AI Foundry | The .NET Blog

Azure SDK Nisan 2026: AI Foundry 2.0 ve .NET Geliştiricilerinin Bilmesi Gerekenler

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Aylık SDK sürümlerini atlamak kolaydır. Bu sürümde dikkat etmeye değer birkaç şey var — özellikle AI Foundry ile, Java’da Cosmos DB ile veya .NET kodundan altyapı provisioning yapıyorsanız.

Azure.AI.Projects 2.0.0 — Mantıklı breaking changes

Azure.AI.Projects NuGet paketi bazı önemli mimari değişikliklerle stable 2.0.0’a ulaşıyor. Preview kullanıyorsanız, değişenler şunlar:

Namespace ayrımı: Evaluations Azure.AI.Projects.Evaluation altına taşındı, memory operations ise Azure.AI.Projects.Memory altına. using ifadelerinizi güncellemeniz gerekecek.
Yeniden adlandırılan tipler: Insights → ProjectInsights, Schedules → ProjectSchedules, Evaluators → ProjectEvaluators, Trigger → ScheduleTrigger
Adlandırma kuralları: boolean property’ler artık tutarlı şekilde Is* kuralını izliyor

Bunlar, bir kez can acıtan ve sonra sonsuza kadar doğru hissettiren breaking changes türü. Preview üzerinde build aldıysanız importları güncelleyin ve gerisini compiler’ın işaretlemesine izin verin.

İyi haber: artık stable. Bu API’ye gerçekten güvenebilirsiniz.

Cosmos DB Java: kritik güvenlik düzeltmesi (RCE)

Bu ciddi. Java Cosmos DB kütüphanesi (azure-cosmos) 4.79.0 sürümü, Remote Code Execution vulnerability (CWE-502) için kritik bir güvenlik düzeltmesi içeriyor.

Sorun, CosmosClientMetadataCachesSnapshot, AsyncCache ve DocumentCollection içinde Java deserialization’dı. Düzeltme, Java deserialization’ı JSON tabanlı serialization ile değiştirerek deserialization saldırılarının tüm sınıfını ortadan kaldırıyor.

Azure Cosmos DB kullanan Java servisleriniz varsa, hemen 4.79.0’a güncelleyin. Bu isteğe bağlı değil.

.NET için yeni Provisioning kütüphaneleri

Bu ay birkaç stable Provisioning kütüphanesi 1.0.0’a geldi — bunlar Azure altyapısını ARM template’leri veya Bicep yerine C# koduyla tanımlamanızı sağlayan kütüphaneler:

Beta.1’de birkaç tane daha var; API Management, Batch, Compute, Monitor, MySQL ve Security Center’ı kapsıyor. .NET’ten infrastructure-as-code yapıyorsanız — özellikle Aspire dağıtımlarıyla — bu kütüphaneler giriş noktanızdır.

Azure AI Agents Java: 2.0.0 GA

Java Azure AI Agents kütüphanesi de bu ay general availability’ye ulaşıyor. Başlıca breaking changes:

Birkaç enum tipi ExpandableStringEnum tabanlı sınıflara dönüştürüldü (yeni değerler için daha esnek)
*Param model sınıfları *Parameter olarak yeniden adlandırıldı
MCPToolConnectorId → McpToolConnectorId (tutarlı büyük/küçük harf kullanımı)
beginUpdateMemories için yeni convenience overload

Kapanış

Bu ay .NET geliştiricileri için başlık net: Azure.AI.Projects 2.0.0 stable oluyor — AI Foundry ile geliştiriyorsanız, şimdi stable sürüme pin’leyip importları güncelleme zamanı. Cosmos DB kullanan Java ekipleri içinse güvenlik güncellemesi acil.

Tam sürüm notları aka.ms/azsdk/releases adresinde. Orijinal yazı: Azure SDK Release (April 2026).

Copilot'a Günde 68 Dakika Kodu Yeniden Açıklamak mı? Bir Çözümü Var

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu gönderi otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal sürüm için buraya tıklayın.

Copilot oturumunuz /compact‘e ulaştığında ve agent yaptığınız işi tamamen unuttuğunda o anı biliyor musunuz? Sonraki beş dakika dosya yapısını, başarısız testi ve daha önce denediğiniz üç yaklaşımı yeniden açıklarsınız. Sonra bu tekrar olur. Ve yine.

Desi Villanueva bunu ölçtü: günde 68 dakika — yalnızca yeniden yönlendirme için. Kod yazmak için değil. PR incelemek için değil. Sadece AI’ı zaten bildiği şeylerle yeniden hizalamak için.

Bunun neden olduğunu ve bunun için somut bir çözüm bulunduğunu ortaya koyuyor.

Bağlam Penceresinin Yalanı

Agent’iniz kutuda büyük bir sayı ile geliyor. 200K token. Kulağa devasa geliyor. Pratikte bu bir tavan, garanti değil.

İşte gerçek matematik:

Toplam 200K context
Başlangıçta yüklenen MCP araçları için yaklaşık 65K eksik (~33%)
AGENTS.md veya copilot-instructions.md gibi instruction dosyaları için yaklaşık 10K eksik

Böylece size yaklaşık 125K kalıyor, daha ilk kelimeyi yazmadan önce. Ve durum daha da kötü — LLM’ler context doldukça düzgün şekilde degrade olmaz. Yaklaşık %60 kapasitede duvara çarparlar. Model, 30 tur önce söylenen şeyleri kaybetmeye başlar, önceki cevaplarla çelişir ve 10 dakika önce güvenle söylediği dosya adlarını halüsinasyon olarak üretir. Sektör buna “lost in the middle” problemi diyor.

Etkin sınır: kalite düşmeye başlamadan önce 45K token. Bu da muhtemelen agent’in kaymaya başlamasından önce sadece 20-30 aktif konuşma turu demek. Bu yüzden /compact‘e her 45 dakikada bir gidiyorsunuz — 200K token doldurduğunuz için değil, model 120K’de zaten bozulmaya başladığı için.

Compaction Vergisi

Her /compact akış durumunuzu alır götürür. Derin bir debug oturumundasınız. Paylaşılan context 30 dakikadır oluşuyor. Agent dosya yapısını, başarısız testi ve hipotezi biliyor. Sonra uyarı geliyor.

Görmezden gelin → agent giderek aptallaşır ve eski state’i halüsinasyonla doldurmaya başlar
/compact çalıştırın → agent’a 30 dakikalık bir incelemenin iki paragraflık özeti verilir

Her iki durumda da kaybedersiniz. Her iki durumda da projenizi ilk günündeki yeni bir çalışana anlatıyormuşsunuz gibi yeniden anlatırsınız.

Kötü tarafı? Memory zaten var. Copilot CLI her oturumu ~/.copilot/session-store.db içindeki yerel bir SQLite veritabanına yazar — dokunulan her dosya, her tur, her checkpoint. Hepsi diskte duruyor. Agent sadece okuyamıyor.

auto-memory: bir recall katmanı, memory sistemi değil

auto-memory’nin arkasındaki ana fikir bu: yeni bir memory sistemi kurmayın — zaten var olanın üstüne yalnızca okunabilir bir query katmanı kurun.

pip install auto-memory

Yaklaşık 1.900 satır Python. Sıfır bağımlılık. 30 saniyede kurulur.

Context’i grep sonuçlarıyla doldurmak yerine, agent’e gerçekten önemli olana cerrahi erişim verirsiniz:

İşlem	Token	Ne elde edersiniz
`grep -r "auth" src/`	~5,000–10,000	500 sonuç, çoğu alakasız
`find . -name "*.py"`	~2,000	Tüm Python dosyaları, contextsiz
Agent yeniden yönlendirme	~2,000	Ona zaten bilmesi gereken şeyi siz anlatırsınız
`auto-memory files --json --limit 10`	~50	Dün üzerinde çalıştığınız 10 dosya

Bu 200x iyileşme demek. Agent arkeolojik kazıyı atlar ve doğrudan önemli olana gider.

Önerilen akış: context kullanımınız %50-70’e yaklaşınca /clear çalıştırın ve ardından şunu yazın: “X konusunu tartıştığımız son oturumları incele”. Kör aramalara 12K token harcamak yerine, auto-memory ilgili context’i 50 token içinde çeker.

Bu .NET Geliştiricileri İçin Neden Önemli

GitHub Copilot CLI’ı .NET işleri için kullanıyorsanız — servisler scaffold etmek, EF Core sorgularını debug etmek, Blazor bileşenleri üzerinde yinelemek — context rot problemi size de aynı sertlikle çarpar. Birden fazla proje, paylaşılan kütüphaneler ve derin call chain’ler içeren karmaşık çözümler, agent’in en hızlı yolunu kaybettiği codebase türüdür.

Kurulum kılavuzu Copilot CLI’ı buna nasıl yönlendireceğinizi anlatıyor. Bu tek seferlik bir kurulum.

Dürüst olmak gerekirse? Günde 68 dakikayı geri kazanmak küçük bir yaşam kalitesi ayarı değil. Bu haftada neredeyse 6 saat eder.

Kapanış

Context rot gerçek bir mimari kısıt, sonradan patch’lenecek bir bug değil. auto-memory, agent’inize pahalı ve gürültülü yeniden keşif yerine ucuz ve kesin bir recall mekanizması vererek bunu aşıyor. GitHub Copilot CLI ile ciddi AI destekli geliştirme yapıyorsanız, 30 saniyelik kurulum buna değer.

Göz atın: GitHub’da auto-memory. Desi Villanueva’nın orijinal yazısı: I Wasted 68 Minutes a Day Re-Explaining My Code.