20+ Yapay Zeka Ajan Oluşturucuları: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası

Dokümantasyonu inceledikten ve bu yapay zeka ajan oluşturucularını test etmek için birkaç saat harcadıktan sonra, en iyi açık kaynaklı framework'leri ve low-code/no-code platformları derledik. Yapay zeka ajan oluşturucu kullanım senaryolarını göstermek için CrewAI ile bir ürün uzmanı ajanı oluşturma eğitimi hazırladık.

Low-code/no-code platformları

Önceden oluşturulmuş araçlara sahip low-code/no-code platformlar, kurumsal iş akışı otomasyonu görevleri ve hızlı dağıtım için en uygunudur.

Low-code/no-code platformlar özel mülk yazılımlardır.

Creatio

Creatio iş ekiplerinin, geliştirici kaynaklarına ihtiyaç duymadan satış, pazarlama ve hizmet otomasyonuna odaklanarak yapay zeka ajanları oluşturmasını sağlar.

Yapay Zeka Ajan Oluşturucu Özellikleri: Creatio’nun yapay zeka ajanları müşteri etkileşimlerini yönetir, süreçleri otomatikleştirir ve verileri analiz eder. Platform; müşteri adayı nitelendirme, müşteri hizmetleri yanıtları ve sipariş işleme gibi yaygın senaryolar için, kod yerine görsel yapılandırma yoluyla özelleştirdiğiniz hazır şablonlar kullanır.

Ajan oluşturucu, Creatio’nun CRM verileriyle doğrudan entegre olur. Bir yapay zeka ajanı; müşteri geçmişine erişebilir, sipariş bilgilerini çekebilir, stok durumunu kontrol edebilir ve iş akışlarını, işletme verilerinizin bulunduğu aynı platformdan tetikleyebilir.

İş Akışı Otomasyonu: Sürükle-bırak süreç tasarımcısı çok adımlı iş akışları oluşturur. Yapay zeka ajanlarını iş süreçlerine bağlayın: bir müşteri adayı belirli kriterlere ulaştığında ajan, adayı otomatik olarak nitelendirir, satış temsilcilerine atar ve takipleri planlar.

Vertex AI Builder

İş kullanım senaryoları için, yanıt şablonları oluşturmanıza olanak tanıyan bir no-code ajan oluşturucu. LangChain gibi açık kaynaklı framework'lerle entegrasyonu destekler. Vertex API'sinin, kimlik doğrulamadan endpoint'lere kadar çalışması karmaşıktır.

Beam AI

Microsoft Copilot Studio

Power Platform bağlayıcılarına 1.400+ erişime sahip, SaaS ortamları için low-code bir yapay zeka ajan platformudur. Şunları yapabilir:

• Bildirim gönderme gibi görevleri otomatikleştirin.
• Dahili chatbot'lar oluşturun.
• Sipariş yönetimi gibi iş operasyonlarını yürütün.

Microsoft 365 Copilot, 2024 sonundan bu yana no-code bir Agent Builder içeriyor. Burada oluşturulan ajanlar, gelişmiş iş akışları ve entegrasyonlar için Copilot Studio'ya kopyalanabilir. Copilot Studio ajan akışları ayrıca, bir akışı duraklatan, Outlook aracılığıyla inceleyenlerden girdi toplayan ve yanıtlarıyla devam eden bir “bilgi talebi” eylemi sunar.¹

Lyzr Agent Studio

Geliştiriciler, kurumlar ve iş kullanıcıları tarafından kullanılabilir. Modülerdir ve prototip oluşturma için kullanışlıdır. Finans, İK, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en uygunudur.

Glide

Ajan oluşturma için no-code önceden tasarlanmış temalar, düzenler ve bileşenler sunar. Saha satışı, denetimler, iş emirleri, envanter, CRM, panolar ve portallar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en uygunudur.

Postman AI Agent Builder

İş birliğine dayalı bir ortamda yapay zeka ajanları prototiplemek ve oluşturmak için en uygunudur. LLM yanıtlarını, prompt'ları ve girdileri test etmek için Postman client, Collection Runner ve Postman Flows gibi araçlar sunar.

UiPath Agent Builder

UiPath Studio'nun bir parçası olan low-code bir ajan geliştirme aracıdır.

String

Kullanıcıların kodlama olmadan göreve özel ajanlar oluşturmasını sağlayan bir yapay zeka ajan oluşturucusudur. Ajanlar, önceden tasarlanmış şablonlar ve görsel sürükle-bırak arayüzü kullanılarak oluşturulur. İş akışlarını otomatikleştirmek için SharePoint, Salesforce ve dahili API'ler gibi araçlarla bağlantı kurar. Veri gizliliği kurumsal düzeyde uyumlulukla sağlanır ve ajanlar hem bulutta hem de şirket içi ortamlarda çalışabilir.

Relevance AI

Geliştirici kaynaklarına bağımlı olmadan olay yönetimi için yapay zeka ajanları oluşturmak isteyen operasyon ekipleri için en uygunudur. Teknik geçmiş gerekmez.

Lindy

Tıbbi evrak işleri, müşteri hizmetleri, insan kaynakları ve satış dahil olmak üzere çeşitli ticari operasyonları otomatikleştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Lindy ile her görev için bir “kişiselleştirilmiş ajan” oluşturabilir, bunu Gmail veya Slack gibi araçlara bağlayabilir ve tetikleyiciler aracılığıyla otomatik olarak çalışmasını izleyebilirsiniz.

Bricklayer AI

Güvenlik Operasyon Merkezlerini (SOC) otomatikleştiren ajanlar oluşturmak için otonom bir yapay zeka sistemidir. Uyarı önceliklendirme, olay müdahalesi ve tehdit istihbaratı analizi gibi çeşitli SOC görevlerini geliştirebilir. SOC'lerin, SOAR playbook'larına benzer çok görevli iş akışları oluşturmasını sağlar.

Vonage AI Studio

Vonage AI Studio içindeki görsel ajan oluşturucu, hiç kod yazmadan mesajlaşma ve ses kanallarında chatbot'lar veya sesli asistanlar için otomatik tasarım akışları oluşturmanızı sağlar.

Trilex AI

Kendinin farkında olan ajanların bir ekip olarak birlikte çalışmasını sağlayan no-code bir ajan oluşturucudur. Arayüz odaklıdır ve kurumsal kullanıma hazır değildir.

Açık kaynaklı framework'ler

Ajanik framework'ler genellikle özelleştirme ve kodlama gerektiren geliştirme ortamlarındaki karmaşık, yapay zeka odaklı projeler için en uygunudur. Bazıları (örn. Crew AI, AutoGen) düşük kod yetenekleri de sunabilir.

LangGraph

LangGraph 1.0, Uber, LinkedIn ve Klarna gibi şirketler tarafından üretim iş yükleri için güvenilmektedir.² Bir sunucu konuşma ortasında yeniden başlarsa iş akışlarının tam olarak kaldıkları yerden devam ettiği, otomatik durum kalıcılığına sahip dayanıklı, durum bilgisine sahip ajan iş akışları oluşturmak için düşük seviyeli bir orkestrasyon framework'ü olarak hizmet verir. Framework, insan döngüsünde (human-in-the-loop) düzenleri için birinci sınıf API desteği sağlar; böylece ajanlar insan incelemesi, değişikliği veya onayı için yürütmeyi duraklatabilir.

LangGraph daha fazla kontrol sunar ve özellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) kullanırken veya yapay zeka görevlerini harici API'ler ya da veritabanları arasında düzenlerken karmaşık ajanik iş akışları için çok uygundur.

LangGraph, güvenli kod yürütme ortamları için langchain-modal, langchain-daytona ve langchain-runloop dahil olmak üzere takılabilir sandbox entegrasyonları sundu.³ Framework, desteklenen özellikleri ve yetenekleri bir .profile özniteliği aracılığıyla ortaya çıkaran model profilleri ekledi; böylece daha iyi bağlama duyarlı karar verme sağlandı. Konuşma geçmişi özetleme artık wrap_model_call olayları aracılığıyla model düğümünde gerçekleşiyor ve daha doğru token sayımı için grafik durumunda tam mesaj geçmişini koruyor.

