GitHub, Copilot'ın çekirdeğini yapay zekayla Rust'a taşıdı

GitHub, yapay zeka kodlama asistanı Copilot'ın arka planda çalışan ajan altyapısını baştan yazdı ve bunu büyük ölçüde yine Copilot'a yaptırdı. Şirketin 17 Eylül'de yayımladığı ayrıntılı blog yazısına göre, daha önce TypeScript ve Node.js ile yazılmış olan Copilot çalışma ortamı (runtime) artık Rust ile yazılmış yerel bir program olarak çalışıyor. Yazının sahibi, Microsoft'un tanınmış mühendislerinden Stephen Toub; projeyi de ağırlıklı olarak kendisi, yapay zeka ajanlarıyla birlikte yürüttü.

Rakamlarla proje

Rakamların dikkat çeken yanı, Rust kodunun TypeScript'in neredeyse iki katına çıkması. Buna ek olarak yaklaşık 470 bin satırlık yeni birim testi yazılması, projenin kalite güvencesine ne kadar yatırım yapıldığını gösteriyor.

Neden Rust?

Copilot'ın çalışma ortamı bugün yalnızca bir editör eklentisi değil. Aynı altyapı Copilot CLI, Copilot uygulaması, altı farklı programlama dili için sunulan Copilot SDK, VS Code ve Visual Studio entegrasyonları, kod inceleme özelliği ve Word, Excel, Outlook, PowerPoint gibi Microsoft 365 uygulamalarındaki Copilot deneyimleri tarafından kullanılıyor.

Eski yapıda her istemci için ayrı bir Node.js süreci başlatılıyor ve bu süreç tek başına 100 MB'ın üzerinde bellek tüketiyordu. Rust'a geçişle birlikte çalışma ortamı doğrudan uygulamanın içine gömülebilen bir kütüphaneye dönüştü. GitHub, bunun başlangıç süresini kısalttığını, bellek kullanımını azalttığını ve sunucu başına daha fazla kullanıcıya hizmet verilmesini sağladığını belirtiyor. Şirket bu iyileşmeler için ayrıntılı ölçüm paylaşmadı.

Yapay zeka ne yaptı, insan ne yaptı?

Dönüşüm bir anda değil, bileşen bileşen yapıldı: Her parça Rust'a taşındıkça eski TypeScript sürümünün yerini aldı ve ürün bu süre boyunca yayımlanmaya devam etti. Kodun büyük kısmını ajanlar yazdı; kullanılan modeller arasında OpenAI'ın GPT-5.6 Sol'u ve Anthropic'in Claude Opus 4.8'i yer aldı.

Toub'un rolü mimari kararlar, kalite kapıları ve ajanların birbirleriyle çelişen önerileri arasında karar vermek oldu. Yazıya göre süreçte 30'u aşkın hata yakalanıp düzeltildi. Rust derleyicisinin katı denetimleri, dinamik dillerde çalışma anında ortaya çıkacak pek çok hatayı derleme aşamasında yakaladı. Ajanların kod okumaya, yazmaya harcadığından yaklaşık 10 kat fazla zaman ayırdığı da ilginç notlar arasında.

Toub projeyi şöyle özetliyor: "Ajanlardan önce bütün bir geliştirici ekibinin bir iki yılını alacak bir proje, birkaç ayda ve ağırlıklı olarak tek bir geliştiriciyle tamamlandı."

Bu ne anlama geliyor?

GitHub'ın deneyimi, yapay zeka ajanlarının artık yalnızca küçük kod parçaları değil, büyük ölçekli dil dönüşümleri için de kullanılabildiğini gösteren en somut örneklerden biri. Özellikle eski kodu daha güvenli ve hızlı dillere taşımak isteyen kurumlar için bu önemli bir referans. Öte yandan proje, işin insansız yapılmadığını da açıkça ortaya koyuyor: Deneyimli bir mühendisin mimari yönlendirmesi, kapsamlı test altyapısı ve kademeli yayın süreci başarının ön koşulu oldu.

Copilot kullanıcıları için değişiklik görünmez biçimde gerçekleşti; herhangi bir işlem yapmaları gerekmiyor. Yapay zeka kodlama araçlarının güvenlik tarafında ise geçen hafta gündeme gelen Plugin4Shell açığı, bu araçların yaygınlaştıkça yeni riskler de getirdiğini hatırlatıyor.

Sık sorulan sorular

Copilot kullanıcılarının bir şey yapması gerekiyor mu?

Hayır. Geçiş kademeli olarak normal güncellemelerle dağıtıldı.

Rust neden tercih ediliyor?

Rust, bellek güvenliğini derleme aşamasında denetleyen ve yüksek performanslı yerel kod üreten bir dil. Microsoft, Google ve Linux çekirdeği gibi büyük projeler son yıllarda kritik bileşenlerde Rust kullanımını artırıyor.

Proje ne kadara mal oldu?

GitHub toplam maliyeti açıklamadı. Yalnızca önbellekleme sayesinde yeniden kullanılan bağlamın maliyetinin büyük ölçüde düştüğünü belirtti.