Andrej Karpathy’nin ‘Claws’ İcat Etmesi: AI’nın Yeni Nesil Orkestrasyonu Mu?

Claws: AI’nın Yeni Bir Katmanı mı, Yoksa Sadece Bir Şaka mı?

Andrej Karpathy, Tesla’dan OpenAI’e, sonra NVIDIA’ya geçiş yapan AI’nın en etkileyici zihinlerinden biri. 2026 Şubat’ında Twitter’da paylaştığı kısa bir yazıyla, AI dünyasını sarsan bir terim ortaya çıkardı: Claws. Bu kelime, ilk bakışta bir hayvanın pençesi gibi geliyor—ama Karpathy’nin kastettiği, yapay zekânın en son neslindeki, özyönlü sistemlerin (LLM agentlerinin) nasıl orchestrasyon edildiğinin tamamen yeniden tasarlanması.

Claws Nedir? Sadece Bir Terim Değil, Bir Paradigma Değişimi

Claws, Karpathy’nin tanımladığı gibi, LLM agentlerinin üzerine inşa edilen bir örgütlenme katmanı. Agentler, tekil görevleri yerine getirir: bir e-posta yazar, bir veri çeker, bir kod parçası üretir. Ama Claws, bu agentlerin ne zaman, nasıl, kiminle ve ne kadar süreyle etkileşime gireceğini yönetir. Daha da önemlisi: bu sistemlerin durumlarını (context) saklar, arka planda çalışır, hatta kendi kendini yeniden yapılandırır.

Örneğin, bir LLM agenti size bir rapor oluşturmak için üç farklı API’yi çağırabilir. Ama bir Claw, bu agentin başarısız olursa alternatif bir yol seçer, veri kaybını engeller, geçmiş etkileşimleri hatırlar ve hatta bir sonraki kullanıcı sorgusuna göre önceden hazırlık yapar. Bu, sadece bir otomasyon değil—bağımsız, persisten, kendini yöneten AI ekosistemleri anlamına geliyor.

Neden ‘Claws’? Neden Bu İsim?

Karpathy’nin terim seçimindeki zekâsı, sadece teknik derinlikle değil, semiyotik hassasiyetle de öne çıkar. ‘Claw’ kelimesi, bir hayvanın pençesi gibi, şeyleri tutup, çekip, ayırarak yönetir. Bu, tam da agentlerin etkileşimlerini kontrol eden bu yeni katmanın işlevi: her bir agentin ‘pençesi’ne dokunup, onu doğru yöne çekmek. Bu, ‘orchestration’ gibi soyut bir terimden çok daha somut, görsel ve akılda kalıcı bir metafor.

İlginç bir şekilde, Karpathy, bu terimi sadece kendisi icat etmedi. Twitter’daki tweetinde, ‘NanoClaw’, ‘ZeroClaw’, ‘IronClaw’, ‘PicoClaw’ gibi küçük projelerin ortaya çıktığını da belirtti. Bu, bir terimin yalnızca birinin fikri olmadığını, bir hissedilen ihtiyaç olduğunu gösteriyor. Geliştiriciler, agentlerin kargaşasını kontrol etmek için kendi ‘claws’larını yazmaya başlamıştı—ve Karpathy, bu gizli akışı seslendirmiş oldu.

NanoClaw: 4.000 Satırda Bir Devrim

Claws kavramının en ilgi çekici örneği, NanoClaw. Karpathy, bu projenin kod tabanının sadece 4.000 satır olduğunu ve tüm işlemlerin kapsüllü (container) bir yapıda çalıştığını vurguladı. Bu, teknik açıdan çok önemli: bir sistem, ne kadar küçük ve şeffaf ise, o kadar güvenilir ve kontrol edilebilir olur. 4.000 satır, bir insanın tamamen anlayabileceği boyutta. Bu, AI sistemlerinin ‘kara kutu’ haline gelmesi korkusunu hafifletiyor. Claws, auditable AI—yani denetlenebilir yapay zeka—anlayışının doğuşu olabilir.

Claws ve Geleceğin AI İşletmeleri

Claws, sadece teknik bir ilerleme değil, iş dünyasını da dönüştürecek bir yapı. Düşün ki: bir müşteri hizmetleri botu, sadece bir soruya cevap vermiyor. Onun yerine, müşterinin geçmiş alışverişi, sosyal medya etkileşimleri, hatta mevsimsel trendlerle entegre edilerek, bir Claw, otomatik olarak bir kampanya başlatıyor, stok durumunu kontrol ediyor, bir kargo takip numarası üretiyor ve ardından müşteriye bir video mesaj gönderiyor. Tüm bu süreç, tek bir ‘Claw’ tarafından yönetiliyor.

Bu, AI’nın ‘yapay zeka’ değil, ‘yapay asistan’ olmaktan çıkıp, yapay kurum haline gelmesi anlamına geliyor. Bir şirketin tüm dijital süreçleri, bir Claw’un kumandasında bir araya gelebilir. Bu, operasyonel maliyetleri %70’e varan oranda düşürebilir.

İşte Bu Nedenle Claws, Bir Trend Değil, Bir Yeni Nesil

Karpathy, daha önce ‘vibe coding’ ve ‘agentic engineering’ gibi terimlerle de AI dünyasını yeniden şekillendirmişti. Bu terimler, sadece bir dilsel eğlence değil, gerçek bir fikirsel yönlendirme. Claws da öyle. Bu, LLM’lerin tekil yeteneklerinden, onların organizasyonel zekâsına geçişin sembolü.

Claws, AI’nın ‘düşünme’ gücünü değil, ‘yönetme’ gücünü vurguluyor. Bu, bir robotun sadece bir şeyi yapması değil, çok şeyi nasıl koordine edeceğini bilmesi demek. Ve bu, geleceğin AI sistemlerinin temelini oluşturacak.

Yakında, ‘Claw’ diye bir yazılım kütüphanesi, Python’un ‘requests’ ya da Node.js’in ‘express’ gibi standart bir araç haline gelebilir. Geliştiriciler, bir agent yazmak yerine, bir Claw yazmaya başlayacak. Ve bu, AI dünyasında bir devrimin başlangıcı olabilir.