20+ AI Ajan Oluşturucuları: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası
Belgeleri inceledikten ve bu AI ajan oluşturucularını birkaç saat test ettikten sonra, en iyi açık kaynaklı framework'ler ve düşük kod/kodsuz platformların bir listesini derledik. AI ajan oluşturucu kullanım senaryolarını göstermek için CrewAI ile bir ürün uzmanı ajanı oluşturma üzerine bir eğitim sağladık.
Düşük kod/kodsuz platformlar
Ön tanımlı araçlara sahip düşük kod/kodsuz platformlar, kurumsal iş akışı otomasyonu görevleri ve hızlı dağıtım için en iyisidir.
Düşük kod/kodsuz platformlar, özel yazılımdır.
Creatio
Creatio, satış, pazarlama ve hizmet otomasyonuna odaklanarak işletme ekiplerinin geliştirici kaynakları olmadan AI ajanları oluşturmasına olanak tanır.
AI Ajan Oluşturucu Özellikleri: Creatio'nun AI ajanları müşteri etkileşimlerini yönetir, süreçleri otomatikleştirir ve verileri analiz eder. Platform, potansiyel müşteri nitelendirme, müşteri hizmetleri yanıtları ve sipariş işleme gibi yaygın senaryolar için önceden oluşturulmuş şablonlar kullanır; bunları kod yerine görsel yapılandırma aracılığıyla özelleştirebilirsiniz.
Ajan oluşturucu, Creatio'nun CRM verileriyle doğrudan entegre olur. Bir AI 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-bırak süreç tasarımcısı, çok adımlı iş akışları oluşturur. AI ajanlarını iş süreçlerine bağlayın: bir potansiyel müşteri belirli kriterlere ulaştığında, ajan otomatik olarak onları nitelendirir, satış temsilcilerine atar ve takip randevuları planlar.
Vertex AI Builder
Yanıt şablonları oluşturmanıza izin veren iş kullanım senaryoları için bir kodsuz ajan oluşturucu. LangChain gibi açık kaynaklı framework'lerle entegrasyonu destekler. Bir kısıtlama, Vertex API'sinin kimlik doğrulamadan endpoint'lere kadar karmaşık olmasıdır.
Beam AI
- Birkaç AI ajanı oluşturmak için yatay platform, örneğin:
- Uyum yönetimi ajanı
- Ürün iade ajanı
- Müşteri hizmetleri ajanı
- Veri girişi ve faturalandırma ajanı
- Veri çıkarma ajanı
- Sipariş işleme ajanı
Microsoft Copilot Studio Agent Builder
1.200'den fazla veri konektörü sunan bir SaaS ortamı için düşük kodlu bir AI ajan oluşturucu. En uygun olanlar:
- Bildirim gönderme gibi görevleri otomatikleştirmek.
- İç chatbot'lar oluşturmak.
- Veya sipariş yönetimi gibi işletme operasyonları
Platform, 2026 yılında Ajan Oluşturucuyu tanıttı; geliştiricilerin gereksinimleri açıkladığı ve sistemin otomatik olarak prompt'lar oluşturduğu, araçları seçtiği, alt ajanları yapılandırdığı ve yetenekleri tanımladığı doğal dil ajan oluşturma özelliğini mümkün kıldı.1
2026 iyileştirmeleri, çok adımlı iş akışlarını ve özel entegrasyonları kilidini açmak için Microsoft 365 Copilot'ta oluşturulan ajanları Copilot Studio'ya kopyalama yeteneğini içerir.2 Platform, Outlook üzerinden belirlenmiş inceleyicilerden ayrıntıları toplamak için ajan akışlarını duraklatan ve ardından çalışmayı yanıtlarını dinamik parametreler olarak kullanarak yeniden başlatan "bilgi isteği" eylemi aracılığıyla insan-döngü-içi yetenekler ekledi.
Lyzr Agent Studio
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.
Glide
Ajan oluşturma için kodsuz önceden tasarlanmış temalar, düzenler ve bileşenler sunar. Saha satışları, denetimler, iş emirleri, envanter, CRM, panolar ve portallar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için en iyisidir.
Postman AI Agent Builder
İşbirlikçi bir ortamda prototipleme ve AI ajanları oluşturma için en iyisidir. LLM yanıtlarını, prompt'larını ve girdilerini test etmek için Postman istemcisi, Collection Runner ve Postman Flows gibi araçlar sunar.
UiPath Agent Builder
UiPath Studio'nun bir parçası olan düşük kodlu bir ajan geliştirme aracıdır.
String
Kodlama yapmadan görev odaklı ajanlar oluşturmasına olanak tanıyan bir AI 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 ile sağlanır ve ajanlar hem bulutta hem de yerel ortamlarda çalışabilir.
Relevance AI
Geliştirici kaynaklarına güvenmeden olay yönetimi için AI ajanları oluşturmak isteyen operasyon ekipleri için en iyisidir. Teknik geçmiş gerekmez.
Lindy
Tıbbi evrak işlemleri, müşteri hizmetleri, insan kaynakları ve satış dahil olmak üzere birkaç ticari operasyonu otomatikleştirmede uzmanlaşmıştır. Lindy ile her görev için bir "kişiselleştirilmiş ajan" oluşturabilir, onu 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 AI sistemidir. Uyarı triajı, olay yanıtı ve tehdit istihbaratı analizi gibi çeşitli SOC görevlerini geliştirebilir. SOC'lerin, SOAR oyun kitaplarına benzer çoklu görev iş akışları oluşturmasını sağlar.
Vonage AI Studio
Vonage AI Studio'daki görsel ajan oluşturucu, herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan mesajlaşma ve ses kanallarında chatbot'lar veya sesli asistanlar için otomatik tasarım akışları oluşturmanıza olanak tanır.
Trilex AI
Birbirleriyle bir ekip olarak çalışabilen öz-farkındalıklı ajanlara izin veren kodsuz bir ajan oluşturucu. Arayüz odaklıdır ve kurumsal hazır değildir.
Açık kaynaklı framework'ler
Ajanik framework'ler, genellikle özelleştirme ve kodlama gerektiren geliştirme ortamlarındaki karmaşık, AI destekli projeler için en iyisidir. Bazıları (örn. Crew AI, AutoGen) düşük kod yetenekleri de sunabilir.
LangGraph özel yazılımdır, ancak ajan geliştirme için açık kaynaklı bir kütüphane sağlar.
LangGraph
LangGraph 1.0, Uber, LinkedIn ve Klarna dahil şirketler tarafından üretim iş yükleri için güvenilmektedir.3 Sunucu konuşma ortasında yeniden başlarsa otomatik durum kalıcılığı ile kalıcı, durumlu ajan iş akışları oluşturmak için düşük seviyeli bir orkestrasyon framework'ü olarak hizmet eder; iş akışları tam olarak kaldıkları yerden devam eder. Framework, ajanların insan incelemesi, modifikasyonu veya onayı için yürütmeyi duraklatmasını sağlayan insan-döngü-içi desenler için birincil sınıf API desteği sağlar.
LangGraph, daha fazla kontrol sunar ve karmaşık ajanik iş akışlarına, özellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) kullanırken veya harici API'ler veya veritabanları genelinde AI görevlerini orkestre ederken uygundur.
LangGraph, güvenli kod yürütme ortamları için langchain-modal, langchain-daytona ve langchain-runloop dahil takılabilir sandbox entegrasyonları tanıttı.4 Framework, daha iyi bağlam-farklı karar verme yeteneği sağlayan .profile özniteliği aracılığıyla desteklenen özellikleri ve yetenekleri ortaya çıkaran model profilleri ekledi. Konuşma geçmişi özetleme artık tam mesaj geçmişini daha doğru token sayımı için grafik durumunda tutan wrap_model_call olayları aracılığıyla model düğümünde gerçekleşir.
