Yapay zeka kod geliştirme ve genel olarak yapay zeka uygulamalarında ajan orkestrasyonunun geleceği temsil ettiği yönündeki yaygın inanışa rağmen, bu makale bu görüşe şüpheyle yaklaşıyor. Yazar, son aylarda bu söylemi sıkça duyduğunu ancak gözlemlediği bazı kalıpların bu iddiayı sorgulamasına neden olduğunu belirtiyor. Temel argüman, çekirdek model zekasındaki kademeli iyileşmelerin, gelişmiş ajan orkestrasyon sistemleriyle elde edilebilecek yetenek iyileştirmelerini her zaman geride bırakmasıdır. Örneğin, 4.5 Sonnet için 80 saatlik bir orkestrasyon sistemi kurmak yerine, 4.5 Opus'u beklemek veya doğrudan kullanmak daha verimlidir. Bu durum, yeni ve daha güçlü modellerin piyasaya sürülmesiyle mevcut orkestrasyon çalışmalarının hızla eskimesine yol açar.
Yazar ayrıca, karmaşık ajan orkestrasyon framework'lerinin genellikle pratikte işe yaramadığını vurguluyor. Birçok geliştirici bu tür framework'ler hakkında blog yazıları yazıp GitHub'da binlerce yıldız alsa da, gerçekten etkileyici projeler geliştirenlerin genellikle doğrudan Claude Code gibi araçları kullandığı görülüyor. Orkestrasyon bataklığına saplanmak, çoğunlukla daha fazla zamanı framework geliştirmeye harcamakla sonuçlanıyor ve gerçek üretkenliği artırmıyor. Yazarın kendi üretkenliği, Claude Code veya Claude masaüstü uygulaması üzerinden gerçekleşiyor. Ajan orkestrasyon framework'lerini bir yönetim teorisi araştırma projesi olarak görmekte, pratik bir problem çözümü olarak değil.
Son olarak, yapay zeka modellerinin performans metriklerinin (METR plot) sürekli iyileştiği belirtiliyor. Modellerin bağlam pencereleri uzuyor, token'ları daha verimli kullanılıyor, daha iyi kararlar alıyor ve daha az hata yapıyorlar. Bu sürekli gelişim, karmaşık orkestrasyon sistemlerinin sağlayabileceği marjinal faydaları (yaklaşık %10'luk bir iyileşme) anlamsız hale getiriyor. Yazar, modellerin kendi başlarına daha yetenekli hale gelmesiyle, "devam et" gibi basit komutlarla bile yüksek verimlilik elde edilebileceğini ve karmaşık sistemlerin gereksizleştiğini savunuyor.
Yapay zeka modellerinin sürekli gelişimi, karmaşık ajan orkestrasyon framework'lerinin pratik değerini sorgulatıyor ve geliştiricilerin doğrudan model yeteneklerine odaklanmasının daha verimli olduğunu gösteriyor.