En İyi 50+ Açık Kaynak Yapay Zeka Ajanları Listesi

Herkes yapay zeka ajanları geliştiriyor; popüler yapay zeka kodlama ajanlarını, yapay zeka ajanı oluşturucularını ve araç kullanımı kıyaslamalarını elde test ettikten sonra, bunların gerçek dünya yeteneklerini değerlendirmek için en iyi 50+ açık kaynak yapay zeka ajanlarını içeren derlenmiş bir liste hazırladık. Kategori başlıklarına tıklayarak doğrudan en iyi seçimlerimize atlayın:

Yapay zeka ajanları hakkında nasıl düşünmeli?

Bir yapay zeka ajanı; planlama, bellek, araç kullanımı ve yinelemeli yürütmeyi birleştiren birleştirilebilir bir sistemdir . Kararlar alabilen, eylemler gerçekleştirebilen ve yeni bilgilere uyum sağlayabilen bir LLM etrafında yapılandırılmış bir döngü oluşturur.

Onlar hakkında şöyle düşünebilirsiniz:

• Otonomi ve iş akışları: Yapay zeka ajanları, önceden tanımlanmış iş akışlarına dayalı temel görev otomasyonundan; hedef ayrıştırma, bellek kullanımı ve araç etkileşimi yapabilen tam otonom sistemlere kadar çeşitlenir. Temel teknik zorluk, adımlar arasında bağlamı korumak ve çok aşamalı operasyonları koordine etmektir.
• Bağlam ve kontrol: Yapay zeka ajanlarındaki asıl zorluk, her adımda LLM'nin uygun bağlama sahip olmasını sağlamaktır. Bu, LLM'ye beslenen içeriği yönetmeyi ve ajanın güncel bağlama dayanarak ilgili görevleri yerine getirmesini sağlamayı içerir.
• Araçların entegrasyonu: Etkili ajanlar oluşturmak; harici araçlar, API'ler ve veri kaynaklarıyla sorunsuz entegrasyon gerektirir. LangChain gibi framework'ler bu harici kaynakların entegre edilmesine yardımcı olabilir, ancak ajanın davranışını yeni girdilere uyarlamak için iş akışı üzerinde kontrol sahibi olmak şarttır.
• Ajan framework'lerinin faydaları: İster basit iş akışları ister karmaşık otonom ajanlar olsun, tüm ajanik sistemler ajanik framework'ler tarafından sağlanan temel özelliklerden yararlanabilir. Bu özellikler, ihtiyaçlarınıza bağlı olarak sıfırdan oluşturulabilir veya mevcut bir açık kaynak platformdan yararlanılabilir.

Yeni standartlar

• Model Context Protocol (MCP): Ajanların harici veri kaynaklarıyla nasıl konuştuğuna ilişkin endüstri standardı. LangGraph, ajanların veritabanları ve yerel araçlarla özel sarmalayıcılar olmadan "tak ve çalıştır" şeklinde çalışmasına olanak tanımak için MCP'yi entegre eder.
• Stripe Agentic Commerce Protocol (ACP): Bu, yapay zeka ajanlarının ödemeleri, envanteri ve gönderimi güvenli bir şekilde yönetmesine olanak tanıyan ilk canlı endüstri standardıdır. Ajanın, bir sohbet arayüzü içinde kullanıcı adına satın alma işlemini tamamlayabildiği "Agentic Checkout" özelliğini etkinleştirir.

Yapay zeka ajanı tam olarak nedir?

Bir "yapay zeka ajanını" neyin oluşturduğuna dair üzerinde anlaşmaya varılmış bir tanım yoktur.

• Geleneksel yapay zeka, ajanları çevreleriyle etkileşime giren sistemler olarak tanımlar.
• Simon Willison’ın uygulayıcılar anketi, sektör katılımcılarından çeşitli çalışma tanımları sunmaktadır.²
• Anthropic'in tanımı, etkili ve uyumlu yapay zeka ajanları oluşturmak için tasarım ilkelerini ana hatlarıyla belirtir.³
• Büyük danışmanlık firmaları, iş akışlarını ve karar vermeyi otomatikleştirmede ajanların rolünü vurgular.⁴ .

Bunların birçoğu, bir yelpazenin sonuna iş akışlarını ve otonomiyi açıkça yerleştirir.

Bu görüşlere katılıyoruz; bu nedenle katı bir tanım sunmuyoruz. Bunun yerine, bir yapay zeka sisteminin daha ajanik olarak değerlendirilmesine neden olan faktörleri listeliyoruz:

• Ortam ve hedefler:
  • Birden çok görev ve beklenmedik değişikliklerin olduğu karmaşık ortamlardaki yapay zeka sistemleri ajaniktir.
  • Talimat verilmeden hedefleri takip eden yapay zeka sistemleri ajaniktir.
• Kullanıcı arayüzü ve denetim: Doğal dilleri öğrenebilen yapay zeka sistemleri ve daha az kullanıcı denetimi gerektiren sistemler ajaniktir.
• Sistem tasarımı: Araç kullanımı (ör. web araması, programlama) veya planlama (ör. yansıma, alt hedef ayrıştırma) gibi tasarım desenlerini kullanan sistemler ajaniktir.

Daha ayrıntılı bir açıklama için daha önce bu faktörleri listeledik ve bunların ajanik yapay zeka sistemlerini nasıl tanımladığını tartıştık.

Bu ajanlar tam otonom mu?

Henüz değil. Açık kaynak yapay zeka ajanlarının çoğu; araç kullanımı, karar verme ve problem çözmeyi etkinleştirerek LLM otonomisini artırır, ancak yine de yapılandırılmış girdiler ve döngüde bir insan gerektirir.

Devon ve PR-Agent gibi örnekler, tam ajanik davranış sergilemekten çok önceden tanımlanmış mantık veya RL iş akışlarını izler. Diğer yapay zeka ajanları hâlâ (Otonom Öğrenme + Genelleme) yeteneklerinden yoksundur.

Yapay zeka ajanları ne zaman (ve ne zaman değil) kullanılmalı?

Her LLM uygulaması ajanik karmaşıklık gerektirmez. Birçok kullanım durumu, hafif geri getirme ile zenginleştirilmiş üretim (RAG) ile daha iyi karşılanır.

Ajanik sistemler; bellek yönetimi, araç orkestrasyonu, hata işleme ve gecikme ile maliyeti artıran kontrol döngüleri gibi mimari ek yük getirir. Örneğin, kıyaslamalarımızda yapay zeka ajanlarının başarı oranlarının 35 dakikalık insan etkileşiminden sonra düştüğünü gözlemledik.

Bu riskleri azaltmak için ajanik sistemleri kontrollü ortamlarda test etmek ve dağıtımdan önce sağlam koruma önlemleri uygulamak şarttır.

Ajanlar, adımların kolayca öngörülemediği veya sabit kodlanamadığı durumlarda en değerlidir. Özellikle şu durumlar için uygundurlar:

• Görevler dinamik ve çok adımlıdır; dallanma mantığı veya belirsiz alt hedefler içerir.
• Araç kullanımı koşullu veya uyarlanabilirdir; sistemin girdiye veya önceki duruma göre hangi aracı çağıracağını seçmesini gerektirir.
• Uzun süreli bellek veya bağlam gerekir, oturumlar veya yürütme aşamaları arasında.
• Yürütme, çevresel geri bildirime yanıt vermelidir; örneğin API sonuçları, arama çıktıları veya başarısız eylemler.
• Döngüde insan iş birliği gerekir; burada otonomi ile denetim harmanlanmalıdır (ör. yapay zeka yardımcı pilotları).

Öte yandan, şu durumlarda iş akışları veya durumsuz LLM çağrıları tercih edilir:

• Görev mantığı statik veya öngörülebilirdir; form doldurma veya içerik dönüştürme gibi.
• Düşük gecikme kritik önem taşır; kullanıcıya dönük etkileşimlerde olduğu gibi.
• Maliyeti en aza indirmek şarttır; özellikle yinelemeli LLM çağrılarından ve karmaşık orkestrasyondan kaçınarak.

Daha fazla bilgi

İşte ajanik sistemler tarafından yaygın olarak kullanılan altyapıya ilişkin en son kıyaslamalarımız:

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

Açık kaynak yapay zeka ajanı örnekleri

"Yapay zeka ajanları" olarak tanımlanan bazı araçlar aslında o kadar da ajanik değildir; bu sistemler (ör. Devon PR-agent) büyük ölçüde RL tabanlı yapay zeka iş akışlarıdır ve LLM'ler önceden tanımlanmış kod yolları aracılığıyla düzenlenmiştir.

1. Ajan framework'leri (Kendin Yap)

Geliştiricilerin mantık, bellek, araçlar ve orkestrasyon üzerinde kontrol sahibi olarak ajanlar oluşturması için modüler kütüphaneler ve SDK'lar.

✳️ SmolAgents ve Agno gibi bazı ajanlar hem ajan framework'leri hem de iş akışı otomasyonu kategorilerine uyar.

Genel ajan framework'leri

Ajan oluşturmaya odaklanan framework'ler, iş akışlarını, çoklu ajan kurulumlarını ve genel amaçlı kullanım durumlarını orkestre etmek için esnek, özelleştirilebilir araçlar sunar.

• LangGraph – Graf tabanlı LLM iş akışı orkestrasyonu – LangGraph tescilli bir yazılımdır, ancak ajan geliştirme için açık kaynaklı bir kütüphane sağlar. RAG pipeline'ları, ajan belleği/ durum yönetimi ve çoklu ajan kurulumları için en iyisidir.
• AutoGen – Çoklu ajan asenkron iş birliği – Sohbet benzeri API'ler aracılığıyla araç kullanan ajanları koordine etmek için tasarlanmıştır. Karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için, özellikle otonom kod üretiminde en iyisidir.
• CrewAI – Kodsuz/az kodlu çoklu ajan framework'ü – Başlaması en kolay araçlardan biri olup hazır ajan şablonları sunar (ör. toplantı hazırlık ajanı).

Uzmanlaşmış ajan framework'leri

Belirli ajan davranışı türlerine veya ajan entegrasyonlarına odaklanan uzmanlaşmış framework'ler.

• Camel – Rol tabanlı ajan simülasyonu – yapılandırılmış akıl yürütme kullanan iş birliğine dayalı, rol yapma ajanları için optimize edilmiştir. İş akışı otomasyonu ve sentetik veri üretimi için en iyisidir.
• Mastra – Frontend ile entegre ajan geliştirme – JavaScript tabanlıdır, ajanları kullanıcıya dönük uygulamalara gömmek için en iyisidir.
• PydanticAI – Tip güvenli minimal ajan kontrolü – Pydantic ile sıkı doğrulama ve şeffaf mantık yolları sağlar.
• Cybersecurity YZ (CAI) – Yapay zeka odaklı siber güvenlik ajan framework'ü – Büyük dil model'lerinden ve Nmap gibi araçlarla entegrasyonlardan yararlanarak döngüde insan yetenekleriyle sızma testi, güvenlik açığı keşfi ve red team faaliyetleri sağlar.
• Atomic Agents – Şema öncelikli granüler özel ajan oluşturucu – granüler ajan yapısı ve birleştirilebilir mantık için üretilmiştir.
• SmolAgents – Geliştiriciler için hafif ajan SDK'sı – Minimal soyutlama, mantığı JSON yerine Python ile yönlendirir.

Ajan çalışma zamanları (Önceden oluşturulmuş otonom ajanlar)

Hemen çalıştırabileceğiniz, önceden oluşturulmuş ve kendi kendine yeten ajanlar (bir uygulama gibi). Genellikle doğal dil hedeflerinden görevlerin otonom yürütülmesini destekler.

Tam otonom:

• Otomatik-GPT – Hedef ayrıştırma ve otonom yürütme – Hedefleri alt görevlere böler ve araçlar, bellek ve akıl yürütme kullanarak tamamlar. Önceden oluşturulmuş ajanlar ve az kodlu bir arayüz sunar.
• AIlice – Yerel genel amaçlı görev yürütme – Karmaşık görevleri cihaz üzerinde yürütür, yerel araçları ve dosya işlemeyi destekler. Açık kaynaklı LLM'ye dayalı, JARVIS benzeri bir yapay zeka asistanı oluşturmayı amaçlar.
• Manus YZ – Genel amaçlı korumalı alan operasyonları. Araçları ve iş akışlarını güvenli bir korumalı alanda çalıştırır; çok alanlı, çok adımlı operasyonları otonom olarak yürütebilir. Meta tarafından satın alınmıştır ve Meta’nın "Kişisel Ortam Zekası" ekosistemine entegre edilmektedir.⁵

Kısmen otonom:

• BabyAGI – Yinelemeli görev döngüsü yürütücüsü – Bir geri bildirim döngüsünde görev listeleri oluşturur, önceliklendirir ve çalıştırır. Görev üretimi deneyleri için en iyisidir.

Tarayıcı/Arayüz tabanlı:

• AgentGPT – Tarayıcıdağıtılan otonom ajan – Kullanıcıların bir web arayüzü üzerinden görev ajanları oluşturup yürütmesini sağlar. Hafiftir, deneme için en iyisidir.
• OpenManus – Kalıcı tarayıcı ajanı – Tarayıcı ortamlarında oturum genişliğinde iş akışları için tasarlanmıştır. Web etkileşimlerini otomatikleştirmek için Playwright gibi araçlar kullanır. Mevcut otomasyon pipeline'larında kullanmak için iyidir. Conda ile kurulum hızlıdır.

2. İş akışı otomasyonu ve orkestrasyon

İş akışlarını otomatikleştiren ve birden çok platformu veya hizmeti entegre eden araçlar; genellikle yapay zeka ajanlarını entegre etme yeteneğiyle birlikte.

Genel iş akışı otomasyonu ve entegrasyon ajanları

API'leri bağlayan, olayları tetikleyen ve görevleri otomatikleştiren platformlar; farklı sistemler arasında iş akışları oluşturmayı ve entegre etmeyi kolaylaştırır.

• n8n – Görsel iş akışı otomasyonu ve API entegrasyonu – Bir düğüm düzenleyici kullanarak uygulamaları, tetikleyicileri ve veri akışlarını bağlar. Görsel kodsuz geliştirmeyi özel JavaScript/Python ile birleştirir ve 400+ entegrasyonu destekler. Kendi sunucunuzda barındırabilir, LangChain ile yapay zeka ajanı iş akışları çalıştırabilirsiniz. Teknik kişiler için en iyisidir.
• PlanExe – LLM'den Gantt/WBS'ye planlama aracı – OpenAI'ın derin araştırmasına benzer yapay zeka planlayıcısı. Doğal dil hedeflerini LlamaIndex kullanarak yapılandırılmış zaman çizelgelerine dönüştürür.
• Agno ✳️ – Geliştirici dostu iş akışı ve ajan oluşturucu – Hem bir iş akışı otomasyon aracı (görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmeye yardımcı olur) hem de bir ajan oluşturucu olarak uyar.
• SmolAgents ✳️ – Geliştiriciler için hafif ajan SDK'sı – SmolAgents; hem hafif bir ajan SDK'sı (ajan framework'leri için) hem de bir iş akışı aracı olarak (Hugging Face model'leri ile entegre olduğu için) uyacak kadar esnektir.
• Windmill – Açık kaynaklı geliştirici platformu ve iş akışı motoru – Betikleri arayüzlere, API'lere ve cron görevlerine dönüştürür; Python, TypeScript, Go ve diğer dilleri destekler.
• Activepieces – Açık kaynaklı otomasyon platformu – Görevleri otomatikleştirmek ve uygulamaları minimum kodla entegre etmek için kendi sunucunuzda barındırılan görsel iş akışı oluşturucusu. Dağıtılmış yapay zeka görevlerini ve ajan zincirlerini ölçekli olarak çalıştırmak için 280+ MCP sunucularını destekler.
• Huginn – Web otomasyonu ve ajan yönetimi – Web tabanlı görevleri otomatikleştirmek ve izlemek için ajanlar oluşturur.
• Node-RED – IoT ve gerçek zamanlı veriler için akış tabanlı geliştirme – Tarayıcı tabanlı bir akış düzenleyici ile hizmetleri entegre eder ve görevleri otomatikleştirir.

Çoklu ajan iş akışı orkestrasyonu

Yapılandırılmış iş akışları boyunca etkileşen ajanları koordine etmek ve çoklu ajan sistemlerini entegre etmek için tasarlanmış framework'ler.

• HyperAgent – Tam yazılım yaşam döngüsü ajan orkestrasyonu – Ajanlar, mühendislik görevlerini planlamak, kodlamak ve doğrulamak için birlikte çalışır.
• Supercog – agentic – Yeniden kullanılabilir mantık bloklarıyla modüler orkestrasyon – Ölçeklenebilir, yapılandırılmış, ekip tabanlı otomasyon için tasarlanmıştır.

3. Web otomasyonu ve navigasyon

Ajanlar, web sitelerinde otonom olarak gezinir ve form doldurma, veri çıkarma ve web tarama otomasyonu gibi çok adımlı görevleri gerçekleştirir.

Otonom web ajanları ve yardımcı pilotlar

Genel amaçlı otonom ajanlar (web yetenekli):

• AgenticSeek – Tam otonom web tarama ajanı – Tamamen yerel Manus YZ. Veri çıkarma ve form doldurma konusunda uzmanlaşır, web tabanlı görevleri otomatikleştirir.
• Agent-E – DOM farkındalıklı tarayıcı otomasyon ajanı – Web sayfalarıyla etkileşime girmeye odaklanır; Belge Nesnesi Modeli'ni (DOM) ayrıştırarak düğmelere tıklama ve form doldurma için en iyisidir.
• AutoWebGLM – LLM tabanlı web ajanı – Karmaşık web sitelerinde daha iyi gezinme için pekiştirmeli öğrenme ve HTML sadeleştirme kullanır.

Görü tabanlı web navigasyon ajanları (çok modlu):

• Autogen eklenti WebSurfer – Çok modlu web ajanı – Web etkileşimini geliştirmek için metin ve görsel girdiyi (ekran görüntüleri) birleştirir.
• Skyvern – Bilgisayar görüşüne sahip yapay zeka ajanı – LLM'leri ve bilgisayar görüşünü kullanarak iş akışlarını otomatikleştirir; hem metin hem de görsel öğeleri işler.
• WebVoyager – Görü etkin web ajanı – Görsel ağırlıklı web sitelerinde gezinmeyi iyileştirmek için metin ve ekran görüntüleri kullanır.

Açık kaynaklı web otomasyonu ve navigasyon hakkında daha fazlası için en iyi araçlardan ve ajanlardan bazılarına yapılandırılmış bir bakış:

Bilgisayar kullanım ajanları

Web navigasyon ajanları

Web otomasyonu & kazıma araç setleri

LLM destekli web RPA ve tarayıcı uzantıları

Yapay zeka web kazıyıcıları ve tarayıcıları

Yapay zeka web arama araçları

4. Kodlama ve geliştirme ajanları

Kodlama görevlerine yardımcı olmak için tasarlanmış yapay zeka ajanları; geliştiricilere kod önerileri, hata ayıklama ve görev otomasyonu aracılığıyla gerçek zamanlı destek sağlar.

CLI tabanlı kodlama ajanları

• Codex CLI – Çok modlu etkileşim aracı (öner, düzenle, çalıştır) – Komut satırı üzerinden kod önerileri ve düzenlemeler sunarak geliştirici iş akışlarını geliştirir.
• OpenDevin – Açık kaynaklı yapay zeka kodlama asistanı – Çeşitli diller için kod önerileri sunarak programlama görevlerine yardımcı olur. OpenDevin'in yakın zamanda "All Hands YZ" şeklindeki daha geniş misyonunu yansıtmak için OpenHands olarak yeniden markalandığını unutmayın.⁶
• Aider – Yapay zeka eşli programlama asistanı – Kodlama yardımı için terminalinize entegre edilmiştir; otomatik tamamlama, hata ayıklama ve görev otomasyonunu destekler.

Yapay zeka kod düzenleyicileri

• Neovim – Yapay zeka entegreli kod düzenleyici – Kod tamamlama ve yeniden düzenleme sağlayan yapay zeka destekli eklentiler.
• Visual Studio Code (VS Code) – Yapay zeka destekli kod tamamlama ve hata ayıklama aracı – Geliştiriciler için IDE ortamlarıyla entegre GitHub Copilot aracılığıyla kod önerileri ve otomatik tamamlama sunar.
• Cursor – Yapay zeka entegreli kod düzenleyici – Gerçek zamanlı yapay zeka destekli kod tamamlama ile geliştirilmiştir.

Prompt'tan uygulamaya oluşturucular (Vibe coding)

Açık kaynak v0 / lovable / Bolt alternatifleri:

• Dyad – Açık kaynaklı yapay zeka uygulama oluşturucu – Doğal dil komutlarıyla yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturmak için yerel öncelikli, kodsuz bir araç.
• vx.dev – Açık kaynaklı yapay zeka uygulama oluşturucu – Doğal dil prompt'larını uygulamalara dönüştürmeye odaklanan yerel öncelikli, az kodlu bir araç.

5. Siber güvenlik ajanları

Sızma testi, güvenlik açığı keşfi, red team faaliyetleri ve otonom tehdit algılama gibi görevler de dahil olmak üzere siber güvenlik operasyonlarını geliştirmek için tasarlanmış yapay zeka ajanları.

• YAWNING TITAN – Soyut, graf tabanlı siber güvenlik simülasyonu – Graf tabanlı ortamlara odaklanarak otonom siber operasyonlar için ajanların eğitilmesini destekler.
• bumpgen – Paket yönetimi ajanı – npm paketlerini (Node.js paket yöneticisi) otomatik olarak yükseltir.
• Cyber-Security LLM Ajanları – LLM odaklı siber güvenlik görevleri – AutoGen üzerine inşa edilmiştir. ChatGPT EDR otomasyonunu ve algılama mühendisliği için otomatik CI/CD göstermek amacıyla çeşitli araştırma uygulamalarında kullanılmıştır.

6. Yapay zeka video içerik oluşturma ajanları

Görsel ve multimedya içeriği oluşturmaya, düzenlemeye ve iyileştirmeye yardımcı olan yapay zeka ajanları; sanat, görüntüler ve videolar dahildir.

• Mochi – Metinden videoya üretim – Metin prompt'larını videoya dönüştürür ve kısa biçimli videolar oluşturmaya odaklanır. Metinsel açıklamalardan hızla video üretmek için çok uygundur.
• CogVideo – Metinden videoya üretim – Metin prompt'larını yüksek doğrulukla videoya dönüştürür ve görüntüden videoya oluşturmayı sağlar. Metin veya görüntülerden yüksek kaliteli video üretimi için daha gelişmiş bir araçtır.
• Allegro – Metinden videoya üretim – Metin prompt'larını yaratıcı içerik oluşturmaya odaklanarak videoya dönüştürür. Bu araç, benzersiz görsel anlatılar üretmek için metinden yaratıcı video sentezine vurgu yapar.
• DALL·E (Açık kaynak sürümleri) – Metinden videoya üretim – Metin açıklamalarından görüntüler üretir; yazılı prompt'ları ayrıntılı ve yaratıcı görsel içeriğe dönüştürür.

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

7. Finans ajanları

Otomatik pekiştirmeli öğrenme iyileştirmesi veya gerçek zamanlı finansal veri analizi sunan yapay zeka ajanları.

• FinRL – Ticaret için otomatik pekiştirmeli öğrenme – Piyasa verilerine dayalı olarak ticaret stratejilerini otonom şekilde öğrenir ve yürütür; dinamik finansal ortamlara uyum sağlar.
• OpenBB Terminal – Finansal veri analizi – Gerçek zamanlı ticaret için otonom finansal içgörüler sağlar; yatırım profesyonellerinin bilinçli ticaret kararları vermesini mümkün kılar.

8. Sağlık hizmetleri ajanları

Hasta verilerini ve tıbbi raporları analiz ederek tıbbi teşhis, hastalık izleme ve sağlık içgörülerinde yardımcı olan yapay zeka ajanları.

• HIA (Sağlık İçgörüleri Ajanı) – Tıbbi rapor analizi – Tıbbi raporları analiz eder ve sağlık içgörüleri sağlar.
  YZ-HealthCare-Assistant – Hastalık teşhisi ve izleme – Hasta verilerini kullanarak hastalıkları teşhis eder ve izler.

9. Araştırma ajanları

Veri toplama, literatür taraması ve hipotez testine yardımcı olarak araştırma sürecini kolaylaştıran yapay zeka ajanları.

• ChemCrow – Otonom kimya araştırma ajanı – Kimyasal analizde karmaşık deneysel ve hesaplamalı görevleri planlamak ve yürütmek için LLM'leri kimya araçlarıyla entegre eder.
• GPT Researcher – Otonom genel araştırma asistanı – Yapılandırılmış çevrimiçi aramalar yapar, içeriği analiz eder ve minimum kullanıcı girdisiyle ayrıntılı araştırma raporları derler.

10. Veri analizi ajanları

Eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamak ve karar vermeyi desteklemek için verileri işleyen, analiz eden ve yorumlayan yapay zeka ajanları.

Finans

• FinRobot – Finansal veri analizi ajanı – Büyük dil model'leri kullanarak finansal veri yorumlama ve raporlamayı otomatikleştirir.

İş zekası ve sorgulama ajanları

• Wren YZ – Metinden SQL'e iş içgörüleri ajanı – İş raporlaması için doğal dil sorularını SQL sorgularına dönüştürür.
• Entaoai – GenAI destekli veri mühendisliği aracı – Veri sorgulama ve dönüştürme görevleri için bir sohbet arayüzü sağlar.
• Vanna YZ – Doğal dilden SQL'e ajan – Yapılandırılmış veri kümelerini keşfetmek için kullanıcı prompt'larına dayalı SQL sorguları üretir.

Sosyal medya ajanları

• Twitter Personality Agent – Sosyal medya analiz ajanı – Davranışsal ve kişilik özelliklerini çıkarmak için tweet geçmişini analiz eder.

11. Kişisel asistan ajanları

Görev yönetimi, planlama ve kişisel organizasyona yardımcı olarak üretkenliği ve zaman yönetimini artıran yapay zeka ajanları.

• VacAIgent (önceden oluşturulmuş CrewAI ajanı) – Seyahat planlama asistanı – Streamlit ve LLM'leri kullanarak tam seyahat programlarını otonom şekilde oluşturur.
• Inbox Zero – E-posta asistanı – Doğal dil işleme ve Gmail entegrasyonu kullanarak mesajları önceliklendirir, sınıflandırır ve özetler.
• Cal – Takvim planlama ajanı – LLM tabanlı etkileşim yoluyla toplantı oluşturma, yeniden planlama ve özetlemeyi otomatikleştirir.

Yapay zeka ajan sistemleri oluşturma

Birçok yapay zeka framework'ü tek bir satıcı veya genel depolar tarafından kontrol edilir, ancak sıkı şekilde yönetilir.

Bu projeler genellikle açık çekirdek model'lerine doğru kayar: temel kod ücretsiz kalır, ancak çoklu ajan orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik veya ince ayarlı kontrol ticari lisansların arkasında kilitlenebilir. Bazı “açık” ekosistemlerde üretim kullanımı genellikle kilitli bir arka uca satın alma gerektirir.

Kaynak⁷

Gerçek dünya yapay zeka ajanı projeleri

Deneyimlerimize göre, işte bazı yapay zeka ajanları ve uygulamaları:

• Yapay zeka kod düzenleyicileri API geliştirme ve uygulama oluşturma için
• Ekran görüntüsünden kod yürütme yapay zeka web sitesi oluşturma için
• Bilgisayar kullanım ajanları teslimat sipariş etmek, restoran rezervasyonu yapmak veya bir oda tasarlamak için.

Diğer bağımsız yapay zeka ajanı projeleri:

Diğer framework bazında yapay zeka ajanı projeleri:

Daha fazla okuma

• 20 LLM Güvenlik Aracını ve Açık Kaynak Framework'lerini karşılaştırın

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 50+ Açık Kaynak Yapay Zeka Ajanları Listesi}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 16 Ağustos 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Reflection Agents

LangChain Blog

2.

Simon Willison on ai-agents

3.

Building Effective AI Agents \ Anthropic

4.

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

Boston Consulting Group

5.

Manus Joins Meta for Next Era of Innovation

6.

One Year of OpenHands: A Journey of Open Source AI Development | Mar 17, 2025

7.

Dapr Agents: AI Agents & Workflows for Production

Diagrid

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi 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.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 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 yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da endüstri analisti olup süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanmaktadır.

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