50'den Fazla Yapay Zeka Ajanı Aracını Karşılaştırın

Son çeyreği, kodlama, müşteri hizmetleri, satış, araştırma ve iş akışları genelinde yapay zeka ajanlarını test ederek geçirdik. Satıcı pazarlamasını okuyarak değil, bu araçları neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görmek için günlük olarak kullanarak.

Bugün çoğu araç, otomatik pilot değil, yardımcı pilottur. Araştırmayı yönetir ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirirler, ancak önemli olan her şey için hâlâ insan karar vermesini gerektirirler.

Yapay Zeka Ajanı Nedir?

Bir yapay zeka ajanı döngü halinde çalışır. Bir chatbot'tan temel farkı budur.

Kaynak: GitHub¹

Üzerinde anlaşmaya varılmış tek bir tanım yoktur. Geleneksel Yapay Zeka, ajanları çevreleriyle etkileşime giren sistemler olarak tanımlar. Bazı analiz firmaları onları, işlevler veya API'ler gibi araçları kullanarak çevreleriyle etkileşime girmek ve bağlam ile hedeflere dayalı kararlar almak için uzun süreler boyunca bağımsız olarak çalışan tamamen otonom sistemler olarak tanımlar.² Diğerleri ise bu terimi, önceden tanımlanmış iş akışlarını takip eden daha kuralcı uygulamaları tanımlamak için kullanır.³

Bir yapay zeka sisteminin daha ajansı olarak değerlendirilmesine neden olan faktörler şunlardır:

İşte Humanlayer'dağıtımları yöneten açık kaynaklı bir yazılım ajanının gerçek dünyadan bir örneği ve konuşması:⁴

Kaynak: GitHub ⁵

Ajansı yapay zeka sistemlerinin yetenekleri

Şu kaynaktan uyarlanmıştır: Cobus Greyling⁶

Daha fazlasını okuyun: Kurumsal yapay zeka ajanları, Yapay zeka ajanı oluşturucuları, büyük eylem modelleri (LAM'lar) ve siber güvenlikte ajansı yapay zeka.

Kodlama Ajanları

Cursor

Cursor, bireysel geliştiriciler arasında en yaygın olarak benimsenen yapay zeka kod editörü olmaya devam ediyor. Reddit başlıklarında, diğer araçları tercih edenler bile kendilerini ona göre kıyaslıyor.

Avantajı hissiyatıdır: VSCode üzerine kurulu pürüzsüz IDE entegrasyonu, dosyalar arasında hızlı bağlam değiştirme ve ham zekadan çok hıza öncelik veren bir iş akışı.

Cursor'ın ayrıca, e-postaları yanıtlayacak, elektronik tabloları düzenleyecek ve kodlama dışı görevleri yerine getirecek, dahili olarak Sand adı verilen genel amaçlı bir iş yeri ajanı geliştirdiği ve bunun onu Claude Cowork ve ChatGPT Work'e doğrudan bir rakip olarak konumlandırdığı bildiriliyor.⁷

Cursor ayrıca, bir kod değişikliğinden, bir Slack mesajından veya bir zamanlayıcıdan ajanların otomatik olarak başlatılmasını sağlayan Automations'ı yayınladı ve Uzaktan Kumanda ve canlı bildirimler içeren herkese açık bir iOS beta sürümü yayınladı.⁸

Claude Code

Claude Code, yılın başından bu yana iki katına çıkarak Şubat 2026 itibarıyla yıllıklandırılmış çalışma oranı gelirinde 2,5 milyar doları aştı. Anthropic ürünlerine yapılan tüm kurumsal harcamaların yarısından fazlasını oluşturmaktadır.⁹ Kurumsal şirketler, Anthropic’in genel işinin %80'ini temsil etmektedir ve Claude'a yılda 100.000 dolardan fazla harcama yapan müşteri sayısı geçen yıl yedi kat artmıştır.

Cowork, Temmuz 2026'da masaüstünün ötesine geçerek web ve mobilde (iOS ve Android) önce Max aboneleri için beta olarak kullanıma sunuldu.¹⁰ Oturumlar artık Anthropic’in sunucularında uzaktan çalışıyor, böylece hiçbir cihaz çevrimiçi olmasa bile zamanlanmış görevler devam ediyor ve Chat ile Cowork, tek bir kenar çubuğu ve tek bir proje listesiyle tek bir ana sekmeyi paylaşıyor.

Uygulama, yaklaşık 1,5 haftada Claude Code'un kendisi tarafından geliştirildi. 30 Ocak'ta Anthropic, özel MCP entegrasyonları, alt ajanlar ve eğik çizgi komutları aracılığıyla departman düzeyinde otomasyon sağlayan bir eklenti sistemi ekledi.¹¹

Anthropic, her pull request'i analiz etmek için bir yapay zeka ekibi gönderen çok ajanlı bir sistem olan Claude Code için Code Review'u başlattı. Bu özellik, Team ve Enterprise kullanıcıları için araştırma önizlemesinde. Anthropic’in dahili dağıtımında, önemli PR yorumları kullanıma sunulduktan sonra %16'dan %54'e yükseldi.¹² Bulguların %1'inden azı mühendisler tarafından yanlış olarak işaretleniyor ve sistem PR'leri onaylamıyor; bu karar insanlarda kalıyor.

GitHub Copilot

GitHub Copilot, 2026'da bir kod öneri aracından çok ajanlı bir geliştirme ortamına dönüşerek büyük bir genişleme geçirdi. 14 Ocak CLI güncellemesi dört özel paralel ajanı tanıttı: Explore (ana bağlamı karmaşıklaştırmadan hızlı kod tabanı Soru-Cevap), Task ve Code-review.

Bu ajanlar eş zamanlı olarak çalışarak, daha önce sıralı devir teslimler gerektiren işlemleri paralel yürütmeye sıkıştırır.¹³

Temmuz 2026 güncellemesi, Claude ajanı için izin modu seçimi ve hata ayıklama günlüğü ile birlikte, Copilot CLI ve JetBrains IDE'lerinde (herkese açık önizleme) yeni bir ajan sağlayıcısı olarak Codex'i ekledi.¹⁴

Aynı sürüm döngüsü, ajanların doğrudan düzenleyicide sayfalarda gezinmesine ve web uygulamalarını doğrulamasına olanak tanıyan ajansı tarayıcı araçlarını VS Code'da genel kullanıma sundu, ayrıca uyumlu Anthropic ve OpenAI modellerinde 1M token bağlam pencereleri desteği getirdi.¹⁵

Kiro (AWS)

Kiro, 7 Mayıs 2026'da önizlemeden genel kullanıma geçerek, Amazon Q Developer'a artımlı bir güncelleme olarak değil, doğrudan halefi olarak piyasaya sürüldü.

Yeni Q Developer kayıtları 15 Mayıs 2026'da durduruldu ve desteğin 30 Nisan 2027'de sona ermesi planlanıyor.¹⁶ Kiro, doğal dil istemlerini yapılandırılmış gereksinimlere, teknik tasarım belgelerine ve sıralı uygulama görevlerine dönüştüren, şartname odaklı ajansı bir IDE'dir.

Amazon, Claude Code yerine Kiro'nun dahili olarak benimsenmesini zorunlu kıldı ve yazılım mühendislerinin yaklaşık %70'i Kiro'yu en az bir kez kullandı. Bununla birlikte, yaklaşık 1.500 Amazon mühendisi, Kiro'nun performans eksikliklerini bir üretkenlik engeli olarak göstererek Claude Code'u destekleyen bir dahili forum gönderisi imzaladı.

Bu durum gözle görülür bir çatışma yarattı: Amazon Bedrock aracılığıyla Claude Code satan AWS satış mühendisleri, kendi üretim çalışmalarında bunu resmi olarak kullanamıyor.¹⁷

İş Akışı Ajanları

OpenAI Frontier

OpenAI, 2026'da, herhangi bir satıcının modelleri genelinde yapay zeka ajanları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için açık, uçtan uca bir platform olarak Frontier'ı piyasaya sürdü. HP, Intuit, Oracle, State Farm, Thermo Fisher ve Uber ilk benimseyenler arasında yer alıyor. Frontier, OpenAI’ın kurumsal ajan orkestrasyonunda IBM WatsonX, Orchestrate, Relevance AI ve Salesforce Agentforce'a doğrudan cevabıdır.

OpenAI, Swarm çerçevesini kullanımdan kaldırdı ve 100'den fazla LLM'i destekleyen, satıcıdan bağımsız birleşik bir Agents SDK'sı başlatarak, deneysel araçlardan üretim sınıfı altyapıya geçişin sinyalini verdi.¹⁸

Temel yetenekler: Düzenlenmiş ortamlar için açık izinler ve rol tabanlı koruma bariyerleri ile tanımlanmış ajan kimliği; yerleşik kalite değerlendirmesi ve geri bildirim döngüleri; veri ambarlarını, CRM'leri ve dahili uygulamaları birbirine bağlayan paylaşılan bir iş bağlamı katmanı; ve şirket içinde, kurumsal bulutta veya OpenAI tarafından barındırılan olarak dağıtılabilen bir çalışma zamanı.¹⁹

IBM Watsonx Orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate, yerleşik yönetişim ve güvenlikle kurumsal sınıf orkestrasyonu hedefler. Denetim izlerinin ve uyumluluğun önemli olduğu düzenlenmiş sektörler için tasarlanmıştır.

Ödünleşim gerçektir: daha uzun uygulama zaman çizelgeleri, daha yüksek maliyet ve IBM ekosistemine dahil olma gerekliliği. Halihazırda IBM altyapısını çalıştıran şirketler için bu en savunulabilir seçenektir. Diğer herkes için, ek yük bu seçimi nadiren haklı çıkarır.

Relevance AI

Relevance AI, gömülü analitiği karar akışlarıyla birleştirir. Salesforce, Slack, Notion ve Google Analytics dahil olmak üzere yaygın kurumsal platformlarla derinlemesine entegre olarak başarılı olur. Yatay platformlar size esneklik sağlarken, Relevance mevcut iş akışları içinde dağıtıma giden daha hızlı bir yol sunar.

Müşteri Hizmetleri Ajanları

Tidio'nun Lyro'su

Tidio'nun Lyro'su, ajansı yeteneklere sahip KOBİ canlı sohbetine odaklanır. Gerçek kullanıcı raporlarına göre: yaygın soruların 70-80%'ini insan müdahalesi olmadan yanıtlar ve ilk birkaç ayda geri bildirimle iyileşir. Empati veya muhakeme gerektiren sorularda başarısız olur. Karmaşık müşteri durumları için doğru araç değildir.

Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce, baskın kurumsal sınıf müşteri hizmetleri ajanı platformu haline gelmiştir. Agentforce, yıllık yinelenen gelirde 800 milyon dolara ulaştı ve yıldan yıla %169 artış gösterdi. Salesforce, lansmandan bu yana kümülatif olarak 29.000 anlaşma kapattı ve anlaşma sayısı çeyrekten çeyreğe %50 arttı.²⁰ 4. çeyrekteki Agentforce rezervasyonlarının %60'ından fazlası mevcut müşteri genişlemesinden geldi, bu da ürünün müşterilerin kaybetmek yerine genişletmek isteyeceği kadar üretim değeri sunduğunu göstermektedir.

UCSF Health'teki bir üretim dağıtımında, Agentforce Voice, simülasyon tabanlı eğitim kullanarak %88 görev kapsamına ulaştı; bu, geleneksel yaklaşımların tipik olarak elde ettiği 60-%70 oranının önemli ölçüde üzerindedir.²¹

Platformlar genelinde daha geniş model geçerlidir: müşteri hizmetleri ajanları yüksek hacimli, tekrarlayan sorgularda iyi performans gösterir ve muhakeme, empati veya çok taraflı bağlam gerektiren görevlerde zorlanır.

Araştırma ve Analiz

Kompas AI

Kompas AI, derin araştırma ve rapor oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. Akademik makaleleri gerçekten okur ve sentezler, alıntıları düzgün şekilde korur, yeni yayınları sürekli olarak izler ve arXiv, PubMed ve SSRN ile entegre olur. Ödünleşim hızdır: verimden çok doğruluğu optimize eder ve genel amaçlı yapay zekaya kıyasla sorgu başına daha maliyetlidir. Savunulabilir, alıntılı çıktıya ihtiyaç duyan bilgi çalışanları için bu ödünleşime değer.

Beam AI

Beam AI, özellikle büyük belge setlerinden yapılandırılmış veri çıkarmanın birincil darboğaz olduğu ortamlarda, belge yoğun iş akışlarını yönetir.

Otter.ai

Otter.ai toplantı notları için sağlamlığını koruyor ancak 2024'ten bu yana transkripsiyon ve temel özetlemenin ötesinde pek gelişmedi. Tek ihtiyacınız buysa, hâlâ iş görür. Toplantı içeriğine göre hareket eden ajanlara ihtiyacınız varsa, başka yere bakın.

Gerçekten Yararlı Ajanları Farklı Kılan Nedir?

Otonomi ve Kontrol

En büyük karar, gerçekte ne kadar bağımsızlık istediğinizdir. Cursor ve Otter gibi yardımcı pilot ajanlar, önemli kararlarda insan gözetimini sürdürür, araştırma ve yürütmeyi yönetir ancak kritik eylemlerden önce onay gerektirir. n8n ve Make gibi stratejik otomasyon platformları, minimum gerçek zamanlı karar verme ile önceden tanımlanmış iş akışlarını takip eder; bu öngörülebilir ve güvenilirdir ancak beklenmedik senaryolarla karşılaştığında bozulur. Kural tabanlı sistemler, bağlamsal anlayış olmadan tetikleyicilere yanıt verir, gerçekten ajansı değildir ancak basit otomasyon için değerlidir.

2026'da çoğu şirket Seviye 2-3 ajanlarında faaliyet göstermektedir. Kapsamlı koruma bariyerleri oluşturmadığınız sürece tam otonomi, çözdüğünden daha fazla sorun yaratır.

Uzmanlaşmış ve Genel Amaçlı

Uzmanlaşmış ajanlar derin alan bilgisi içerir. Sektör iş akışlarını, terminolojisini ve uyumluluk gereksinimlerini anlarlar, kendi alanlarında daha yüksek başarı oranları elde ederler ve bitişik kullanım durumları için tamamen uygunsuzdurlar.

LangGraph, watsonx Orchestrate ve Relevance AI gibi yatay platformlar, özel ajanlar oluşturmak için esnek çerçeveler sağlar. Çok yönlülük için alan optimizasyonundan ödün verirler. LangGraph, karmaşık sistemler inşa eden geliştiriciler için güçlü olan ancak teknik uzmanlık gerektiren, üretim sınıfı çok ajanlı iş akışı oluşturmaya odaklanır. Relevance AI, önceden oluşturulmuş şablonlar ve daha kolay yapılandırma ile iş kullanıcılarını hedefler. Kompas AI gibi araştırma ajanları, hızdan çok doğruluk ve kapsamlılık için optimize eder.

Entegrasyon Derinliği

Anthropic, MCP'yi Linux Vakfı'nın Agentic AI Foundation'ına bağışlayarak, Kubernetes ve Node.js ile aynı bağımsız yönetişim modeli altında satıcıdan bağımsız açık bir standart haline getirdi. MCP artık 10.000'den fazla yayınlanmış sunucuya ve 97 milyon aylık SDK indirmesine sahip olup, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Gemini, VS Code ve ChatGPT genelinde birinci sınıf desteğe sahiptir.

Yerel platform entegrasyonları, iş odaklı ajanları ayırt eder. Beam AI ve Relevance AI, Salesforce, Slack, Notion ve Google Analytics ile derinlemesine entegre olarak başarılı olur. Değer, yapay zeka yeteneklerinden çok kesintisiz veri akışından gelir. n8n ve Make gibi API öncelikli mimariler, özel entegrasyonlara olanak tanır ancak teknik uzmanlık gerektirir ve özel düğümlere izin verirken yüzlerce önceden oluşturulmuş bağlayıcıyı destekler.

Güvenlik ve Uyumluluk

Üretim dağıtım gereksinimleri, büyük mimari farklılıklar yaratır. IBM WatsonX ve sağlık hizmetleri ajanları gibi kurumsal sınıf ajanlar, güvenlik sertifikalarına (SOC 2, ISO 27001), denetim izlerine, uyumluluk çerçevelerine (GDPR, HIPAA), rol tabanlı erişim kontrolüne, veri şifrelemeye ve yönetişim iş akışlarına öncelik verir. Bu altyapı ek yükü maliyetleri artırır ancak düzenlenmiş sektörlerde dağıtımı mümkün kılar.

Bu sınırların kayda değer bir gerçek dünya testi: Şubat 2026'da, üç ABD kabine kurumu, Anthropic'in kitlesel yerel gözetim ve tamamen otonom silahlarla ilgili sözleşmesel yasakları kaldırmayı reddetmesinin ardından personeline Claude kullanmayı bırakma talimatı verdi.²² Bu olay, satıcı düzeyinde alınan yönetişim kararlarının, düzenlenmiş veya hükümete bitişik ortamlardaki kurumsal müşteriler için doğrudan operasyonel sonuçları olduğunu göstermektedir.

LangGraph ve kodlama ajanları gibi geliştirici merkezli araçlar, kendi güvenliklerini uygulayan teknik kullanıcılara hizmet vererek hata ayıklama, günlük kaydı ve sürüm kontrol sistemleriyle entegrasyona odaklanır. Tüketici odaklı araçlar genellikle kurumsal uyumluluk özelliklerinden tamamen yoksundur.

Henüz Kimsenin Çözemediği Yönetişim Sorunu

Yönetişim araçları yetişmeye başlıyor. Birkaç somut çözüm yayınlandı:

• Splunk Observability Cloud için Cisco AI Agent Monitor ajan iş akışı kalitesinin, çalışma başına maliyetin ve davranışsal anormalliklerin gerçek zamanlı takibi, herkese açık teste giriyor. ²³
• OpenAI Frontier her ajana, şirketlerin insan çalışan erişimini nasıl yönettiğine göre modellenmiş, açık izinler, denetim izleri ve koruma bariyerleri içeren tanımlanmış bir kimlik atanır²⁴
• Agentic AI Foundation (AAIF), OpenAI, Anthropic ve Block, ajansı yapay zeka için açık, satıcıdan bağımsız yönetişim standartları oluşturmak üzere Aralık 2025'te Linux Vakfı destekli bir konsorsiyum kurdu. AWS, Google, Microsoft, Bloomberg ve Cloudflare Platin üye olarak katıldı. Anthropic, MCP'yi vakfa bağışlayarak, özel bir protokol yerine açık bir endüstri standardı olarak kalmasını sağladı²⁵

Ne İşe Yarıyor, Ne Yaramıyor (Gerçek Örnekler)

Bugün Gerçekten Ne İşe Yarıyor

Seviye 3'te kodlama yardımı: Binlerce geliştirici tarafından kullanılan Cursor + Claude Code kombinasyonu. Akış ve hızlı yineleme için Cursor, zor problemler için Claude.

Tipik iş akışı:

1. Kodlamanın %80'i için Cursor kullanın (özellik uygulaması, yeniden düzenleme)
2. Takıldığınızda, mimari akıl yürütme için Claude Code'a yükseltin
3. Ajanın testleri çalıştırmasına, başarısızlıkları yinelemesine izin verin
4. Birleştirmeden önce son çıktıyı insan inceler

Satış erişimi otomasyonu: Yapay zeka ajanları potansiyel müşterileri nitelendirir, toplantılar planlar ve takipler gönderir. Şirketler, satış ekibi üretkenliğinde 2-3 kat artış bildiriyor.

Klarna, ilk erişim ve nitelendirmeyi yöneten satış ajanları konuşlandırdı. İnsan temsilciler karmaşık anlaşmalara ve ilişki kurmaya odaklanıyor.

Yaygın sorular için müşteri hizmetleri: Ajanlar, mesai saatleri dışında rutin sorguların 70-80%'ini yönetiyor. Yanıtlar "size yarın dönüş yapacağız" yerine anında olduğu için müşteri memnuniyeti puanları arttı.

Araştırma sentezi: Akademik araştırmacılar, yeni makaleleri taramak, ilgili bölümleri çıkarmak ve alıntı veritabanlarını korumak için ajanları kullanıyor. Saatler süren manuel literatür taramasından tasarruf sağlıyor.

Henüz Ne İşe Yaramıyor

Tamamen otonom dağıtım: Seviye 4 ajanlarının insan onayı olmadan kodu üretime dağıtması. Çoğu şirket için çok riskli. Kapsamlı testlerle bile, uç durumlar sorunlara neden oluyor.

İstisna: Hataların telafi edilebilir olduğu basit, iyi sınırlandırılmış sistemler.

Karmaşık müşteri durumları: Empati, muhakeme veya incelikli anlayış gerektiğinde ajanlar başarısız oluyor. Bir ajandan gelen "Hayal kırıklığınızı anlıyorum" ifadesi samimiyetsiz geliyor.

Çok paydaşlı karar verme: Ajanlar ofis politikalarında yön bulamaz, dile getirilmeyen bağlamı anlayamaz veya iş görüşmelerinde satır aralarını okuyamaz.

Yaratıcı strateji: Ajanlar taktikleri uygulayabilir ancak yeni stratejik yaklaşımlar geliştiremez. Verilen parametreler dahilinde optimize ederler ancak parametrelerin kendisini sorgulamazlar.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Maliyet Gerçeği

Herkes ajan yeteneklerinden bahsediyor. Çok az kişi ekonomiyi tartışıyor.

Doğrudan maliyetler:

• Model API çağrıları: 1K token başına 0,003-0,10 dolar (modele göre değişir)
• Araç yürütme: API'ler, veri kaynakları, entegrasyonlar
• Altyapı: Kendi kendine barındırılan sistemler için barındırma, hesaplama

Gizli maliyetler:

• Çok turlu konuşmalarla bağlam penceresi kullanımı hızla birikir
• Başarısız yürütme denemeleri (ajan dener, başarısız olur, yeniden dener her deneme için ödeme yaparsınız)
• Hata ayıklama ve iyileştirme süresi
• Yönetişim ve güvenlik altyapısı
• Ekibi ajanlarla etkili bir şekilde çalışmak üzere eğitme

Önde gelen kuruluşlar, ajan maliyet optimizasyonunu birinci sınıf mimari bir endişe olarak ele alır. Dağıtımdan sonra maliyet kontrollerini sonradan eklemek yerine, ajan tasarımına ekonomik modelleri dahil ederler.

Örnek optimizasyon stratejileri:

• Basit sorguları daha küçük, daha ucuz modellere yönlendirin
• İstem önbelleğini agresif bir şekilde kullanın (tekrarlanan bağlamda %90 maliyet azaltma)
• Kontrolden çıkan ajanları durdurmak için devre kesiciler uygulayın
• Görev başına token kullanımını izleyin, istemleri optimize edin
• Gecikme kritik olmadığında istekleri toplu olarak gönderin

Web yetenekli ajansı yapay zekayı güçlendiren altyapıyı inceliyorsanız, işte en son kıyaslama sonuçlarımız:

• Uzak tarayıcılar: Tarayıcı altyapısı ajanların web ile güvenli bir şekilde etkileşime girmesini nasıl sağlar.
• Tarayıcı MCP kıyaslaması: Araç kullanımı ve web erişimi için en iyi MCP sunucuları.

Satıcıların ajansı araçları fiyatlandırma biçiminde de yapısal bir değişim yaşanıyor. Cursor'ın çift havuzlu kredi sistemine geçişi ve Anthropic’in Claude Code'u Team plan koltuklarına dahil etmesi, piyasanın ajansı yapay zekayı sorgu başına bir giderden ziyade bir kalem altyapı maliyeti olarak normalleştirdiğini yansıtıyor. Önde gelen mühendislik organizasyonları artık token harcamasını bireysel prompt'lar başına değil, iş akışı düzeyinde modelliyor.²⁶

Daha fazla bilgi

• 20 LLM Güvenlik Aracını ve Açık Kaynaklı Çerçeveyi Karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{50'den Fazla Yapay Zeka Ajanı Aracını Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-agent-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? · GitHub

2.

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

Boston Consulting Group

3.

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

Medium

4.

agents/deploybot-ts at main · got-agents/agents · GitHub

5.

agents/deploybot-ts at main · got-agents/agents · GitHub

6.

5 Levels Of AI Agents (Updated). 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗼𝘂𝘀 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀… | by Cobus Greyling | Medium

Medium

7.

PYMNTS | Cursor Prepares Workplace Agent to Challenge Claude Cowork

PYMNTS

8.

Cursor Release Notes - July 2026 Latest Updates - Releasebot

Releasebot

9.

Anthropic's Claude Code revenue doubled since Jan. 1 | Constellation Research

10.

Claude Cowork on web and mobile: hand off work anywhere | Claude by Anthropic

11.

Anthropic debuts Claude Cowork plugins to help users automate more tasks - SiliconANGLE

12.

Who Reviews the AI's Code? Anthropic Has an Answer.

Simpler Media Group, Inc.

13.

GitHub Copilot CLI Gains Specialized Agents, Parallel Execution, and Smarter Context Management

WinBuzzer

14.

Codex as agent provider and agentic enhancements in JetBrains IDEs - GitHub Changelog

15.

GitHub Copilot in Visual Studio Code, June 2026 releases - GitHub Changelog

16.

AWS Kiro IDE: Complete Launch Guide 2026 — Pricing, Features & Setup

17.

Amazon instructs its AI coding assistant, Kiro, to be used in production, but about 1,500 employees want to use Claude Code - GIGAZINE

18.

Introducing OpenAI Frontier | OpenAI

19.

OpenAI launches a way for enterprises to build and manage AI agents | TechCrunch

TechCrunch

20.

Salesforce FY2026 Results Show Subscription-Led Revenue Base as Agentforce Becomes a Fast-Growing Layer - Subscription Insider

Subscription Insider

21.

Salesforce Announces 2026 Connectivity Report - Salesforce

Salesforce

22.

Claude (AI) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

23.

Daily AI Agent News - Last 7 Days

24.

OpenAI launches a way for enterprises to build and manage AI agents | TechCrunch

TechCrunch

25.

ttps://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation

26.

Cursor AI Doubles Down on Agents: Usage Limits Surge as Composer 1.5 Launches

AdwaitX

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere her ay yüz binlerce işletmeyi (similarWeb verilerine göre) bilgilendirmektedir. 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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan fazla bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

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