Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition (diğer adıyla Agentic OS), Alibaba Cloud'un yapay zeka ajanları için özel olarak tasarladığı ilk "ajan öncelikli" işletim sistemidir.
İmaj tanıtımı
Agentic OS, Alibaba Cloud'un kendi geliştirdiği işletim sistemi Alibaba Cloud Linux tabanlı olarak üretilmiş ve ajanlar için özelleştirilmiş bir türev işletim sistemidir. Ajanlara en uygun çalışma ortamını sunarak Alibaba Cloud müşterilerinin ajan deneyimini iyileştirir. Agentic OS, Alinux4'ün tüm yetenekleriyle (çekirdek optimizasyonu, cloud native desteği vb.) tam uyumludur ve işletim sistemi mimarisini ajanların bilişsel tarzı ile çalışma modeli etrafında yeniden kurgular.
|
Katman |
Bileşenler |
Açıklama |
|
Etkileşimi kapsayan katman |
cosh |
Varsayılan kabuk yerine geçen, bash/zsh'i yerel olarak barındıran ve aynı terminalde doğal dil görevlerini kabul eden alternatif. |
|
OS Skills |
Yerleşik beceri paketi mekanizması sayesinde ajan, Skill talimatları aracılığıyla çalışma zamanı katmanı ve temel sistem katmanıyla etkileşime girerek dağıtım, işletme ve bakım, tanılama ve gözlemlenebilirlik gibi "uygulamalı yetenekler" kazanır. |
|
|
Çalışma zamanı katmanı |
AgentSecCore |
AgentSecCore, yapay zeka ajanları için özel olarak geliştirilmiş bir güvenlik ürünüdür. Prompt injection, dinamik kod çalıştırma, beceri güvenliği, niyet sapması ve sistem ortamı riskleri gibi ajan yaşam döngüsündeki temel tehditlere odaklanır. İşletim sistemi tarafında "algılama-karar verme-engelleme-izleme" çok boyutlu, derinlemesine ve kapalı döngülü bir savunma mekanizması oluşturur; cosh ve OPENCLAW gibi ajan çerçevelerine müdahalesiz entegrasyonu destekler. |
|
AgentSight |
eBPF teknolojisi tabanlı bir yapay zeka ajanı gözlemlenebilirlik aracıdır. Müdahalesiz ve sıfır değişiklik gerektiren yapısıyla Linux sistemlerinde çalışan yapay zeka ajanlarını gerçek zamanlı izler; LLM API çağrılarını, token tüketimini ve süreç davranışlarını yakalar. |
|
|
Tokenless |
Ajan ile LLM arasındaki etkileşimin token tüketimini bağlam sıkıştırma ve komut filtreleme olmak üzere iki boyutta azaltır. Eklentiler ve Hook mekanizmaları aracılığıyla otomatik müdahale sağlar; cosh, OpenClaw, Hermes, Claude Code, Codex, Qoder ve Qwen Code gibi birden fazla ajan çerçevesini destekler. |
|
|
AgentMemory |
Dosya biçimli ajan belleği MCP sunucusu, yapay zeka ajanlarına kalıcı, aranabilir ve sanal alanla korunan bir bellek alanı sunar. Dosya sistemi anlamsal okuma/yazma yoluyla belleğe erişim sağlar; BM25/vektör hibrit getirme ile otomatik yakalama ve hatırlama mekanizmalarını birleştirerek oturumlar arası bağlam sürekliliğini mümkün kılar. |
|
|
ws-ckpt |
Yapay zeka ajanı çalışma alanı anlık görüntü ve geri alma aracıdır. Kullanıcılar kritik işlemlerden önce manuel olarak anlık görüntü oluşturabilir veya her soru-cevap turunun sonunda otomatik anlık görüntü almayı etkinleştirebilir. Tek tıkla herhangi bir geçmiş duruma geri dönerek yürütme sürecinin geri alınmasını garanti eder. |
|
|
SkillFS |
Ajan Becerileri için isteğe bağlı montaj dosya sistemi FUSE tabanlıdır ve ajana yalnızca o anda gerekli olan Beceri alt kümesini gösterir. Kalan Beceriler ihtiyaç duyulduğunda keşfedilir. SKILL.md, okuma sırasında hedef sürüme göre anında derlenir; güvenlik kararlarına dayanarak Beceri gizlenebilir veya güvenilir bir anlık görüntüye geri alınabilir. |
|
|
Temel sistem katmanı |
Alinux4 |
Alinux4'ün tüm yetenekleriyle (çekirdek optimizasyonu, cloud native desteği vb.) uyumludur. |
Uygulama kapsamı
Agentic OS uygulama kapsamı açıklaması:
-
Esnek bare metal sunucular dahil olmak üzere birden fazla örnek teknik özellik ailesi için geçerlidir. Daha fazla bilgi için bkz.Örnek ailesine genel bakış.
