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'ler ile düşük kodlu/kodsuz platformların bir listesini derledik. Yapay zeka ajan oluşturucu kullanım örneklerini göstermek için, CrewAI ile bir ürün uzmanı ajan oluşturma hakkında bir eğitim hazırladık.

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.

Creatio

Creatio, iş ekiplerinin geliştirici kaynakları olmadan 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, yaygın senaryolar için önceden oluşturulmuş şablonlar kullanır (ör. müşteri adayı nitelendirme, müşteri hizmetleri yanıtları ve sipariş işleme); bunları kod yerine görsel yapılandırma yoluyla özelleştirirsiniz.

Ajan oluşturucu, Creatio'nun CRM verileriyle doğrudan entegre olur. Bir yapay zeka ajanı, iş verilerinizin bulunduğu aynı platformdan müşteri geçmişine erişebilir, sipariş bilgilerini çekebilir, envanter durumunu kontrol edebilir ve iş akışlarını 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 onları otomatik olarak nitelendirir, satış temsilcilerine atar ve takipler planlar.

Vertex AI Builder

A iş kullanım durumları için yanıt şablonları oluşturmanıza olanak tanıyan kodsuz bir ajan oluşturucu. LangChain gibi açık kaynaklı framework'lerle entegrasyonu destekler. Bir sınırlama, Vertex API'sinin kimlik doğrulamadan endpoint'lere kadar çalışmasının karmaşık olmasıdır.

Beam AI

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Düşük kodlu bir yapay zeka ajan oluşturucu, SaaS ortamı için 1.200'den fazla veri bağlayıcısı sunar. Şunlar için en iyisidir:

• Bildirim gönderme gibi görevleri otomatikleştirme.
• Dahili chatbot'lar oluşturma.
• Veya sipariş yönetimi gibi iş operasyonları

Platform, 2026'da geliştiricilerin gereksinimleri tanımladığı ve sistemin otomatik olarak prompt'lar ürettiği, araçları seçtiği, alt ajanları yapılandırdığı ve becerileri tanımladığı doğal dilde ajan oluşturmayı sağlayan Agent Builder'ı tanıttı.¹

2026 iyileştirmeleri, Microsoft 365 Copilot'ta oluşturulan ajanları Copilot Studio'ya kopyalayarak çok adımlı iş akışlarını ve özel entegrasyonları açığa çıkarma yeteneğini içerir.² Platform, ajan akışlarını duraklatan ve Outlook aracılığıyla belirlenmiş gözden geçirenlerden ayrıntılar toplayan, ardından yanıtlarını dinamik parametreler olarak kullanarak yürütmeyi sürdüren bir “bilgi talebi” eylemi aracılığıyla döngüde insan yetenekleri ekledi.

Lyzr Agent Studio

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

Glide

Kodsuz önceden tasarlanmış temalar, düzenler ve ajan oluşturma için bileşenler sunar. Saha satışı, denetimler, iş emirleri, envanter, CRM, panolar ve portallar genelinde iş akışlarını otomatikleştirme için en iyisidir.

Postman AI Agent Builder

İşbirliği ortamında yapay zeka ajanları prototipleme ve oluşturma için en iyisidir. 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 düşük kodlu bir ajan geliştirme aracı.

String

Kullanıcıların kod yazmadan göreve özgü ajanlar oluşturmasını sağlayan bir yapay zeka ajan oluşturucusu. 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 bulutta hem de şirket içi ortamlarda çalışabilir.

Relevance AI

Geliştirici kaynaklarına güvenmeden olay yönetimi için yapay zeka ajanları oluşturmak isteyen operasyon ekipleri için en iyisidir. 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, bunu Gmail veya Slack gibi araçlara bağlayabilir ve tetikleyiciler aracılığıyla otomatik olarak çalışmasını izleyebilirsiniz.

Bricklayer AI

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

Vonage AI Studio

Vonage AI Studio içindeki görsel ajan oluşturucu, mesajlaşma ve ses kanallarında chatbot'lar veya sesli asistanlar için otomatik tasarım akışları oluşturmanıza olanak tanır; bunun için hiç kod yazmanız gerekmez.

Trilex AI

Öz farkındalığa sahip ajanların bir ekip olarak birlikte çalışmasını sağlayan kodsuz bir ajan oluşturucu. Arayüz odaklıdır ve kurumsal kullanıma hazır değildir.

Açık kaynaklı framework'ler

Ajan temelli framework'ler genellikle özelleştirme ve kodlama gerektiren geliştirme ortamlarındaki karmaşık, yapay zeka odaklı projeler için en iyisidir. Bazıları (ör. Crew AI, AutoGen) aynı zamanda düşük kodlu yetenekler de sunabilir.

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

LangGraph

LangGraph 1.0, üretim iş yükleri için Uber, LinkedIn ve Klarna gibi şirketler tarafından güvenilmektedir.³ Dayanıklı, durum bilgisi olan ajan iş akışları oluşturmak için düşük seviyeli bir orkestrasyon framework'ü olarak hizmet eder; sunucu bir konuşmanın ortasında yeniden başlarsa otomatik durum kalıcılığı sayesinde iş akışları tam kaldığı yerden devam eder. Framework, döngüde insan kalıpları için birinci sınıf API desteği sağlar; bu da 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 veri tabanları genelinde yapay zeka görevlerini orkestre ederken karmaşık ajan temelli iş akışları için çok uygundur.

LangGraph, güvenli kod yürütme ortamları için langchain-modal, langchain-daytona ve langchain-runloop dahil takılabilir sandbox entegrasyonları sundu.⁴ Framework, desteklenen özellikleri ve yetenekleri bir .profile özniteliği aracılığıyla açığa çıkaran model profilleri ekledi; bu da daha iyi bağlam farkındalığına sahip karar vermeyi sağlar. Konuşma geçmişi özetleme artık model düğümünde wrap_model_call olayları aracılığıyla gerçekleşir ve daha doğru token sayımı için grafik durumunda tam mesaj geçmişini korur.

LangChain Entegrasyonu: LangChain v1.1.0 artık, standartlaştırılmış soyutlamalar, middleware desteği ve OpenTelemetry gözlemlenebilirliği ile 100'den fazla tak-çalıştır entegrasyon sunarak dallanma, bellek destekli ve dayanıklı ajan iş akışlarını etkinleştirmek için LangGraph'nin çalışma zamanından yararlanır.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 olmaya devam edecek ve kritik hata düzeltmeleri ile güvenlik yamaları alacak, ancak yeni özellikler almayacak.⁶ Geliştiriciler gelecekteki yetenekler için Microsoft Agent Framework'e geçmelidir.

Temel Özellikler:

• Uzun süreli görevler boyunca dayanıklı durum ve kalıcı bağlam paylaşımına sahip Çok ajanlı iş akışları
• Açık standart desteği, Model Context Protocol (MCP), Ajanlar Arası (A2A) mesajlaşma ve çapraz çalışma zamanı taşınabilirliği 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)
• Python ve .NET için Çapraz dil desteği; eşzamansız, olay odaklı mimari ile

Kurumsal Dağıtım: Framework, ölçekte çok ajanlı iş akışı orkestrasyonu, hata işleme, yeniden denemeler ve kurtarma sağlayan Azure AI Foundry'nin Foundry Agent Service'ine dağıtımla yerel deneyleri destekler. KPMG gibi kuruluşlar, düzenleyici uyumluluğu korurken uzmanlaşmış ajanları kurumsal verilere bağlamak için bunu kullanıyor.⁷

CrewAI

Başlaması en kolay araçlardan biri; hazır ajan şablonları (ör. toplantı hazırlık ajanı) ve kodsuz seçeneklerle düşük bir öğrenme eğrisi sunar.

CrewAI, LangChain'den tamamen bağımsız, yalın, tek başına çalışan, yüksek performanslı çok ajanlı bir framework olarak öne çıkar ve daha hızlı yürütme ile daha düşük kaynak gereksinimleri sunar.⁸

Framework artık iki tamamlayıcı yaklaşım sunar: otonom, işbirliği yapan yapay zeka ajanları için CrewAI Crews ve olay odaklı, görev orkestrasyonu üzerinde ayrıntılı kontrol için CrewAI Flows; hem Crews'leri doğal olarak hem de hassas yürütme için tek LLM çağrılarını destekler.⁹

Framework, ajanların yapılandırılmış iş akışlarında görevleri dinamik olarak devretmesini sağlayan Agent-to-Agent (A2A) görev yürütme araçlarını, çok modlu dosya işleme yeteneklerini ve ebeveyn-çocuk hiyerarşileri aracılığıyla olay sıralamasını ekledi; böylece deterministik iş akışı yürütmesi sağlandı.¹⁰ Kurumsal özellikler arasında Keycloak SSO kimlik doğrulaması ve yedek bellek önbelleğine sahip geliştirilmiş dosya deposu bulunur.

Dezavantajı, iş akışının ortasında rolleri dinamik olarak ayarlamanın veya görevleri diğer ajanlara devretmenin daha zor olabilmesidir; çünkü CrewAI'nin Crews yaklaşımı önceden tanımlanmış roller ve görevler kullanır ve bunlar katıdır. Flows, karmaşık orkestrasyon kalıpları için daha fazla esneklik sağlar.

OpenAI Swarm

Hafif bir çözümdür; hâlâ deneysel aşamadadır ve henüz “üretime hazır” değildir. OpenAI, Swarm'ı resmi bir üründen ziyade çok ajanlı kalıpları 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 ediyor ve üretim sürümü için açıklanmış bir zaman çizelgesi yok. Her kullanım durumu için kutudan çıkar çıkmaz çözümler sunmaz; ancak geliştiricilerin hafif “handoff” işlevleri aracılığıyla iş akışı orkestrasyonu ve ajan etkileşimleri gibi yönleri oluşturmasına ve özelleştirmesine olanak tanır. Fikirleri prototipleme ve test etme için uygundur; basit kullanım durumları veya mevcut bir LLM pipeline'ına ajan temelli süreçleri entegre etmek isteyenler için en uygunudur.

Temel Sınırlama: Swarm tamamen durumsuz bir sistemdir; her yeni görevi, önceki etkileşimlerin belleği olmayan boş bir sayfa olarak ele alır. Bu, öngörülebilirlik ve daha kolay hata ayıklama sunsa da, uzun vadeli uyarlanabilirlik pahasına gelir.

Camel

Düşük kodlu, yapay zeka ajanlarının iletişim kurmasını sağlayan çok ajanlı rol yapma ajan framework'ü. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için en iyisidir. Model platformlarıyla 20+ entegrasyon sunar.

ChatDev

Karmaşık görevleri başarmak için etkileşim kuran ve birlikte çalışan yapay zeka ajanlarını (tasarımcılar, geliştiriciler, testçiler ve dokümantasyoncular gibi) içerir. ChatDev, her ajanın 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 prototipleme için kullanışlıdır. Gerçek zamanlı veri görselleştirme için LogFire gibi günlükleme araçlarıyla entegre olur.

Agent Zero

GitHub barındırmalı otonom yapay zeka ajan framework'ü. Tam yığın uygulama üretimi, kodlama ve RAG için kullanılabilir. Doğal dil komutları aracılığıyla çeşitli araçlarla ve API'lerle etkileşime girer.

Otomatik Ajanlar

Ajan temelli yapay zeka pipeline'ları ve uygulamaları oluşturmak için hafif bir framework. Yüksek seviyeli soyutlamalar kullanan AutoGen ve Crew AI gibi 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 sağlar; böylece her ajan daha kontrol edilebilir hale gelir.

Bee Agent Framework

IBM Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı kodsuz bir araç seti. TypeScript ve Python ile uygulanmıştır. Güvenlik için sandbox'lu kod yürütme, token kullanımını optimize etmek için esnek bellek yönetimi (özellikle Llama 3.1 gibi modeller için) ve karmaşık dallanma, durum duraklatma/sürdürme ve sorunsuz hata işlemeye olanak tanıyan iş akışı kontrolleri sunar.

Ajanlar nedir?

“Ajan” birkaç şekilde tanımlanabilir:

1. Geleneksel Yapay Zeka ajanları, çevrelerini algılayabilen ve bu çevreye göre hareket edebilen sistemler olarak tanımlar.
2. Bazı analist firmaları ajanları, uzun süreler boyunca bağımsız olarak çalışan, functions veya API'ler gibi araçları kullanan , çevreleriyle etkileşime giren ve bağlam ile hedeflere dayalı kararlar veren tam otonom sistemler olarak tanımlar.¹²
3. Diğerleri terimi, önceden tanımlanmış iş akışlarını izleyen daha kuralcı uygulamaları tanımlamak için kullanır.¹³

Kesin bir tanım vermek yerine, bu varyasyonları ajan temelli sistemler olarak sınıflandırıyor, ancak iş akışları ile 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 aşağıdakileri yaptığı sistemlerdir:
   • Süreçlerini ve araç kullanımını yönetir.
   • Ne zaman sağlanan araçları yinelemeli olarak kullanacağına karar verir; birincil hedefe ulaşmak ve belirlemek için
   • Görevlerin nasıl tamamlanacağı.

Neden yapay zeka ajan oluşturucuları kullanmalı?

Sıfırdan ajanlar oluşturmak, aşağıdaki sorunlar nedeniyle karmaşık bir görevdir:

• Güvenilirlik: Birden fazla yapay zeka adımını zincirlemek, özellikle kesin çıktılar gerektiren görevlerde yapay zeka halüsinasyonlarını artırabilir.
• Entegrasyon yeteneği: Birçok kullanım durumu, 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 birbirinin durumunu takip etmesini ve bir ajandaki durum değişikliklerinin diğerlerini aksatmamasını sağlamak karmaşıktır.

Ajan oluşturucuları, 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; bunlar şunlardır:

• ajan temelli yapay zeka modelinin bir uzmanlık alanını tanımlayan framework'ler (ör. iş akışı yönetimi).
• Bir yapay zeka modelinin kesin çıktılar üretme olasılığını artırmaya ve halüsinasyonları azaltmaya yardımcı olan veri şablonları.
• Harici verilere, SQL ve NoSQL veri tabanlarına veri depolama ve sorgulama için erişim sağlayan veri depoları.
• Birden fazla ajanı koordine eden yerleşik orkestrasyon araçları (ör. iletişim protokolleri vb.)
• Ajanların geçmiş etkileşimleri hatırlamasını ve dinamik ortamlarda davranışlarını ayarlamasını sağlayan durum yönetimi bileşenleri.

Daha fazla oku

Web yetenekli ajan temelli yapay zekayı 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.

Bir CrewAI ajanı oluşturma rehberi

Bu uygulamalı rehberde, bir CTO'nun belirli ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dizüstü bilgisayarlar önermek için CrewAI ile bir yapay zeka ajanı oluşturacağız.

Senaryo: Öncelikle e-posta ile çalışan ve yoğun 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 muhakemesini ve yanıtlarını güçlendirmek için OpenAI'ın GPT modelleri gibi bir LLM kullanır. Ajan görevleri yorumlar ve çıktılar üretir; bunun için bir OpenAI API anahtarı gerekir.

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

Ajanın tanımlanması

Bir Ürün uzmanı ajan 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, geçmişini ve kullanabileceği araçları netleştirmeliyiz:

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

Görevin tanımlanması

Bu bölümde, ajana CTO için üç uygun dizüstü bilgisayar önerme görevini atıyoruz; fiyatlandırmaları ve her biri için kısa bir cümlelik özet dahil.

CrewAI, description, expected_output ve agent parametreleriyle belirtildiği şekilde kısıtlamalarınıza 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'i oluşturma & iş akışını çalıştırma

Ardından, ajanların oluşturulduğu, görevlerin atandığı ve hedeflerini tamamlamak için etkileşim kurduğu bir sistem olan crew'i oluşturuyoruz.

CrewAI uygulamada: Ajan yürütme çıktısı

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

Ardından ajan çıktısını şu şekilde sunar:

Bu çıktı, uygun şekilde tanımlandığında bir ajanın gerçek dünya araçlarına veya iş akışlarına entegre edilmek üzere yapılandırılmış, ilgili ve yüksek kaliteli yanıtlar sunabileceğini 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 bulmakla ilgili değildir; mimari ödünleşimleri ekibinizin becerileri ve proje ihtiyaçlarıyla eşleştirmekle ilgilidir. Bu platformları gerçekten ayıran şeyler şunlardır.

Kontrol ve Kolaylık

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

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 kalıbına veya belirli bir optimizasyona mı ihtiyacınız var? Platformun sunduklarıyla sınırlı kalırsınız. Kullanım durumunuz şablonlarından sapana kadar bu araçlar harika çalışır.

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

Avantajı: Sınırsız özelleştirme. Herhangi bir koordinasyon kalıbı oluşturun, uç durumlar için optimize edin, özel muhakeme döngüleri uygulayın. LangGraph'nin açık durum yönetimi, karmaşık çok adımlı süreçler için çalışır. Atomic Agents, girdi işleme, araç entegrasyonu ve belleği ayrıntılı düzeyde kontrol etmenizi sağlar.

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

CrewAI gibi hibrit seçenekler farkı kapatmaya 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 ilk geliştirme elde edersiniz.

Daha fazla okuma

• Karşılaştırın: 20 LLM Güvenlik Aracı ve Açık Kaynaklı Framework
• Karşılaştırın: 50+ Yapay Zeka Ajan Aracı

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+ Yapay Zeka Ajan Oluşturucuları: 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}
}

Değişiklik günlüğü

21 güncelleme

1. 202627 Mar

   Düşük kodlu platformlar listesinden Stack AI kaldırıldı.

2. 11 Şub

   AI Temsilci Oluşturucuları listesine Creatio eklendi.

3. 202528 Kas

   Düşük kodlu/kodsuz platformlar bölümünden 'Daha fazla oku' bölümü kaldırıldı.

4. 25 Kas

   Yeni içerikle "Yapay Zeka Ajan Oluşturucuları Arasındaki Farklar" bölümü genişletildi.

5. 16 Tem

   Düşük kodlu/kodsuz platformlar listesine String eklendi.

6. 26 May

   Düşük kodlu/kodsuz platformlar listesine Stack AI eklendi.

7. 6 May

   CrewAI eğitimini kod parçacıkları ve örnek çıktılarla genişletti.

8. 2 May

   CrewAI ile bir ürün uzmanı aracısı oluşturma eğitimini ekledi.

9. 21 Nis

   Aracı oluşturucu bileşenleri bölümünden video kaldırıldı.

10. 26 Mar

    Aracı geliştirme: Temel zorluklar ve aracı oluşturucuların bunları nasıl çözdüğü' bölümü kaldırıldı.

11. 6 Mar

    Girişte düşük kodlu/kodsuz platformların tanımı güncellendi.

12. 28 Şub

    AutoGen, CrewAI ve OpenAI Swarm karşılaştırması, LangGraph, AutoGen, CrewAI ve OpenAI Swarm karşılaştırması ile değiştirildi.

13. 27 Şub

    AI ajan oluşturucu uzmanlıkları bölümü kaldırıldı.

14. 25 Şub

    Entegrasyon yeteneği, orkestrasyon ve durum yönetimi hakkında yeni içeriklerle 'Neden yapay zeka aracı oluşturucuları kullanmalı?' bölümü genişletildi.

15. 21 Şub

    AI ajan geliştirme: temel zorluklar ve geliştiricilerin bunları nasıl çözdüğü hakkında bir bölüm eklendi.

16. 22 Oca

    AI ajan oluşturucular listesine ChatDev eklendi.

17. 202418 Ara

    Açık kaynaklı yapay zeka aracı oluşturucular bölümüne Autogen, LangChain ve ChatDev eklendi.

18. 22 Kas

    Beam AI girişini yeni kullanım durumları ve bir örnekle genişletti.

19. 8 Kas

    AI ajan oluşturucu derinlemesine inceleme bölümündeki numaralı liste formatı kaldırıldı.

20. 20 Eyl

    Camel ürününün açıklaması güncellendi.

21. 23 Ağu

    AI ajan oluşturucuları listesine Microsoft Copilot Studio, Vertex AI ve Vonage AI Studio eklendi.

Referans Linkleri

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

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

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

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

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.

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

Sena Sezer

Endüstri Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple bünyesinde endüstri analistidir. Lisans derecesini Boğaziçi Üniversitesi'nden tamamlamıştır.

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