İş Akışı Orkestrasyonu için Yapay Zeka: En İyi 15+ Agentic AI ve GenAI Aracı

İş akışı düzenleme araçlarında yapay zekanın kullanımında artan bir eğilim gözlemliyoruz. Kuruluşların %36'sı artık yapay zeka destekli iş akışı oluşturmaya öncelik verirken, düzenleme statik planlamadan dinamik, ajan tabanlı akıl yürütmeye doğru evriliyor. ¹

Yapay zeka orkestrasyon araçları iki temel role sahiptir:

• Operasyonel iş akışlarının optimize edilmesi:
  • Arka uç: Altyapı düzeyindeki süreçler için kurumsal iş yükü otomasyon araçları .
  • Ön yüz: Kullanıcı arayüzü görevlerini otomatikleştirmek için kullanılan Intelligent RPA yazılımı .
  • Veriler: Temel bilgileri yönetmek ve taşımak için kullanılan veri düzenleme araçları .
• Mantık katmanının koordinasyonu: Yapay zeka ajanları arasındaki karmaşık akıl yürütme ve etkileşimi koordine etmek için LLM orkestrasyonu veya ajan orkestrasyon araçları.

Bu önemli araçları ve yapay zeka yeteneklerini nasıl bünyelerinde barındırdıklarını inceleyin:

Sponsorlar hariç, bu araçların alfabetik sırayla listelendiğini, sponsorların ise en üstte yer aldığını lütfen unutmayın.

Operasyonel iş akışı düzenlemesi için yapay zeka

Bu araçlar, yapay zekayı kullanarak tüm operasyonel yığını birleştiriyor ve derin katman veri akışlarından son kullanıcı ön uç otomasyonuna kadar her şeyi senkronize ediyor.

Kurumsal iş yükü otomasyonu

Hizmet düzenleme ve otomasyon platformları (SOAP'lar) olarak da bilinen iş yükü otomasyon araçları , kurumsal BT ortamlarında entegrasyon ve düzenleme sağlayabilir.

Stonebranch (Evrensel Otomasyon Merkezi)

Stonebranch, şirket içi, bulut, konteyner tabanlı ve hibrit ortamlar genelinde iş yüklerini koordine eden merkezi bir otomasyon merkezi sağlar. Başlıca Stonebranch yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• Robi AI (Intelligent Orchestration): Yönetilen bir GenAI çerçevesi olup şunları sağlar:
  • Konuşma arayüzü: Doğal dil tabanlı sorun giderme ve otomatik kök neden analizi.
  • GenAI tarafından yönetilen görevler: LLM adımları, katı çıktı şemaları kullanılarak bilişsel görevleri (örneğin, günlük özetleme veya bilet sınıflandırma) ele almak için doğrudan iş akışlarına yerleştirilir.
• Ajanlar Arası Birlikte Çalışabilirlik (MCP): Harici yapay zeka ajanları (ChatGPT, Claude veya özel ajanlar) arasında köprü kurmak için Model Bağlam Protokolünü kullanır ve bu ajanların UAC görevlerini yerel araçlar olarak tetiklemelerine olanak tanır.
• Ajan tabanlı yürütme modeli: Dağıtılmış sistemler genelinde komut dosyalarını, komutları ve dosya aktarımlarını yürütmek için Evrensel Ajanlar kullanır ve güvenli ve kontrollü otomasyon yürütmesini sağlar.
• Veri işlem hattı ve MFT entegrasyonu: Yönetilen dosya transferi yeteneklerini ve veri işlem hattı düzenlemesini içerir; bu sayede otomatik veri taşıma ve dönüştürme iş akışları mümkün olur.

Stonebranch ve alternatifleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

RunMyJobs by Redwood

RunMyJobs, bağımlılıkları yönetmek, iş yüklerini dengelemek ve sistemler arası iş yürütmesini koordine etmek için SAP, Oracle ve hibrit ortamlarla entegre olan bir SaaS aracıdır. Yapay zeka yetenekleri şunları içerir:

• RangerAI ajansal katmanı: Redwood RangerAI, yaşam döngüsü boyunca ajansal bir yapay zeka katmanı yerleştirir. Özellikleri şunlardır:
  • Anında sorun giderme, doğal dil komut dosyası oluşturma ve teknik yapılandırma rehberliği (K8s/OpenVMS) için bir destek asistanı ve otomasyon yardımcı pilotu .
  • Çoklu ajan orkestrasyonu, ajanları koordine ederek üst düzey hedeflere (örneğin, "Ay sonu mali işlemlerini hazırlama") ulaşmalarını sağlamak için planlama ve görev dağıtımı yoluyla çalışır.
  • Otonom kendi kendini onarma özelliği , hata kayıtlarını inceleyerek arızaları yorumlama ve insan müdahalesi olmadan çok adımlı düzeltme planlarını uygulama yeteneği.
• Metaveri odaklı otomasyon: Sistem durumlarına, bağımlılıklara ve yürütme bağlamına göre iş akışlarını ayarlamak için meta veri tabanlı bir mimari kullanır ve statik zamanlamaya kıyasla esnek bir düzenleme sağlar.
• MFT entegre orkestrasyon (JSCAPE aracılığıyla): Harici MFT araçlarına ihtiyaç duymadan iş akışlarını başlatmak ve kontrol etmek için olay tabanlı tetikleyicilerle (örneğin, dosya gelişleri) yönetilen dosya transferini içerir.

RunMyJobs'un özelliklerini, avantajlarını ve dezavantajlarını daha yakından öğrenin.

ActiveBatch

ActiveBatch, bulut ve sanal kaynakları ölçeklendiren bir iş yükü otomasyon aracıdır. Ayrıca, özel kod gerektirmeden ActiveBatch'i neredeyse tüm SaaS veya bulut hizmetlerine (ServiceNow veya Snowflake gibi) bağlamak için API gereksinimlerini otomatik olarak keşfeden bir Süper REST API adaptöründen yararlanır. ActiveBatch'in yapay zeka yetenekleri şunlara olanak tanır:

• Sezgisel kuyruk tahsisi (HQA): Geçmiş örnek verilerini analiz eder ve iş yüklerini yürütme aracıları arasında dağıtmak ve bekleme süresini en aza indirmek için en uygun kaynak tahsisini tahmin eder.
• Düşük kodlu otomasyon tasarımı: Kullanıcıların minimum kodlama ile karmaşık iş akışları tanımlamasını sağlayan, sürükle ve bırak otomasyon mantığı içeren bir İşler Kütüphanesi ile görsel bir iş akışı oluşturucu sunar.
• Olay ve kısıtlama tabanlı zamanlama: Belirli çevresel koşullar (disk alanı veya veritabanı kullanılabilirliği gibi) karşılandığında işlerin çalışmasını sağlamak için kısıtlama tabanlı zamanlama kullanır ve böylece başarısızlık riskini azaltır.

ActiveBatch'in yetenekleri ve kullanım alanları hakkında daha fazla bilgi için inceleyin.

BMC Control-M

BMC Control-M'in başlıca yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• Jett (GenAI danışmanı): İş akışı sorun giderme için bağlam içi rehberlik sağlayan ve performansı optimize etmek için otomatik operasyonel bilgiler üreten konuşma tabanlı bir asistan.
• Yapay zeka iş akışı oluşturucu: Doğal dili kullanarak iş akışı yapılarının tamamını anında taslak haline getiren, iş türlerini ve bağımlılıkları önererek teslimatı hızlandıran, amaca yönelik bir tasarım aracı.
• Yapay zekâ ajanlarının yönetimi: Control-M, yapay zekâ ajanlarını ve yapay zekâ destekli görevleri yönetilen, üretime hazır varlıklar olarak yönetmek için CrewAI ve LangGraph gibi çerçevelerle entegre olabilir.
• Ajan tabanlı yönetim ve uyumluluk: Yapay zeka özelliklerine yönelik ayrıntılı erişim kontrolleri içerir ve güvenli yürütmeyi sağlamak için yapay zeka ajanları tarafından tetiklenen tüm eylemler için kapsamlı denetim kayıtları sunar.

HCL Evrensel Orkestratör

HCL UnO (eski adıyla Workload Automation), bağlam duyarlı tetikleyiciler ve yapay zeka destekli karar mantığı kullanarak uyarlanabilir iş akışı yürütmeyi sağlayan bulut tabanlı bir SaaS çözümüdür. Başlıca yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• UnO AI pilot projesi: Sade dil komutlarını teknik iş akışı şablonlarına dönüştüren, manuel kodlama çabasını ve karmaşık yapılandırmayı azaltan üretken bir ön uç.
• Otonom yapay zeka oluşturucu: GenAI ve mantığı kullanarak sistem bağlamını algılayan ve dağıtılmış uygulamalar genelinde gerçek zamanlı kararlar alan otonom ajanlar oluşturmak için düşük kodlu bir ortam.
• Otonom karar verme: UnO, temsilcilerin sabit adımların ötesine geçmelerini sağlayarak, istisnaları ele almalarına, tekliften tahsilata kadar olan süreçleri optimize etmelerine veya akıllı karar verme yoluyla finansal kapanışları yönetmelerine olanak tanır.

Intelligent RPA

RPA araçları, API erişimi olmayan eski arayüzler ve web uygulamalarındaki görevleri otomatikleştirmek için bilgisayar görüşü ve makine öğrenimini kullanır.

AutomationEdge

AutomationEdge, ön uç iş akışı yürütmesi için yapay zekayı entegre eden bir otomasyon platformudur.

• Kendi kendini onaran bot işlemleri: Bir bot başarısız olursa, bir LLM hatayı analiz eder ve görevi tamamlamak için izlenecek yolu yeniden belirler.
• Bilişsel karar verme: Gelen veri kalıplarına dayanarak yapılandırılmış görevlerde bir sonraki adımı belirlemek için makine öğrenimi modellerini uygular.
• Akıllı belge işleme: İş akışı tetikleyicileri için yapılandırılmamış belgelerden yapılandırılmış verileri çıkarmak üzere yerleşik OCR ve makine öğrenimi içerir.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate, Copilot arayüzü ve diğer ajan tabanlı özellikler sunan düşük kodlu bir otomasyon platformudur.

• Power Automate için Copilot: Kullanıcıların doğal dil kullanarak karmaşık iş akışlarını oluşturmasına, tanımlamasına ve iyileştirmesine olanak tanır. Daha önce teknik uzmanlık gerektiren yapay zeka kod üretimi, ifade yazımı ve komut dosyası mantığını üstlenir.
• Ajan tabanlı kendi kendini onaran akışlar: Kullanıcı arayüzü değişikliğinde başarısız olmak yerine, yapay zeka katmanı yolu yeniden değerlendirir. Kaydırılmış öğeleri belirlemek için bilgisayar görüşü ve LLM mantığını kullanır ve akış yürütmesini gerçek zamanlı olarak otomatik olarak düzeltir.
• Yapay zekâ masaüstü ajanları: "Botların" ötesine geçen bu ajanlar, düzensiz bir e-postayı okumak gibi yapılandırılmamış görevleri yerine getirebilirler.

Robocorp (Semafor)

Robocorp, makine öğrenimi kütüphanelerini doğrudan iş akışlarına entegre eden, ajan tabanlı bir yürütme modeline sahip, Python tabanlı bir otomasyon platformudur.

• Aracı tabanlı tarayıcı kontrolü: Veri çıkarma veya görev yürütme için dinamik, JavaScript ağırlıklı ortamlarda gezinen web aracıları için optimize edilmiştir.
• Bulut tabanlı ölçeklendirme: Bot başına lisanslama kısıtlamaları olmaksızın birden fazla ajanın paralel yürütülmesi için bir düzenleme modeli sağlar.

UiPath

UiPath, aşağıdaki özellikler sunarak ön uç arayüzlerinde çoklu ajan koordinasyonu, bağlamsal akıl yürütme ve uyarlanabilir görev yürütme olanağı sağlayan bir kurumsal otomasyon platformudur:

• Otopilot: Planlama yapabilen, karar verebilen ve araçları kullanabilen, ajan tabanlı bir katmandır. Örneğin, düzensiz bir faturayı algılayabilir, veri giriş adımlarını planlayabilir ve eski bir ERP sisteminde gezinerek harekete geçebilir.
• Ajan tabanlı orkestrasyon: Bir ajan tedarik zincirindeki gecikmeyi belirler, başka bir ajan yeniden yönlendirmeyi hesaplar ve üçüncü bir ajan envanteri günceller. Tüm bu ajanlar, insan müdahalesi içeren bir yaklaşımla yönetilir.
• Pano Yapay Zekası: Önceden tanımlanmış kurallar olmaksızın, bir ekrandaki (örneğin düzensiz bir e-posta) içeriği okumak ve mantıksal olarak başka bir ekrana (örneğin bir SAP alanına) eşlemek için LLM'leri kullanır.

Veri düzenlemesi

Veri düzenleme araçları , kalite kontrolü, şema tespiti ve işlem hattı oluşturma için yapay zekayı kullanarak veri hareketini ve dönüşümünü yönetir.

Airbyte

Airbyte, kaynak veri yapılarındaki değişiklikleri tespit etmek ve bunlara uyum sağlamak için yapay zekayı kullanır. Bu, güncellemeler sırasında işlem hattı hatalarının önlenmesine yardımcı olur. Airbyte'ın yapay zekayı kullandığı yöntemler şunlardır:

• Yapay zeka bağlayıcı oluşturma: Niş kaynaklar için API dokümantasyonunu analiz ederek özel veri bağlayıcıları oluşturmak üzere LLM'lerden yararlanır.
• Vektör veritabanı hedefleri: RAG tabanlı yapay zeka uygulama işlem hatlarını desteklemek için özel hedefler (örneğin, Pinecone, Weaviate) sağlar.

Dagster

Dagster, GenAI'yi kullanarak yapay zeka işlem hatlarını koordine edebilir. Örneğin, binlerce tablo dönüşümünü kontrol ederek ve veri akışının iş anlamını çıkararak veri varlıklarının durumunu takip edebilir. İş akışı düzenleme uygulamaları için diğer temel yapay zeka özellikleri şunlardır:

• ML entegrasyonu: Bir yapay zeka modelinin performansının düştüğünü tespit ettiğinde "yeniden eğitim" ajanlarını tetikleyerek modelin tüm yaşam döngüsünü yönetir.
• Veri kalitesi güvenlik önlemleri: Yapay zeka, veri şemalarında veya değer dağılımlarında anormallikler tespit ettiğinde işlem hatlarını durdurmak için otomatik kontroller kullanır.

dbt Bulut

dbt Cloud, harici ve dahili yapay zeka ajanlarını koordine etmek için MCP tabanlı ajan çerçeveleriyle entegre olabilir. Bu özel dbt ajanlarından bazıları şunlardır:

• Geliştirici aracısı: SQL oluşturma işlemini dbt Fusion motoruna karşı doğrular ve yürütmeden önce bağımlılıkları kontrol eder.
• Analist ajanı: Doğal dil sorularını doğru SQL ile yanıtlamak için Semantik Katmanı kullanır ve yapay zekanın Gelir veya Müşteri Kaybı gibi ölçütler için işletme tanımlarını kullanmasını sağlar.
• Gözlemlenebilirlik ajanı: Bu ajan, işlem hatlarını otonom olarak izler, arızaların temel nedenlerini belirler ve düzeltmeyi önerir (veya uygular).

Vali

Prefect, mühendislerin tüm orkestrasyon katmanının durumunu sorgulamasına olanak tanıyan Prefect Control adlı bir GenAI arayüzü sunar. Örneğin, bir kullanıcı "Saat 03:00'teki gecikmeye ne sebep oldu?" diye sorduğunda, yapay zeka ajanı logları ve olay örgüsünü sentezleyerek anlatısal bir yanıt sağlar. Aracın diğer yapay zeka yetenekleri şunlardır:

• Otonom hata yönetimi: Belirli istisnayı analiz eder. Geçici bir API hatası ise görevi yeniden yönlendirir; şema kayması ise akışı durdurur ve kullanıcıya GenAI tarafından önerilen bir kod düzeltmesiyle uyarı verir.
• Görev düzeyinde hibrit orkestrasyon: Bir işlem hattı içinde "Ajan Düğümleri"ne olanak tanır. Bir iş akışı, veri ambarına geçmeden önce bir LLM ajanının veri kalitesini doğrulaması için belirli bir adımda duraklayabilir.

Ajan düzenlemesi için yapay zeka

Bu bölümde, otonom ajanları ve birden fazla LLM'yi koordine etmek için yapay zekadan yararlanan platformlar yer almaktadır.

LLM orkestrasyonu

LLM orkestrasyon çerçeveleri , otomasyonun "akıl yürütme motorunu" sağlayarak çoklu ajan işbirliğini, belleği ve özerk karar verme süreçlerini yönetir.

Aracı tabanlı orkestrasyon kıyaslama testimize göre, performans, belirteç verimliliğinin (maliyet) gecikme süresine (hız) karşı dengelenmesiyle ölçülür:

• CrewAI: Test edilen seyahat planlama görevi için en az çekici olarak etiketlendi; 75 saniyelik yüksek gecikme süresiyle 6.500'den fazla belirteç gerektiriyor.
• LangGraph: Uçtan uca görevler için yaklaşık 25 saniyelik bir gecikmeyle yaklaşık 1.000 çıktı belirteci üreterek, kıyaslama testinde en düşük gecikme süresi-belirteç kullanımı kombinasyonunu elde etti.
• Microsoft Otomatik Üretim: Orta düzeyde verimlilikle orta yolu izler, yaklaşık 4200 token kullanır ve 40 saniyelik bir gecikme süresine sahiptir.

CrewAI

• Hata toleranslı akıl yürütme: Karşılaştırma testinde vurgulandığı gibi, CrewAI, daha yüksek gecikme süresi pahasına bile sonuçların eksiksiz olmasını sağlamak için araç arızalarının ardından birden fazla karar olayı kullanır.
• Rol tabanlı otonom görevlendirme: Tanımlanmış kişilere (örneğin, Araştırmacı, Yönetici) göre alt görevleri otomatik olarak uzmanlaşmış temsilcilere atar.
• Hiyerarşik görev yönetimi: Temsilcilerin lider temsilcilere rapor verdiği, kurumsal iş akışını taklit eden karmaşık organizasyonel yapıları destekler.

LangGraph (LangChain tarafından)

• Durum bilgisi içeren döngüsel düzenleme: Doğrusal zincirlerin aksine, ajanların görevler üzerinde döngü yapmasına, geri dönmesine ve yinelemesine olanak tanır; bu da otonom hata düzeltmesi için kritik öneme sahiptir.
• Ayrıntılı kontrol akışı: Yürütme bağımlılıklarını önceden tanımlamak için grafik tabanlı bir mimari kullanır, böylece gereksiz LLM çağrılarını ve belirteç israfını azaltır.
• Çoklu ajan sürekliliği: Ajan durumlarının uzun vadeli kontrol noktalarını koruyarak, görev ilerlemesini kaybetmeden insan müdahalesine olanak tanır.

Microsoft Otomatik Üretim

• Konuşma tabanlı çoklu ajan mantığı: Uzmanlaşmış ajanların hata ayıklama ve ucu açık sorunları çözme amacıyla birbirleriyle iletişim kurduğu, dinamik ve doğrusal olmayan akıl yürütme için optimize edilmiştir.
• Otonom kod yürütme: Ajanların veri yoğun görevleri çözmek için kendi kodlarını güvenli bir şekilde yazma, test etme ve çalıştırma yeteneğini içerir.
• Ölçeklenebilir bağlam yönetimi: Birden fazla uzmanlaşmış ajanın (örneğin, uçuş, hava durumu ve aktivite ajanları) çıktılarını birleşik bir plana dönüştürebilme yeteneği.

İş akışı düzenlemesinde yapay zeka nedir?

Yapay zeka iş akışı düzenlemesi, statik, kural tabanlı otomasyondan dinamik, akıllı koordinasyona geçiş anlamına gelir. Yapay zeka destekli sistemler şunları yapabilir:

• Birbirinden farklı veri kaynaklarını, API'leri ve hizmetleri, geri bildirimlerden öğrenen tek ve bütünleşik bir katmanda birleştirin.
• Değişen koşullara göre yürütme yollarını ayarlayın.
• Geleneksel sistemlerin işleyemediği girdileri yorumlayın.

İş akışı düzenleme aracı için doğru yapay zekayı seçin.

Yasal Uyarılar

Araç listemizin ve sınıflandırmamızın aşağıdaki gibi faktörler nedeniyle sorgulanabileceğini kabul ediyoruz:

• Kategori örtüşmesi: Birçok platform hibrit özelliklere sahiptir ve birden fazla işlevsel kategoriye yayılabilir.
• Yapay zeka uygulamalarında değişkenlik: Listelenen araçlar arasında yapay zekanın derinliği ve uygulaması önemli ölçüde farklılık göstermektedir.
• Evrensel entegrasyon: Neredeyse tüm kurumsal araçlar, büyük üçüncü taraf ekosistemleriyle yerel entegrasyonlar sağladığından, standart birlikte çalışabilirliği varsayıyoruz.
• Ajan tabanlı yapay zeka olgunluğu: Yapay zeka ajanı terimi, sektör literatüründe genellikle gelişigüzel kullanılır. Ajan tabanlı veya otonom olarak tanımlanan özellikler, tam olarak olgunlaşmış, üretime hazır işlevsellik olmayabilir.

Daha fazla okuma

Aşağıdakiler hakkında daha fazla bilgi edinin:

• BT Orkestrasyon Araçları
• Süreç Orkestrasyonu Araçları
• SAP Süreç Orkestrasyon Araçları

Referans Linkleri

1.

IT Automation Trends 2026 | Global State of IT Automation Report

2.

AI-Powered IT Automation: Robi AI

3.

AI Workflow Orchestration Solutions | Control-M for Reliable AI Workflows and AI Agents - BMC Software

4.

HCL Universal Orchestrator - AI-Powered Process Orchestration

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder