En İyi 50+ Açık Kaynak Yapay Zeka Ajanları Listelendi

Herkes yapay zeka ajanları geliştiriyor; popüler yapay zeka kodlama ajanlarını, yapay zeka ajanı oluşturucularını ve araç kullanım kıyaslamalarını gerçek dünya yeteneklerini değerlendirmek üzere uygulamalı test ettikten sonra, en iyi 50+ açık kaynak yapay zeka ajanlarının seçilmiş bir listesini hazırladık. Kategori başlıklarına tıklayarak doğrudan en iyi seçimlerimize geçebilirsiniz:

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.

Bunlar 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 uzanır. Temel teknik zorluk, adımlar boyunca bağlamı korumak ve çok aşamalı işlemleri koordine etmektir.
• Bağlam ve kontrol: Yapay zeka ajanlarındaki gerçek zorluk, LLM'in her adımda uygun bağlama sahip olmasını sağlamaktır. Bu, LLM'e beslenen içeriği yönetmeyi ve ajanın güncel bağlama dayalı olarak ilgili görevleri yürütmesini sağlamayı içerir.
• Araçların entegrasyonu: Etkili ajanlar geliştirmek; dış araçlar, API'ler ve veri kaynaklarıyla sorunsuz entegrasyon gerektirir. LangChain gibi framework'ler bu dış kaynakların entegre edilmesine yardımcı olabilir; ancak ajanın davranışını yeni girdilere uyarlamak için iş akışı üzerinde kontrol şarttır.
• Ajan framework'ü avantajları: Basit iş akışları veya karmaşık otonom ajanlar olsun tüm ajanik sistemler, ajanik framework'ler tarafından sağlanan temel özelliklerden yararlanabilir. Bu özellikler sıfırdan geliştirilebilir veya ihtiyaçlarınıza bağlı olarak mevcut bir açık kaynak platformdan kullanılabilir.

Yeni standartlar

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

Yapay zeka ajanı tam olarak nedir?

Neyin bir “yapay zeka ajanı” oluşturduğuna dair üzerinde uzlaşılmış bir tanım yoktur.

• Geleneksel yapay zeka , ajanları çevreleriyle etkileşime giren sistemler olarak tanımlar.
• Simon Willison'ın anketi, sektör katılımcılarının çeşitli çalışma tanımlarını sunar.²
• Anthropic'in tanımı, etkili ve uyumlu yapay zeka ajanları geliştirmek için tasarım ilkelerini ana hatlarıyla belirtir.³
• Büyük danışmanlık şirketleri, ajanların iş süreçlerini ve karar almayı otomatikleştirmedeki rolünü vurgular.⁴.

Bunların çoğu, bir yelpazenin sonunda iş akışları ve yerleşik otonomiyi açıkça içerir.

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:
  • Çoklu görevler ve beklenmedik değişiklikler içerenler gibi 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 denetimine ihtiyaç duyan sistemler ajaniktir.
• Sistem tasarımı: Araç kullanımı (ör. web araması, programlama) veya planlama (ör. yansıtma, 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 ele aldık.

Bu ajanlar tamamen otonom mu?

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

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

Yapay zeka ajanları ne zaman kullanılmalı (ve ne zaman kullanılmamalı)

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

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

Bu riskleri azaltmak için ajanik sistemleri kontrollü ortamlarda test etmek ve dağıtımdan önce sağlam koruma rayıları uygulamak çok önemlidir.

Ajanlar, adımlar kolayca tahmin edilemediğinde veya sabit kodlanamadığında 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 seçmesi gerekir.
• Uzun süreli bellek veya bağlam gerekir; oturumlar veya yürütme aşamaları boyunca.
• Yürütme, çevresel geri bildirime yanıt vermelidir; örneğin API sonuçları, arama çıktıları veya başarısız eylemler gibi.
• Döngüde insan iş birliği gerekir; otonomi ve gözetimin harmanlanması gereken durumlar (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 önemdedir; kullanıcıya dönük etkileşimlerde olduğu gibi.
• Maliyeti en aza indirmek esastır; özellikle özyineli LLM çağrılarından ve karmaşık orkestrasyondan kaçınarak.

Ajanik kıyaslamalar hakkında daha fazla bilgi edinin

Ajanik sistemler tarafından yaygın olarak kullanılan altyapılara ilişkin en son kıyaslamalarımız şunlardır:

• Uzak tarayıcılar: Tarayıcı altyapısı, ajanların web ile güvenli şekilde etkileşime girmesini 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 yollarıyla düzenlenir.

1. Ajan framework'leri (Kendin Yap)

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

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

Genel ajan framework'leri

Esas olarak ajan geliştirmeye odaklanan; iş akışlarını, çoklu ajan kurulumlarını ve genel amaçlı kullanım senaryolarını düzenlemek için esnek, özelleştirilebilir araçlar sunan framework'ler.

• 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 – Araç kullanan ajanları sohbet benzeri API'ler aracılığıyla koordine etmek için tasarlanmıştır. Karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için, özellikle otonom kod üretiminde en iyisidir.
• CrewAI – Kodsuz/düşük kodlu çoklu ajan framework'ü – Hazır ajan şablonları sunan, başlaması en kolay araçlardan biridir (ör. toplantı hazırlık ajanı).

Uzmanlaşmış ajan framework'leri

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

• Camel – Rol tabanlı ajan simülasyonu – Yapılandırılmış akıl yürütme kullanan iş birlikçi, 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 AI (CAI) – Yapay zeka destekli siber güvenlik ajan framework'ü – Döngüde insan yetenekleriyle sızma testi, güvenlik açığı keşfi ve red teaming sağlar; büyük dil model'lerinden ve Nmap gibi araçlarla entegrasyonlardan yararlanır.
• Atomic Agents – Şema öncelikli granüler özel ajan oluşturucu – Granüler ajan yapısı ve birleştirilebilir mantık için geliştirilmiştir.
• SmolAgents – Geliştiriciler için hafif ajan SDK'sı – Minimal soyutlama; mantığı JSON yerine Python üzerinden yönlendirir.

Ajan çalışma zamanları (Önceden oluşturulmuş otonom ajanlar)

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

Tamamen otonom:

• Otomatik-GPT – Hedef ayrıştırma ve otonom yürütme – Hedefleri alt görevlere böler ve araçları, belleği ve akıl yürütmeyi kullanarak tamamlar. Önceden oluşturulmuş ajanlar ve düşük kodlu bir arayüz sunar.
• AIlice – Yerel genel amaçlı görev yürütme – Karmaşık görevleri cihaz üzerinde yürütür; yerel araçları ve dosya işlemeyi destekler. Açık kaynak LLM'e dayalı olarak JARVIS benzeri bir yapay zeka asistanı oluşturmayı amaçlar.
• Manus AI – Genel amaçlı korumalı alan işlemleri. Araçları ve iş akışlarını güvenli bir korumalı alanda çalıştırır; çok alanlı, çok adımlı işlemleri otonom olarak yürütebilir. Meta tarafından satın alınmış ve Meta'nın “Personal Ambient Intelligence” 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 oluşturmasını ve yürütmesini sağlar. Hafiftir; deneme için en iyisidir.
• OpenManus – Kalıcı tarayıcı ajanı – Tarayıcı ortamlarında oturum boyu süren iş akışları için tasarlanmıştır. Web etkileşimlerini otomatikleştirmek için Playwright gibi araçları kullanır. Mevcut otomasyon pipeline'larıyla birlikte kullanmak için iyidir. Conda ile kurulum hızlıdır.

2. İş akışı otomasyonu ve orkestrasyon

İş akışlarını otomatikleştiren ve birden çok platformu veya hizmeti entegre eden, genellikle yapay zeka ajanlarını entegre etme yeteneğine sahip araçlar.

Genel iş akışı otomasyonu ve entegrasyon ajanları

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

• 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 planlama aracı – OpenAI'ın derin araştırmasına benzer yapay zeka planlayıcısı. LlamaIndex kullanarak doğal dil hedeflerini 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 işlev görür.
• 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'leriyle entegre olduğundan) kullanılabilecek kadar esnektir.
• Windmill – Açık kaynak geliştirici platformu ve iş akışı motoru – Komut dosyalarını arayüzlere, API'lere ve cron işlerine dönüştürür; Python, TypeScript, Go ve diğer dilleri destekler.
• Activepieces – Açık kaynak otomasyon platformu – Görevleri otomatikleştirmek ve uygulamaları minimum kodla entegre etmek için kendi sunucunuzda barındırılabilen görsel iş akışı oluşturucusu. Dağıtık yapay zeka görevlerini ve ajan zincirlerini ölçekli olarak çalıştırmak için 280+ MCP sunucusunu 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 düzenleyiciyle hizmetleri entegre eder ve görevleri otomatikleştirir.

Çoklu ajan iş akışı orkestrasyonu

Yapılandırılmış iş akışları boyunca etkileşim hâlindeki 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 – Tamamen otonom web tarama ajanı – Tamamen yerel Manus AI. Veri çıkarma ve form doldurma konusunda uzmanlaşarak web tabanlı görevleri otomatikleştirir.
• Agent-E – DOM farkındalıklı tarayıcı otomasyon ajanı – Web sayfalarıyla, (Document Object Model) DOM'u ayrıştırarak etkileşime odaklanır; düğmelere tıklamak ve formları doldurmak için en iyisidir.
• AutoWebGLM – LLM tabanlı web ajanı – Karmaşık web sitelerinde daha iyi gezinmek için pekiştirmeli öğrenme ve HTML sadeleştirmeyi kullanır.

Görü tabanlı web navigasyon ajanları (çok modlu):

• Autogen extension WebSurfer – Çok modlu web ajanı – Web etkileşimini geliştirmek için metin ve görsel girdiyi (ekran görüntüleri) birleştirir.
• Skyvern – Bilgisayarlı görüye sahip yapay zeka ajanı – Hem metin hem de görsel öğeleri işleyerek LLM'ler ve bilgisayarlı görü kullanarak iş akışlarını otomatikleştirir.
• WebVoyager – Görü etkin web ajanı – Görsel ağırlıklı web sitelerinde gezinmeyi iyileştirmek için metin ve ekran görüntülerini kullanır.

Açık kaynak 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 üzere tasarlanmış, geliştiricilere kod önerileri, hata ayıklama ve görev otomasyonu yoluyla gerçek zamanlı destek sağlayan yapay zeka ajanları.

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 kaynak yapay zeka kodlama asistanı – Programlama görevlerine yardımcı olur, çeşitli diller için kod önerileri sunar. OpenDevin, “All Hands AI” şeklindeki daha geniş misyonunu yansıtmak üzere yakın zamanda OpenHands olarak yeniden markalandı.⁶
• Aider – Yapay zeka çift programlama asistanı – Otomatik tamamlama, hata ayıklama ve görev otomasyonunu destekleyerek kodlama yardımı için terminalinize entegre edilmiştir.

Yapay zeka kod düzenleyicileri

• Neovim – Yapay zeka entegreli kod düzenleyici – Kod tamamlama ve yeniden düzenleme sağlayan yapay zeka destekli eklentiler sunar.
• 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 tamamlamayla geliştirilmiştir.

Prompt'tan uygulamaya oluşturucular (Vibe coding)

Açık kaynak v0 / lovable / Bolt alternatifleri:

• Dyad – Açık kaynak yapay zeka uygulama oluşturucusu – Doğal dil komutlarıyla yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmek için yerel öncelikli, kodsuz bir araç.
• vx.dev – Açık kaynak yapay zeka uygulama oluşturucusu – Doğal dil prompt'larını uygulamalara dönüştürmeye odaklanan yerel öncelikli, düşük kodlu bir araç.

5. Siber güvenlik ajanları

Sızma testi, güvenlik açığı keşfi, red teaming ve otonom tehdit algılama gibi görevler dâhil 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 yönetim ajanı – npm paketlerini (Node.js paket yöneticisi) otomatik olarak yükseltir.
• Cyber-Security LLM Agents – LLM destekli siber güvenlik görevleri – AutoGen üzerine inşa edilmiştir. ChatGPT EDR otomasyonunu ve algılama mühendisliği için otomatik CI/CD'yi göstermek amacıyla çeşitli araştırma uygulamalarında kullanılır.

6. Yapay zeka video içerik üretim ajanları

Yapay zeka ajanları; sanat, görseller ve videolar dâhil olmak üzere görsel ve multimedya içeriğin üretilmesine, düzenlenmesine ve geliştirilmesine yardımcı olur.

• Mochi – Metinden videoya üretim – Kısa biçimli videolar oluşturmaya odaklanarak metin prompt'larını videoya dönüştürür. Metinsel açıklamalardan hızlı 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 – Yaratıcı içerik üretimine odaklanarak metin prompt'larını videoya dönüştürür. Bu araç, benzersiz görsel anlatılar üretmek için metinden yaratıcı video sentezini vurgular.
• DALL·E (Açık kaynak sürümler) – Metinden videoya üretim – Metin açıklamalarından görüntüler üretir ve yazılı prompt'ları ayrıntılı, 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 sağlayan 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 uzmanlarının bilinçli ticaret kararları almasına olanak tanır.

8. Sağlık hizmeti ajanları

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

• HIA (Health Insights Agent) – Tıbbi rapor analizi – Tıbbi raporları analiz eder ve sağlık içgörüleri sunar.
  AI-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

Uygulanabilir içgörüler sağlamak ve karar almayı desteklemek için verileri işleyen, analiz eden ve yorumlayan yapay zeka ajanları.

Finans

• FinRobot – Finansal veri analiz ajanı – Büyük dil model'lerini kullanarak finansal veri yorumlamayı ve raporlamayı otomatikleştirir.

İş zekâsı ve sorgulama ajanları

• Wren AI – Metinden SQL'e iş içgörüsü ajanı – Doğal dil sorularını iş raporlaması için SQL sorgularına dönüştürür.
• Entaoai – GenAI destekli veri mühendisliği aracı – Veri sorgulama ve dönüştürme görevleri için bir sohbet arayüzü sağlar.
• Vanna AI – 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 yardım 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 gezi 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 aracılığıyla toplantı oluşturmayı, yeniden planlamayı ve özetlemeyi otomatikleştirir.

Yapay zeka ajan sistemleri geliştirme

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

Bu projeler genellikle açık çekirdek modellere kayar: temel kod ücretsiz kalır; ancak çoklu ajan orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik veya ince taneli kontrol ticari lisansların arkasında tutulabilir. Bazı “açık” ekosistemlerde üretim kullanımı çoğu zaman kilitli bir arka uca bağlanmayı 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 koda yürütme yapay zeka web sitesi üretimi için
• Bilgisayar kullanım ajanları teslimat siparişi vermek, restoran rezervasyonu yapmak veya bir oda tasarlamak için.

Diğer bağımsız yapay zeka ajanı projeleri:

Diğer framework bazında yapay zeka ajanı projeleri:

Daha fazla bilgi

• 20 LLM Güvenlik Aracını ve Açık Kaynak Framework'leri 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 Listelendi}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 16 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

10 güncelleme

202620252024

1. 4 Ağu

   Further reading bölümünden 'What are the Top 10 LLM Security Risks' girişi kaldırıldı.

2. 29 Oca

   Yeni standartlar Model Bağlam Protokolü (MCP) ve Stripe Agentic Ticaret Protokolü (ACP) 'AI ajanı tam olarak nedir?' bölümüne eklendi.

Referans Linkleri

1.

Reflection Agents

LangChain Blog

2.

Simon Willison on ai-agents

3.

Building effective AI agents \ Anthropic

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

OpenHands

7.

Dapr Agents: AI Agents & Workflows for Production

Diagrid

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

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Henry Palmer

Jul 06, 2026 at 04:20

Really appreciated the clear categorization—especially the 'Domain-specific agent applications' section, which helped me quickly identify healthcare and finance agents suited for real-world prototyping. The inclusion of benchmark context alongside each tool made it easier to gauge maturity beyond just GitHub stars. As someone tracking AI developments in emerging markets, this kind of practical curation is exactly what I rely on.

Yanıtla