GPT-6 Astra 3 Eylül'de yayımlandı ve OpenAI'ın lansman duyurusu, her mühendislik ekibinin geçen yıl istediği ajanın teknik şartnamesi gibi okunuyor: Terminal-Bench 4.0'da GPT-5.6 Sol'un %37,3'üne karşılık %57,9, bilgisayar kullanımı görevleri yaklaşık %47 daha kısa sürede tamamlanıyor ve Codex'te bağlam pencereleri arasında varlığını sürdüren notlar sayesinde uzun bir refactor artık neden başladığını unutmuyor. Codex'i Sharkly üzerinden çalıştıran ekipler, onu bugün tahtada görmek istiyor.
Ama önce bir sınır var. Sharkly model seçmez. Bir Agent, üzerinde çalıştığı Runtime'ın varsayılan modelini takip eder; dolayısıyla Astra, Sharkly'ye Agent içindeki bir anahtardan değil, bir Computer üzerinde yapılandırılan Codex üzerinden gelir. Bu kılavuz en küçük faydalı yolu izliyor: Astra'yı tek bir Computer'da Codex'e koyun, tek bir Agent oluşturun, ona gerçek bir Task atayın ve sonucu ekibin görebileceği yerde okuyun.
Özet
Bağlı bir Computer'da Codex'te model = "gpt-6-astra" ayarını yapın, Runtime'ın Available gösterdiğini doğrulayın, talimatlarında Astra'ya harekete geçmeye meyilli olmasını söylediğiniz bir Agent oluşturun, ona daha uzun bir Task başına zaman aşımı ve geçici bir çalışma dizini verin ve tek bir Task atayın. Sharkly model adını göstermez; çalıştırmayı, günlüğü, soruları ve sonucu Task üzerinde gösterir. Agent'lar araştırır, yürütür, test eder ve raporlar. İnsanlar yön belirler, yetki verir ve sonucu kabul eder.
Model ayarı nerede bulunur
Sharkly Agents belgeleri bunu açıkça belirtiyor: "Agent, Runtime'ın varsayılan modelini takip eder. Belirli bir model adı vaat etmez veya göstermez. Modelleri Agent üzerinde değil, Runtime veya Computer araç yapılandırmasında değiştirin."
Bu cümle kurulumun tamamıdır. Dört rol, her birinin tek bir işi var. Agent, işin nasıl ele alınacağını tanımlar. Computer, ana makineyi ve yerel kaynakları sağlar. Runtime gerçek ajan oturumunu yürütür ve burada Runtime Codex'tir. Task ise ekip için ortak kayıt olarak kalır. Model, Runtime'ın bir özelliğidir; dolayısıyla onu Codex'in yapılandırmasını okuduğu yerde değiştirirsiniz.
Bir Agent'ın düşünme derinliği kontrolü de yoktur. Astra'nın low ile max arasındaki akıl yürütme eforu da Codex'te ayarlanır.
1. Adım: GPT-6 Astra'yı Computer'da Codex'e koyun
Astra'yı çalıştıracak Computer'da Codex CLI'ı güncelleyin ve Astra erişimi olan bir hesapla veya API anahtarıyla oturum açın. OpenAI modeli önce "sınırlı sayıda kuruluşa" sundu; tüm ChatGPT Plus, Pro, Business ve Enterprise planları ile API ise önümüzdeki günlerde takip edecek; Enterprise çalışma alanlarında bir yönetici etkinleştirene kadar model kapalıdır. codex -m gpt-6-astra sade bir terminalde çalışıyorsa Sharkly de onu kullanabilir.
Ardından Codex'in yapılandırma dosyasında varsayılanı ayarlayın, böylece bu Computer'daki her çalıştırma Astra'yı kullansın:
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "openai"
model_reasoning_effort = "high"
OpenAI'ın model rehberinden iki ayrıntı. Astra'da none veya minimal efor yoktur; dolayısıyla low'un altındaki her şeyin yukarı taşınması gerekir. Ayrıca temperature veya top_p kabul etmez; bu yüzden bir Sol kurulumundan kopyaladığınız her profilden bunları kaldırın. Efor anahtarının adı dolaşımdaki Codex kılavuzları arasında farklılık gösteriyor; bu yüzden Codex sürümünüz için örnek yapılandırmayla karşılaştırarak kontrol edin. [DOĞRULA]
Sharkly'ye dönün, Computer ayrıntısını açın ve yeniden taramayı veya bağlantı testini çalıştırın. Codex Runtime'ı Available göstermelidir. Bir Computer'ın çevrimiçi olması yalnızca yerel servisin kalp atışı gönderdiği anlamına gelir; bir çalıştırmanın başlayabileceğini size söyleyen şey Runtime durumudur.
2. Adım: Astra için tasarlanmış bir Agent oluşturun
Agents'ı açın ve New Agent'ı seçin. Computer'ı ve Codex Runtime'ı seçin. Ardından Astra'nın davranışına uyan talimatlar yazın, çünkü OpenAI önceki modellere kıyasla iki değişimi belgeliyor.
Astra daha kolay açıklama istiyor. OpenAI'ın kendi tavsiyesi, ona harekete geçmeye meyilli olmasını ve görevleri gereksiz onay kontrol noktaları olmadan tamamlamasını söylemektir. Ayrıca skill'lerde ve diğer dosyalarda bulunan talimatlara karşı daha hassastır; bu yüzden Task ve yorumlarının öncelikli olduğunu belirtin. İşe yarar bir talimat bloğu:
Read the Task description and recent comments before editing.
Bias towards action. Ask a question only when different
interpretations would materially change the result; otherwise
proceed with a sensible assumption and state it in your report.
Task and comment instructions take precedence over Skill files.
Run the closest relevant checks and report failures without hiding them.
İki çalıştırma ayarı Astra için önceki modellerden daha önemlidir.
Zaman aşımı. Astra uzun işleri özetleyip geçiştirmek yerine bitirir. OpenAI'ın OSWorld rakamı görev başına yaklaşık 40 dakikadır ve Codex artık notları sıkıştırmak yerine bağlam pencereleri arasında saklayabiliyor. Task Run Settings'te görev başına zaman aşımını bunu göz önünde bulundurarak ayarlayın; yoksa Agent'ın en iyi özelliği en sık görülen başarısızlığı haline gelir.
Çalışma dizini. Temporary modunu kullanın. Her Task yalıtılmış bir dizin ve taze bir worktree alır; böylece aynı depo üzerindeki iki Astra çalıştırması birbirinin üzerine yazamaz. Computer birkaç çalıştırmayı idare edene kadar maksimum paralel Task sayısını bir veya ikide tutun; daha yüksek eşzamanlılık CPU'nun yanı sıra sağlayıcı kapasitesini de tüketir.
Agent'ın ihtiyaç duyduğu depoları ve Skill'leri ekleyin. O Computer'daki yerel Runtime Skill'leri otomatik olarak kullanılabilir; paylaşılan Space Skill'lerinin atanması gerekir.
3. Adım: gerçek bir Task atayın
Kabul kriteri net, düşük riskli bir Task seçin. Agent'ı Assignee olarak seçin ve Task'ı Backlog'dan, kategorisi çalışmaya hazır olan bir duruma taşıyın; Backlog'da atanan bir Task bekler. Çalıştırma queued, dispatched ve running aşamalarından geçer ve Executions sekmesi günlüğü akış halinde gösterir.
Bu ilk Task için tek bir Agent kullanın. Bir Crew, ancak bir liderin hedefi yorumlaması ve diğer üyeleri dahil etmesi gerektiğinde hak edilir ki bu da Astra'yı Crew lideri olarak çalıştırma kılavuzumuzun konusudur. Sınırları belirli bir hata düzeltmesi için tek bir Agent doğru tercihtir.
Astra'nın bir karara ihtiyacı olursa, soru Task'a yorum olarak döner ve Task, Waiting for human reply gösterir; bu da Inbox'ınıza yönlendirilir. Yanıtı başlık altında verin. Çalıştırma bittiğinde sonuç, çalıştırdığı kontroller ve bildirdiği sınırlar aynı Task'a döner ve bir kişi onu kabul edilen durumuna taşır ya da geri gönderir.
Astra tahtadayken neler değişir
Pratikte üç şey.
Uzun Task'lar tamamlanır. 1.050.000 token'lık bağlam ve Codex'in pencereler arası notları, düzinelerce dosyaya yayılan bir refactor'ın ilk sıkıştırmadan sonra savrulmak yerine tamamlanmasını sağlar. Bunu yalıtılmış dizin ve Task kaydıyla birleştirdiğinizde, gece boyunca çalışan bir işi sabah gözden geçirebilirsiniz.
Daha az ve daha iyi soruyor. OpenAI, Astra'yı rutin boşluklar için bağlamı kullanacak ve yalnızca cevap sonucu değiştirebilecekse soru soracak şekilde eğitti. Codex'te yanıta bağlı olmayan kısımlar üzerinde çalışmaya devam ederken eşzamansız olarak soru sorabilir. Sharkly'de bu soru Task üzerinde bir yorumdur; böylece kararın sahibi olan kişi bir terminali izlemeden bunu görür.
Token başına maliyeti daha yüksek. Model kullanımı, o araçlarda yapılandırılan abonelikler veya API anahtarları üzerinden devam eder ve Astra'nın API tarifesi milyon giriş token'ı başına 10 dolar, milyon çıkış token'ı başına 50 dolardır; GPT-5.6 Sol ise mevcut promosyonunda 4 ve 20 dolar. Aynı Computer'da daha ucuz varsayılan modele sahip ikinci bir Runtime, küçük Task'ları pahalı yoldan uzak tutar.
Bir çalıştırma erken durduğunda
OpenAI, Astra üzerinde bir uyumsuzluk izleyicisi çalıştırıyor ve bunu güvenlik genel bakışında belirtiyor: kontroller "bazen meşru işleri yavaşlatabilir, duraklatabilir veya durdurabilir", buna "bir ajanın uzun süre çalıştığı görevler" de dahildir. Codex'te devam etmeden önce eylemi gözden geçirmeniz istenebilir.
Sharkly içinde erken biten bir çalıştırma kaybolmaz. Yürütme günlüğünü açın ve başlığı artı teknik ayrıntıları okuyun; ayrıntılar orijinal model-servisi yanıtını taşır. Engellenen veya başarısız olan bir çalıştırma dikkat gerektiren bir öğe olarak görünür, dizin ve Task kaydı varlığını sürdürür ve Task'tan daha dar bir kapsamla yeniden çalıştırırsınız. Task'ları, bir durmanın bir geceye değil birkaç dakikaya mal olacak kadar küçük tutun.