LangChain Entegrasyonu: LangChain v1.1.0 artık dallanma, bellek etkin, kalıcı ajan iş akışlarını etkinleştirmek için LangGraph'in çalışma zamanını kullanır; standartlaştırılmış soyutlamalar, middleware desteği ve OpenTelemetry gözlemlenebilirliği aracılığıyla 100'den fazla tak-çalıştır entegrasyonu sunar.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 mevcut kalır ve kritik hata düzeltmeleri ile güvenlik yamaları alacaktır, ancak yeni özellikler almayacaktır.6 Geliştiriciler, gelecek yetenekler için Microsoft Agent Framework'e geçmelidir.
Temel Özellikler:
- Çoklu ajan iş akışları uzun süren görevler boyunca kalıcı durum ve sürekli bağlam paylaşımı ile
- Açık standart desteği, çapraz çalışma zamanı taşınabilirliği için Model Context Protocol (MCP), Ajan-Ajan (A2A) mesajlaşma ve OpenAPI entegrasyonu dahil
- Yerleşik sorumlu AI önlemleri: Görev Bağlılığı (ajanları görevlere hizalar), PII Algılama (ajanların hassas verilere eriştiğinde uyarır) ve Prompt Kalkanları (prompt enjeksiyonuna karşı korur)
- Çapraz dil desteği Python ve .NET için asenkron, olay odaklı mimari ile
Kurumsal Dağıtım: Framework, çoklu ajan iş akışı orkestrasyonu, hata yönetimi, yeniden denemeler ve ölçekli kurtarma sağlayan Azure AI Foundry'nin Foundry Agent Service'e dağıtım ile yerel denemeyi destekler. KPMG gibi kuruluşlar, düzenleyici uyumluluğu korurken uzmanlaşmış ajanları kurumsal verilere bağlamak için bunu kullanmaktadır.7
CrewAI
Başlamak için en kolay araçlardan biri, hazır ajan şablonları (örn. toplantı hazırlama ajanı) ve kodsuz seçeneklerle minimal öğrenme eğrisi sunar.
CrewAI, tamamen LangChain'den bağımsız olan, daha hızlı yürütme ve daha düşük kaynak gereksinimleri sunan hafif, bağımsız, yüksek performanslı bir çoklu ajan framework'ü olarak öne çıkar.8
Framework artık iki tamamlayıcı yaklaşım sunar: otonom, işbirlikçi AI ajanları için CrewAI Crews ve görev orkestrasyonu üzerinde olay odaklı, ayrıntılı kontrol için CrewAI Flows; hem Crews'ı hem de hassas yürütme için tekil LLM çağrılarını yerel olarak destekler.9
Son Sürüm: CrewAI, tutarlı JSON yanıtlarını etkinleştiren LLM sağlayıcıları arasında response_format desteği ile yapılandırılmış çıktılar tanıttı.10 Framework, ajanların yapılandırılmış iş akışlarında görevleri dinamik olarak devretmesine, çok modlu dosya işleme yeteneklerine ve belirleyici iş akışı yürütmesini sağlayan ebeveyn-çocuk hiyerarşileri aracılığıyla olay sıralamasına izin veren Ajan-Ajan (A2A) görev yürütme yardımcı programları ekledi.11 Kurumsal özellikler arasında Keycloak SSO kimlik doğrulaması ve yedek bellek önbelleği ile geliştirilmiş dosya deposu bulunur.
Dezavantajı, CrewAI'nin Crews yaklaşımının önceden tanımlanmış roller ve görevler kullanması nedeniyle iş akışı ortasında rolleri dinamik olarak ayarlamak veya görevleri diğer ajanlara devretmek daha zor olabilir; bunlar katıdır. Flows, karmaşık orkestrasyon desenleri için daha fazla esneklik sağlar.
OpenAI Swarm
Hafif bir çözüm, hala deneysel aşamadadır ve henüz "üretim için hazır" değildir. OpenAI, Swarm'ı resmi bir ürün olmaktan ziyade çoklu ajan desenlerini keşfetmek için eğitim amaçlı bir framework ve tarif kitabı olarak açıkça tanımlar ve üretim kullanımı için bakımı yapılmayacaktır.12
2026 Durumu: OpenAI Swarm, Şubat 2026 itibarıyla deneysel aşamada kalmaktadır, üretim yayınlaması için duyurulmuş bir zaman çizelgesi yoktur. Her kullanım senaryosu için yerleşik çözümler sunmaz, ancak geliştiricilerin hafif "teslim" fonksiyonları aracılığıyla iş akışı orkestrasyonu ve ajan etkileşimleri gibi yönleri oluşturmasına ve özelleştirmesine olanak tanır. Prototipleme ve fikirleri test etmek için uygundur ve mevcut bir LLM pipeline'ına ajanik süreçleri entegre etmek isteyenler veya basit kullanım senaryoları için en uygunudur.
Temel Kısıtlama: Swarm, her yeni görevi önceki etkileşimlerin hafızası olmadan boş bir levha olarak ele alan tamamen durumsuz bir sistemdir. Bu öngörülebilirlik ve daha kolay hata ayıklama sunarken, uzun vadeli uyumlanma pahasına gelir.
Camel
AI ajanların iletişim kurmasını sağlayan düşük kodlu çoklu ajan rol oynama ajan framework'ü. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için en iyisidir. Model platformlarıyla 20'den fazla entegrasyon sunar.
ChatDev
Karmaşık görevleri başarmak için etkileşime giren ve birlikte çalışan AI ajanları (tasarımcılar, geliştiriciler, testçiler ve belgelendiriciler gibi) içerir. ChatDev, her ajanın rolü ve ortamı içindeki etkileşimleri incelemek için tarayıcı tabanlı bir görselleştirici sağlar.
Pydantic AI
Yeni bir alan özel dili öğrenmeyi gerektirmeyen bir Python ajan framework'üdür. Yapılandırılmış veri işleme ve prototipleme için kullanışlıdır. LogFire gibi günlük tutma araçlarıyla entegre olur ve gerçek zamanlı veri görselleştirme sağlar.
Agent Zero
GitHub barındırmalı otonom bir AI 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
Agentic 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 sağlar ve her ajanı daha kontrol edilebilir hale getirir.
Bee Agent Framework
IBM Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı kodsuz bir araç setidir. TypeScript ve Python'da uygulanmıştır. Güvenlik için sandboxlanmış kod yürütme, token kullanımını optimize etmek için esnek bellek yönetimi (özellikle Llama 3.1 gibi modeller için) ve karmaşık dallanmaya, durum duraklatma/devam etmeye ve sorunsuz hata yönetimine izin veren iş akışı kontrolleri sunar.
Ajanlar nedir?
"Ajan" birkaç şekilde tanımlanabilir:
- Geleneksel AI, ajanları çevrelerini algılayabilen ve bu çevre üzerinde hareket edebilen sistemler olarak tanımlar.
- Bazı analist firmaları, ajanları uzun süreler boyunca bağımsız olarak çalışan, çevreleriyle etkileşime girmek ve bağlam ve hedeflere dayalı kararlar vermek için fonksiyonlar veya API'ler gibi araçları kullanan tamamen otonom sistemler olarak tanımlar.13
- Diğerleri, terimi önceden tanımlanmış iş akışlarını takip eden daha preskriptif uygulamaları tanımlamak için kullanır.14
Sıkı bir tanım sunmak yerine, bu varyasyonları ajanik sistemler olarak sınıflandırıyoruz, 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 olduğu sistemlerdir:
- Süreçlerini ve araç kullanımını yönetirler.