Yalnızca X86 CPU mimarisini destekler.
Desteklenen örnek belleği önerilen değer >= 2 GB'dır.
OpenClaw, qwenpaw, Claude Code ve diğer yaygın ajan çerçeveleri dahil olmak üzere çeşitli ajan senaryosu iş yükleri için uygundur.
Maliyet
Agentic OS ücretsiz bir işletim sistemi imajıdır; ancak imajı kullanırken büyük model çağrıları, vCPU, bellek, depolama, genel ağ bant genişliği, anlık görüntüler gibi diğer kaynaklar için ücret ödemeniz gerekir.
Kararlılık ve uyumluluk
Agentic OS, Alibaba Cloud Linux 4 Standard Edition'ın temel sistem katmanı üzerine inşa edilmiştir ve aynı alnx4 çekirdeğini paylaşır. Agentic Edition bu temelin üzerine yapay zeka ajanlarıyla ilgili bileşenler (cosh, AgentSecCore, AgentSight, OS Skills vb.) ekler; bu ekleme orijinal sistem işlevlerinin kararlılığını etkilemez.
Agentic Edition üzerinde standart Linux işlemleri (örneğin yum/dnf paket yönetimi, systemctl hizmet yönetimi, bash kabuğu vb.) standart sürümle aynı şekilde davranır. Bu sayede geriye dönük uyumluluk sağlanır; mevcut işletme ve bakım betikleri ile kullanım alışkanlıkları sürdürülebilir.
Agentic OS, bileşen sorunlarını tanılamak için anolisa doctor ve bileşenlerin sağlık durumunu görüntülemek için anolisa status gibi yerleşik tanılama araçları sunar. AgentSight, eBPF tabanlı yapay zeka ajanı gözlemlenebilirliği sağlayarak yaygın Linux performans ve kararlılık sorunlarının giderilmesine yardımcı olur.
Temel avantajlar
Nihai Token Tasarrufu: Karmaşık işletim sistemi uzmanlık bilgisini standartlaştırılmış Becerilere dönüştürerek yürütme ortamının anlaşılması ve deneme yanılma keşfi için harcanan token yükünü önemli ölçüde azaltır; niyetten yürütmeye sıfır gecikmeli kapalı döngü sağlar.
Doğal dil, insan-bilgisayar etkileşimini yeniden tanımlar: İlk kez cosh varsayılan etkileşim portalı olarak kullanılır. Kullanıcılar doğal dil aracılığıyla ortam dağıtımı ve araç kurulumu gibi günlük işletme ve bakım işlemlerini tamamlayacak şekilde işletim sistemini yönlendirebilir. Karmaşık komut satırı ezberine elveda derken işletim yöntemlerinde köklü değişim yaşanır.
Uçtan uca güvenlik hattı oluşturan Skill tam bağlantı şifrelemesi: Her Beceri için dijital imza ve şifreleme koruması uygular; çağrı öncesinde kimlik doğrulama ve bütünlük doğrulamasını zorunlu kılar. Donanım düzeyindeki güvenlik sanal alanı ile anormal davranışları izole ederek ajanın işletim sistemi çekirdek düzeyinden itibaren kontrollü, denetlenebilir ve en az ayrıcalıklı bir ortamda güvenli çalışmasını sağlar.
Temel bileşenlere giriş
Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition (Agentic OS) aşağıdaki temel bileşenleri içerir: cosh, AgentSecCore, AgentSight, OS Skills, Tokenless, ws-ckpt, AgentMemory. Tüm bileşenler şu anda açık kaynaktır. Açık kaynak bağlantısı: https://github.com/alibaba/anolisa.
