20'den fazla Yapay Zeka Ajanı Oluşturucu: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve daha fazlası

Dokümantasyonu inceledikten ve bu yapay zeka ajanı oluşturucularını birkaç saat boyunca test ettikten sonra, en iyi açık kaynaklı çerçevelerin ve düşük kodlu/kodsuz platformların bir listesini derledik. Yapay zeka ajanı oluşturucu kullanım örneklerini göstermek için, CrewAI ile ürün uzmanı bir ajan oluşturma konusunda bir eğitim sunduk.

Düşük kodlu/kodsuz platformlar

Önceden oluşturulmuş araçlara sahip düşük kodlu/kodsuz platformlar, kurumsal iş akışı otomasyonu görevleri ve hızlı dağıtım için en iyisidir.

Düşük kodlu/kodsuz platformlar, tescilli yazılımlardır.

Yaratılış

Creatio, işletme ekiplerinin geliştirici kaynaklarına ihtiyaç duymadan yapay zeka ajanları oluşturmasına olanak tanıyarak satış, pazarlama ve hizmet otomasyonuna odaklanmalarını sağlar.

Yapay Zeka Temsilcisi Oluşturucu Özellikleri: Creatio'nun yapay zeka temsilcileri müşteri etkileşimlerini yönetir, süreçleri otomatikleştirir ve verileri analiz eder. Platform, potansiyel müşteri nitelendirmesi, müşteri hizmetleri yanıtları ve sipariş işleme gibi yaygın senaryolar için önceden oluşturulmuş şablonlar kullanır; bunları kod yerine görsel yapılandırma yoluyla özelleştirebilirsiniz.

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 tetikleyebilir; bunların hepsi işletme verilerinizin bulunduğu aynı platformdan yapılır.

İş Akışı Otomasyonu: Sürükle ve bırak yöntemiyle çalışan süreç tasarımcısı, çok adımlı iş akışları oluşturur. Yapay zeka ajanlarını iş süreçlerine bağlayın: Bir potansiyel müşteri belirli kriterlere ulaştığında, ajan otomatik olarak onu nitelendirir, satış temsilcilerine atar ve takip görüşmeleri planlar.

Vertex Yapay Zeka Oluşturucu

İş amaçlı kullanımlar için kod gerektirmeyen, yanıt şablonları oluşturmanıza olanak tanıyan bir ajan oluşturucu. LangChain gibi açık kaynaklı çerçevelerle entegrasyonu destekler. Bir sınırlaması ise, kimlik doğrulamasından uç noktalara kadar Vertex API'sinin karmaşık olmasıdır.

Beam AI

Microsoft Copilot Studio Ajan Oluşturucu

SaaS ortamı için düşük kodlu bir yapay zeka ajanı oluşturucu, 1200'den fazla veri bağlantı noktası sunuyor. En uygun kullanım alanları:

• Bildirim gönderme gibi görevleri otomatikleştirmek.
• Dahili sohbet botları oluşturma.
• Veya sipariş yönetimi gibi iş operasyonları

Platform, 2026 yılında Agent Builder'ı tanıttı ve bu sayede geliştiricilerin gereksinimleri tanımladığı, sistemin otomatik olarak komut istemleri oluşturduğu, araçları seçtiği, alt ajanları yapılandırdığı ve becerileri tanımladığı doğal dil ajan oluşturma olanağı sağlandı. ¹ Platform, Outlook aracılığıyla belirlenmiş inceleyicilerden ayrıntıları toplamak için aracı akışlarını duraklatan ve ardından yanıtlarını dinamik parametreler olarak kullanarak yürütmeye devam eden bir "bilgi talebi" eylemiyle insan müdahalesi yetenekleri ekledi.

Lyzr Ajan Stüdyosu

Geliştiriciler, işletmeler ve iş kullanıcıları tarafından kullanılabilir. Modülerdir ve prototipleme için kullanışlıdır. Finans, İK, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en iyisidir.

Süzülme

Temsilci oluşturma için kod gerektirmeyen önceden tasarlanmış temalar , düzenler ve bileşenler sunar. Saha satışları, denetimler, iş emirleri, envanter, CRM, gösterge panelleri ve portallar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için idealdir.

Postacı Yapay Zeka Temsilcisi Oluşturucu

İş birliğine dayalı bir ortamda yapay zeka ajanlarının prototiplerini oluşturmak ve geliştirmek için idealdir. LLM yanıtlarını, istemlerini ve girdilerini test etmek için Postman istemcisi, Collection Runner ve Postman Flows gibi araçlar sunar.

UiPath Ajan Oluşturucu

UiPath Studio'nun bir parçası olan düşük kodlu bir ajan geliştirme aracı.

Sicim

Kullanıcıların kodlama yapmadan göreve özel ajanlar oluşturmasına olanak tanıyan bir yapay zeka ajan oluşturucu. 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 uyumluluk yoluyla sağlanır ve ajanlar hem bulut hem de şirket içi ortamlarda çalışabilir.

Alaka Düzeyi Yapay Zekası

Operasyon ekiplerinin geliştirici kaynaklarına ihtiyaç duymadan olay yönetimi için yapay zeka ajanları oluşturmaları için idealdir. Teknik bilgi birikimi gerekmez.

Lindy

Tıbbi evrak işleri, müşteri hizmetleri, insan kaynakları ve satış dahil olmak üzere çeşitli ticari işlemleri otomatikleştirmede uzmanlaşmıştır. Lindy ile her görev için "kişiselleştirilmiş bir aracı" oluşturabilir, bunu Gmail veya Slack gibi araçlara bağlayabilir ve tetikleyiciler aracılığıyla otomatik olarak çalışmasını izleyebilirsiniz.

Tuğla Ustası Yapay Zekası

Güvenlik Operasyon Merkezlerini (SOC) otomatikleştiren ajanlar oluşturmak için kullanılan otonom bir yapay zeka sistemi. Uyarı sınıflandırması, olay müdahalesi ve tehdit istihbaratı analizi gibi çeşitli SOC görevlerini geliştirebilir. SOC'ların SOAR kılavuzlarına benzer çok görevli iş akışları oluşturmasını sağlar.

Vonage Yapay Zeka Stüdyosu

Vonage AI Studio'daki görsel ajan oluşturucu, herhangi bir kod yazmanıza gerek kalmadan mesajlaşma ve ses kanalları genelinde sohbet botları veya sesli asistanlar için otomatik tasarım akışları oluşturmanıza olanak tanır.

Trilex AI

Kod gerektirmeyen, kendi kendine farkındalığa sahip ajanların bir ekip olarak birlikte çalışmasına olanak tanıyan bir ajan oluşturucu. Arayüz odaklıdır ve kurumsal kullanıma hazır değildir.

Açık kaynak kodlu çerçeveler

Ajan tabanlı çerçeveler, genellikle özelleştirme ve kodlama gerektiren, geliştirme ortamlarında karmaşık, yapay zeka odaklı projeler için en uygunudur. Bazıları ( örneğin, Crew AI, AutoGen ) düşük kodlu yetenekler de sunabilir.

LangGraph tescilli bir yazılımdır, ancak ajan geliştirme için açık kaynaklı bir kütüphane sunmaktadır.

DilGrafiği

LangGraph 1.0, Uber, LinkedIn ve Klarna gibi şirketler tarafından üretim iş yüklerinde güvenle kullanılmaktadır. ² Bu, sunucu görüşme sırasında yeniden başlatılırsa otomatik durum kalıcılığı ile dayanıklı, durum bilgisi içeren ajan iş akışları oluşturmak için düşük seviyeli bir orkestrasyon çerçevesi görevi görür; iş akışları kaldıkları yerden devam eder. Çerçeve, insan müdahalesi gerektiren modeller için birinci sınıf API desteği sağlar ve ajanların insan incelemesi, değişikliği veya onayı için yürütmeyi duraklatmalarına olanak tanır.

LangGraph daha fazla kontrol imkanı sunar ve özellikle Geri Alma Destekli Üretim (RAG) kullanılırken veya harici API'ler veya veritabanları arasında yapay zeka görevleri düzenlenirken karmaşık ajan tabanlı iş akışları için oldukça uygundur.

LangGraph, güvenli kod yürütme ortamları için langchain-modal, langchain-daytona ve langchain-runloop gibi takılabilir sanal alan entegrasyonlarını tanıttı. ³ Çerçeve, desteklenen özellikleri ve yetenekleri .profile özniteliği aracılığıyla ortaya koyan model profilleri ekleyerek, bağlam duyarlı karar verme süreçlerini daha iyi hale getirdi. Konuşma geçmişi özetlemesi artık wrap_model_call olayları aracılığıyla model düğümünde gerçekleşiyor ve daha doğru belirteç sayımı için tam mesaj geçmişini grafik durumunda saklıyor.

LangChain Entegrasyonu: LangChain v1.1.0 artık LangGraph'ın çalışma zamanını kullanarak dallanma, bellek destekli, kalıcı ajan iş akışlarını mümkün kılıyor ve standartlaştırılmış soyutlamalar, ara yazılım desteği ve OpenTelemetry gözlemlenebilirliği aracılığıyla 100'den fazla tak ve çalıştır entegrasyonu sunuyor. ⁴

AutoGen / Microsoft Ajan Çerçevesi

AutoGen, Ekim 2025'te bakım moduna alındı ve yeni Microsoft Agent Framework'ün bir parçası olarak Semantic Kernel'e entegre edildi. AutoGen kullanılabilir durumda kalacak ve kritik hata düzeltmeleri ve güvenlik yamaları alacak, ancak yeni özellikler eklenmeyecektir. ⁵ Geliştiricilerin gelecekteki özellikler için Microsoft Agent Framework'e geçmeleri gerekmektedir.

Başlıca Özellikler:

• Uzun süreli görevler genelinde kalıcı durum ve sürekli bağlam paylaşımına sahip çoklu ajan iş akışları
• Model Bağlam Protokolü (MCP), Ajanlar Arası Mesajlaşma (A2A) ve çalışma ortamları arası taşınabilirlik için OpenAPI entegrasyonu dahil olmak üzere açık standartlar desteği.
• Dahili sorumlu yapay zeka güvenlik önlemleri : Görev Uyumluluğu (ajanların görevlere bağlı kalmasını sağlar), Kişisel Veri Tespiti (ajanlar hassas verilere eriştiğinde uyarı verir) ve Anlık Erişim Kalkanları (anlık erişim enjeksiyonuna karşı koruma sağlar).
• Asenkron, olay odaklı mimariye sahip Python ve .NET için diller arası destek.

Kurumsal Dağıtım: Çerçeve, çoklu ajan iş akışı düzenlemesi, hata yönetimi, yeniden denemeler ve büyük ölçekli kurtarma sağlayan AI Foundry'nin Foundry Agent Service'ine dağıtım ile yerel denemeleri destekler. KPMG gibi kuruluşlar, düzenleyici uyumluluğu korurken uzmanlaşmış ajanları kurumsal verilere bağlamak için bunu kullanıyor. ⁶

CrewAI

Başlamak için en kolay araçlardan biri; hazır ajan şablonları ( örneğin, toplantı hazırlık ajanı ) sunuyor ve kod gerektirmeyen seçenekleriyle öğrenme eğrisi minimum düzeyde.

CrewAI, LangChain'den tamamen bağımsız, yalın, bağımsız, yüksek performanslı çoklu ajan çerçevesi olarak öne çıkıyor ve daha hızlı yürütme ve daha düşük kaynak gereksinimleri sunuyor. ⁷

Çerçeve artık iki tamamlayıcı yaklaşım sunuyor: Otonom, işbirlikçi yapay zeka ajanları için CrewAI Crews ve görev düzenlemesi üzerinde olay odaklı, ayrıntılı kontrol sağlayan CrewAI Flows; her ikisi de Crews'u yerel olarak ve hassas yürütme için tek LLM çağrılarını destekliyor. ⁸

Son Sürüm: CrewAI, LLM sağlayıcıları genelinde response_format desteğiyle yapılandırılmış çıktılar sunarak tutarlı JSON yanıtları sağlıyor. ⁹ Bu çerçeve, ajanlar arası (A2A) görev yürütme yardımcı programları ekleyerek, ajanların yapılandırılmış iş akışlarında görevleri dinamik olarak devretmelerine, çok modlu dosya işleme yeteneklerine ve üst-alt hiyerarşileri aracılığıyla olay sıralamasına olanak tanıyarak, iş akışının belirleyici bir şekilde yürütülmesini sağlar. ¹⁰ Kurumsal özellik arasında Keycloak SSO kimlik doğrulaması ve yedek bellek önbelleğiyle geliştirilmiş dosya deposu yer almaktadır.

Dezavantajı ise, CrewAI'nin Crews yaklaşımının önceden tanımlanmış ve katı roller ve görevler kullanması nedeniyle, iş akışı sırasında rolleri dinamik olarak ayarlamanın veya görevleri diğer temsilcilere devretmenin daha zor olabilmesidir. Akışlar, karmaşık orkestrasyon modelleri için daha fazla esneklik sağlar.

OpenAI Sürü

Hafif bir çözüm olan Swarm, hâlâ deneysel aşamada olup henüz "üretim için hazır" değildir. OpenAI, Swarm'ı resmi bir ürün yerine çoklu ajan modellerini keşfetmek için bir eğitim çerçevesi ve kılavuz olarak açıkça tanımlar ve üretim kullanımı için sürdürülmeyecektir. ¹¹

2026 Durumu: OpenAI Swarm, Şubat 2026 itibarıyla deneysel aşamada olup, üretim sürümü için açıklanmış bir zaman çizelgesi bulunmamaktadır. Her kullanım durumu için kullanıma hazır çözümler sunmasa da, geliştiricilerin iş akışı düzenlemesi ve ajan etkileşimleri gibi yönleri hafif "devredici" fonksiyonlar aracılığıyla oluşturmasına ve özelleştirmesine olanak tanır. Prototip oluşturma ve fikirleri test etme için uygundur ve basit kullanım durumları veya ajan tabanlı süreçleri mevcut bir LLM hattına entegre etmek isteyenler için en uygunudur.

Temel Sınırlama: Swarm, her yeni görevi önceki etkileşimlerin hiçbir hafızası olmayan boş bir sayfa olarak ele alan tamamen durumsuz bir sistemdir. Bu, öngörülebilirlik ve daha kolay hata ayıklama sağlarken, uzun vadeli uyarlanabilirlik pahasına gelir. ¹²

Deve

Yapay zekâ ajanlarının iletişim kurmasını sağlayan, düşük kodlu, çoklu ajanlı rol yapma ajanı çerçevesi. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için idealdir. 20'den fazla model platformuyla entegrasyon sunar.

ChatDev

Karmaşık görevleri yerine getirmek için etkileşimde bulunan ve birlikte çalışan yapay zeka ajanlarını (tasarımcılar, geliştiriciler, test uzmanları ve doküman yazarları gibi) içerir. ChatDev, her bir ajanın kendi rolü ve ortamı içindeki etkileşimlerini incelemek için tarayıcı tabanlı bir görselleştirici sağlar.

Pydantic Yapay Zeka

Python tabanlı bir ajan çerçevesi, yeni bir alan dili öğrenmeyi gerektirmez. Yapılandırılmış veri işleme ve prototipleme için kullanışlıdır. Gerçek zamanlı veri görselleştirme için LogFire gibi günlükleme araçlarıyla entegre olur.

Ajan Sıfır

GitHub'da barındırılan otonom bir yapay zeka ajanı çerçevesi. Tam kapsamlı uygulama geliştirme, kodlama ve RAG (Request for Aggregation - Alıştırma Tabanlı Uygulama Geliştirme) için kullanılabilir. Doğal dil komutları aracılığıyla çeşitli araçlar ve API'larla etkileşim kurar.

Otomatik Ajanlar

Ajan tabanlı yapay zeka işlem hatları ve uygulamaları oluşturmak için hafif bir çerçeve. AutoGen ve Crew AI gibi yüksek seviyeli soyutlamalar kullanan çerçevelerin aksine, Atomic Agents düşük seviyeli, modüler bir yaklaşım benimser. Bu, geliştiricilere girdi işleme, araç entegrasyonu ve bellek yönetimi gibi bileşenler üzerinde doğrudan kontrol sağlar ve her ajanı daha kontrol edilebilir hale getirir.

Arı Ajanı Çerçevesi

IBM Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı, kodsuz bir araç seti. TypeScript ve Python dillerinde uygulanmıştır. Güvenlik için korumalı kod yürütme, belirteç kullanımını optimize etmek için esnek bellek yönetimi (özellikle Llama 3.1 gibi modeller için) ve karmaşık dallanma, durum duraklatma/devam ettirme ve sorunsuz hata işleme olanağı sağlayan iş akışı kontrolleri sunar.

Temsilciler kimlerdir?

“Temsilci” çeşitli şekillerde tanımlanabilir:

1. Geleneksel yapay zekâ, ajanları çevrelerini algılayabilen ve bu çevreye göre hareket edebilen sistemler olarak tanımlar .
2. Bazı analist firmalar, ajanları, uzun süreler boyunca bağımsız olarak çalışan, çevreleriyle etkileşim kurmak ve bağlam ve hedeflere dayalı kararlar almak için fonksiyonlar veya API'ler gibi araçlar kullanan tamamen otonom sistemler olarak tanımlar. ¹³
3. Bazıları ise bu terimi, önceden tanımlanmış iş akışlarını izleyen daha kuralcı uygulamaları tanımlamak için kullanır. ¹⁴

Kesin bir tanım vermek yerine, bu varyasyonları ajan sistemleri olarak sınıflandırıyoruz, ancak iş akışları ve ajanlar arasında önemli bir mimari ayrım yapıyoruz:

1. İş akışları , LLM'lerin ve araçların önceden tanımlanmış kod yolları aracılığıyla organize edildiği sistemlerdir.
2. Ajanlar , LLM'lerin bağımsız olarak çalıştığı sistemlerdir:
   • Süreçlerini ve araç kullanımını yönetin .
   • Birincil amaca ulaşmak için sağlanan araçları yinelemeli olarak ne zaman kullanacağınıza karar verin ve belirleyin.
   • Görevler nasıl tamamlanır?

Yapay zeka ajan oluşturucularını neden kullanmalıyız?

Aşağıdaki nedenlerden dolayı, sıfırdan bir temsilci sistemi kurmak karmaşık bir iştir:

• Güvenilirlik: Birden fazla yapay zeka adımını birbirine bağlamak, özellikle kesin sonuçlar gerektiren görevler için yapay zeka yanılsamalarını artırabilir.
• Entegrasyon yeteneği: Birçok kullanım senaryosu, aracıların veri depolarına veya harici uygulamalara erişmesini gerektirir.
• Orkestrasyon : Ajanların ortak bir hedefe ulaşmak için doğru zamanda ve doğru sırayla hareket etmeleri gerekir; bu da karmaşık bir senkronizasyon gerektirir.
• Durum yönetimi : Ajanların birbirlerinin durumlarını takip etmelerini ve bir ajanın durumundaki değişikliklerin diğerlerini etkilememesini sağlamak karmaşıktır.

Ajan oluşturucular, geliştiricilerin yapay zeka halüsinasyonlarıyla, araç entegrasyonlarıyla, orkestrasyonla vb. uğraşmak yerine uygulama mantığına odaklanmalarını sağlayarak bunu kolaylaştırır.

Geliştiriciler, daha güvenilir ve yetenekli yapay zeka ajanları oluşturmak için gereken bileşenleri getirirler; bunlar arasında şunlar yer alır:

• Ajan tabanlı yapay zeka modelinin bir uzmanlık alanını ( örneğin iş akışı yönetimi ) tanımlayan çerçeveler .
• Yapay zekâ modelinin kesin sonuçlar üretme olasılığını artırmaya ve yanılgıları azaltmaya yardımcı olan veri şablonları .
• Veri depolama ve sorgulama için harici verilere, SQL ve NoSQL veritabanlarına erişimi sağlayan veri depoları .
• Birden fazla aracıyı koordine eden yerleşik orkestrasyon araçları ( örneğin iletişim protokolleri, vb .).
• Ajanların geçmiş etkileşimleri hatırlamasını ve dinamik ortamlarda davranışlarını ayarlamasını sağlayan durum yönetimi bileşenleri.

Devamını oku

Web tabanlı ajansal yapay zekayı destekleyen altyapıyı araştırıyorsanız, işte en son kıyaslama sonuçlarımız:

• Uzaktan tarayıcılar: Tarayıcı altyapısı, aracıların web ile güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını nasıl sağlar ?
• Tarayıcı MCP kıyaslaması: Araç kullanımı ve web erişimi için en iyi MCP sunucuları .

CrewAI ajanı oluşturma rehberi

Bu uygulamalı eğitimde, CrewAI kullanarak bir CTO'nun özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dizüstü bilgisayarlar önerecek bir yapay zeka ajanı oluşturacağız.

Senaryo : Ağırlıklı olarak e-posta kullanan ve yoğun Python tabanlı yazılım geliştirme yapan bir Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) için en iyi 3 dizüstü bilgisayarı önerin.

Kurulum

Öncelikle gerekli kütüphaneleri yükleyerek başlayalım:

OpenAI API'sine neden ihtiyacımız var?

CrewAI, ajanların akıl yürütme ve yanıtlarını desteklemek için OpenAI'ün GPT modelleri gibi bir LLM kullanır. Ajan, görevleri yorumlar ve çıktılar üretir; bunun için bir OpenAI API anahtarı gereklidir.

Not: OpenAI gibi GPT-4 modellerine erişmek için API anahtarı gereklidir. CrewAI ayrıca Llama 3 gibi açık kaynaklı modellerle de çalışabilir.

Temsilcinin tanımlanması

Ürün uzmanı bir ajan oluşturacağız: Teknoloji ürünleri konusunda 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 olan ilişkisine göre tanımlar. Her ajan için rolünü , amacını , geçmişini ve kullanabileceği araçları netleştirmemiz gerekir:

• Rol: Temsilcinin temsil ettiği uzmanlık alanı; bu durumda, teknolojiye hakim bir ürün uzmanı.
• Amaç: Temsilci için net ve spesifik bir hedef.
• Geçmiş öyküsü: Ajanın karakterini, derinliğini ve alan bilgisini sağlar.

Görevi tanımlama

Bu bölümde, temsilciye CTO için üç uygun dizüstü bilgisayar önerme görevini veriyoruz; bu önerilerde fiyatları ve her biri için kısa, tek cümlelik bir özet yer alacak.

CrewAI, açıklama , beklenen çıktı ve ajan parametrelerinde belirtilen kısıtlamalarınıza göre mantık yürütme ve biçimlendirme işlemlerini gerçekleştirir.

• Açıklama : Temsilcinin ne yapması gerektiğini açıklar.
• expected_output : Çıktı yapısını tanımlar; bu, netlik ve kalite sağlar.
• agent : Oluşturduğumuz agent'a görevi atar.

Ekibi kurmak ve iş akışını yönetmek

Ardından, ajanların oluşturulduğu, görevlerin atandığı ve hedeflerini tamamlamak için etkileşimde bulunduğu bir sistem olan mürettebatı oluşturuyoruz .

CrewAI çalışırken: Ajan yürütme çıktısı

`crew.kickoff()` metodu çağrıldıktan sonra, CrewAI tanımlanan ajanı kullanarak görevi yürütür. Aşağıda, görevin nasıl atandığını, yürütüldüğünü ve Ürün Uzmanı ajanı tarafından döndürülen nihai cevabı gösteren terminalden bir örnek çıktı bulunmaktadır:

Ardından aracı aşağıdaki gibi çıktısını sunar:

Bu çıktı, doğru şekilde tanımlanmış bir ajanın, gerçek dünya araçlarına veya iş akışlarına entegre edilebilecek yapılandırılmış, ilgili ve yüksek kaliteli yanıtlar nasıl sunabileceğini göstermektedir.

Yapay Zeka Ajanı Oluşturucularını Farklı Kılan Nedir?

Yapay zeka ajanı oluşturucuları arasında seçim yapmak, "en iyi" aracı bulmakla ilgili değil; mimari ödünleşmeleri ekibinizin becerilerine ve proje ihtiyaçlarına uydurmakla ilgilidir. İşte bu platformları birbirinden ayıran özellikler.

Kontrol mü, Kolaylık mı?

Düşük kodlu platformlar (Microsoft Copilot Studio, Beam AI), ajanlar oluşturmak için bileşenleri sürükleyip bırakmanıza olanak tanır. Kodlama gerekmez. Platform, düzenlemeyi, durum yönetimini ve hata işlemeyi otomatik olarak halleder.

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

Sınırlama şu: Temel mantığı özelleştiremezsiniz. Yeni bir koordinasyon modeline veya belirli bir optimizasyona mı ihtiyacınız var? Platformun sunduklarıyla yetinmek zorundasınız. Bu araçlar, kullanım senaryonuz şablonlarından farklılaşana kadar harika çalışır.

Açık kaynaklı çerçeveler (LangGraph, Atomic Agents) size tam kontrol sağlar. Ajanların nasıl düşündüğünü, koordine olduğunu ve çalıştığını tam olarak tanımlayan kodu siz yazarsınız.

Avantajı: Sınırsız özelleştirme. Herhangi bir koordinasyon modelini oluşturun, uç durumlar için optimize edin, özel mantık döngüleri uygulayın. LangGraph'ın açık durum yönetimi, karmaşık çok adımlı süreçler için işe yarar. Atomic Agents, girdi işlemeyi, araç entegrasyonunu ve belleği ayrıntılı bir düzeyde kontrol etmenizi sağlar.

Sınırlama: Ciddi geliştirme uzmanlığı ve zaman gerektirir. Düşük kodlu bir platformda saatler süren bir işlem, bir framework'te haftalar sürer.

CrewAI gibi hibrit seçenekler, hızlı başlangıçlar için şablonlar ve gerektiğinde kod düzeyinde özelleştirme gibi iki uç nokta arasında bir denge kurmaya çalışır. Ancak CrewAI'nin katı rol yapısı, iş akışı içinde dinamik değişiklikleri zorlaştırır. Uyarlanabilirlik pahasına daha kolay bir başlangıç geliştirme süreci elde edersiniz.

Daha fazla okuma

• 20 LLM Güvenlik Aracı ve Açık Kaynaklı Çerçeveyi Karşılaştırın
• 50'den fazla Yapay Zeka Aracı Aracını Karşılaştırın

Referans Linkleri

1.

https://blog.langchain.com/january-2026-langchain-newsletter/[/efn_note

2.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

3.

Changelog - 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.

Changelog - CrewAI

Mintlify

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

🐝What is OpenAI Swarm Framework. Discover OpenAI Swarm, a framework for… | by Tahir | Medium

Medium

13.

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

Boston Consulting Group

14.

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

Medium

15.

Intro of AI agent, & AI agent projects summary | by Henry Heng LUO | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder