20+ AI Ajan Geliştiricileri: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası
Bu AI ajan geliştiricilerinin dokümantasyonunu inceledikten ve test etmek için birkaç saat harcadıktan sonra, en iyi açık kaynak framework'ler ve az kodlu/kodsuz platformların bir listesini derledik. AI ajan geliştirici kullanım örneklerini göstermek için, CrewAI ile bir ürün uzmanı ajanı oluşturma üzerine bir eğitim sunduk.
Az kodlu/kodsuz platformlar
Önceden oluşturulmuş araçlara sahip az kodlu/kodsuz platformlar, kurumsal iş akışı otomasyonu görevleri ve hızlı dağıtım için en uygunudur.
Az kodlu/kodsuz platformlar özel mülk yazılımlardır.
Creatio
Creatio, iş ekiplerinin geliştirici kaynakları olmadan AI ajanları oluşturmasına olanak tanır ve satış, pazarlama ve hizmet otomasyonuna odaklanır.
AI Ajan Geliştirici Özellikleri: Creatio'nun AI ajanları müşteri etkileşimlerini yönetir, süreçleri otomatikleştirir ve verileri analiz eder. Platform, potansiyel müşteri değerlendirme, müşteri hizmetleri yanıtları ve sipariş işleme gibi yaygın senaryolar için önceden oluşturulmuş şablonlar kullanır ve bunları kod yerine görsel yapılandırma yoluyla özelleştirirsiniz.
Ajan geliştirici, doğrudan Creatio'nun CRM verileriyle entegre olur. Bir AI ajanı, müşteri geçmişine erişebilir, sipariş bilgilerini çekebilir, envanter durumunu kontrol edebilir ve iş verilerinizin bulunduğu aynı platformdan iş akışlarını tetikleyebilir.
İş Akışı Otomasyonu: Sürükle-bırak süreç tasarımcısı, çok adımlı iş akışları oluşturur. AI ajanlarını iş süreçlerine bağlayın: bir potansiyel müşteri belirli kriterlere ulaştığında, ajan onları otomatik olarak değerlendirir, satış temsilcilerine atar ve takipler planlar.
Vertex AI Builder
İş kullanım örnekleri için yanıt şablonları oluşturmanıza olanak tanıyan kodsuz bir ajan geliştirici. LangChain gibi açık kaynak framework'lerle entegrasyonu destekler. Bir sınırlama, Vertex API'sinin kimlik doğrulamadan endpoint'lere kadar çalışmasının karmaşık olmasıdır.
Beam AI
- Aşağıdakiler gibi çeşitli AI ajanları oluşturmak için yatay platform:
- Uyumluluk yönetimi ajanı
- Ürün iade ajanı
- Müşteri hizmetleri ajanı
- Veri girişi ve faturalandırma ajanı
- Veri çıkarma ajanı
- Sipariş işleme ajanı
Microsoft Copilot Studio Agent Builder
Bir SaaS ortamı için az kodlu AI ajan geliştirici, 1.200'den fazla veri bağlayıcısı sunar. Aşağıdakiler için en uygunudur:
- Bildirim gönderme gibi görevleri otomatikleştirme.
- Dahili chatbot'lar oluşturma.
- Veya sipariş yönetimi gibi iş operasyonları
Platform, 2026 yılında Agent Builder'ı tanıtarak doğal dilde ajan oluşturmayı mümkün kıldı; burada geliştiriciler gereksinimleri tanımlar ve sistem otomatik olarak prompt'lar oluşturur, araçları seçer, alt ajanları yapılandırır ve becerileri tanımlar.1
2026 iyileştirmeleri, çok adımlı iş akışlarını ve özel entegrasyonları etkinleştirmek için Microsoft 365 Copilot'ta oluşturulan ajanları Copilot Studio'ya kopyalama olanağını içerir.2 Platform, ajan akışlarını duraklatarak Outlook aracılığıyla belirlenmiş inceleyicilerden ayrıntı toplayan ve ardından yanıtlarını dinamik parametreler olarak kullanarak yürütmeyi sürdüren bir "bilgi talebi" eylemi yoluyla human-in-the-loop yetenekleri ekledi.
Lyzr Agent Studio
Geliştiriciler, kuruluşlar ve iş kullanıcıları tarafından kullanılabilir. Modülerdir ve prototipleme için kullanışlıdır. Finans, İK, tedarik zinciri ve müşteri deneyimi genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en uygunudur.
Glide
Ajan oluşturma için kodsuz önceden tasarlanmış temalar, düzenler ve bileşenler sunar. Saha satış, denetimler, iş emirleri, envanter, CRM, gösterge panoları ve portallar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en uygunudur.
Postman AI Agent Builder
İşbirliğine dayalı bir ortamda AI ajanlarının prototiplenmesi ve oluşturulması 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 az kodlu bir ajan geliştirme aracıdır.
String
Kullanıcıların kodlama yapmadan göreve özel ajanlar oluşturmasına olanak tanıyan bir AI ajan geliştiricisi. Ajanlar, önceden tasarlanmış şablonlar ve görsel bir 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 bulut hem de şirket içi ortamlarda çalışabilir.
Relevance AI
Geliştirici kaynaklarına bağımlı olmadan olay yönetimi için AI ajanları oluşturmak isteyen operasyon ekipleri için en uygunudur. Teknik altyapı gerekmez.
Lindy
Tıbbi evrak işleri, müşteri hizmetleri, insan kaynakları ve satış dahil olmak üzere çeşitli ticari operasyonları otomatikleştirmede uzmanlaşmıştır. Lindy ile her görev için "kişiselleştirilmiş bir ajan" oluşturabilir, onu 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 AI sistemi. Uyarı sınıflandırma, olay müdahalesi ve tehdit istihbaratı analizi gibi çeşitli SOC görevlerini geliştirebilir. SOC'lerin, SOAR oyun kitaplarına benzer şekilde çok görevli iş akışları oluşturmasını sağlar.
Vonage AI Studio
Vonage AI Studio'daki görsel ajan geliştirici, herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan mesajlaşma ve ses kanallarında chatbot'lar veya sesli asistanlar için otomatik tasarım akışları oluşturmanıza olanak tanır.
Trilex AI
Kendinin farkında olan ajanların bir ekip olarak birlikte çalışmasına olanak tanıyan kodsuz bir ajan geliştirici. Arayüz odaklıdır ve kurumsal kullanıma hazır değildir.
Açık kaynak framework'ler
Ajan framework'leri genellikle özelleştirme ve kodlama gerektiren geliştirme ortamlarında karmaşık, AI odaklı projeler için en uygunudur. Bazıları (örn. Crew AI, AutoGen) az kodlu yetenekler de sunabilir.
LangGraph özel mülk yazılımdır, ancak ajan geliştirme için açık kaynaklı bir kütüphane sunar.
LangGraph
LangGraph 1.0, Uber, LinkedIn ve Klarna gibi şirketler tarafından üretim iş yükleri için güvenilmektedir.3 Dayanıklı, durum bilgisine sahip ajan iş akışları oluşturmak için düşük seviyeli bir orkestrasyon framework'ü olarak hizmet eder; bir konuşmanın ortasında sunucu yeniden başlarsa otomatik durum kalıcılığı ile iş akışları tam olarak kaldıkları yerden devam eder. Framework, human-in-the-loop desenleri için birinci sınıf API desteği sağlayarak ajanların insan incelemesi, değişikliği veya onayı için yürütmeyi duraklatmasına olanak tanır.
LangGraph daha fazla kontrol sunar ve özellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) kullanırken veya harici API'ler veya veritabanları genelinde AI görevlerini orkestre ederken karmaşık ajan 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.4 Framework, bir .profile özniteliği aracılığıyla desteklenen özellikleri ve yetenekleri açığa çıkaran model profilleri ekleyerek daha iyi bağlama duyarlı karar vermeyi mümkün kıldı. Konuşma geçmişi özetleme artık wrap_model_call olayları aracılığıyla model düğümünde gerçekleşiyor ve daha doğru token sayımı için tam mesaj geçmişini graph durumunda tutuyor.
LangChain Entegrasyonu: LangChain v1.1.0 artık dallanma, bellek özellikli, dayanıklı ajan iş akışlarını etkinleştirmek için LangGraph'in çalışma zamanını kullanıyor; standartlaştırılmış soyutlamalar, middleware desteği ve OpenTelemetry gözlemlenebilirliği aracılığıyla 100'den fazla tak-çalıştır entegrasyonla birlikte.5
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 durumda kalmaya devam ediyor ve kritik hata düzeltmeleri ile güvenlik yamaları alacak, ancak yeni özellikler eklenmeyecek.6 Geliştiriciler, gelecekteki yetenekler için Microsoft Agent Framework'e geçmelidir.
Temel Özellikler:
- Uzun süreli görevlerde dayanıklı durum ve kalıcı bağlam paylaşımına sahip çoklu ajan iş akışları
- Çalışma zamanları arası taşınabilirlik için Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) mesajlaşma ve OpenAPI entegrasyonu dahil açık standart desteği
- Yerleşik sorumlu AI güvenlik önlemleri: Görev Uyumu (ajanları görevlere uyumlu tutar), PII Tespiti (ajanlar hassas verilere eriştiğinde uyarır) ve Prompt Kalkanları (prompt enjeksiyonuna karşı korur)
- Asenkron, olay odaklı mimariye sahip Python ve .NET için çapraz dil desteği
Kurumsal Dağıtım: Framework, çoklu ajan iş akışı orkestrasyonu, hata yönetimi, yeniden denemeler ve ölçekte kurtarma sağlayan Azure AI Foundry'nin Foundry Agent Service'ine dağıtımla yerel denemeyi destekler. KPMG gibi kuruluşlar, düzenleyici uyumluluğu korurken özel ajanları kurumsal verilere bağlamak için bunu kullanmaktadır.7
CrewAI
Başlaması en kolay araçlardan biri olup, hazır ajan şablonları (örn. toplantı hazırlık ajanı) ve kodsuz seçeneklerle minimum öğrenme eğrisi sunar.
CrewAI, LangChain'den tamamen bağımsız, daha hızlı yürütme ve daha düşük kaynak gereksinimleri sunan yalın, bağımsız, yüksek performanslı bir çoklu ajan framework'ü olarak öne çıkar.8
Framework artık iki tamamlayıcı yaklaşım sunuyor: otonom, işbirliğine dayalı AI ajanları için CrewAI Crews ve olay odaklı, görev orkestrasyonu üzerinde ayrıntılı kontrol için CrewAI Flows; hem Crews'i hem de hassas yürütme için tekli LLM çağrılarını doğal olarak destekler.9
Framework, ajanların yapılandırılmış iş akışlarında dinamik olarak görev devretmesine olanak tanıyan Agent-to-Agent (A2A) görev yürütme yardımcı programları, çok modlu dosya işleme yetenekleri ve deterministik iş akışı yürütmeyi sağlayan ebeveyn-çocuk hiyerarşileri aracılığıyla olay sıralaması ekledi.10 Kurumsal özellikler arasında Keycloak SSO kimlik doğrulaması ve yedek bellek önbelleğine sahip gelişmiş dosya deposu bulunur.
Dezavantajı, CrewAI'nin Crews yaklaşımının önceden tanımlanmış roller ve görevler kullanması nedeniyle iş akışı ortasında rolleri dinamik olarak ayarlamanın veya diğer ajanlara görev devretmenin daha zor olabilmesidir; bu yapı katıdır. Flows, karmaşık orkestrasyon desenleri için daha fazla esneklik sağlar.
OpenAI Swarm
Hafif bir çözüm olup hala deneysel aşamadadır ve henüz "üretime hazır" değildir. OpenAI, Swarm'ı resmi bir ürün yerine çoklu ajan desenlerini keşfetmek için eğitici bir framework ve yemek kitabı olarak açıkça tanımlar ve üretim kullanımı için bakımı yapılmayacaktır.11
2026 Durumu: OpenAI Swarm, Şubat 2026 itibarıyla deneysel aşamada kalmaya devam etmektedir ve üretim sürümü için duyurulmuş bir zaman çizelgesi yoktur. Her kullanım örneği için hazır çözümler sunmaz, ancak geliştiricilerin hafif "handoff" işlevleri aracılığıyla iş akışı orkestrasyonu ve ajan etkileşimleri gibi yönleri oluşturmasına ve özelleştirmesine olanak tanır. Fikirlerin prototiplenmesi ve test edilmesi için uygundur ve basit kullanım örnekleri veya mevcut bir LLM pipeline'ına ajan süreçleri entegre etmek isteyenler için en uygunudur.
Temel Sınırlama: Swarm, her yeni görevi önceki etkileşimlerin hafızası olmayan boş bir sayfa olarak ele alan tamamen durumsuz bir sistemdir. Bu, öngörülebilirlik ve daha kolay hata ayıklama sunarken, uzun vadeli uyarlanabilirlik pahasına gelir.
Camel
AI ajanlarının iletişim kurmasını sağlayan az kodlu çoklu ajan rol yapma ajan framework'ü. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için en uygunudur. Model platformlarıyla 20'den fazla entegrasyon sunar.
ChatDev
Karmaşık görevleri başarmak için etkileşime giren ve birlikte çalışan AI ajanlarını (tasarımcılar, geliştiriciler, testçiler ve dokümantasyoncular gibi) içerir. ChatDev, her ajanın kendi rolü ve ortamı içindeki etkileşimlerini incelemek için tarayıcı tabanlı bir görselleştirici sunar.
Pydantic AI
Yeni bir alana özgü dil öğrenmeyi gerektirmeyen bir Python ajan framework'ü. Yapılandırılmış veri işleme ve prototipleme için kullanışlıdır. Gerçek zamanlı veri görselleştirme için LogFire gibi günlük kaydı araçlarıyla entegre olur.
Agent Zero
GitHub'da barındırılan otonom bir AI ajan framework'ü. Full-stack uygulama oluşturma, kodlama ve RAG için kullanılabilir. Doğal dil komutları aracılığıyla çeşitli araçlarla ve API'lerle etkileşime girer.
Automatic Agents
Ajan AI pipeline'ları ve uygulamaları oluşturmak için hafif bir framework. AutoGen ve Crew AI gibi yüksek seviyeli soyutlamalar kullanan framework'lerin aksine, Atomic Agents düşük seviyeli, modüler bir yaklaşım benimser. Bu, geliştiricilere girdi işleme, araç entegrasyonu ve bellek yönetimi gibi bileşenler üzerinde doğrudan kontrol sağlayarak her ajanı daha kontrol edilebilir hale getirir.
Bee Agent Framework
IBM Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı kodsuz bir araç seti. TypeScript ve Python'da uygulanmıştır. Güvenlik için sandbox'lanmış 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:
- Geleneksel AI, ajanları çevrelerini algılayabilen ve o çevre üzerinde eylemde bulunabilen sistemler olarak tanımlar.
- Bazı analist firmaları, ajanları uzun süreler boyunca bağımsız olarak faaliyet gösteren, çevreleriyle etkileşim kurmak için işlevler veya API'ler gibi araçları kullanan ve bağlam ile hedeflere dayalı kararlar alan tam otonom sistemler olarak tanımlar.12
- Diğerleri ise terimi, önceden tanımlanmış iş akışlarını takip eden daha kuralcı uygulamaları tanımlamak için kullanır.13
Kesin bir tanım sağlamak yerine, bu varyasyonları ajan sistemleri olarak sınıflandırıyor, ancak iş akışları ve ajanlar arasında temel bir mimari ayrım yapıyoruz:
- İş akışları, LLM'lerin ve araçların önceden tanımlanmış kod yolları aracılığıyla organize edildiği sistemlerdir.
- Ajanlar, LLM'lerin bağımsız olarak:
- Kendi süreçlerini ve araç kullanımlarını yönettiği,
- Birincil hedefe ulaşmak için sağlanan araçları ne zaman iteratif olarak kullanacağına karar verdiği ve
- Görevleri nasıl tamamlayacağını belirlediği sistemlerdir.
Neden AI ajan geliştiricileri kullanmalı?
Sıfırdan ajanlar oluşturmak, aşağıdaki sorunlar nedeniyle karmaşık bir görevdir:
- Güvenilirlik: Birden fazla AI adımını zincirlemek, özellikle kesin çıktılar gerektiren görevlerde AI halüsinasyonlarını artırabilir.
- Entegrasyon yeteneği: Birçok kullanım örneği, 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 takip etmesini ve bir ajandaki durum değişikliklerinin diğerlerini aksatmamasını sağlamak karmaşıktır.
Ajan geliştiricileri, geliştiricilerin AI halüsinasyonları, araç entegrasyonları, orkestrasyon vb. ile uğraşmak yerine uygulama mantığına odaklanmasını sağlayarak bunu kolaylaştırır.
Geliştiriciler, daha güvenilir ve yetenekli AI ajanları oluşturmak için gereken bileşenleri sunar; bunlar arasında:
- Ajan AI modelinin bir uzmanlığını (örn. iş akışı yönetimi) tanımlayan framework'ler.
- Bir AI modelinin kesin çıktılar üretme olasılığını artırmaya yardımcı olan ve halüsinasyonları azaltan veri şablonları.
- Harici verilere, SQL ve NoSQL veritabanlarına veri depolama ve sorgulama için erişim sağlayan veri depoları.
- Birden fazla ajanı koordine eden yerleşik orkestrasyon araçları (örn. iletişim protokolleri, vb.).
- Ajanların geçmiş etkileşimleri hatırlamasını ve dinamik ortamlarda davranışlarını ayarlamasını sağlayan durum yönetimi bileşenleri.
Daha fazlasını okuyun
Web yetenekli ajan AI'yı güçlendiren 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.
CrewAI ajan eğitimi oluşturma
Bu uygulamalı eğitimde, bir CTO'nun özel ihtiyaçlarına göre dizüstü bilgisayarlar önermek için CrewAI ile bir AI ajanı oluşturacağız.
Senaryo: Öncelikle e-posta ile çalışan ve kapsamlı Python tabanlı yazılım geliştirme yapan bir Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) için en iyi 3 dizüstü bilgisayarı önerin.
Kurulum
Gerekli kütüphaneleri yükleyerek başlayalım:
Neden OpenAI API'sine ihtiyacımız var?
CrewAI, ajan muhakemesi ve yanıtlarını güçlendirmek için OpenAI'nin GPT model'leri gibi bir LLM kullanır. Ajan, görevleri yorumlar ve çıktılar üretir, bu da bir OpenAI API anahtarı gerektirir.
Not: OpenAI model'lerine (GPT-4 gibi) erişmek için API anahtarı gereklidir. CrewAI, Llama 3 gibi açık kaynak model'lerle de çalışabilir.
Ajanı tanımlama
Bir Ürün uzmanı ajan oluşturacağız: Teknoloji ürünleri hakkında bilgili bir AI asistanı. Senaryomuz teknik bir kullanıcıyı (bir CTO) desteklemeyi içerdiğinden, güçlü ürün bilgisi ve analitik becerilere sahip bir ajana ihtiyacımız var.
CrewAI, bir ajanı, görevlerle olan ilişkisine göre tanımlar. Her ajan için rolünü, hedefini, geçmişini ve kullanabileceği araçları netleştirmeliyiz:
- rol: Ajanın temsil ettiği uzmanlık alanı; bu durumda, teknoloji meraklısı bir ürün uzmanı.
- hedef: Ajan için net ve spesifik bir amaç.
- geçmiş: Ajana karakter, derinlik ve alan bilgisi kazandırır.
Görevi tanımlama
Bu bölümde, ajana CTO için fiyatlandırmaları ve her biri için kısa birer cümlelik özet dahil olmak üzere üç uygun dizüstü bilgisayar önerme görevini veriyoruz.
CrewAI, açıklama, beklenen_çıktı ve ajan parametreleriyle belirtilen kısıtlamalarınıza göre muhakeme ve biçimlendirmeyi yönetir.
- açıklama: Ajanın ne yapması gerektiğini açıklar.
- beklenen_çıktı: Çıktı yapısını tanımlar; bu, netlik ve kalite sağlar.
- ajan: Görevi oluşturduğumuz ajana atar.
Ekibi oluşturma ve iş akışını çalıştırma
Ardından, ajanların oluşturulduğu, görevlerin atandığı ve hedeflerini tamamlamak için etkileşime girdiği bir sistem olan ekibi oluşturuyoruz.
CrewAI eylem halinde: Ajan yürütme çıktısı
crew.kickoff() yöntemi çağrıldığında, CrewAI tanımlanan ajanı kullanarak görevi yürütür. Aşağıda, Ürün Uzmanı ajanı tarafından görevin nasıl atandığını, yürütüldüğünü ve nihai yanıtın nasıl döndürüldüğünü gösteren terminalden örnek bir çıktı bulunmaktadır:
Ardından ajan çıktısını şu şekilde 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.
Tercih edilen kaynak olarak ekleAI Ajan Geliştiricilerini Farklı Kılan Nedir
AI ajan geliştiricileri arasında seçim yapmak "en iyi" aracı bulmakla ilgili değildir – mimari ödünleşimleri ekibinizin becerileri ve proje ihtiyaçlarıyla eşleştirmekle ilgilidir. Bu platformları gerçekten ayıran şey şudur.
Kontrol ve Kolaylık
Az kodlu platformlar (Microsoft Copilot Studio, Beam AI), ajanlar oluşturmak için bileşenleri sürükleyip bırakmanıza olanak tanır. Kodlama gerekmez. Platform, orkestrasyon, durum yönetimi ve hata yönetimini otomatik olarak halleder.
Avantajı: Teknik olmayan ekipler saatler içinde çalışan ajanlar oluşturabilir. Sipariş işleme, müşteri hizmetleri yönlendirmesi veya veri girişi otomasyonu gibi standart iş akışları için mükemmeldir.
Sınırlaması: Temel mantığı özelleştiremezsiniz. Yeni bir koordinasyon desenine veya belirli bir optimizasyona mı ihtiyacınız var? Platformun sunduklarıyla sınırlı kalırsınız. Bu araçlar, kullanım örneğiniz şablonlarından sapana kadar harika çalışır.
Açık kaynak framework'ler (LangGraph, Atomic Agents) size tam kontrol sağlar. Ajanların nasıl düşüneceğini, koordine olacağını ve yürüteceğini tam olarak tanımlayan kod yazarsınız.
Avantajı: Sınırsız özelleştirme. Herhangi bir koordinasyon desenini oluşturun, uç durumlar için optimize edin, özel muhakeme döngüleri uygulayın. LangGraph'in açık durum yönetimi, karmaşık çok adımlı süreçler için çalışır. Atomic Agents, girdi işleme, araç entegrasyonu ve belleği ayrıntılı bir düzeyde kontrol etmenizi sağlar.
Sınırlaması: Ciddi geliştirme uzmanlığı ve zaman gerektirir. Az kodlu bir platformda saatler süren şey, bir framework'te haftalar sürer.
CrewAI gibi hibrit seçenekler farkı dengelemeye çalışır – hızlı başlangıçlar için şablonlar, gerektiğinde kod düzeyinde özelleştirme. Ancak CrewAI'nin katı rol yapısı, dinamik iş akışı ortası değişiklikleri zorlaştırır. Uyarlanabilirlik pahasına daha kolay başlangıç geliştirmesi elde edersiniz.
Daha fazla okuma
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{20+ AI Ajan Geliştiricileri: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-agent-builders}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Mart 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.