- Ne zaman sağlanan araçları yinelemeli olarak kullanacaklarına karar verirler ve birincil amacı başarmak için
- Görevleri nasıl tamamlayacaklarına karar verirler.
Neden AI ajan oluşturucuları kullanılır?
Ajanları sıfırdan oluşturmak, aşağıdaki sorunlar nedeniyle karmaşık bir görevdir:
- Güvenilirlik: Birden fazla AI adımını zincirlemek, özellikle kesin çıktılar gerektiren görevler için AI halüsinasyonlarını artırabilir.
- Entegrasyon yeteneği: Birçok kullanım senaryosu, 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 ajanın durumundaki değişikliklerin diğerlerini bozmasını önlemesini sağlamak karmaşıktır.
Ajan oluşturucular, geliştiricilerin AI halüsinasyonları, araç entegrasyonları, orkestrasyon vb. ile uğraşmak yerine uygulama mantığına odaklanmalarına izin vererek bunu kolaylaştırır.
Oluşturucular, daha güvenilir ve yetenekli AI ajanları oluşturmak için gereken bileşenleri getirir, bunlar şunlardır:
- Ajanik AI modelinin bir uzmanlaşmasını (örn. iş akışı yönetimi) tanımlayan Framework'ler.
- AI modelinin kesin çıktılar üretme olasılığını artırmasına yardımcı olan, halüsinasyonları azaltan Veri şablonları.
- Veri depolama ve sorgulama için harici verilere, SQL ve NoSQL veritabanlarına erişimi 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 fazla oku
Web tabanlı ajanik AI'ı besleyen altyapıyı araştırıyorsanız, işte en son benchmark'larımız:
- Uzak tarayıcılar: Tarayıcı altyapısı ajanların web ile güvenli bir şekilde etkileşime girmesini nasıl sağlar.
- Tarayıcı MCP benchmark: Araç kullanımı ve web erişimi için en iyi MCP sunucuları.
Tercih edilen kaynak olarak ekleCrewAI ajanı oluşturma eğitimi
Bu uygulamalı eğitimde, bir CTO'nun özel ihtiyaçlarına uygun dizüstü bilgisayarları önermek için CrewAI ile bir AI ajanı oluşturacağız.
Senaryo: Öncelikle e-posta ile çalışan ve kapsamlı Python tabanlı yazılım geliştirme yapan bir Bilgi Teknolojileri Direktörü (CTO) için en iyi 3 dizüstü bilgisayarı önerin.
Kurulum
Gerekli kütüphaneleri yükleyerek başlayalım:
OpenAI API'sine neden ihtiyacımız var?
CrewAI, ajan mantığını ve yanıtlarını güçlendirmek için OpenAI'nin GPT modelleri gibi bir LLM kullanır. Ajan görevleri yorumlar ve çıktılar üretir, bu da bir OpenAI API anahtarı gerektirir.
Not: API anahtarı, GPT-4 gibi OpenAI modellerine erişmek için gereklidir. CrewAI, Llama 3 gibi açık kaynaklı modellerle de çalışabilir.
Ajanı tanımlama
Bir Ürün uzmanı ajanı oluşturacağız: Teknoloji ürünleri konusunda bilgili bir AI asistanı. Senaryomuz teknik bir kullanıcıyı (bir CTO'yu) 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 netleştirmeliyiz:
- rol: Ajanın temsil ettiği uzmanlık alanı; bu durumda, teknolojiye hakim bir ürün uzmanı.
- amaç: Ajan için net ve spesifik bir hedef.
- geçmiş: Ajanına karakter, derinlik ve alan bilgisi kazandırır.
Görevi tanımlama
Bu bölümde, ajana CTO için üç uygun dizüstü bilgisayar önerme, fiyatlarını ve her biri için kısa bir cümlelik özet dahil etme görevini atıyoruz.
CrewAI, description, expected_output ve agent parametreleri ile belirtilen kısıtlamalarınıza göre mantığı ve biçimlendirmeyi yönetir.
- description: Ajanın ne yapması gerektiğini açıklar.
- expected_output: Çıktı yapısını tanımlar; bu netlik ve kaliteyi sağlar.
- agent: Görevi oluşturduğumuz ajana atar.
Crew'ı oluşturma & iş akışını çalıştırma
Sonraki, crew'u oluşturuyoruz, ajanların oluşturulduğu, görevlerin atandığı ve hedeflerini tamamlamak için etkileşime girdiği bir sistem.
CrewAI eylemde: Ajan yürütme çıktısı
crew.kickoff() metodu çağrıldığında, CrewAI tanımlanan ajanı kullanarak görevi yürütür. Aşağıda, görevin nasıl atandığını, yürütüldüğünü ve Ürün Uzmanı ajanı tarafından döndürülen nihai cevabı gösteren terminalden örnek bir çıktı bulunmaktadır:
Ardından ajan çıktısını şu şekilde sağlar:
Bu çıktı, bir ajanın doğru şekilde tanımlandığında, gerçek dünya araçlarına veya iş akışlarına entegre etmek için yapılandırılmış, ilgili ve yüksek kaliteli yanıtlar nasıl sunabileceğini göstermektedir.
AI Ajan Oluşturucuları Ne Farklılaştırır
AI ajan oluşturucuları arasında seçim yapmak, "en iyi" aracı bulmakla ilgili değildir – mimari ödünleşimleri ekibinizin becerilerine ve proje ihtiyaçlarınıza eşleştirmekle ilgilidir. Bu platformları gerçekten ayıran şey şudur.
Kontrol vs Kolaylık
Düşük kod platformları (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) ajanları oluşturmak için bileşenleri sürükleyip bırakmanıza olanak tanır. Kodlama gerekmez. Platform orkestrasyonu, durum yönetimini ve hata yönetimini otomatik olarak yönetir.
Avantajı: Teknik olmayan ekipler, birkaç saat içinde çalışan ajanlar oluşturabilir. Sipariş işleme, müşteri hizmetleri yönlendirme veya veri girişi otomasyonu gibi standart iş iş akışları için mükemmeldir.
Kısıtlama: Temel mantığı özelleştiremezsiniz. Yeni bir koordinasyon deseni veya belirli bir optimizasyon mu gerekiyor? Platformun sunduğu şeyle sıkışıp kalırsınız. Bu araçlar, kullanım senaryonuz şablonlarından sapana kadar harika çalışır.
Açık kaynaklı framework'ler (LangGraph, Atomic Agents) size tam kontrol sağlar. Ajanların nasıl düşündüğünü, koordine ettiğini ve yürüttüğünü tam olarak tanımlayan kod yazarsınız.
Avantajı: Sınırsız özelleştirme. Herhangi bir koordinasyon deseni oluşturun, kenar durumları için optimize edin, özel mantık döngülerini uygulayın. LangGraph'in açık durum yönetimi, karmaşık çok adımlı süreçler için çalışır. Atomic Agents, girdi işleme, araç entegrasyonu ve belleği ayrıntılı düzeyde kontrol etmenize olanak tanır.
Kısıtlama: Ciddi geliştirme uzmanlığı ve zaman gerektirir. Düşük kodlu bir platformda saatler süren şey, bir framework'te haftalar sürer.
CrewAI gibi hibrit seçenekler farkı bölmeye çalışır – hızlı başlangıçlar için şablonlar, gerektiğinde kod seviyesinde özelleştirme. Ancak CrewAI'nin katı rol yapısı, iş akışı ortasında dinamik değişiklikleri zorlaştırır. Daha kolay başlangıç geliştirme, uyumlanma pahasına elde edilir.
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 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}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.