LangChain Entegrasyonu: LangChain v1.1.0 artık dallanma, bellek destekli ve dayanıklı ajan iş akışlarını etkinleştirmek için LangGraph’ın çalışma zamanını kullanıyor; standartlaştırılmış soyutlamalar, middleware desteği ve OpenTelemetry gözlemlenebilirliği aracılığıyla 100’den fazla tak-çalıştır entegrasyon sunuyor.⁴

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen, Ekim 2025’te bakım moduna girdi ve yeni Microsoft Agent Framework’ün bir parçası olarak Semantic Kernel ile birleştirildi. AutoGen kullanılabilir olmaya devam ediyor ve kritik hata düzeltmeleri ile güvenlik yamaları alacak, ancak yeni özellikler almayacak.⁵ Geliştiriciler, gelecekteki yetenekler için Microsoft Agent Framework’e geçmelidir.

Öne Çıkan Özellikler:

• Çoklu ajan iş akışları, uzun süren görevlerde dayanıklı durum ve kalıcı bağlam paylaşımı
• Açık standart desteği, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) mesajlaşma ve çalışma zamanları arası taşınabilirlik için OpenAPI entegrasyonu dahil
• Yerleşik sorumlu yapay zeka korumaları: Görev Uyumu (ajanları görevlere hizalı tutar), PII Tespiti (ajanlar hassas verilere eriştiğinde uyarır) ve Prompt Shields (prompt enjeksiyonuna karşı korur)
• Çapraz dil desteği, asenkron, olay odaklı mimariyle Python ve .NET için

Kurumsal Dağıtım: Framework, çok ajanlı iş akışı orkestrasyonu, hata yönetimi, yeniden denemeler ve ölçekte kurtarma sağlayan Azure AI Foundry’nin Foundry Agent Service’ine dağıtımla yerel denemeleri destekler. KPMG gibi kuruluşlar, düzenleyici uyumluluğu korurken uzman ajanları kurumsal verilere bağlamak için bunu kullanıyor.⁶

CrewAI

Başlaması en kolay araçlardan biri; hazır ajan şablonları (örn. toplantı hazırlığı ajanı) ve no-code seçeneklerle düşük öğrenme eğrisi sunar.

CrewAI, LangChain’den tamamen bağımsız, daha hızlı yürütme ve daha düşük kaynak gereksinimleri sunan yalın, bağımsız, yüksek performanslı çok ajanlı bir framework olarak öne çıkar.⁷

Framework artık iki tamamlayıcı yaklaşım sunuyor: otonom, iş birliği yapan yapay zeka ajanları için CrewAI Crews ve görev orkestrasyonu üzerinde olay odaklı, ayrıntılı kontrol için CrewAI Flows; hem Crews’i doğal olarak hem de hassas yürütme için tek LLM çağrılarını destekler.⁸

Framework, ajanların yapılandırılmış iş akışlarında görevleri dinamik olarak devretmesine olanak tanıyan Agent-to-Agent (A2A) görev yürütme araçları, çok modlu dosya işleme yetenekleri ve üst-alt hiyerarşileri aracılığıyla olay sıralaması ekledi; böylece deterministik iş akışı yürütmesi sağlandı.⁹ Kurumsal özellikler arasında Keycloak SSO kimlik doğrulaması ve yedek bellek önbelleğine sahip gelişmiş dosya deposu bulunur.

Dezavantajı, CrewAI’nin Crews yaklaşımı önceden tanımlanmış ve katı roller ve görevler kullandığı için iş akışı ortasında rolleri dinamik olarak ayarlamak veya diğer ajanlara görev devretmek daha zor olabilir. Flows, karmaşık orkestrasyon desenleri için daha fazla esneklik sağlar.

OpenAI Swarm

Swarm, OpenAI’nin 2024’te hafif ajanlar ve “handoff” işlevleri aracılığıyla çok ajanlı desenleri keşfetmek için yayımladığı deneysel, eğitici bir framework’tü. Mart 2025’te OpenAI, Swarm’ın aktif olarak sürdürülen ve üretime hazır bir evrimi olan Agents SDK ile değiştirdi ve tüm üretim kullanımı için ona geçilmesini öneriyor.¹⁰

Swarm öğrenme ve prototip oluşturma için kullanılabilir olmaya devam ediyor ancak yeni geliştirme almıyor. Tamamen Chat Completions API üzerinde çalışıyor ve çağrılar arasında durum bilgisi taşımıyor; bu nedenle önceki etkileşimlerin belleğini tutmuyor. Agents SDK aynı ajan ve handoff modelini koruyor; guardrails, izleme, oturum belleği ve yerleşik araçlar ekliyor.¹¹

Camel

Yapay zeka ajanlarının iletişim kurmasını sağlayan low-code, çok ajanlı bir rol yapma ajan framework'üdür. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için en uygunudur. Model platformlarıyla 20+ entegrasyon sunar.

ChatDev

Karmaşık görevleri başarmak için etkileşime giren ve birlikte çalışan yapay zeka ajanlarını (tasarımcılar, geliştiriciler, test uzmanları ve dokümantasyon yazanlar gibi) içerir. ChatDev, her bir ajanın kendi rolü ve ortamı içindeki etkileşimlerini incelemek için tarayıcı tabanlı bir görselleştirici sağlar.

Pydantic AI

Python ajan framework'ü, yeni bir alana özgü dil öğrenmeyi gerektirmez. Yapılandırılmış veri işleme ve prototip oluşturma için yararlıdır. Gerçek zamanlı veri görselleştirme için LogFire gibi günlük kaydı araçlarıyla entegre olur.

Agent Zero

GitHub barındırmalı otonom bir yapay zeka ajan framework'üdür. Full-stack uygulama üretimi, kodlama ve RAG için kullanılabilir. Doğal dil komutları aracılığıyla çeşitli araçlarla ve API'lerle etkileşime girer.

Otomatik Ajanlar

Ajanik yapay zeka pipeline'ları ve uygulamaları oluşturmak için hafif bir framework'tür. Yüksek seviyeli soyutlamalar kullanan AutoGen ve Crew AI, gibi framework'lerin aksine Atomic Agents düşük seviyeli, modüler bir yaklaşım benimser. Bu, geliştiricilere girdi yönetimi, araç entegrasyonu ve bellek yönetimi gibi bileşenler üzerinde doğrudan kontrol sağlar; böylece her ajan daha kontrol edilebilir hale gelir.

Bee Agent Framework

IBM Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı no-code bir araç setidir. TypeScript ve Python ile uygulanmıştır. Güvenlik için sandboxed kod yürütme, token kullanımını optimize etmek için esnek bellek yönetimi (özellikle Llama 3.1 gibi model'ler için) ve karmaşık dallanma, durum duraklatma/devam ettirme ve sorunsuz hata yönetimine olanak tanıyan iş akışı kontrolleri sunar.

Ajanlar nedir?

“Ajan” birkaç şekilde tanımlanabilir:

1. Geleneksel yapay zeka, ajanları çevrelerini algılayabilen ve bu çevre üzerinde eylemde bulunabilen sistemler olarak tanımlar.
2. Bazı analist firmaları, ajanları uzun süreler boyunca bağımsız olarak çalışan, çevreleriyle etkileşim kurmak ve bağlam ve hedeflere dayalı kararlar almak için fonksiyonlar veya API'ler gibi araçları kullanan tamamen otonom sistemler olarak tanımlar.¹²
3. Diğerleri terimi, önceden tanımlanmış iş akışlarını izleyen daha kuralcı uygulamaları tanımlamak için kullanır.¹³

Katı bir tanım sağlamak yerine bu varyasyonları ajanik sistemler olarak sınıflandırıyor, ancak iş akışları ve ajanlar arasında önemli bir mimari ayrım yapıyoruz:

1. İş akışları, LLM'lerin ve araçların önceden tanımlanmış kod yollarıyla düzenlendiği sistemlerdir.
2. Ajanlar, LLM'lerin bağımsız olarak şunları yaptığı sistemlerdir:
   • Süreçlerini ve araç kullanımını yönetir.
   • Ne zaman sağlanan araçları yinelemeli olarak kullanacağına birincil hedefe ulaşmak ve belirlemek için karar verir
   • Görevlerin nasıl tamamlanacağı.

Neden yapay zeka ajan oluşturucuları kullanmalı?

Ajanları sıfırdan oluşturmak, aşağıdaki sorunlar nedeniyle karmaşık bir iştir:

• Güvenilirlik: Birden fazla yapay zeka adımını zincirlemek, özellikle kesin çıktılar gerektiren görevlerde yapay zeka halüsinasyonlarını artırabilir.
• Entegrasyon yeteneği: Çeşitli kullanım senaryoları, ajanların veri depolarına veya harici uygulamalara erişmesini gerektirir.
• Orkestrasyon: Ajanların ortak bir hedefe ulaşmak için doğru zamanda ve doğru sırada çalışması gerekir; bu da karmaşık senkronizasyon gerektirir.
• Durum yönetimi: Ajanların birbirlerinin durumunu izlemesini ve bir ajandaki durum değişikliklerinin diğerlerini aksatmamasını sağlamak karmaşıktır.

Ajan oluşturucular, geliştiricilerin yapay zeka halüsinasyonları, araç entegrasyonları, orkestrasyon vb. ile uğraşmak yerine uygulama mantığına odaklanmasını sağlayarak bunu kolaylaştırır.

Oluşturucular, daha güvenilir ve yetenekli yapay zeka ajanları oluşturmak için gereken bileşenleri getirir:

• Framework'ler, ajanik yapay zeka modelinin bir uzmanlaşmasını (örn. iş akışı yönetimi) tanımlar.
• Veri şablonları, bir yapay zeka modelinin kesin çıktılar üretme olasılığını artırmaya yardımcı olarak halüsinasyonları azaltır.
• Veri depoları, veri depolama ve sorgulama için harici verilere, SQL ve NoSQL veritabanlarına erişim sağlar.
• Yerleşik orkestrasyon araçları (örn. iletişim protokolleri vb.) birden fazla ajanı koordine eder.
• Durum yönetimi bileşenleri, ajanların geçmiş etkileşimleri hatırlamasını ve dinamik ortamlarda davranışlarını ayarlamasını sağlar.

Daha fazlasını okuyun

Web yetenekli ajanik yapay zekayı destekleyen altyapıyı inceliyorsanız, işte en son benchmark'larımız:

• Uzak tarayıcılar: Tarayıcı altyapısı, ajanların web ile güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını nasıl sağlar?.
• Tarayıcı MCP benchmark'ı: Araç kullanımı ve web erişimi için en iyi MCP sunucuları.

Bir CrewAI ajanı oluşturma eğitimi

Bu uygulamalı eğitimde, bir CTO’nun özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dizüstü bilgisayarlar önermek üzere CrewAI ile bir yapay zeka ajanı oluşturacağız.

Senaryo: Öncelikli olarak e-posta ile çalışan ve kapsamlı Python tabanlı yazılım geliştirme yapan bir Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) için en iyi 3 dizüstü bilgisayarı öner.

Kurulum

Gerekli kütüphaneleri kurarak başlayalım:

Neden OpenAI API'sine ihtiyacımız var?

CrewAI, ajan muhakemesi ve yanıtları için OpenAI’nin GPT model'leri gibi bir LLM kullanır. Ajan, görevleri yorumlar ve çıktılar üretir; bunun için bir OpenAI API anahtarı gerekir.

Not: OpenAI’nin GPT-4 gibi model'lerine erişmek için API anahtarı gerekir. CrewAI, Llama 3 gibi açık kaynaklı model'lerle de çalışabilir.

Ajanı tanımlama

Ürün uzmanı ajanı oluşturacağız: Teknoloji ürünleri hakkında bilgili bir yapay zeka asistanı. Senaryomuz teknik bir kullanıcıyı (bir CTO) desteklemeyi içerdiğinden, güçlü ürün bilgisine ve analitik becerilere sahip bir ajana ihtiyacımız var.

CrewAI, bir ajanı görevlerle ilişkisine göre tanımlar. Her ajan için rolünü, hedefini, geçmiş hikayesini ve kullanabileceği araçları netleştirmeliyiz:

• rol: Ajanın temsil ettiği uzmanlık alanı; bu durumda teknoloji meraklısı bir ürün uzmanı.
• hedef: Ajan için açık ve belirli bir amaç.
• backstory: Ajana karakter, derinlik ve alan bilgisi kazandırır.

Görevi tanımlama

Bu bölümde, ajana CTO için fiyatlandırmaları ve her biri için kısa birer cümlelik özet de dahil olmak üzere üç uygun dizüstü bilgisayar önerme görevini veriyoruz.

CrewAI, description, expected_output, ve agent parametreleriyle belirtilen kısıtlarınıza göre muhakeme ve biçimlendirmeyi yönetir.

• description: Ajanın ne yapması gerektiğini açıklar.
• expected_output: Çıktı yapısını tanımlar; bu, netlik ve kalite sağlar.
• agent: Görevi oluşturduğumuz ajana atar.

Crew’ü oluşturma ve iş akışını çalıştırma

Ardından, ajanların oluşturulduğu, görevlere atandığı ve hedeflerini tamamlamak için etkileşime girdiği bir sistem olan crew’u oluştururuz.

CrewAI uygulamada: Ajan yürütme çıktısı

crew.kickoff() yöntemi çağrıldığında, CrewAI tanımlanan ajanı kullanarak görevi yürütür. Aşağıda, görevin nasıl atandığını, yürütüldüğünü ve Ürün Uzmanı ajanı tarafından döndürülen nihai yanıtı gösteren terminalden örnek bir çıktı bulunmaktadır:

Ardından ajan çıktısını aşağıdaki gibi sağlar:

Bu çıktı, doğru şekilde tanımlandığında bir ajanın gerçek dünya araçlarına veya iş akışlarına entegre edilmek üzere yapılandırılmış, ilgili ve yüksek kaliteli yanıtlar sunabildiğini gösterir.

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

Yapay Zeka Ajan Oluşturucularını Farklı Kılan Nedir?

Yapay zeka ajan oluşturucuları arasında seçim yapmak, “en iyi” aracı bulmak değil, mimari ödünleşimleri ekibinizin becerileri ve proje ihtiyaçlarıyla eşleştirmekle ilgilidir. Bu platformları gerçekte ayıran şunlardır.

Kontrol ve Kolaylık

Low-code platformlar (Microsoft Copilot Studio, Beam AI), ajanlar oluşturmak için bileşenleri sürükleyip bırakmanıza olanak tanır. Kodlama gerekmez. Platform; orkestrasyonu, durum yönetimini ve hata yönetimini otomatik olarak üstlenir.

Avantajı: Teknik olmayan ekipler saatler içinde çalışan ajanlar oluşturabilir. Sipariş işleme, müşteri hizmetleri yönlendirme veya veri girişi otomasyonu gibi standart iş akışları için mükemmeldir.

Sınırlaması: Çekirdek mantığı özelleştiremezsiniz. Yeni bir koordinasyon desenine veya belirli bir optimizasyona mı ihtiyacınız var? Platformun sunduklarıyla sınırlı kalırsınız. Bu araçlar, kullanım senaryonuz şablonlarından ayrışana kadar harika çalışır.

Açık kaynaklı framework'ler (LangGraph, Atomic Agents) size tam kontrol sağlar. Ajanların tam olarak nasıl düşündüğünü, koordine ettiğini ve yürüttüğünü tanımlayan kodu siz yazarsınız.

Avantajı: Sınırsız özelleştirme. Herhangi bir koordinasyon deseni oluşturun, uç durumlar için optimizasyon yapın, özel muhakeme döngüleri uygulayın. LangGraph’ın açık durum yönetimi, karmaşık çok adımlı süreçler için çalışır. Atomic Agents, girdi yönetimini, araç entegrasyonunu ve belleği ayrıntılı düzeyde kontrol etmenizi sağlar.

Sınırlaması: Ciddi geliştirme uzmanlığı ve zaman gerektirir. Low-code bir platformda saatler süren şey, bir framework'te haftalar sürer.

Hibrit seçenekler, CrewAI gibi, farkı dengelemeye çalışır: hızlı başlangıçlar için şablonlar, gerektiğinde kod düzeyinde özelleştirme. Ancak CrewAI’nin katı rol yapısı, iş akışı ortasında dinamik değişiklikleri zorlaştırır. Uyarlanabilirlik pahasına daha kolay başlangıç geliştirmesi elde edersiniz.

Daha fazla bilgi

• 20 LLM güvenlik aracını ve açık kaynaklı framework'ü karşılaştırın
• 50+ yapay zeka ajan aracını karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{20+ Yapay Zeka Ajan Oluşturucuları: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-agent-builders}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 15 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

21 güncelleme

202620252024

1. 27 Mar

   Düşük kodlu platformlar listesinden Stack AI kaldırıldı.

2. 11 Şub

   AI Temsilci Oluşturucuları listesine Creatio eklendi.

Referans Linkleri

1.

Choose between Agent Builder and Copilot Studio to build your agent | Microsoft Learn

2.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

3.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

5.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

6.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

7.

crewai · PyPI

8.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

9.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Dasroot

10.

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solution team. · GitHub

11.

New tools for building agents | OpenAI

12.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

13.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

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

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder