay zeka kod editörlerini Claude Opus 4.6 ile çalıştırdık; böylece puandaki herhangi bir fark orkestrasyonu yansıtır: her aracın bağlamı nasıl topladığı, kabuk komutlarını nasıl sıraladığı, kendi çıktısını nasıl doğruladığı ve başarısızlıktan sonra nasıl kurtarıldığı. Her ajan, aynı tam yığın görevleri aynı şartnamelerden oluşturdu ve sonuçları, iki "gözlemevi" araştırması (web araştırma temellendirmesi ve bağlam sıkıştırma) ile desteklenen, makine tarafından kontrol edilebilir kriterlere (arka uç doğruluğu, ön uç davranışı ve duman testleri ve uç nokta kontrolleri aracılığıyla şartname uyumluluğu) göre puanladık.
Tam metodoloji için yapay zeka kod editörü karşılaştırmasına ve agentic CLI kıyaslamasına bakın. Kıyaslamadan bir görev GitHub'da mevcuttur.
Yapay zeka ajan koşum takımları
Claude Code (Anthropic)
Anthropic, Claude Code'u, Claude model ailesiyle sıkı bir şekilde entegre olan, onu genel editör eklentilerinden ayıran altyapı temellerini vurgulayan özel bir koşum takımı olarak inşa etti. Yerel MCP desteği, çalışma zamanının harici araçları özel bağdaştırıcılara gerek kalmadan standart bir protokol aracılığıyla keşfetmesini ve çağırmasını sağlar.1
Bir kanca sistemi, araç öncesi ve sonrası otomasyonu sağlayarak ekiplerin ajanın yaptığı her eylemin etrafına doğrulama, günlük kaydı veya güvenlik kontrolleri enjekte etmesine olanak tanır.
Koşum takımı, tek bir oturumda onlarca ila yüzlerce paralel alt ajanı orkestre ederek, gece boyunca toplu yeniden düzenleme veya büyük test oluşturma işleri için uygun hale getirir.
Claude Agent SDK tarafından desteklenen arka plan ajanları, ana etkileşimli döngünün dışında uzun süreli görevleri yürütür.
Otomatik bağlam sıkıştırma, büyük projelerde token limitlerini yönetir ve çalışma zamanı terminal, VS Code, JetBrains, claude.ai/code ve mobil cihazlarda kullanılabilir.
OpenAI Codex
OpenAI Codex, bulut tabanlı bir sanal alan yürütme ortamının yanı sıra açık kaynaklı bir CLI olarak sunulur ve kendisini yerel kontrol ile yönetilen altyapı arasında konumlandırır. CLI kod tabanı herkese açıktır ve geliştiricilerin yürütme döngüsünü denetlemesine ve araç tanımlarını değiştirmesine olanak tanır.2
Bulut sanal alanı, ajan tarafından yazılan programlar için yalıtılmış yürütme sağlar ve koşum takımı, inceleme iş akışlarını kolaylaştırmak için doğrudan pull request gönderimini destekler.
Çift yönlü model-ortam iletişimi, çalışma zamanının kabuk çıktısını, test sonuçlarını ve linter hatalarını yinelemeli onarım için model bağlamına geri beslemesini sağlar.
Cursor Agent Mode
Cursor Agent Mode, bağımsız bir terminal uygulaması olarak değil, Cursor IDE içinde yerel bir yürütme katmanı olarak bulunur.
Koşum takımı modelden bağımsızdır ve kullanıcıların editörden ayrılmadan birden fazla LLM arka ucu arasında geçiş yapmasına olanak tanır.
CI/CD ardışık düzeni dağıtımını destekler, yani bir ajan doğrudan bir sohbet oturumundan derlemeleri ve testleri tetikleyebilir.
Arka plan ajan yürütme, geliştirici ilgisiz işlere devam ederken uzun görevlerin çalışmasına izin verir.
Cursor Agent Mode, Cursor'u zaten benimsemiş ve ayrı bir koşum takımı kurmadan agentic yetenekler isteyen geliştiriciler içindir.3
Cline
Cline, bağımsız bir uygulama değil, bir VS Code uzantısıdır, bu nedenle editörün tuş bağlantılarını, temalarını ve dosya gezginini senkronizasyon ek yükü olmadan devralır.4
OpenHands
OpenHands, her ajan oturumunu bir Docker konteyneri içinde çalıştırarak dosya sistemini, ağı ve kabuğu ana bilgisayardan tamamen yalıtır.
Bu sanal alan içinde ajan, web'de gezinebilir, terminal komutlarını yürütebilir, dosyaları okuyup yazabilir ve birleşik bir ortamda kod çalıştırabilir.
Başsız bir API modu, CI/CD entegrasyonunu sağlayarak ardışık düzenlerin otomatik sorun çözümü veya test oluşturma için ajanlar başlatmasına izin verir.5
Aider
Araç, hiçbir GUI veya IDE bağımlılığı olmadan saf bir CLI olarak çalışır ve bir modelin değişikliği tasarlarken ikincisinin uyguladığı bir mimar/editör çift modlu modu destekler.6
Sesli kodlama desteği, geliştiricilerin yazmadan komutlar dikte etmesini sağlar.
OpenCode
OpenCode, salt okunur bir planlama ajanını aktif bir derleme ajanıyla eşleştiren çift ajanlı bir mimari kullanır ve herhangi bir dosya değiştirilmeden önce bir kapsam belirleme aşamasını zorunlu kılar.7
LangGraph (LangChain)
LangGraph, ajan iş akışlarını doğrusal zincirler yerine grafikler olarak tanımlar ve dallanma kararlarını ve geri bildirim döngülerini modellemek için düğümler ve koşullu kenarlar kullanır.
Yerleşik kontrol noktası oluşturma, uzun süreli yürütmeleri dayanıklı hale getirerek iş akışlarının çökmeler veya duraklamalardan sonra devam etmesini sağlar.
CrewAI
CrewAI, ajanları role göre düzenler ve çok ajanlı ekiplerde koordinasyon davranışını şekillendirmek için her birine bir hedef ve geçmiş hikayesi atar.
Çerçeve, ajanların her şeyi merkezi bir orkestratör üzerinden yönlendirmek yerine eşler arası görevleri müzakere edebilmesi için bir Ajanlar Arası mesajlaşma protokolü uygular.
Her ajan koşum takımının sağladığı özellikler
Bu karşılaştırmadaki tüm koşum takımları, temel bir dizi yeteneği paylaşır. Bu tabanı anlamak, okuyucuların asgari ortak özellikleri karşılaştırmak yerine farklılaştırıcı unsurları değerlendirmesine yardımcı olur.
LLM akıl yürütme döngüsü. Her koşum takımı, modelin eylemler önerdiği, çalışma zamanının araçları yürüttüğü ve sonuçların bir sonraki yineleme için bağlama geri beslendiği bir planla-harekete geç-gözlemle döngüsü uygular. Bu döngü, otonom davranış için temel mekanizmadır.
Dosya sistemi işlemleri. Proje dizinleri genelinde okuma, yazma ve düzenleme izinleri standarttır; bunlar olmadan bir ajan kaynak kodunu veya yapılandırma dosyalarını değiştiremez.
Terminal ve kabuk komutu yürütme. Her koşum takımı, bağımlılıkları yüklemek, testleri çalıştırmak veya ortamı sorgulamak için kabuk komutlarını çağırabilir, çünkü yazılım mühendisliği komut satırından ayrılamaz.
Hata işleme ve otomatik yeniden deneme mantığı. Bir araç çağrısı sıfır olmayan bir çıkış kodu döndürdüğünde veya bir model geçersiz yapılandırılmış çıktı ürettiğinde, koşum takımı hatayı yakalar ve ya değiştirilmiş parametrelerle yeniden dener ya da hatayı kullanıcıya bildirir.
Bağlam penceresi yönetimi. Konuşmalar büyüdükçe, tüm koşum takımları, temel LLM'nin token limitleri dahilinde kalmak için bir tür özetleme, kısaltma veya boşaltma yöntemi kullanır.
Araç kullanımı ve işlev çağırma. Her çalışma zamanı, modelin harici yetenekleri çağırabilmesi için, ister özel şemalar ister MCP gibi açık protokoller aracılığıyla olsun, yapılandırılmış bir arayüz sunar.
Doğru ajan aracı nasıl seçilir?
Kodlama ve yazılım mühendisliği görevleri
Saf yazılım mühendisliği için, Claude Code, %88.6 SWE-bench Verified puanıyla ham kıyaslama performansında liderdir ve paralel alt ajan mimarisi, onu büyük kod tabanlarında gece boyunca toplu yeniden düzenleme veya test oluşturma için en iyi seçim haline getirir.
OpenHands güvenlik konusunda rekabet eder; Docker sanal alanı ve başsız API modu, CI/CD ardışık düzenlerinin GitHub sorunlarını otonom olarak çözmesine ve ajan yürütmesini ana bilgisayardan uzak tutmasına olanak tanır.
Aider, her değişiklik otomatik olarak commitlendiği ve mimar/editör çift modlu modu tasarım kalitesini artırabildiği için, her şeyden çok Git hijyenine değer veren ekiplere uygundur.
Cline, adım adım onay iş akışlarına sahip ücretsiz, uyumlu bir koşum takımına ihtiyaç duyan VS Code kullanıcıları için doğru seçimdir.
Çok ajanlı ardışık düzenler ve özel iş akışları
LangGraph'ın grafik tabanlı düğümleri ve kenarları, uyumluluk kontrolleri veya tıbbi teşhis ardışık düzenleri gibi denetlenebilir dallanma mantığı gerektiren iş akışlarına uyarken, kontrol noktası oluşturma özelliği arızalar karşısında dayanıklılık sağlar.
Kurumsal güvenlik ve uyumluluk gereksinimleri
Katı veri ikametgahı gereksinimleri olan kuruluşlar, kendi kendine barındırılabilir koşum takımlarına öncelik vermelidir. OpenHands, Docker sanal alanı ve kendi kendine barındırma seçeneği sunar, ancak SOC 2 uyumluluğu hala yol haritasındadır.
Cline, ücretsiz bir VS Code uzantısı içinde SOC 2 ve GDPR uyumlu denetim kontrolleri sağlayarak, düşük sürtünmeli dağıtım isteyen düzenlenmiş ekipler için cazip hale getirir.
Aider, Cline, OpenHands ve LangGraph dahil olmak üzere açık kaynaklı seçenekler, ekiplerin koşum takımını özel altyapıda çalıştırmasına izin vererek satıcı bağımlılığını ortadan kaldırır.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka ajan trendleri
Model Bağlam Protokolü benimsemesi, 2025 ve 2026'da koşum takımı ekosisteminde hızlandı. Claude Code, Cline, CrewAI ve OpenCode, protokolü araç keşfi için varsayılan arayüz olarak belirleyen yerel MCP desteği sunar.
Ajanlar Arası mesajlaşma da ilgi gördü; CrewAI, merkezi orkestrasyon olmadan ajanlar arasında eşler arası müzakere için A2A protokolünü uyguladı.
Paralel ve arka plan yürütme beklenen yetenekler haline geldi; Claude Code, gece boyunca toplu iş için tek bir oturumda onlarca ila yüzlerce alt ajanı çalıştırabilir.
Omnigent gibi Meta koşum takımları artık bireysel çalışma zamanlarının üzerinde yer alarak mühendislerin oturum ortasında koşum takımlarını değiştirmesine ve yerel, web ve mobil yüzeylerde canlı olarak işbirliği yapmasına olanak tanır.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{En İyi Ajan Koşum Takımları: Claude Code vs Codex}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agent-harness}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Temmuz 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.