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 için uygulamalı olarak test ettikten sonra, en iyi 50+ açık kaynak yapay zeka ajanlarının seçilmiş bir listesini derledik. Doğrudan en iyi seçimlerimize atlamak için kategori başlıklarına tıklayın:

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.

İşte onlar hakkında nasıl düşünmeniz gerektiği:

• 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 arasında bağlamı korumak ve çok aşamalı operasyonları koordine etmektir.
• Bağlam ve kontrol: Yapay zeka ajanlarındaki asıl zorluk, LLM'nin her adımda uygun bağlama sahip olmasını sağlamaktır. Bu, LLM'ye beslenen içeriği yönetmeyi ve ajanın güncel bağlama dayalı olarak ilgili görevleri yürütmesini sağlamayı içerir.
• Araçların entegrasyonu: Etkili ajanlar oluşturmak; harici araçlarla, API'lerle ve veri kaynaklarıyla sorunsuz entegrasyon gerektirir. LangChain gibi çerçeveler bu harici kaynakları entegre etmeye yardımcı olabilir, ancak ajanın davranışını yeni girdilere uyarlamak için iş akışı üzerindeki kontrol esastır.
• Ajan çerçevesi avantajları: Basit iş akışları veya karmaşık otonom ajanlar olsun, tüm ajanik sistemler ajanik çerçeveler tarafından sağlanan temel özelliklerden yararlanabilir. Bu özellikler ihtiyaçlarınıza bağlı olarak sıfırdan geliştirilebilir veya mevcut bir açık kaynak platformdan yararlanılabilir.

Yeni standartlar

• Model Context Protocol (MCP): Ajanların harici veri kaynaklarıyla nasıl konuştuğuna ilişkin sektör standardıdır. LangGraph, ajanların özel sarmalayıcılar olmadan veritabanları ve yerel araçlarla “tak ve çalıştır” şeklinde çalışmasını sağlamak 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 sektör standardıdır. Ajanın bir sohbet arayüzü içinde kullanıcı için satın almayı tamamlayabildiği “Ajanik Ödeme”yi mümkün kılar.

Yapay zeka ajanı tam olarak nedir?

“Yapay zeka ajanı”nı neyin oluşturduğuna dair üzerinde anlaşmaya varılmış bir tanım yoktur.

• Geleneksel yapay zeka , ajanları çevreleriyle etkileşime giren sistemler olarak tanımlar.
• Simon Willison'ın anketi, uygulayıcılardan sektör katılımcılarının çeşitli çalışma tanımlarını sunar.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 almayı otomatikleştirmede ajanların rolünü vurgulamaktadır.⁴.

Bunların çoğu, bir spektrumun sonunda iş akışlarını ve otonomiyi konumlandırır.

Bu görüşlere katılıyoruz; bu nedenle kesin 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. 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 ele aldık.

Bu ajanlar tamamen otonom mu?

Henüz değil. Açık kaynak yapay zeka ajanlarının çoğu; araç kullanımı, karar alma ve problem çözmeyi mümkün kılarak 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 kullanılmamalı)

Her LLM uygulaması ajanik karmaşıklık gerektirmez. Birçok kullanım senaryosu, hafif alma-artırımlı 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 etkileşiminin ardından düştüğünü gözlemledik.

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

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

• Görevler dinamik ve çok adımlıdır; dallanan mantık veya belirsiz alt hedefler içerir.
• Araç kullanımı koşullu veya uyarlanabilirdir; sistemin girdiye veya önceki duruma göre hangi aracı çağıracağını seçmesini gerektirir.
• Uzun vadeli bellek veya bağlam gerekir; oturumlar veya yürütme aşamaları boyunca.
• Yürütme çevresel geri bildirime yanıt vermelidir; API sonuçları, arama çıktıları veya başarısız eylemler gibi.
• İnsan-döngüde iş birliği gerekir; otonomi ve 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 kritiktir; kullanıcıya dönük etkileşimlerde olduğu gibi.
• Maliyeti en aza indirmek esastır; özellikle özyinelemeli LLM çağrılarından ve karmaşık orkestrasyondan kaçınarak.

Daha fazla bilgi

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

• Uzak tarayıcılar: Tarayıcı altyapısının ajanların web ile güvenli şekilde etkileşim kurmasını nasıl sağladığı.
• 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 organize edilir.

1. Ajan çerçeveleri (Kendin Yap)

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

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

Genel ajan çerçeveleri

Odak noktası ajan oluşturmak olan; iş akışlarını, çoklu ajan kurulumlarını ve genel amaçlı kullanım senaryolarını düzenlemek için esnek, özelleştirilebilir araçlar sunan çerçeveler.

• LangGraph – Graf tabanlı LLM iş akışı orkestrasyonu – LangGraph özel mülk bir yazılımdır, ancak ajan geliştirme için açık kaynaklı bir kütüphane sağlar. RAG ardışık düzenleri, 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. Özellikle otonom kod üretiminde karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için en iyisidir.
• CrewAI – Kodsuz/düşük kodlu çoklu ajan çerçevesi – Başlaması en kolay araçlardan biridir; hazır ajan şablonları sunar (ör. toplantı hazırlama ajanı).

Uzmanlaşmış ajan çerçeveleri

Belirli ajan davranışı türlerine veya ajan entegrasyonlarına özel olarak odaklanan çerçeveler.

• 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 – Ön uçla entegre ajan geliştirme – JavaScript tabanlıdır; ajanları kullanıcıya dönük uygulamalara gömmek için en iyisidir.
• PydanticAI – Tür güvenli minimal ajan kontrolü – Sıkı doğrulama ve şeffaf mantık yolları sağlar; Pydantic ile.
• Cybersecurity AI (CAI) – Yapay zeka odaklı siber güvenlik ajan çerçevesi – İnsan-döngüde yetenekleriyle sızma testi, güvenlik açığı keşfi ve red teaming sağlar; büyük dil modellerinden ve Nmap gibi araçlarla entegrasyonlardan yararlanır.
• Atomic Agents – Şema öncelikli ayrıntılı özel ajan oluşturucu – Ayrıntılı ajan yapısı ve birleştirilebilir mantık için geliştirilmiştir.
• SmolAgents – Geliştiriciler için hafif ajan SDK'sı – Minimum soyutlama; mantığı JSON yerine Python üzerinden yönlendirir.

Ajan çalışma zamanları (Önceden oluşturulmuş otonom ajanlar)

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

Tamamen otonom:

• Otomatik-GPT – Hedef ayrıştırma ve otonom yürütme – Hedefleri alt görevlere böler ve bunları araçlar, bellek ve akıl yürütme 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 manipülasyonunu destekler. Açık kaynak LLM'e dayalı, JARVIS'e benzer 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 operasyonları otonom şekilde yürütebilir. Meta tarafından satın alınmıştır ve Meta'nın “Personal Ambient Intelligence” ekosistemine entegre edilmektedir.⁵

Kısmen otonom:

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

Tarayıcı/Arayüz tabanlı:

• AgentGPT – Tarayıcıdağıtılan otonom ajan – Kullanıcıların bir web arayüzü üzerinden görev ajanları oluşturmasını ve yürütmesini sağlar. Hafiftir; denemeler için en iyisidir.
• OpenManus – Kalıcı tarayıcı ajanı – Tarayıcı ortamlarında oturumlar arası iş akışları için tasarlanmıştır. Web etkileşimlerini otomatikleştirmek için Playwright gibi araçları kullanır. Mevcut otomasyon ardışık düzenleriyle birlikte kullanmak için iyidir. Conda ile kurulum hızlıdır.

2. İş akışı otomasyonu ve orkestrasyon

İş akışlarını otomatikleştiren ve birden fazla 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'den fazla entegrasyonu destekler. Kendi sunucunuzda barındırabilir, LangChain ile yapay zeka ajanı iş akışları çalıştırabilirsiniz. Teknik kişiler için en iyisidir.
• PlanExe – LLM-Gantt/WBS planlama aracı – OpenAI'in derin araştırmasına benzer yapay zeka planlayıcısıdır. 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 uygundur.
• SmolAgents ✳️ – Geliştiriciler için hafif ajan SDK'sı – SmolAgents hem hafif bir ajan SDK'sı (ajan çerçeveleri için) hem de bir iş akışı aracı ( Hugging Face modelleriyle entegre olduğu için) olarak kullanılabilecek kadar esnektir.
• Windmill – Açık kaynak geliştirici platformu ve iş akışı motoru – Betikleri kullanıcı arayüzlerine, API'lere ve cron işlerine dönüştürür; Python, TypeScript, Go ve diğer dilleri destekler.
• Activepieces – Açık kaynak otomasyon platformu – Görevleri otomatikleştirmek ve uygulamaları minimum kodlama ile entegre etmek için kendi sunucunuzda barındırılan 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 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 çerçeveler.

• 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 gezinme

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 uzmanlaşır; web tabanlı görevleri otomatikleştirir.
• Agent-E – DOM farkındalıklı tarayıcı otomasyon ajanı – (Document Object Model) DOM'u ayrıştırarak web sayfalarıyla etkileşime odaklanır; düğmelere tıklamak ve formları doldurmak için en iyisidir.
• AutoWebGLM – LLM tabanlı web ajanı – Karmaşık web sitelerinde daha iyi gezinme için pekiştirmeli öğrenme ve HTML sadeleştirme kullanır.

Görü tabanlı web gezinme ajanları (çok modlu):

• Autogen uzantısı 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 destekli web ajanı – Görsel ağırlıklı web sitelerinde gezinmeyi iyileştirmek için metin ve ekran görüntülerini kullanır.

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

Bilgisayar kullanım ajanları

Web gezinme ajanları

Web otomasyonu ve 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 aracılığıyla 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 ve çeşitli diller için kod önerileri sunar. OpenDevin'in yakın zamanda “All Hands AI” şeklindeki daha geniş misyonunu yansıtmak üzere OpenHands olarak yeniden markalandığını unutmayın.⁶
• Aider – Yapay zeka çift 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 düzenleyicisi – 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 düzenleyicisi – Gerçek zamanlı yapay zeka destekli kod tamamlama ile geliştirilmiştir.

İstemden uygulamaya oluşturucular (Vibe coding)

Açık kaynak v0 / lovable / Bolt alternatifleri:

• Dyad – Açık kaynak yapay zeka uygulama oluşturucusu – Doğal dil komutlarıyla yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturmak için yerel öncelikli, kodsuz bir araç.
• vx.dev – Açık kaynak yapay zeka uygulama oluşturucusu – Doğal dil istemlerini 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 dahil olmak üzere siber güvenlik operasyonlarını geliştirmek üzere 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.
• Siber Güvenlik LLM Ajanları – LLM odaklı 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

Görsel ve multimedya içeriklerini üretmeye, düzenlemeye ve geliştirmeye yardımcı olan yapay zeka ajanları; sanat, görseller ve videolar dahil.

• Mochi – Metinden videoya üretim – Metin istemlerini videoya dönüştürür; kısa biçimli videolar oluşturmaya odaklanır. Metinsel açıklamalardan hızla video üretmek için çok uygundur.
• CogVideo – Metinden videoya üretim – Metin istemlerini yüksek doğrulukla videoya dönüştürür; görüntüden videoya oluşturmayı sağlar. Metin veya görüntülerden yüksek kaliteli video üretimi için daha gelişmiş bir araçtır.
• Allegro – Metinden videoya üretim – Metin istemlerini videoya dönüştürür; yaratıcı içerik üretimine odaklanır. Bu araç, benzersiz görsel anlatılar üretmek için metinden yaratıcı video sentezini vurgular.
• DALL·E (Açık kaynak sürümler) – Metinden videoya üretim – Metin açıklamalarından görüntüler üretir; yazılı istemleri 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 geliştirmesi sunan yapay zeka ajanları veya gerçek zamanlı finansal veri analizi.

