Açık Dünya Değerlendirmesi

En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi

Güncellenme tarihi: 4 Mar 2026

Kendi yapay zeka modelinizi dağıtmak veya bazı durumlarda mevcut modelleri fine-tune etmek çeşitli zorlukları beraberinde getirir:

Bulut sağlayıcısı seçme: Bir sağlayıcıyla derinlemesine entegre olabilir ve daha sonra ihtiyaç duyduğunuzda geçiş yapmak zorlaşabilir.
GPU kaynaklarının kıtlığı: Dağıtımınız coğrafi bir konumla sınırlıysa, o bölgedeki yüksek talep nedeniyle mevcut GPU kaynaklarında kıtlıkla karşılaşabilirsiniz.
Bulut bağımlılığı ve ölçeklenebilirlik: Birçok platform sizi belirli bulut hizmetlerine bağlar.

Birleşik API'ler sunan açık kaynak platformlar, çoklu bulut dağıtımını mümkün kılarak ve GPU kaynak yönetimini optimize ederek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. Aşağıda, 15 açık kaynak platform/kütüphane örneği listeliyoruz:

Araç / Platform	Kategori	En uygun olduğu alan ve temel güçlü yönleri
TensorFlow	Makine öğrenimi çerçeveleri	Üretim ML'si, ölçeklenebilir eğitim, dağıtım pipeline'ları
PyTorch	Makine öğrenimi çerçeveleri	Araştırma, deney yapma, derin öğrenme prototipleme
JAX	Makine öğrenimi çerçeveleri	Hızlı sayısal hesaplama, ileri düzey ML araştırması
Keras	Makine öğrenimi çerçeveleri	Başlangıç seviyesi, hızlı model geliştirme, basitleştirilmiş derin öğrenme
Scikit-learn	Makine öğrenimi çerçeveleri	Geleneksel ML, kullanımı kolay iş akışları, küçük/orta ölçekli veri kümeleri
H2O.ai	AutoML ve dağıtılmış ML platformları	AutoML, büyük veri ML'si, ölçeklenebilir model oluşturma
MLflow	AutoML ve dağıtılmış ML platformları	Deney takibi, model yönetimi, tekrarlanabilir ML iş akışları
Hugging Face Transformers	Büyük Dil Modeli ekosistemleri	Önceden eğitilmiş modeller, NLP, çok modlu yapay zeka, model paylaşımı
GPT4All	Büyük Dil Modeli ekosistemleri	Yerel LLM kullanımı, çevrimdışı inference, gizlilik odaklı iş akışları
Open WebUI	Büyük Dil Modeli ekosistemleri	Kendi sunucusunda barındırılan LLM arayüzleri, belge tabanlı erişim, genişletilebilirlik

Açık kaynak platformlara ve kütüphanelere kısa genel bakış

Bu platformları seçerken, esas olarak ne kadar iyi ölçeklendiklerine, entegre edilmelerinin ne kadar kolay olduğuna ve kurumsal kullanıma hazır olup olmadıklarına odaklandık.

Her biri için ayrıntılı açıklamaları keşfetmek üzere bağlantılara tıklayabilirsiniz:

1. Makine öğrenimi çerçeveleri:

TensorFlow: Büyük ölçekli ML eğitimi ve üretim dağıtımı için bir kütüphane. CPU'lar, GPU'lar ve TPU'larda model eğitimini sağlar.
PyTorch: Dinamik hesaplama grafiklerine sahip Python'ik bir derin öğrenme çerçevesi. Derin öğrenmede araştırma ve deney yapmak için en uygunudur. Sınırlı TPU desteği.
JAX: Yüksek performanslı sayısal hesaplama ve ML araştırması için bir platform. CPU'lar, GPU'lar ve TPU'larda sayısal hesaplamaların hızlı yürütülmesini hedefler.
Keras: TensorFlow gibi çerçevelerin üzerinde çalışan, derin öğrenme için üst düzey bir API. Başlangıç seviyesine uygun bir söz dizimine sahiptir.
Scikit-learn: Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi klasik ML görevleri için açık kaynaklı bir Python kütüphanesi. Kullanımı kolay bir API sağlar. Küçük/orta ölçekli veri kümelerinde iyi çalışır.

