En İyi 5 Açık Kaynaklı Agentic AI Framework'ü

4 popüler açık kaynaklı agentic framework'ü, uçtan uca gecikme, token tüketimi ve mimari farklılıkları ölçerek 2.000 çalıştırma (5 görev, framework başına 100 çalıştırma) üzerinde test ettik.

Agentic AI framework'leri kıyaslaması

Framework'lerin kendilerinin agent davranışını nasıl etkilediğini ve bunun gecikme ile token tüketimi üzerindeki sonuçlarını inceledik.

LangGraph, tüm görevlerde en düşük gecikme değerlerine sahip en hızlı framework iken, LangChain en yüksek gecikme ve token kullanımına sahiptir.

5 görev ve 2.000 çalıştırma boyunca, LangChain en token verimli framework olarak öne çıkarken, AutoGen gecikmede öne çıkıyor; LangGraph ve LangChain onu yakından takip ediyor. CrewAI ise en ağır genel profil ile dikkat çekiyor.

Görevler hakkında daha fazla ayrıntı için agentic YZ framework'leri kıyaslama metodolojisine bakabilirsiniz.

Görev 1: Temel toplama

İlk olarak, herhangi bir karmaşık akıl yürütme gerçekleştirmeden, tek bir araç çağrısı yaparken ve sonucu döndürürken her framework'ün ek yükünü ölçtük.

LangChain ve LangGraph: Basit görevler için, agentic olmayan kod kadar hızlı performans gösterirler, her ikisi de 900 prompt token'ından daha azıyla 5 saniyenin altında tamamlar. LangGraph'ın durum makinesi mimarisi, bu basitlik seviyesinde LangChain ile karşılaştırıldığında fark edilir bir gecikmeye neden olmaz; durum yönetiminin ek yükü, görev karmaşıklığı arttıkça ortaya çıkar.

AutoGen: Hem gecikme hem de token kullanımında LangChain ve LangGraph'ın biraz üzerinde yer alır, bu da tek adımlı bir görev için bile iki agent'ın mesaj alışverişi yaptığı çok agent'lı konuşma döngüsünün temel maliyetini yansıtır.

CrewAI: Tek bir araç çağrısı yapması istendiğinde bile, "yönetimsel ek yük" olarak adlandırılabilecek bir durum sergiler, LangChain'in neredeyse 3 katı token tüketir ve neredeyse 3 kat daha uzun sürer. Planlayıcı ve Analist kişilikleri arasındaki çok adımlı doğrulama süreci, hız yerine bütünlüğü önceliklendiren kapsamlı ancak kaynak yoğun bir yaklaşım sunar. Bu maliyet yapısaldır: görev karmaşıklığından bağımsız olarak ortaya çıkar.

Görev 2: Karşılaştırmalı gelir analizi (durum yönetimi)

Görev 2'de, framework'lerin iki farklı filtre grubunu bellekte tutma (Durum Kalıcılığı) ve bunları birleştirme yeteneğini görmek istedik.

CrewAI

Günlük analizimizde, CrewAI'nin framework'ler arasında en yüksek düzeyde altyapı şeffaflığı sağladığını, ancak bunun en yüksek kaynak tüketimi pahasına olduğunu gördük.

CrewAI, alınan verileri hemen döndürmek yerine, bir öz denetim mekanizması aracılığıyla kendi süreçlerini tekrar doğrular. Bu keşifsel davranış, yapılandırılan max_iter=10 sınırına ulaşmasına neden olarak bazı çalıştırmaların bir JSON çıktısı üretmeden sürekli bir düşünme döngüsünde takılı kalmasına yol açtı.

Bu davranışın temel nedeni, CrewAI'nin sistem prompt'una çok katmanlı talimatlar enjekte ederek her agent'a bir rol, hedef ve geçmiş ataması ve aynı zamanda her adımda ReAct tarzı bir Düşünce → Eylem → Gözlem döngüsü zorunlu kılmasıdır. Basit görevler için bile, LLM bu seremoni atlayamaz ve çok agent'lı senaryolarda daha da artan ayrıntılı iç monologlar üretmek zorunda kalır.

CrewAI, diğer framework'lerin neredeyse iki katı token tüketti ve LangChain'den üç kat daha uzun sürdü, bu da onu basit veri alma görevleri yerine karmaşık durum geçişleri ve çok faktörlü karar verme mekanizmaları için daha uygun hale getirdi.

LangChain

En hızlı ve en uygun maliyetli framework. Günlüklerimizde, LangChain'in görevi hiçbir sapma olmadan 5-6 adımda tamamladığını gözlemledik: Yükle → Filtrele → Hesapla → Filtrele → Hesapla → Çıktı. Durum yönetimi çok basit olduğu için ek yük neredeyse sıfırdır ve gecikme tüm framework'ler arasında en düşüktür.

AutoGen

Çok dengeli bir performans sergiledi. Görev 2'de, hem token kullanımı hem de gecikme açısından LangGraph ile neredeyse birebir eşleşti, bu da görev zinciri doğrusal kaldığında konuşma döngüsünün ek yükünün önemli ölçüde artmadığını gösterdi.

Ancak, araç çağırma sürecinde parametreleri doğrulamak için zaman fazladan bir doğrulama adımı ekler, bu da onu LangChain'den biraz daha yavaş hale getirir. Bir araç çağrısında bir hatayla karşılaştığında veya veriler beklendiği gibi gelmediğinde, bir sonraki adımda akıl yürütmesini hemen günceller ve doğru JSON'a ulaşır. Araç çıktılarını bir konuşma akışı olarak yönettiği için, mantıksal hatalara karşı en dayanıklı framework'lerden biridir.

LangGraph

Bu görevde LangGraph, graf tabanlı mimarisi sayesinde en istikrarlı framework'tür. Günlüklerinde, durumun çalıştırma boyunca çok temiz bir şekilde taşındığını gözlemledik. Veri kirlenmesi veya segmentlerin birbirine müdahale etme riski bu framework'te en düşük seviyededir. 100 çalıştırmanın tamamında, neredeyse aynı sayıda adım ve aynı gecikme aralığında sonuçlar üretti.

Görev 3: Eşik ayrıştırma (sayısal disiplin)

Bu görevde, framework'lerin "1 yıldan az kıdem" ve "aylık ücretlerde 70$'dan fazla" gibi doğal dildeki sayısal koşulları, tenure_max=12 ve charges_min=70.0 gibi kesin araç parametrelerine ne kadar doğru çevirdiğini görmek istedik.

LLM bu dönüşümü nasıl yapacağını bilir; bizim asıl test etmek istediğimiz, framework'ün kendi yeniden deneme mekanizmaları, yeniden prompt bağlamı ve durum yönetimi döngüleri boyunca bu parametreleri koruyup koruyamayacağıydı.

LangChain ve LangGraph

Her iki framework de parametreleri (tenure_max=12, charges_min=70) herhangi bir değişiklik veya yeniden prompt döngüsü olmaksızın, tam olarak LLM'in ürettiği şekilde doğrudan araca iletti. Bu verimlilik rakamlara da yansıyor: her iki framework de Görev 3'ü, bu görevdeki en düşük değerler olan 1.800'den az prompt token ile 9 saniyenin altında tamamladı.

Sayısal eşiklerin framework müdahalesi olmadan korunup korunmadığını ölçmek istediğimizde, bu ikisi beklentilerimizi karşıladı: hangi parametre üretildiyse, o çalıştırıldı.

AutoGen

Autogen sayısal doğrulukta tamamen başarılıdır. Bazı çalıştırmalarda, framework'ün LLM tarafından oluşturulan parametreyi araca iletmeden önce bir doğrulama adımı eklediği gözlemlendi, yani framework parametreyi korurken fazladan bir adım harcadı. 2.480 token ve 8 saniyede, ek adıma rağmen LangChain'in gecikmesine ulaştı, bu da doğrulama ek yükünün gerçek ancak küçük olduğunu doğrular. Parametre bütünlüğü açısından beklentilerimizi karşıladı, onay adımı anlamlı bir gecikme cezasından ziyade marjinal bir token maliyeti getirdi.

CrewAI

En dikkat çekici davranış, Görev 3'ü bu görevdeki en yüksek değerler olan 4.360 token ile 30 saniyede tamamlayan CrewAI'de gözlemlendi. Günlük analizinden iki farklı hata modeli ortaya çıktı.

Bazı çalıştırmalarda, %68,81 olması gereken bir değer 0.6878 (ondalık oran) olarak döndürüldü. Bu, framework'ün çıktı serileştirmesinin LLM'in çıktısını orijinal bağlamından koparabileceğini gösterir.

Günlükler, LLM'in başlangıçta doğru parametreleri, yani tenure_max=12 ve charges_min=70'i ürettiğini göstermektedir. Ancak, CrewAI bir "Ayrıştırma başarısız" döngüsüne girdiğinde, framework LLM'i yeniden değerlendirmeye itti. Yeniden prompt bağlamında, LLM eşiği tenure_max=14 olarak değiştirdi ve charges_min filtresini tamamen devre dışı bırakarak, aslında kıdemi 14'ten az olan tüm müşterilerin ayrılma oranı olan %46,84'lük bir kayıp oranı üretti. Bu tam olarak gözlemlemek istediğimiz senaryoydu: framework'ün yeniden deneme mekanizması, LLM'in doğru yaptığı bir parametreyi bozabilir.

Görev 4: Hata dayanıklılığı ve pivot kapasitesi

Bu görevde, her framework'ün kesinti senaryolarını nasıl ele aldığını görmek ve gecikme ile token tüketimi üzerindeki etkisini gözlemlemek istedik. Araç, sırayla 3 farklı hata türü (Ağ, Zaman Aşımı, Hız Limiti) fırlatarak agent'ı köşeye sıkıştırır. İlk iki hata, agent'a yeniden denemesi talimatını verir ve her ikisini de yeniden denedikten sonra, gelen Hız Limiti hatası agent'a 10 saniye beklemesini söyler. Agent bekleyip yeniden denediğinde, araç normal şekilde çalışmaya başlar.

LangGraph ve Autogen

Bu iki framework, bu görevde araç hatalarıyla karşılaştığında otonom olarak alternatif çözümler buldu.

Araç bir hız limiti uyarısı döndürdüğünde, duraklayıp beklemek yerine, bu agent'lar başarısız olan aracı tamamen terk etmeye ve alternatif bir yol bulmaya karar verdi. Yaklaşımları şuydu: "Bu araç çalışmadığına göre, her ödeme yöntemini tek filtreleyecek, her biri için ayrılma oranını ayrı ayrı hesaplayacak ve ardından sonuçları kendim birleştireceğim."

Yöntem: Görevi tek bir araç çağrısıyla yapmak yerine, filtreleme için bir, hesaplama için bir olmak üzere iki ayrı araç kullanarak ve her PaymentMethod'u (Elektronik çek, Posta çeki vb.) ayrı ayrı işleyerek parçaladılar.

Bu agent'lar yol bağımlılığından ziyade hedef odaklı akıl yürütme ile çalışır. En kısa yol kullanılamıyorsa, saniyeler içinde alternatif bir yürütme planı oluşturabilirler.

LangGraph, durum makinesi her adımda her manuel araç çağrısının büyüyen geçmişini bağlama geri biriktirdiği için, tüm kıyaslama genelinde en yüksek tek görev token sayısı olan Görev 4'te 15.010 prompt token'ına ulaştı. AutoGen, ara sonuçları konuşma tabanlı olarak ele alması nedeniyle biraz daha sınırlı kalarak 10.750 token ile takip etti. Buna rağmen, her ikisi de yaklaşık 24-27 saniye civarında tamamladı, bu da ek token maliyetinin anlamlı bir gecikmeye dönüşmediğini, çünkü pivotun kendisinin hızlı olduğunu doğruladı.

CrewAI

Önceki görevlerde en yüksek token tüketimini göstermesine rağmen, CrewAI bu görevde en düşük token kullanımını ancak en yüksek gecikme değerlerini sergiledi.

Neden en düşük token?

CrewAI, rakipleri gibi 10-15 adımlık manuel bir geçici çözüm sürecinden geçmedi. Hatalarla karşılaştığında, her adımda tüm geçmişi ve karmaşık ara verileri LLM'e tekrar pompalamak yerine, daha odaklı, modüler bir akıl yürütme döngüsü kurdu. Gereksiz ayrıntıdan kaçınarak, bu görevdeki en uygun maliyetli framework oldu.

Neden yüksek gecikme?

CrewAI'nin yönetsel yapısı bir hatayla karşılaştığında duraklar ve planı yeniden değerlendirir. 10 saniyelik bekleme uyarısını aldığında, "strateji planlama" aşamasında daha fazla zaman harcadı. Ayrıca, filtreleme için başka bir araca pivot yapmak yerine, ısrarla ana aracın kendine gelmesini beklemeyi veya kararlı araçla denemeyi seçti, bu da genel süreyi uzattı.

LangChain

LangChain, dayanıklılığın neden doğru yapılandırmaya bağlı olduğunu kanıtlayarak, en önemli dönüşümünü bu görevde geçirdi.

İlk çalıştırmamızda, LangChain her denemede bir ConnectionError ile çöktü.

LangChain'in varsayılan AgentExecutor'u, bir araç içinden fırlatılan ham Python istisnalarını ölümcül hatalar olarak ele alır ve süreci sonlandırır. Rakiplerinin aksine, varsayılan olarak "hatalar gözlemdir" felsefesini uygulamaz. Agent hatayı hiç görmediği için, üzerinde akıl yürütme şansı da olmaz.

langchain_agent.py içindeki araç çağrısını bir try-except bloğu ile sardık. Bu, hatayı agent'ın işleyebileceği okunabilir bir mesaja dönüştürdü.

Düzeltme sonrası davranış: Düzeltmeyi uyguladıktan sonra, LangChain'in günlüklerinde LangGraph ile tamamen aynı akıl yürütmeyi sergilediğini gözlemledik. Araçtan 3 hata aldı, hemen strateji değiştirdi ve filtreleme için bir, hesaplama için bir olmak üzere iki ayrı araç kullanmaya yöneldi, her ödeme yöntemini ayrı ayrı işledi ve sonuçları birleştirdi.

LangChain aslında en az LangGraph kadar yetenekli ve uyarlanabilir, ancak framework'ün hata işleme özelliği varsayılan olarak kapalı olduğu için bu yeteneği gösterme fırsatı olmadı. Doğru şekilde yapılandırıldığında, aynı alternatif yol yaklaşımını kullanarak doğru sonuca ulaştı.

Bu farklılıklar neden oluştu? (framework mimarisi analizi)

Agent davranışı yalnızca LLM'e (GPT-5.2) bağlı olsaydı, tüm framework'ler benzer şekilde davranmalıydı. Ancak, bu oranlardaki belirgin farklılıklar, framework'lerin kendi iç döngü mekanizmalarından kaynaklanmaktadır:

1. LangGraph ve AutoGen (%90 Pivot):

LangGraph bir Durum Makinesi mimarisinde çalışırken, AutoGen Konuşma tabanlı bir model üzerinde çalışır. Her iki sistemde de hatalar bir geri bildirim döngüsü olarak işlenir. LangGraph'da, hatayı alan durum bir sonraki düğüme geçer; AutoGen'de ise Proxy agent, hatayı asistana bir sohbet mesajı olarak iletir. Bu sürekli dürtükleme mekanizması, agent'ı çözüm aramaya devam etmeye zorlar. Agent sürekli olarak "Bir hata aldım, ne yapmalıyım?" sorusuyla karşı karşıya kaldığı için, alternatif bir manuel yol izleme kararı alma olasılığı %90'a yükselir.

2. LangChain (%65 Pivot / %35 Bekleme):

LangChain, sıralı bir AgentExecutor mimarisinde çalışır. Hata işleme mevcut olsa bile, yürütme döngüsü daha doğrusal bir yapıya sahiptir ve öncelikli olarak bir Nihai Cevap üretmeye odaklanmıştır. Araç 3-4 adım boyunca hata verirse, LangChain bazen alternatif bir stratejiye yönelmek yerine, aracın bir sonraki denemede başarılı olmasını veya mevcut bağlamdan bir sonuç üretmesini beklemeyi tercih eder. LangChain'in durum kilitlemesi LangGraph'ınkinden daha esnek olduğu için, bekleme/doğrudan çözüm oranı yaklaşık %35 seviyesindedir.

3. CrewAI (%0 Pivot):

CrewAI, bir Yönetsel Süreç mimarisinde çalışır. Agent'ları Rol ve Görev tanımları içinde sarılmıştır. Hatalar oluştuğunda, iç mimarisi tipik olarak Öz-Düzeltme veya Yeniden Deneme mantığını tetikler. Ancak, "tüm planı bir kenara bırakalım ve 5 adımda manuel filtreleme yapalım" gibi radikal bir strateji değişikliği, CrewAI'nin yönetsel plan yapısıyla çelişir. Planı tamamen terk etmek yerine, "Bana verilen aracı düzeltmeliyim ya da en yakın alternatifi kullanmalıyım" disipliniyle çalışır. Bu, hedef merkezli bir yaklaşımın aksine, temelde plan merkezli bir yaklaşımdır.