• FinRL – Alım satım için otomatik pekiştirmeli öğrenme – Piyasa verilerine dayalı alım satım stratejilerini otonom olarak öğrenir ve yürütür; dinamik finansal ortamlara uyum sağlar.
• OpenBB Terminal – Finansal veri analizi – Gerçek zamanlı alım satım için otonom finansal içgörüler sağlar; yatırım uzmanlarının bilinçli alım satım kararları vermesini sağlar.

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 İçgörü Ajanı) – 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 testinde 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

Verileri işleyen, analiz eden ve yorumlayarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayan ve karar almayı destekleyen yapay zeka ajanları.

Finans

• FinRobot – Finansal veri analizi ajanı – Büyük dil modellerini kullanarak finansal veri yorumlamayı ve raporlamayı otomatikleştirir.

İş zekası 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 istemlerine dayalı SQL sorguları üretir.

Sosyal medya ajanları

• Twitter Kişilik Ajanı – Sosyal medya analizi 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 geliştiren yapay zeka ajanları.

• VacAIgent (önceden oluşturulmuş CrewAI ajanı) – Seyahat planlama asistanı – Streamlit ve LLM'leri kullanarak tam seyahat programlarını otonom olarak 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 oluşturmayı, yeniden planlamayı ve özetlemeyi otomatikleştirir.

Yapay zeka ajan sistemleri oluşturma

Birçok yapay zeka çerçevesi tek bir satıcı veya herkese açık depolar tarafından kontrol edilir, ancak sıkı şekilde yönetilir.

Bu projeler genellikle açık çekirdek modellerine kayar: temel kod ücretsiz kalır, ancak çoklu ajan orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik veya ince taneli kontrol ticari lisansların arkasında kısıtlanabilir. Bazı “açık” ekosistemlerde üretim kullanımı çoğu zaman kilitli bir arka uca bağımlı olmayı gerektirir.

Kaynak⁷

Gerçek dünya yapay zeka ajanı projeleri

Deneyimlerimize göre, işte bazı yapay zeka ajanları ve uygulamaları:

• Yapay Zeka Kod düzenleyicileri, API geliştirme uygulaması oluşturmak için
• Yapay zeka web sitesi oluşturma için Ekran görüntüsünden koda yürütme
• Teslimat sipariş etmek, restoran rezervasyonu yapmak veya oda tasarlamak için Bilgisayar kullanım ajanları.

Diğer bağımsız yapay zeka ajanı projeleri:

Diğer çerçeve bazında yapay zeka ajanı projeleri:

Daha fazla okuma

• 20 LLM Güvenlik Aracı ve Açık Kaynak Çerçeveyi 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

1. 20264 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.

3. 202528 Tem

   AI ajanlarının uygulanabilirliği hakkında rehberlik sağlayan 'AI ajanlarının kullanım durumları' bölümü, yeni 'AI ajanlarını ne zaman (ve ne zaman kullanmamalı)' bölümüyle değiştirildi.

4. 22 Tem

   AI Ajanları bölümünün tamamı kaldırıldı.

5. 21 Tem

   Açık kaynaklı yapay zeka ajanlarını, çerçevelerini ve araçlarını listeleyen yeni bir bölüm eklendi.

6. 13 Haz

   Kodlama ajanları, Genel amaçlı ajanlar ve Yapay zeka ajanı oluşturucuları bölümleri eklendi.

7. 12 Haz

   Açık kaynaklı yapay zeka aracısı uzmanlıkları bölümü kaldırıldı.

8. 24 Nis

   Açık kaynaklı yapay zeka ajanlarının listesi ve açıklamaları güncellendi.

9. 3 Oca

   Açık kaynaklı yapay zeka aracı örnekleri bölümünün girişini değiştirdi.

10. 202420 Eyl

    'Neden açık kaynaklı yapay zeka ajanları kullanmalı?' bölümü kaldırıldı.

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 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

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