Cosh
cosh, Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition (Agentic OS) için varsayılan etkileşimli kabuktur ve sistem girişinden sonraki ilk giriş noktası olarak bash'in yerini alır.
cosh'un temel tasarım kavramı "yerel Kabuk barındırma + Ajan iyileştirme"dir. Gerçek bir bash veya zsh oturumunu doğrudan barındırır. Kabuk komutları, önek olmadan ve bağımsız bir bash ortamına geri düşmeye gerek kalmadan yerel anlamlara göre yürütülür. Sorun giderme veya daha büyük işlemlerin ele alınması sırasında kullanıcı niyetini Türkçe veya İngilizce olarak doğrudan belirtir; Ajan en yakın terminal bağlamını taşıyarak yürütmeyi devralır. Satır başındaki eğik çizgi (/) komutu oturumu kendisini kontrol etmek için kullanılır. Üç tür giriş aynı istemde otomatik olarak yönlendirilir; süreç boyunca ortam değiştirmeye gerek kalmaz.
cosh, eksiksiz bash/zsh uyumluluğunu korumanın yanı sıra doğal dil anlama, Skill çağırma, MCP araç entegrasyonu ve çok düzeyli onay kontrolü gibi yetenekler ekler. Sistem işletme ve bakım işlemlerini dağıtım farklılıklarından bağımsız yapılandırılmış bir komut arayüzü olan cosh-cli'de birleştirir; Ajan çalışma zamanını arayüzsüz bir entegrasyon arayüzü olan cosh-core üzerinden açar. cosh, karmaşık sistem düzeyi yetenekleri doğal dil etkileşimine soyutlar ve OS Skills talimatlarını entegre eder. Bu sayede işletim sistemi kullanım eşiğini düşürerek hem insan kullanıcıların hem de Ajan temsilcilerinin görevleri basit yollarla tamamlamasını sağlar.
cosh başlıca aşağıdaki yetenekleri sunar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
OS Skills
OS Skills, Agentic OS tarafından yapay zeka ajanları için yazılmış bir işletim sistemi kullanıcı kılavuzudur.
Geleneksel işletim sistemi belgeleri insan kullanıcıları hedef alır; doğal dil açıklamalarına, ekran görüntüsü örneklerine ve sektörel mutabakata dayanır. Ajanlar bu tür belgeleri okurken anlamak için çok sayıda Token tüketmek zorunda kalır. OS Skills talimatları, işletim sistemi bilgisini ajanların doğrudan anlayıp uygulayabileceği yapılandırılmış bir biçimde (SKILL) düzenler. Böylece ajan "belgeyi okuyup sonra işlem yapmak" yerine "okuduğu anda uygulayabilir" hale gelir.
OS Skills kılavuzu iki ana alanı kapsar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ajan, kullanıcının niyetini aldıktan sonra ilgili Skill'i otomatik olarak eşleştirir ve çağrı yolunu manuel olarak belirtmeden yürütür.
AgentSecCore
AgentSecCore, yapay zeka ajanı çalışma platformu için işletim sistemi düzeyinde bir güvenlik çekirdeğidir. Yapay zeka ajanlarının işletim sistemi düzeyinde yürütme yetenekleri (dosya okuma/yazma, ağ erişimi, süreç yönetimi vb.) kazanmasıyla birlikte geleneksel uygulama güvenlik sınırları artık geçerli değildir. AgentSecCore, ajanlar için işletim sistemi düzeyinde derinlemesine bir savunma sistemi oluşturur; böylece ajanların kontrollü, denetlenebilir ve en az ayrıcalıklı bir ortamda güvenli çalışması sağlanır.
AgentSecCore, "niyet güvenliği" ve "sistem düzeyi güvenlik" olmak üzere iki temel sütun etrafında üç katmanlı bir savunma sistemi inşa eder. Önceki katman aşılsa bile sonraki katmanlar tehdidicontain edebilir. Mimari alttan üste doğru şu şekildedir:
|
Katman |
Koruma yeteneği |
Teknik uygulama |
|
Birinci katman: Yürütmeden önce sınırları çiz (önleme) |
Prompt Tarayıcı Kod Tarayıcı Skill Ledger |
Prompt injection ve jailbreak algılama motoru (kurallar + makine öğrenimi + vektör getirme üç aşamalı ilerleme) Kod yürütme öncesi güvenlik engelleyici (28 algılama kuralı, Shell/Python destekler) Beceri bütünlüğü kurcalama koruma motoru (anlık görüntü imzası + sadece ekleme sürüm zinciri + dört aşamalı güvenlik taraması) |
|
İkinci katman: Yürütme sırasında algılama |
Güvenli ve gözlemlenebilir |
Sanal alan izolasyonu, sistem güçlendirme ve varlık bütünlüğü olmak üzere üç alanı kapsar; yapılandırılmış güvenlik olayları kalıcı hale getirilir ve güvenlik özet raporları ihtiyaca göre oluşturulur. |
|
Üçüncü katman: Alt katmanı koruma olarak kullanma (containment) |
Güvenlik temel çizgisi denetimi OS düzeyi izolasyon ve izleme |
OS düzeyi güvenlik güçlendirme kural tabanını otomatik olarak tarar; ajanların sistemin güvenlik düzeyine verdiği zararları tespit eder ve sapma raporları ile onarım önerileri oluşturur. Linux çekirdeği güvenlik ilkelilerine (Namespace/Cgroup/seccomp/Capability) dayanarak süreç düzeyinde sanal alan izolasyonu, sistem çağrısı izleme ve engelleme ile ince taneli izin kontrolü sağlar. |
AgentSight
AgentSight, yapay zeka ajanı çalışma platformu için işletim sistemi düzeyinde bir gözlemlenebilirlik bileşenidir. Ajan çalışırken beklenenden fazla token tüketimi sorununu ve kullanıcıların algılama ile izlenebilirlik yöntemlerinden yoksun kalmasını çözer. İş mantığına müdahale etmeden tüm ajan çalışma bağlantısının ince taneli veri toplama ve ilişkilendirme analizini gerçekleştirir.
AgentSight başlıca aşağıdaki üç yeteneği sunar:
Token tüketimi analizi: Ajan çalışırken oluşan token tüketiminin kapsamlı ölçümü ve kaynağa göre atanması. Zaman dilimine veya son N saate göre esnek sorgulamayı destekler; tüketim kaynaklarını ajanlar, görevler, roller gibi birden fazla boyuta göre ayırır. Analiz granülaritesi tek bir LLM çağrısına kadar inebilir.
Davranış denetimi: Ajanın LLM çağrılarının ve süreç yürütme davranışlarının uçtan uca kaydedilmesi. Her çağrının sağlayıcı ve model sürümü gibi meta verilerini tamamen saklar; süreç komut satırı parametrelerini eş zamanlı olarak yakalar. Zaman, oturum ve diğer boyutlara göre filtreleme ile görsel özet istatistikler sunar.
Pano görselleştirmesi: Uzak dağıtımdan sonra yerel tarayıcı aracılığıyla doğrudan erişilebilen web tabanlı görsel bir arayüz sağlar. Token tüketimi eğilimlerini gerçek zamanlı görüntülemenize, Ajan süreç durumunu izlemenize ve anormal yeniden başlatma yeteneklerini kullanmanıza olanak tanır. Ayrıca her oturumun tam izleme bağlantısını (kullanıcı girdisi, model prompt sözcükleri, çıkarım süreci ve her adımdaki token tüketimi dağılımı dahil) katman katman derinlemesine incelemeyi destekler.
ws-ckpt
ws-ckpt, yapay zeka ajanı çalışma alanı için Agentic OS'un dosya düzeyindeki anlık görüntü ve geri alma aracıdır (AI Agent Workspace Checkpoint).
Yapay zeka ajanı görevleri yürütürken çalışma alanı dosyalarında çok sayıda değişiklik yapar. Hatalı işlem yapıldığında veya sonuçlar beklendiği gibi olmadığında kullanıcılar genellikle kurtarmada zorluk yaşar. ws-ckpt anlık görüntü mekanizması, çalışma alanı için hafif anlık görüntü yönetimi yetenekleri sağlar. Kullanıcılar kritik işlemlerden önce manuel olarak anlık görüntü oluşturabilir veya her soru-cevap turunun sonunda otomatik anlık görüntü almayı etkinleştirebilir. Geri alma gerektiğinde tek tıkla herhangi bir geçmiş duruma restore ederek ajan işlemlerini tersine çevrilebilir ve izlenebilir hale getirir.
ws-ckpt'un temel tasarım kavramı "Ajanın çalışmasına sigorta yaptırmak"tır. Kullanıcılar tehlikeli işlemleri gerçekleştirmeden önce doğal dil veya CLI aracılığıyla manuel olarak anlık görüntü oluşturabilir; sık dosya değiştirme görevleri yürütürken her soru-cevap turunun sonunda otomatik anlık görüntü almayı etkinleştirebilir. Sistem, ilk anlık görüntü oluşturulduğunda otomatik olarak başlatmayı tamamlar; ek yapılandırma gerektirmez.
ws-ckpt başlıca aşağıdaki yetenekleri sunar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Tokenless
Tokenless, Agentic OS'un token optimizasyon bileşenidir. Ajan ile LLM arasındaki etkileşimin token tüketimini bağlam sıkıştırma ve komut filtreleme olmak üzere iki boyutta azaltır.
Ajanların üstlendiği görevler giderek karmaşıklaştıkça araç tanımlarının genişlemesi, yapılandırılmış yanıtlardaki fazlalık ve komut çıktısındaki gürültü bağlam penceresini hızla doldurur. Bu durum yalnızca çıkarım maliyetini artırmakla kalmaz, etkili bilgilerin iletişimi için ayrılan alanı da daraltır. Tokenless
Ajan ile LLM arasında akıllı bir optimizasyon ardışık düzeni oluşturur: Ön uçta, araç tarafından tanımlanan açıklama bilgileri otomatik olarak sadeleştirilir ve yanıtta düşük değerli alanlar belirlenip filtrelenir. Orta aşamada, yapılandırılmış veriler kompakt şekilde kodlanarak hacim daha da sıkıştırılır. Arka uçta, komut yürütme çıktısındaki müdahale içeriği akıllıca filtrelenir. Üç aşama birlikte çalışarak Ajan davranışının anlambilimini değiştirmeden token yükünü önemli ölçüde azaltır.
Tokenless, ajanların aynı görevi daha az Token kullanarak tamamlamasını sağlamak için tasarlanmıştır. Tüm optimizasyon süreci eklentiler ve Hook mekanizmaları aracılığıyla otomatik olarak müdahale eder; iş kodunu değiştirmeden upstream Ajan çerçevesine tamamen şeffaftır. Tüm sıkıştırma etkileri nicel olarak kaydedilir; optimizasyon faydalarının değerlendirilmesi için veri desteği sağlar.
Tokenless yedi Ajan çerçevesini destekler: cosh, OpenClaw, Hermes Agent, Claude Code, Codex, Qoder CLI ve Qwen Code. Bunlardan cosh varsayılan olarak entegredir; rpm kurulumundan sonra ek yapılandırma gerektirmeden otomatik olarak etkinleşir. Diğer çerçeveler, her adaptör dizinindeki scripts/install.sh betiği aracılığıyla eklenti kaydını tek tıkla tamamlar.
Tokenless başlıca aşağıdaki yetenekleri sunar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
AgentMemory
Agent-Memory, Agentic OS'un dosya biçimli bellek MCP sunucusudur; yapay zeka ajanlarına kalıcı, aranabilir ve sanal alanla korunan bir bellek alanı sağlar.
Ajanlar, oturumlar arası görevleri yürütürken bellek parçalanması sorunuyla karşılaşır: Her yeni konuşma sıfırdan başlar; önceki analiz sonuçları, karar kayıtları ve kullanıcı tercihleri yeniden kullanılamaz. Agent-Memory, dosya sistemini bellek modeli olarak kullanır ve Ajan ile bellek deposu arasında standartlaştırılmış bir erişim ardışık düzeni oluşturur. Depolama tarafında, Ajan bellek içeriğini dosya işletir gibi okur ve yazar; ad alanı izolasyonu ve yol sanallaştırmasını destekler. Getirme tarafında, BM25 ve yoğun vektör karışık getirme kullanarak ilgili bellek parçalarını anlamsal olarak geri çağırır. Yönetişim tarafında, git sürüm kontrolü ve anlık görüntü yedeklemesi sağlar; böylece belleğin izlenebilir ve geri alınabilir olmasını garanti eder. Üç bileşen birlikte çalışarak Ajan belleğinin oturum sınırlarını aşmasını ve bağlam sürekliliğini sağlamasını mümkün kılar.
Agent-Memory, ajanların oturumlar arası görevleri daha az Token kullanarak tamamlamasını sağlamak için tasarlanmıştır. Tüm hizmet, MCP protokolü üzerinden 37 standart araç sunar; Claude Code, Cursor ve Continue gibi herhangi bir stdio MCP istemcisini destekler. İş kodunu değiştirmeden upstream Ajan çerçevesine tamamen şeffaftır. Çekirdek düzeyindeki güvenlik sanal alanı (openat2), bellek deposunu yol geçişi veya sembolik bağlantı kaçışlarından korur; prompt injection tespiti ve escape paketleme, enjekte edilen LLM bellek içeriğinin güvenli ve kontrol edilebilir olmasını sağlar.
Agent-Memory başlıca aşağıdaki yetenekleri sunar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|