Görev 5: Yapılandırılmamış veri orkestrasyonu (yapılandırılmamış veri yönlendirme)

Görev 5'te, framework'lerin bir CSV içinde JSON ve uzun metin (LongText) sütunlarıyla karşılaştıklarında nasıl davrandıklarını gözlemledik. Agent'ların önce bu sütunların veri türünü keşfetmesi, ardından sırayla veya paralel olarak doğru işleme araçlarını seçmesi gerekiyordu.

Gerçek dünyada, yapılandırılmamış veri yönetimi, bir agent'ın standart tablo verilerinin ötesine geçip JSON blob'ları, serbest metin paragrafları veya iç içe geçmiş nesnelerle çalışmasını gerektirir.

Bir framework'ün bu tür verileri doğru şekilde işleyebilmesi için iki şeyi iyi yapması gerekir:

1- Hangi aracın hangi veri türüne uyduğunu anlayan bir keşif zekası

2- Birden çok bağımsız araç çağrısını koordine eden bir orkestrasyon mekanizması.

Görev 5'i, bu iki yeteneği ayrı ayrı ölçmek için özel olarak tasarladık.

AutoGen

AutoGen bu görevde güçlü bir performans sergileyerek, 8.170 prompt token ve 47 saniye medyan gecikme ile tamamladı; bu, Görev 5'teki en hızlı ve en token verimli sonuçtu.

Mimarisinin merkezindeki konuşma döngüsü, yani AssistantAgent ile UserProxyAgent arasındaki mesajlaşma, tipik olarak ayrıntıya yol açan bir yapı olarak görülür. Ancak, Görev 5'te bu yapı bir avantaja dönüştü.

Konuşma geçmişine bakarak, LLM, Metadata ve SupportNotes sütunlarının birbirinden bağımsız olduğunu fark etti. Ardından, aynı anda 4 aracı listeleyen tek bir TOOL CALLS yanıtı gönderdi: inspect_column(Metadata), inspect_column(SupportNotes), parse_json_column(…) ve summarize_text_column(…) hepsi paralel olarak çalıştı. Bu, görevi en az token ve en az adımla, 3 LLM turunda tamamlamasını sağladı.

Bu davranışın arkasındaki teknik neden açıktır: AutoGen'in araç yürütme motoru, LLM tarafından döndürülen tool_calls listesini atomik olarak çalıştırır ve sonuçları tek bir konuşma adımında toplar. Framework'ün "konuşmayı yönet" felsefesi, doğal olarak aynı anda birden çok paralel kanalın açılmasına izin verir ve token ile gecikme rakamları bunu doğrudan doğrular.

LangGraph

LangGraph, 9.150 prompt token ve 70 saniye medyan ile tamamladı, token açısından AutoGen'e yakın ancak süre olarak daha yavaş. Durum Makinesi mimarisi, Görev 5'te hem en büyük gücünü hem de en dikkat çekici zayıflığını aynı anda sergiledi.

Her çalıştırmada, llm düğümü → araçlar düğümü → llm düğümü döngüsü, önceki tüm araç çıktılarını durumda biriktirir ve LLM'e iletir. Bu yapı, agent'ın hiçbir şeyi unutmamasını garanti eder, bu normalde önemli bir avantajdır.

Ancak, Görev 5'te bu güçlü yön aleyhine çalıştı. LangGraph doğru araçları buluyor ve doğru segmenti oluşturuyordu. Ancak analiz tamamlandıktan sonra bile, biriken durumdaki belirsizlikleri tespit ederek tamamlanan adımları hala beklemede olarak yorumladı ve tekrar ek araç çağrılarını tetikledi. Gerekli verileri almış ve doğru cevabı üretmek üzere olmasına rağmen, durum makinesinin "eksik adım" sinyali devreye girdi ve agent gereksiz döngülere girdi. Sonuç olarak, çalıştırma başına araç çağrısı sayısı 6 ile 16 arasında değişti. Durumun "hiçbir şeyi unutmama" gücü, bazen tamamlanan adımların tamamlanmamış gibi görünmesine neden olarak agent'ı gereksiz döngülere geri çekti ve karşılaştırılabilir bir token sayısına rağmen gecikmeyi AutoGen'in 23 saniye üzerine çıkardı.

CrewAI

CrewAI'nin Görev 5 performansı, tüm kıyaslama genelinde en yüksek varyansı üretti. Bazı çalıştırmalarda, 5 araç çağrısı ile, hiçbir sapma olmaksızın, bir betik gibi yürütülen kusursuz bir sıra izledi. Bu çalıştırmalarda, CrewAI'nin rol ve görev tanımlı yönetsel yapısı tam olarak amaçlandığı gibi çalıştı: agent rolünü net bir şekilde anladığında, öngörülebilir ve disiplinli davrandı.

Ancak, diğer çalıştırmalarda (örneğin, çalıştırma 16: 35 araç çağrısı), tam bir kaos ortaya çıktı. Temel neden, CrewAI'nin her adımda ürettiği iç monolog (Düşünce) idi. Doğru filtre ile segmenti doğru bir şekilde oluşturduktan sonra, agent'ın iç monologu ek filtrelerin de uygulanıp uygulanmaması gerektiğini sorgulamaya başladı. Sonucu gördükten sonra, mevcut segmentin mi yoksa bir öncekinin mi geçerli olduğundan şüphe etti. Bu şüphe, onu verileri sıfırdan yeniden yüklemeye itti. Sonra tekrar filtreledi, başka bir doğrulama döngüsüne girdi, tekrar şüphe etti ve bu sarmalı 8 kez tekrarladı.

CrewAI'de, her Düşünce bağımsız bir değerlendirme üretir ve bu değerlendirmeler zaman daha önce doğrulanmış adımları geçersiz kılar. Yönetsel Sürecin "sürekli doğrulama" refleksi, bazı çalıştırmalarda, agent'ı kendi doğru kararlarını yeniden sorgulamaya itti.

LangChain

LangChain'in AgentExecutor yapısı doğası gereği sıralıdır ve Görev 5, bu kısıtlamanın en görünür olduğu yerdir. 10.070 prompt token ve 86 saniye medyan ile, en yüksek token sayısına sahip olmamasına rağmen bu görevdeki en yavaş framework oldu.

Her adımda tek bir araç çağrısı yapar, sonucu alır, sonra devam eder; bu da 4 bağımsız aracın, 4 ayrı bekleme süresiyle birlikte 4 ayrı LLM turu gerektirdiği anlamına gelir. AutoGen'in 47 saniyelik medyanına karşı LangChain'in 86 saniyesi, sıralı ve paralel yürütme arasındaki maliyetin doğrudan bir ölçümüdür.

Görev 5'te, LangChain'in araç sayısı ya 9 ya da 15 olarak sabitlendi. Bu iki küme, iki tipik stratejiye işaret eder: bazı çalıştırmalarda inceleme adımını atlayıp doğrudan ayrıştırma ve özetlemeye geçti (9 araç), diğerlerinde ise işlemeden önce her sütunu inceledi (15 araç). LangChain'in doğrusal yürütücü kimliği burada netleşti: ne AutoGen'in paralel verimliliğini ne de CrewAI'nin monolog kaosunu sergiledi.

Yapılandırılmamış veri yönetimi ve framework mimarisi

Bu görevin sonuçları, bir framework'ün yapılandırılmamış verileri (JSON, LongText) ne kadar verimli yönetebileceğinin, doğrudan iç döngü mekanizmasına bağlı olduğunu ortaya koymaktadır:

Paralel araç çağrıları yapabilen framework'ler (AutoGen), bağımsız veri sütunlarını tek bir adımda işleyebilir. Büyük JSON nesneleri ve çok sayıda metin sütunu içeren gerçek dünya senaryolarında, bu fark büyük bir maliyet ve hız avantajına dönüşür.

Durum güdümlü döngülere sahip framework'ler (LangGraph), veri tutarlılığında mükemmeldir ancak geçmişte biriken tamamlanmış adımları yeniden değerlendirme riski taşır.

Monolog tabanlı framework'ler (CrewAI), verinin türünü ve anlamını anlama konusunda derin bir yeteneğe sahiptir, ancak bu derinlik bazen aşırı sorgulamaya ve döngüye dönüşür.

Doğrusal yürütme framework'leri (LangChain), yapılandırılmamış verilerin farklı dallarını ayrı ayrı işleyerek her iki dünyanın ortasında bir sonuç üretir.

GitHub agentic framework'lerin yıldız büyümesi

Agentic AI framework'lerini karşılaştırın

Agentic AI framework'leri birkaç temel boyutta farklılık gösterir ve bu farklılıkları anlamak, anlamlı karşılaştırmalar yapmak için çok önemlidir.

Çok agent'lı orkestrasyon

Çok agent'lı orkestrasyon, tek bir agent'ın yeteneklerini aşan karmaşık iş akışlarının üstesinden gelmek için birden çok uzmanlaşmış YZ agent'ı koordine eder. Tek bir monolitik agent oluşturmak yerine, orkestrasyon işi farklı rollere, araçlara ve uzmanlığa sahip agent'lar arasında bölüştürür. Her framework, agent koordinasyonu için farklı yaklaşımlar sunar.

LangGraph

LangGraph nispeten iyi bilinen bir framework'tür ve agent sistemleri oluşturan geliştiriciler için önemli bir seçenek olarak öne çıkar.

Açık çok agent'lı koordinasyon: Birden çok agent'ı, her biri kendi mantığı, belleği ve sistemdeki rolü ile bireysel düğümler veya gruplar olarak modelleyebilirsiniz.

API'ler ve araçlar genelinde YZ iş akışları oluşturur. Bu nedenle, RAG ve özel iş hatları için iyi bir uyumdur.

AutoGen

AutoGen, birden çok agent'ın bir döngü içinde mesaj ileterek iletişim kurmasına izin verir. Her agent, kendi iç mantığına göre yanıt verebilir, düşünebilir veya araçları çağırabilir.

Eşzamansız agent iş birliğine sahiptir, bu da onu özellikle agent davranışının deney veya yinelemeli iyileştirme gerektirdiği araştırma ve prototip oluşturma senaryoları için kullanışlı kılar.

CrewAI

CrewAI, alt seviye mantığın çoğunu sizin için halleder ve çok agent'lı orkestrasyon sağlar:

• İzleme ve hata ayıklama için izleme araçlarıyla entegre olur

• Koşullu mantık, döngüler ve durum yönetimi ile Akışlar aracılığıyla yerleşik yürütme kontrolü

• Hiyerarşik (yönetici-çalışan) ve yapılandırılmış çok agent'lı koordinasyonu destekler

OpenAI Swarm

Swarm, prototip oluşturmak için hafif, deneysel bir çok agent'lı framework'tür. Agent'lar, paylaşılan bağlamı korurken görevleri aktararak el değiştirmeler yoluyla sırayla çalışır. Esnek iş akışları için doğal dil rutinleri ve Python araçları kullanır.

LangChain

LangChain, RAG araçlarıyla tek agent'lı LLM uygulamaları oluşturmak için bir framework'tür. Belge işleme iş akışları için zincirler, araçlar, bellek ve erişim dahil olmak üzere modüler bileşenler sağlar.

LangChain, bir agent'ın iş akışını yönettiği öncelikle tek agent'lı yürütme desenleri ile çalışır.

Agent ve fonksiyon tanımı

LangGraph

LangGraph, agent tasarımına graf tabanlı bir yaklaşım benimser; burada her agent kendi durumunu koruyan bir düğüm olarak temsil edilir. Bu düğümler, yönlendirilmiş bir graf aracılığıyla bağlanarak koşullu mantık, çoklu ekip koordinasyonu ve hiyerarşik kontrol sağlar. Bu, ölçeklenebilir orkestrasyon için denetleyici düğümlerle çok agent'lı graflar oluşturmanıza ve görselleştirmenize olanak tanır.

LangGraph, araçları agent'lara bağlayan ek açıklamalı, yapılandırılmış fonksiyonlar kullanır. Düğümler oluşturabilir, bunları çeşitli denetleyicilere bağlayabilir ve farklı ekiplerin nasıl etkileşime girdiğini görselleştirebilirsiniz. Bunu, her ekip üyesine ayrıntılı bir iş tanımı vermek gibi düşünün. Bu, birlikte çalışan agent'ları oluşturmayı ve test etmeyi kolaylaştırır.

AutoGen

AutoGen, agent'ları esnek yönlendirme ve eşzamansız iletişim kurabilen uyarlanabilir birimler olarak tanımlar. Agent'lar, iş birliğine dayalı problem çözmeye izin vererek mesaj alışverişi yoluyla birbirleriyle (ve isteğe bağlı olarak insanlarla) etkileşime girer. LangGraph gibi ek açıklamalı, yapılandırılmış fonksiyonlar kullanır.

CrewAI

CrewAI, rol tabanlı bir tasarım yaklaşımı benimser. Her agent'a bir rol (örneğin, Araştırmacı, Geliştirici) ve erişebileceği bir dizi beceri, fonksiyon veya araç atanır. Fonksiyon tanımı yapılandırılmış ek açıklamalar aracılığıyla yapılır.

OpenAI Swarm

OpenAI Swarm, agent'ların prompt'lar ve fonksiyon docstring'leri aracılığıyla tanımlandığı rutin tabanlı bir model kullanır. Resmi orkestrasyon veya durum modellerine sahip değildir, bunun yerine manuel olarak yapılandırılmış iş akışlarına dayanır. Fonksiyon davranışı, LLM tarafından docstring'ler aracılığıyla çıkarılır (Swarm, bir fonksiyonun ne yaptığını açıklamasını okuyarak tanımlar), bu da bu kurulumu esnek ancak daha az kesin kılar.

LangChain

LangChain, tek bir orkestratör agent'ın dil modellerine ve çeşitli araçlara yapılan çağrıları yönettiği zincir tabanlı bir mimari kullanır. Fonksiyonları, araç takımları ve prompt şablonları gibi açık arayüzler aracılığıyla tanımlar.

Öncelikle merkezi iş akışlarına odaklanmış olsa da, LangChain çok agent'lı kurulumlar için uzantıları destekler ancak yerleşik agent'dan agent'a iletişimden yoksundur.

Bellek

Bellek yetenekleri:

• Durum bilgili: Framework'ün yürütmeler arasında kalıcı belleği destekleyip desteklemediği.
• Bağlamsal: Mesaj geçmişi veya bağlam aktarımı yoluyla kısa vadeli belleği destekleyip desteklemediği.

Bellek özellikleri, bağlamı hatırlamak ve zaman içinde uyum sağlamak için agent sistemleri oluşturmanın önemli bir parçasıdır:

• Kısa vadeli bellek: Agent'ların çok turlu konuşmaları veya adım adım iş akışlarını yönetmesini sağlayarak son etkileşimleri takip eder.
• Uzun vadeli bellek: Kullanıcı tercihleri veya görev geçmişi gibi kalıcı bilgileri oturumlar arasında depolar.
• Varlık belleği: Etkileşimler sırasında bahsedilen belirli nesneler, kişiler veya kavramlar hakkındaki bilgileri izler ve günceller (örn. daha önce bahsedilen bir şirket adını veya proje kimliğini hatırlamak).

LangGraph

LangGraph iki tür bellek kullanır: tek bir görev veya konuşma sırasında bilgileri depolayan iş parçacığı içi bellek ve oturumlar arasında veri kaydeden iş parçacıkları arası bellek. Geliştiriciler, bir görevin akışını kaydetmek ve bunu belirli bir thread_id ile ilişkilendirmek için MemorySaver kullanabilir. Uzun vadeli depolama için LangGraph, InMemoryStore veya diğer veritabanları gibi araçları destekler. Bu, belleğin kapsamı ve yürütmeler arasında nasıl tutulacağı üzerinde esnek kontrol sağlar.

AutoGen

AutoGen bir bağlamsal bellek modeli kullanır. Her agent, etkileşim geçmişini depolayan bir context_variables nesnesi aracılığıyla kısa vadeli bağlamı korur. Yerleşik kalıcı belleği yoktur.

CrewAI

CrewAI , kutudan çıkar çıkmaz katmanlı bellek sağlar. Kısa vadeli belleği bir ChromaDB vektör deposunda, son görev sonuçlarını SQLite'da ve uzun vadeli belleği ayrı bir SQLite tablosunda (görev açıklamalarına dayalı olarak) depolar. Ek olarak, vektör embedding'leri kullanarak varlık belleğini destekler. Bu bellek kurulumu, memory=True etkinleştirildiğinde otomatik olarak yapılandırılır,

OpenAI Swarm

Swarm durumsuzdur ve belleği yerel olarak yönetmez. Geliştiriciler, kısa vadeli belleği context_variables aracılığıyla manuel olarak iletebilir ve isteğe bağlı olarak daha uzun vadeli bağlamı depolamak için harici araçları veya üçüncü taraf bellek katmanlarını (örneğin, mem0) entegre edebilir.

LangChain

LangChain, esnek bileşenler aracılığıyla hem kısa vadeli hem de uzun vadeli belleği destekler. Kısa vadeli bellek, tipik olarak bir oturum içindeki konuşma geçmişini takip eden bellek içi tamponlar aracılığıyla yönetilir. Uzun vadeli bellek için, LangChain embedding'leri ve erişim verilerini kalıcı hale getirmek için harici vektör depoları veya veritabanları ile entegre olur.

Geliştiriciler, yerleşik bellek sınıflarını kullanarak bellek kapsamlarını ve stratejilerini özelleştirebilir, bu da etkileşimler arasında bağlamsal ve varlığa özgü belleğin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Döngüde insan

LangGraph

LangGraph, grafı duraklatmak ve yürütme ortasında kullanıcı girdisi beklemek için özel kesme noktalarını (interrupt_before) destekler.

AutoGen

AutoGen, UserProxyAgent aracılığıyla insan agent'ları yerel olarak destekleyerek, insanların agent iş birliği sırasında adımları incelemesine, onaylamasına veya değiştirmesine izin verir.

CrewAI:

CrewAI , human_input=True ayarlayarak her görevden sonra geri bildirim sağlar; agent, kullanıcıdan doğal dil girdisi toplamak için duraklar.

OpenAI Swarm

OpenAI Swarm, yerleşik HITL sunmaz.

LangChain

LangChain, yürütmeyi duraklatmak ve insan girdisi istemek için zincirler veya agent'lar içine özel kesme noktaları eklemeye izin verir. Bu, iş akışındaki tanımlanmış noktalarda inceleme, geri bildirim veya manuel müdahaleyi destekler.

Agentic AI framework'lerinde Model Bağlam Protokolü (MCP) entegrasyonu

YZ agent'larının veritabanları, API'ler, dosya sistemleri ve iş uygulamaları gibi harici araçlarla etkileşime girmesi gerekir. Bir standart olmadan, her framework her araç için özel entegrasyonlar oluşturmak zorundaydı ve bu da parçalı bir ekosistem yaratıyordu. MCP, herhangi bir agent'ın tek bir arayüz üzerinden herhangi bir araca bağlanmasına izin veren evrensel bir protokol sağlayarak bu sorunu çözer.

Her framework MCP ile nasıl entegre olur?

LangGraph
LangGraph, mevcut araçları otomatik olarak keşfeden ve bunları LangChain uyumlu formata dönüştüren bir bağdaştırıcı aracılığıyla MCP sunucularına bağlanır. Agent'lar daha sonra bu araçları kendi yerel yetenekleriyle sorunsuz bir şekilde kullanabilir.

AutoGen
AutoGen, uzantı modülü aracılığıyla yerleşik MCP entegrasyonu sağlar. Geliştiriciler, MCP sunucularına bağlanabilir ve tüm araçlarını yalnızca birkaç satır kodla AutoGen agent'larının kullanımına sunabilir.

CrewAI
CrewAI agent'ları, basit URL'ler veya yapılandırılmış ayarlar kullanarak yapılandırmalarında doğrudan MCP sunucularına referans verebilir. Framework, bağlantı yaşam döngüsü ve hata yönetimini otomatik olarak gerçekleştirir.

OpenAI Swarm
Swarm, OpenAI'nin ekosistemi genelindeki yerel MCP desteğinden yararlanır. OpenAI, MCP'yi ChatGPT'ye ve Agents SDK'sına entegre ettiğinden, Swarm bu altyapıdan doğrudan yararlanabilir.

LangChain
LangChain, Python fonksiyonlarının MCP sunucularına köprü görevi gördüğü MCP araç çağırma yetenekleri sunar. Bu, çeşitli kaynaklardan araç çekmeyi ve bunları özel sarmalayıcılar olmadan zincirlere, agent'lara ve diğer LangChain bileşenlerine entegre etmeyi sağlar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Agentic AI framework'leri aslında ne yapar?

Agentic AI framework'leri, prompt mühendisliğine ve verilerin LLM'lere gidiş ve geliş akışının yönetilmesine yardımcı olur. Temel düzeyde, LLM'in öngörülebilir bir formatta yanıt vermesi için prompt'ları yapılandırmaya ve yanıtları doğru araca, API'ye veya belgeye yönlendirmeye yardımcı olurlar.

Sıfırdan oluşturuyorsanız, prompt'u manuel olarak tanımlamanız, LLM'in kullanmak istediği aracı çıkarmanız ve ilgili API çağrısını tetiklemeniz gerekir. Framework'ler bunu şu şekilde kolaylaştırır:

• Prompt orkestrasyonu: Karmaşık prompt'ların oluşturulması, yönetilmesi ve LLM'lere yönlendirilmesi
• Araç entegrasyonu: Agent'ların harici API'leri, veritabanlarını, kod fonksiyonlarını vb. çağırmasına izin verme
• Bellek: Turlar veya oturumlar arasında durumu koruma (kısa ve uzun vadeli)
• RAG entegrasyonu: Harici kaynaklardan bilgi erişimini sağlama
• Çok agent'lı koordinasyon: Agent'ların nasıl iş birliği yaptığını veya görevleri nasıl devrettiğini yapılandırma

Agentic AI framework'leri: Gerçek hayat kullanım durumları

LangGraph – Çok agent'lı seyahat planlayıcısı

LangGraph ile oluşturulan bir üretim projesi, uçuş ve otel verilerini çeken (Google Flights & Hotels API'lerini kullanarak) ve seyahat önerileri oluşturan durum bilgili, çok agent'lı bir seyahat asistanını göstermektedir.³

CrewAI – Agentic içerik oluşturucu

CrewAI'nin resmi örnek deposu, rol belirli agent'ların (örneğin, "Araştırmacı", "Yazar") görevler üzerinde iş birliği yaptığı seyahat planlama, pazarlama stratejisi, hisse senedi analizi ve işe alım asistanları gibi akışları içerir.⁴

CrewAI, Groq kullanarak üst düzey bir içerik özetini eksiksiz bir makaleye dönüştürür.

Agentic AI framework'lerinin temel özellikleri

Model desteği:

• Çoğu model-agnostiktir ve birden çok LLM sağlayıcısını destekler (örneğin, OpenAI, Anthropic, açık kaynaklı modeller).
• Ancak, sistem prompt yapıları framework'e göre değişir ve bazı modellerle diğerlerinden daha iyi performans gösterebilir.
• Sistem prompt'larına erişim ve özelleştirme genellikle en iyi sonuçlar için gereklidir.

Araç kullanımı:

• Tüm framework'ler, agent eylemlerini etkinleştirmenin temel bir parçası olan araç kullanımını destekler.
• Özel araçlar tanımlamak için basit soyutlamalar sunar.
• Çoğu, yerel olarak veya topluluk uzantıları aracılığıyla Model-Bağlam-Protokolünü (MCP) destekler.

Bellek / Durum:

• Adımlar veya LLM çağrıları boyunca kısa vadeli belleği korumak için durum takibi kullanır.
• Bazıları, agent'ların bir oturum içinde önceki etkileşimleri veya bağlamı tutmasına yardımcı olur.

RAG (Erişimle Güçlendirilmiş Üretim):

• Çoğu, vektör veritabanlarını veya belge depolarını entegre ederek RAG için kolay kurulum seçenekleri içerir.
• Bu, agent'ların yürütme sırasında harici bilgiye başvurmasına olanak tanır.

Diğer ortak özellikler

• Eşzamanlı agent veya araç çağrılarını etkinleştiren eşzamansız yürütme desteği.
• Yapılandırılmış çıktılar için yerleşik işleme (örneğin, JSON).
• Modelin sonuçları artımlı olarak ürettiği akış çıktıları için destek.
• Agent çalıştırmalarını izleme ve hata ayıklama için temel gözlemlenebilirlik özellikleri.

Kıyaslama metodolojisi

1. Görev Yapısı

Görev 1: Tek bir araç çağrısının doğru parametre ile yapılıp yapılamayacağını ölçer. Framework'ün temel altyapı ek yükü en net şekilde bu basit senaryoda ortaya çıkar.

Görev 2: İki ayrı filtre grubunun sonuçlarının bellekte tutulmasını ve tek bir çıktıda birleştirilmesini gerektirir. Durum yönetimi ve çok segmentli koordinasyon test edilir.

Görev 3: Doğal dildeki sayısal koşulların bozulma olmadan araç parametrelerine çevrilip çevrilmediğini ölçer. Asıl test, framework'ün yeniden deneme ve yeniden prompt mekanizmalarının bu parametreleri koruyup koruyamayacağıdır.

Görev 4: Bir araç sırayla Ağ, Zaman Aşımı ve Hız Limiti hataları fırlatır. Framework'ün bu hatalar karşısında strateji değiştirip değiştirmediği ölçülür.

Görev 5: Agent önce JSON ve LongText sütunlarını keşfetmeli, ardından doğru araçları doğru kapsam parametreleriyle çağırmalıdır. Framework'ün bağımsız araçları paralel mi yoksa sırayla mı yürüttüğü gözlemlenir.

Bir görev aslında neye benzer?

Kurulumu somutlaştırmak için, işte agentic YZ framework'leri kıyaslamasındaki en karmaşık görev olan Görev 5. Her framework aynı prompt'u ve aynı araç setini aldı; sadece LLM'i saran framework değişti.

Agent'a verilen prompt:

MonthlyCharges'i 100'den fazla olan ayrılan müşterileri (Churn='Yes') analiz edin.

1. Veri setini Churn='Yes' olarak filtreleyin.
2. Veri türlerini keşfetmek için 'Metadata' ve 'SupportNotes' sütunlarını inceleyin.
3. JSON 'Metadata' sütunundan 'device_type' dağılımını çıkarın.
4. Serbest metin 'SupportNotes' sütunundan şikayet anahtar kelimelerini sayın.
   Sonucu yalnızca JSON olarak döndürün.

Gerekli JSON çıktısı:

Bu görev neden framework'ler arasında ayrım yapar: agent dört araç çağrısından oluşan bir zincir planlamalı, filtrelenmiş segmenti her çağrıda durumda tutmalı ve bir sütunun JSON iken diğerinin serbest metin olduğunu fark etmelidir. Bağımsız sütunları paralel olarak çalıştıran bir framework (AutoGen), bunları sırayla çalıştırandan (LangChain) çok daha hızlı bitirir ve tamamlanan adımları yeniden değerlendiren bir framework (LangGraph, CrewAI) gereksiz yere döngüye girer. Katı JSON şeması, doğruluğu otomatik olarak puanlamamızı sağlar.

2. Yapılandırma

Tüm framework'ler aynı LLM modelini (openai/gpt-5.2) ve aynı sıcaklık değerini (0.1) kullandı. Tüm görevler için, her agent'a aynı araçlar ve aynı prompt'lar verildi. Her framework kendi yerel yapısında kuruldu: LangChain AgentExecutor ile, LangGraph StateGraph ile, AutoGen AssistantAgent + UserProxyAgent ile ve CrewAI Agent + Task + Crew ile.

IBM Telco Müşteri Ayrılma veri seti (7.032 müşteri) kullanıldı. Her çalıştırmadan önce araç durumu sıfırlandı. Her framework ve görev kombinasyonu için 100 bağımsız çalıştırma yapıldı.

Maksimum yineleme limitleri görev karmaşıklığına göre ayarlandı: Görev 1, 2 ve 3 için 10; kararsız araç döngüsü nedeniyle Görev 4 için 20; ve 4 adımlı keşif zinciri nedeniyle Görev 5 için 20.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi 5 Açık Kaynaklı Agentic AI Framework'ü}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-frameworks}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 10 Ağustos 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Top 5 Frameworks for Building AI Agents in 2024 (Plus 1 Bonus) - DEV Community

DEV Community

2.

Agentic AI and Automation - by Sasha Pasmanik

Stay Curious

3.

Automate Your Travel Plans with Multi-Agent AI & LangGraph | by Jalaj Agrawal | Medium

Medium

4.

CrewAI Documentation - CrewAI

Mintlify

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahip olup, karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Chaitanya

Dec 19, 2025 at 01:47

Thank you for this informative and detailed article! It helped me get a reading on these frameworks.

Yanıtla