2. AutoML ve dağıtılmış ML platformları:

H2O.ai: Büyük veri üzerinde ML iş akışlarını otomatikleştirmek için dağıtılmış bir platform.
MLflow: ML yaşam döngüsünü yönetmek için bir platform. Deney takibini, model paketlemeyi destekler ve TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, R ile çalışır.

3. Büyük Dil Modeli (LLM) ekosistemleri:

Hugging Face Transformers: Metin, görüntü, ses ve çok modlu görevler için 63.000'den fazla önceden eğitilmiş model içeren bir platform/kütüphane. TensorFlow, PyTorch ve JAX ile entegre olur.
GPT4All: LLM'leri CPU'lar veya GPU'lar üzerinde, çevrimiçi veya çevrimdışı olarak yerel şekilde çalıştırmak için bir ekosistem. LLaMA, Mistral ve DeepSeek R1 gibi 1.000'den fazla modeli destekler.
Open WebUI: Birden fazla model sağlayıcısını, belge tabanlı erişimi (RAG) ve genişletilebilir eklentileri destekleyen, LLM'lerle etkileşim için kendi sunucusunda barındırılan web arayüzü.

4. Konuşmalı yapay zeka platformları:

Rasa: Chatbot'lar ve sanal asistanlar oluşturmak için platform. Konuşma inceleme, etiketleme ve iş birliği araçları sunar.
Botpress: Görsel akış tasarımı ve GPT entegrasyonlarına sahip platform. Sürükle-bırak ile oluşturmayı, kod düzeyinde özelleştirme ile birleştirir.

5. Ajan platformları:

Langchain Deep Agents: Görev planlama, alt ajan yetkilendirme, kalıcı bellek ve araç entegrasyon yetenekleri ile yapay zeka ajanları oluşturmak için bir çerçeve sağlar.
OpenAgents: Yapay zeka ajan ağlarının modüler mimari ve standartlaştırılmış iletişim protokolleri aracılığıyla birbirlerini keşfetmesini, iletişim kurmasını ve görevler üzerinde iş birliği yapmasını sağlar.
OpenClaw: Yapay zeka modellerini mesajlaşma platformlarına bağlayan, kullanıcıların görevleri otomatikleştirmesine olanak tanıyan, kendi sunucusunda barındırılan bir ağ geçidi görevi görür.

1. Makine öğrenimi çerçeveleri

TensorFlow

Google Brain ekibi tarafından geliştirilen TensorFlow, sayısal hesaplama ve büyük ölçekli makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Modeller oluşturmak için veri akış grafiklerini (işlemlerin düğümler olduğu ve verilerin bağlantı çizgileri boyunca aktığı bir diyagram) kullanır, bu da onu ölçeklenebilir ve üretime uygun hale getirir.

TensorFlow; CPU'lar, GPU'lar dahil olmak üzere birden fazla donanım türünü destekleyerek web, mobil, uç ve kurumsal sistemlerde dağıtımı mümkün kılar.

Keras ile soyutlama: TensorFlow, model oluşturma ve eğitimdeki karmaşıklığı azaltan üst düzey bir API olan Keras ile entegre olur. Bu, başlangıç seviyesindekilerin işe başlamasını kolaylaştırırken yine de özelleştirme imkanı sunar.
Üretime hazırlık: TensorFlow üretimde yaygın olarak kullanılır. Dağıtılmış hesaplamayı (aynı anda birçok makinede çalıştırma) destekler ve TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ve TensorFlow.js gibi dağıtım araçları sunar.
TensorBoard: Eğitim, performans ve model yapısını izlemek için bir görselleştirme aracı olan TensorBoard'u içerir. Hata ayıklama ve optimizasyon için faydalıdır.

TensorFlow'un sınırlamaları

Öncelikli olarak sayısal verilere odaklıdır: TensorFlow sayısal hesaplama (ör. görüntü, metin ve sinyal verileri) için iyidir ancak kural işleme veya bilgi grafiği muhakemesi gibi sembolik muhakeme görevleri için daha az etkilidir.

PyTorch

Facebook'un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen PyTorch, makine öğrenimi ve derin öğrenme için açık kaynaklı bir kütüphanedir.

Ekosistem olgunluğu: PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri ve ONNX aracılığıyla model birlikte çalışabilirliği ile araştırmayı destekler.
- Üretim dağıtımı, vLLM ve NVIDIA Triton Inference Server gibi harici sunum çerçeveleri aracılığıyla giderek daha fazla yönetilmektedir. Daha önce model dağıtımı için kullanılan TorchServe gibi eski araçlar arşivlenmiştir ve artık aktif olarak bakımı yapılmamaktadır.
Dinamik hesaplama grafikleri: Çalışma zamanı sırasında model mimarisinde değişiklik yapılmasına olanak tanıyarak deney ve araştırma için esneklik sağlar.
Hata ayıklama kolaylığı: Bir programlama diline benzer şekilde, PyTorch ayrıntılı hata mesajları sağlar ve adım adım hata ayıklamayı destekler.
PyTorch Lightning: Üst düzey soyutlamalarla PyTorch kodunu sadeleştiren, topluluk tarafından geliştirilmiş bir sarmalayıcı. Resmi olarak PyTorch'un bir parçası olmasa da kullanılabilirliği artırır ve sıklıkla TensorFlow'un Keras'ına benzetilir.

PyTorch'un sınırlamaları

Öncelikli olarak derin öğrenmeye odaklıdır: PyTorch, derin sinir ağları için yoğun şekilde optimize edilmiştir ancak olasılıksal modelleme gibi daha geniş yapay zeka görevleri için daha az çok yönlü olabilir.

JAX

JAX, 2018 civarında halka tanıtıldı ve Google+ topluluğu tarafından geliştirildi.

Adı 'Just Another XLA'nın kısaltmasıdır; XLA, Hızlandırılmış Lineer Cebir anlamına gelir. JAX, sayısal hesaplama ve otomatik türev alma konusundaki güçlü yönleriyle tanınır.

Otomatik türev alma: JAX, bir modeldeki her parametrenin doğruluğu artırmak için ne kadar ayarlanması gerektiğini otomatik olarak hesaplayabilir.
- Bu sürece geri yayılım (modelin tahminini doğru sonuçla karşılaştırıp ardından hatayı ağ üzerinden geriye doğru yayarak parametrelerini güncelleme) denir.
- JAX, bu hesaplamaları otomatikleştirerek manuel gradyan kodlama ihtiyacını ortadan kaldırır.
Donanım hızlandırma: CPU'lar, GPU'lar ve TPU'larda çalışır.
Paralelleştirme ve vektörizasyon: İş yüklerini birden fazla cihaza otomatik olarak dağıtarak ölçeklenebilirliği artırır.

JAX'in sınırlamaları

Daha küçük ekosistem: TensorFlow veya PyTorch ile karşılaştırıldığında, JAX daha az üçüncü taraf kütüphanesine ve eğitim materyaline sahiptir.
Sınırlı üretim araçları: Olgun bir üretime hazır dağıtım araçları setinden yoksundur.

Not: Tam teşekküllü yapay zeka platformları olmasalar da, Keras (derin öğrenme için üst düzey bir API) ve Scikit-learn (klasik makine öğrenimi için) gibi kütüphaneler genellikle açık kaynak yapay zeka araçları arasında yer alır:

Keras

Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API'dir. Öncelikli olarak TensorFlow üzerinde çalışır, ancak diğer arka uçlarla da entegre olabilir. Üst düzey API'si başlangıç seviyesindekiler için sezgisel olmakla birlikte daha karmaşık sinir ağlarının geliştirilmesi için yeterince esnektir.

Arka uç esnekliği: TensorFlow ve PyTorch gibi birden fazla arka uç üzerinde çalışır.
Verimli uygulama: Daha hızlı model eğitimi ve inference için XLA derlemesini (hızlandırılmış lineer cebir) destekler.

Keras'ın sınırlamaları

Daha düşük seviyeli kontrol: TensorFlow veya PyTorch gibi arka uç kütüphanelerini doğrudan kullanmaya kıyasla daha az ayrıntılı kontrol sağlar.
Dar odak: Öncelikli olarak derin öğrenme için tasarlanmıştır.

Scikit-learn

Scikit-learn (genellikle sklearn olarak adlandırılır), makine öğrenimi için açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. NumPy (sayısal hesaplama) ve Matplotlib (veri görselleştirme) üzerine inşa edilmiştir ve veri ön işleme, modelleme ve değerlendirme için geniş bir araç yelpazesi sunar.

Kütüphane, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi temel makine öğrenimi görevlerine odaklanır.

Geniş algoritma kapsamı: Doğrusal regresyon, karar ağaçları, SVM'ler, k-ortalamalar ve topluluk yöntemleri dahil olmak üzere çoğu klasik ML tekniğini uygular.
Entegrasyon: NumPy ve SciPy üzerine inşa edilmiştir, daha geniş Python veri bilimi ekosistemiyle uyumludur.

Scikit-learn'ün sınırlamaları

Derin öğrenme için uygun değildir: TensorFlow veya PyTorch'un aksine, sinir ağlarını veya büyük ölçekli derin öğrenme görevlerini işlemez.
Performans sınırları: Küçük ve orta ölçekli veri kümeleri için optimize edilmiştir; dağıtılmış çerçevelere kıyasla büyük ölçekli veriler için daha az verimlidir.
Üretim için daha az uzmanlaşmıştır: Öncelikli olarak büyük ölçekli dağıtımdan ziyade araştırma ve prototipleme için tasarlanmıştır.

2. AutoML ve dağıtılmış ML platformları

H2O.ai

H2O.ai, dağıtılmış bellek içi makine öğrenimi platformudur. Gradyan artırmalı makineler (GBM), genelleştirilmiş doğrusal modeller (GLM) ve derin öğrenme gibi yaygın olarak kullanılan istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarını destekler.

Otomatik iş akışları: Kullanıcı tanımlı bir zaman sınırı içinde uçtan uca makine öğrenimi sürecini (birden fazla modelin eğitimi, ayarlanması ve değerlendirilmesi) yürütür.
Dağıtılmış bellek içi işleme: Veriler bir ağdaki birden fazla düğüm (makine veya sunucu) arasında işlenir; her düğüm verinin bir kısmını daha yavaş disk depolamaya güvenmek yerine bellekte (RAM) saklar. Böylece, terabaytlarca veriyi analiz ediyorsanız, verilerin bellekte olması daha hızlı hesaplamalar sağlar.

H2O.ai'nin sınırlamaları

Kaynak yoğun: Dağıtılmış bellek içi tasarım, önemli hesaplama kaynakları gerektirebilir.
Araştırma için daha az esneklik: Uygulamalı makine öğrenimi ve AutoML iş akışları için optimize edilmiştir. Özel araştırma görevleri için iyi bir uyum değildir.

MLflow

MLflow, makine öğrenimi modellerinin ve üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini desteklemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur. Dört temel bileşeni vardır:

Takip: Parametreleri, metrikleri ve sonuçları günlüğe kaydederek deney takibini sağlar, farklı çalıştırmaları karşılaştırmayı kolaylaştırır.
Modeller: Farklı ML kütüphanelerinden modelleri paketlemek, yönetmek ve birden fazla sunum ve inference ortamına dağıtmak için araçlar sunar.
Yapay zeka ajanı değerlendirme ve izleme: Ajan davranışlarını değerlendirme, karşılaştırma ve hata ayıklama yetenekleri sağlayarak geliştiricilerin güvenilir yapay zeka ajanları oluşturmasına yardımcı olur.
Model kaydı: Sürüm kontrolü, aşama geçişleri (hazırlıktan üretime) ve ek açıklamalar dahil olmak üzere modellerin yaşam döngüsü yönetimini kolaylaştırır.

Özellikler şunları içerir:

Deney takibi: Ekiplerin deneyleri tekrarlayabilmesi ve en iyi performans gösteren modelleri belirleyebilmesi için parametreleri, metrikleri, yapıtları ve sonuçları günlüğe kaydeder ve karşılaştırır.
Model kaydı: Sürümleme (bir modelin farklı kaydedilmiş sürümlerini tutma) ve ek açıklamalar (bağlam için notlar veya üst veri ekleme) dahil olmak üzere model yaşam döngüsünü yönetmek için merkezi depo.
Geniş çerçeve ve API desteği: Python, Java, R ve REST API'leri ile uyumludur ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ve XGBoost gibi popüler ML çerçeveleriyle entegre olur.

MLflow'un sınırlamaları

Ölçekleme karmaşıklığı: MLflow'u büyük ölçekte çalıştırmak önemli altyapı (veritabanları, takip sunucuları) gerektirir.
Sınırlı orkestrasyon: MLflow yerel olarak iş akışı orkestrasyonu sağlamaz; Airflow, Kubeflow veya Prefect gibi araçlarla entegrasyon gereklidir.

Get our team to automate one of your business processes with AI agents, free of charge.

Automate a process

3. Büyük Dil Modeli (LLM) ekosistemleri

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers, inference ve eğitim için önceden eğitilmiş modeller sağlayan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Kütüphane öncelikli olarak PyTorch etrafında inşa edilmiştir; büyük ölçekli model geliştirme, eğitim yardımcı araçları ve pipeline'lar ile trainer'lar aracılığıyla basitleştirilmiş dağıtım desteği sunar.

JAX desteği Keras ile entegrasyonlar aracılığıyla sağlanır, önceki TensorFlow desteği ise son sürümlerde kaldırılmıştır.

Hugging Face farklı alanlar için modeller barındırır:

Metin
Görüntü
Ses
Çok modlu

Temel özellikler şunlardır:

Önceden eğitilmiş transformer modelleri: Hugging Face, milyonlarca önceden eğitilmiş model sunar (büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir, böylece kullanıcılar sıfırdan başlamak yerine bunları fine-tune edebilir veya doğrudan uygulayabilir).
Aktif topluluk ve dokümantasyon: Kapsamlı eğitimler, kılavuzlar ve sık katkılar, kütüphanenin en son gelişmelerle güncel kalmasını sağlar.

Hugging Face Transformers'ın sınırlamaları

Yüksek hesaplama talepleri: Birçok model, verimli çalışmak için güçlü donanım (GPU'lar/TPU'lar) gerektirir.
Değişken model kalitesi: Topluluk katkılı modeller güncel olmayabilir veya tutarsız şekilde bakımı yapılıyor olabilir.

GPT4All

GPT4All esasen açık kaynaklı LLM'lerden oluşan bir ekosistemdir (LLaMA, Mistral ve DeepSeek R1 dahil 1.000'den fazla modeli destekler).

Çoklu cihaz iş yükleri için yerel, gizli bir chatbot'tur; hem CPU'larda hem de GPU'larda çalışır ve çevrimiçi veya çevrimdışı çalışabilir.

Çevrimdışı yetenek: Dizüstü bilgisayarlarda veya mobil cihazlarda internet bağlantısı olmadan çalışabilir.
Geniş model desteği: DeepSeek R1, LLaMa, Mistral ve Nous-Hermes gibi modellerle uyumludur (en yaygın kullanılan açık kaynaklı LLM'lerin çoğunu kapsar).
Gizlilik: Tüm verileri yerel tutar (yanıtlar kullanıcının makinesinde oluşturulur), hassas bilgilerin güvende kalmasını sağlar.

GPT4All'ın sınırlamaları

Dar kapsam: Öncelikli olarak bir chatbot olarak tasarlanmıştır; konuşmalı yapay zekanın ötesinde sınırlı uygulamaları vardır.

Open WebUI

Open WebUI, yerel olarak veya OpenAI uyumlu API'ler aracılığıyla büyük dil modelleriyle etkileşim kurmak için kendi sunucusunda barındırılan bir web arayüzüdür.

Çoklu model desteği: Birleşik bir arayüz aracılığıyla yerel veya bulut modellerine (ör. Ollama veya OpenAI uyumlu API'ler) bağlanır.
Yerleşik RAG ve belge sohbeti: Retrieval-augmented generation kullanarak yüklenen belgeleri ve bilgi tabanlarını sorgulamayı destekler.
Eklenti ve genişletilebilirlik sistemi: Geliştiriciler araçlar, pipeline'lar ve eklentilerle işlevselliği genişletebilir veya ek model sağlayıcıları için destek ekleyebilir.
Esnek dağıtım seçenekleri: Docker, Kubernetes veya diğer konteyner araçları kullanılarak kurulabilir.

Open WebUI'nin sınırlamaları

Yanlış yapılandırılırsa güvenlik riskleri: Güvenlik açıkları veya harici model sunucularına güvenli olmayan bağlantılar, uygun şekilde güvence altına alınmadığı takdirde token'ları ifşa edebilir veya sistemin ele geçirilmesine olanak tanıyabilir.

4. Konuşmalı yapay zeka platformları

Rasa

Rasa, chatbot'lar ve sanal asistanlar oluşturmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir konuşmalı yapay zeka platformudur. Konuşmalı yapay zeka ve chatbot geliştirmeye odaklanır. Rasa, veri yönetimi, izleme, iş birliği ve iş akışı entegrasyonu gibi standart yapay zeka platformu kavramlarını konuşmalı yapay zeka alanına taşır.

Konuşma inceleme araçları: Gerçek kullanıcı diyaloglarını incelemek için özel bir gelen kutusu sunar; ekiplerin, Rasa ile dağıtılan bir chatbot ile insanların doğal olarak nasıl etkileşim kurduğunu anlamasına yardımcı olur.
Etiketleme ve filtreleme: Konuşmaların niyete, eyleme, slot değerlerine ve inceleme durumuna göre sınıflandırılmasını destekler.
İş birliği özellikleri: Ekiplerin iş akışlarını paylaşmasını, incelemeler atamasını ve konuşmaları kategorize etmesini sağlar.
Hata tespiti: Sorunlu mesajların işaretlenmesine olanak tanır, böylece geliştirme döngüsünde daha sonra ele alınabilirler.

Rasa'nın sınırlamaları

Odaklı kapsam: Genel bir NLP veya veri bilimi platformu olarak değil, öncelikli olarak konuşma incelemesi yoluyla asistanları iyileştirmek için tasarlanmıştır.
Manuel çaba gerektirir: Filtreleme ve etiketleme yardımcı olsa da, iyileştirme sürecinin çoğu hala konuşmaların manuel olarak incelenmesine dayanır.

Botpress

Botpress, chatbot'lar oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir konuşmalı yapay zeka platformudur.

Görsel akış ve kontrol: Chatbot konuşmaları tasarlamak için sürükle-bırak akış oluşturucu sağlarken, kod aracılığıyla gelişmiş özelleştirmeye olanak tanır.
Üretken yapay zeka entegrasyonu: Bilgi tabanı soru-cevap ve free-form yanıtlar için GPT-yerel entegrasyon.

Botpress'in sınırlamaları

Eklenti ve entegrasyon ekosisteminin olgunlaşmamış olması: Eklenti ve entegrasyon kütüphanesi, Dialogflow veya Rasa gibi rakiplerden daha küçüktür (topluluk eklentileri henüz yaygın olarak desteklenmemektedir).
Free/açık katmanlarda sınırlı kurumsal özellikler: SSO, uyumluluk araçları ve yüksek erişilebilirlik kurulumları gibi yetenekler esas olarak ücretli Enterprise katmanında mevcuttur.
Üretken yapay zeka bağımlılık riskleri: GPT entegrasyonlarına yoğun bağımlılık. Harici LLM API'leri veya büyük modeller kullanmak genellikle maliyetlere veya gecikmeye yol açar.

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

5. Ajan platformları

Langchain Deep Agents

Deep Agents, LangChain'den açık kaynaklı bir ajan çerçevesidir ve yerleşik planlama, araç kullanımı, bellek ve alt ajan koordinasyonu ile yapılandırılmış bir "ajan koşum takımı" sağlar.

Görev planlama ve ayrıştırma: Ajanlar, yerleşik planlama araçlarını (ör. yapılacaklar tarzı görev takibi) kullanarak karmaşık görevleri otomatik olarak daha küçük adımlara ayırabilir.
Alt ajan yetkilendirme: Çerçeve, ajanların alt görevleri ele almak için özelleşmiş alt ajanlar oluşturmasına olanak tanır.
Dosya sistemleri ile bağlam yönetimi: Ajanlar, sanal veya takılabilir dosya sistemleri aracılığıyla bilgi depolayabilir ve erişebilir.
Kalıcı bellek: Sistem, konuşmalar veya oturumlar arasında bilgi depolayarak ajanların uzun vadeli bağlamı korumasını sağlar.
Geliştirici araçları ve CLI: Deep Agents SDK ve komut satırı arayüzü, geliştiricilerin kod çalıştıran, dosyalara erişen, web istekleri yapan ve harici API'lerle entegre olan ajanlar oluşturmasına olanak tanır.

Langchain Deep Agents'ın sınırlamaları

Karmaşık görevler için en uygundur: Çerçeve, uzun süreli veya çok adımlı iş akışları için tasarlanmıştır, bu nedenle daha basit ajan uygulamaları için gereksiz bir yük olabilir.
Daha yüksek karmaşıklık: Alt ajanlar, dosya sistemleri ve planlama araçları gibi özellikler sistem karmaşıklığını artırabilir ve dikkatli yapılandırma gerektirebilir.

OpenAgents

OpenAgents, yapay zeka ajanlarının birbirlerini keşfedebileceği, iletişim kurabileceği ve görevler üzerinde iş birliği yapabileceği ajan ağları oluşturmak için altyapı sağlar.

Ajan ağları: Birden fazla yapay zeka ajanının, karmaşık görevleri çözmek için yapılandırılmış ağlarda bağlantı kurmasını ve iş birliği yapmasını sağlar.
Ajan iletişimi için protokoller: Ajanlar arasında keşif, mesajlaşma ve iş birliği için yerleşik mekanizmalar içerir.
LLM araçları ve çerçeveleri ile entegrasyon: Yaygın LLM sağlayıcıları ve ajan çerçeveleri ile çalışır; ajan etkileşimi için MCP ve A2A gibi protokolleri destekler.
Modüler mimari: Geliştiricilerin işlevselliği genişletmesine ve ajan davranışını özelleştirmesine olanak tanıyan olay odaklı ve modüler bir sistem kullanır.

OpenAgents'ın sınırlamaları

Hala gelişmektedir: Dokümantasyon ve API'ler aktif geliştirme altındadır, yani örnekler veya arayüzler değişebilir.
Çoklu ajan sistemlerinin karmaşıklığı: Büyük ajan ağları oluşturmak ve yönetmek, koordinasyon ve altyapı zorlukları doğurabilir.

Openclaw

OpenClaw, sohbet platformlarını yapay zeka modellerine bağlayan bir ağ geçidi görevi görür; asistanın e-postaları yönetme, etkinlikleri planlama ve iş akışlarını otomatikleştirme gibi görevleri gerçekleştirmesini sağlar.

Çoklu platform mesajlaşma entegrasyonu: Asistan, yaygın sohbet uygulamaları (ör. WhatsApp, Telegram, Discord, Slack) üzerinden çalışır ve kullanıcıların kullandıkları platformlardan yapay zeka ile etkileşim kurmasına olanak tanır.
Kendi sunucusunda barındırılan mimari: Kullanıcılar OpenClaw ağ geçidini yerel olarak veya kendi sunucularında çalıştırarak, bulut tabanlı bir hizmete güvenmek yerine veriler ve API anahtarları üzerinde kontrol sahibi olurlar.
Görev otomasyonu: Yapay zeka, doğrudan sohbet komutlarından e-posta gönderme, takvimleri yönetme veya dijital iş akışlarını yürütme gibi gerçek eylemleri gerçekleştirebilir.
Çoklu model desteği: OpenClaw farklı yapay zeka model sağlayıcılarına (ör. OpenAI, Anthropic veya diğerleri) bağlanabilir ve kullanıcıların ihtiyaçlarına göre model seçmesine olanak tanır.
Ajan yönlendirme ve oturum yönetimi: Platform, çoklu ajan yönlendirmesini ve farklı kullanıcılar veya çalışma alanları için ayrı oturumları destekler.

OpenClaw'ın sınırlamaları

Eklentilerden kaynaklanan güvenlik riskleri: Üçüncü taraf eklentiler kötü amaçlı kod içerebilir; dikkatli bir şekilde incelenmezlerse hassas verileri ifşa edebilir.
Yüksek sistem izinleri: Asistan dosyalara erişebildiği, betik çalıştırabildiği veya uygulamaları kontrol edebildiği için, yanlış yapılandırma veya kötü niyetli talimatlar güvenlik açıkları oluşturabilir.

Açık kaynak yapay zeka nedir?

Gerçek dünya kullanımında açık kaynak yapay zeka, herkesin kullanması, incelemesi, değiştirmesi ve paylaşması için halka açık hale getirilen sistemleri, modelleri veya algoritmaları ifade eder. Tipik uygulamalar arasında büyük dil modelleri, çeviri sistemleri, chatbot'lar ve diğer yapay zeka odaklı araçlar bulunur.

Bununla birlikte, tarihsel olarak açık kaynak yapay zeka olarak neyin nitelendirileceğine dair yaygın olarak kabul edilmiş bir standart bulunmamaktaydı:

Kapalı kaynak örnekleri: OpenAI ve Anthropic veri kümelerini, modelleri ve algoritmaları gizli tuttu.
Gri alan modelleri: Meta ve Google uyarlanabilir modeller yayınladı, ancak eleştirmenler lisanslama sınırlamaları ve açıklanmayan veri kümeleri nedeniyle bunların gerçekten açık kaynak olmadığını savundu.

Bunu ele almak için, açık kaynak standartlarını belirlemesiyle bilinen kuruluş olan Açık Kaynak Girişimi (OSI), yapay zeka için resmi bir tanım yayınladı.¹

OSI'ye göre, açık kaynaklı bir yapay zeka sistemi şunları yapmalıdır:

İzin gerektirmeden herhangi bir amaç için kullanılabilir olmalıdır.
Araştırmacıların nasıl çalıştığını anlayabilmesi için bileşenlerinin incelenmesine izin vermelidir.
Çıktıları değiştirmek de dahil olmak üzere herhangi bir amaç için değiştirilebilir olmalıdır.
Değişiklik yapılmış veya yapılmamış haliyle, herhangi bir amaç için paylaşılabilir olmalıdır.

Ancak uygulamada, "açık" olarak tanımlanan birçok yapay zeka sürümü daha iyi şekilde açık ağırlıklı modeller olarak nitelendirilir; yani model ağırlıklarını yayınlarlar ancak OSI'nin açık kaynak kriterlerini karşılamak için gereken tam eğitim verilerini veya geliştirme sürecini açıklamazlar.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

Cem Dilmegani (2026) - "En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 4 Mart 2026, kaynak: https://aimultiple.com/open-source-ai-platforms [Çevrimiçi Kaynak]

Dilmegani, C. (2026, 4 Mart). En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi. AIMultiple. https://aimultiple.com/open-source-ai-platforms

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-ai-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 4 Mart 2026}
}

Referans Linkleri

The Open Source AI Definition – 1.0 – Open Source Initiative

Open Source Initiative

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle