Geliştirici Derinlemesine İncelemesi: Bir Sonraki Projeniz İçin 5 Temel AI Ajan Çerçevesi

Ajan tabanlı AI dünyasına adım atıyorsanız, doğru çerçeveyi seçmek vereceğiniz en kritik karardır. Bu karar, hata ayıklama deneyiminizden esneklik seviyenize kadar her şeyi belirler. Yüksek seviyeli pazarlamayı unutun—geliştirici olarak gecikme, belirteç kullanımı ve üretim hazırlığını etkileyen mimari ödünleşimleri anlamanız gerekir.

Beş popüler çerçeveyi inceleyerek çekirdek mimarilerini ve ideal kullanım durumlarını açıkladım; böylece hangi aracın iş akışınıza uyduğuna karar verebilirsiniz.

---

1. CrewAI: Üretim Düzeyinde Rol Yöneticisi

CrewAI, güçlü AI ajanları kullanarak sektörler genelinde iş akışlarını basitleştirmek için tasarlanmıştır ve sektör liderleri tarafından güvenilmektedir.

→ CrewAI Dokümantasyonu

Neden Kullanmalısınız?

CrewAI temel olarak çoklu ajan sistemleri üzerine inşa edilmiştir. Düşük seviyeli mantığın çoğunu otomatik olarak yöneterek ajan sistemlerinin oluşturulmasını önemli ölçüde basitleştiren yüksek seviyeli bir soyutlama sunar. Bu çerçeve, yapılandırılmış rollere ve net görev devrine ihtiyaç duyan üretim düzeyindeki ajan sistemleri için idealdir.

Geliştirici İçgörüleri:

• Mimari: CrewAI, role dayalı, bildirimci bir mimari benimser. Ajanlara belirli bir rol (örneğin, Araştırmacı, Geliştirici) ve erişebilecekleri belirli araçlar veya beceriler atanır.
• Orkestrasyon: Çerçeve, merkezi bir Crew yapısı altında görevleri organize eder. Çoklu ajan akışları genellikle doğrusal veya döngü tabanlıdır (ajanlar yanıtlara göre kendilerini organize eder), ancak LangGraph gibi yerleşik bir yürütme grafiği yoktur.
• Bellek: CrewAI, kutudan çıkan katmanlı bellek sunar. Kısa vadeli belleği bir ChromaDB vektör deposunda saklar, son görev sonuçları ve uzun vadeli bellek için SQLite kullanır ve hatta vektör gömüleri kullanarak varlık belleğini bile destekler.
• Performans: Kriterler, CrewAI’nin çoklu ajan sistemleri etrafındaki yerel tasarımı sayesinde gecikme ve belirteç kullanımı açısından OpenAI Swarm’e benzer performans sunduğunu göstermektedir.

Önerilen Kullanım Durumu: “Araştırmacı” ve “Yazar” gibi rol spécifique ajanların işbirliği yaptığı çoklu ajan içerik oluşturucular veya kurumsal ortam içinde karmaşık görev otomasyonları gibi sağlam, üretim hazır otomasyonlar oluşturmak.

---

2. LangGraph: Durum ve Grafiklerle İnce Ayarlı Kontrol

Ajanınızın bilişsel mimarisi üzerinde maksimum kontrole ihtiyaç duyan geliştiriciler için LangGraph, özel ajan iş akışları oluşturmak için gerekli düşük seviyeli yapı taşlarını sağlar.

→ LangGraph Dokümantasyonu

Neden Kullanmalısınız?

LangGraph, güvenilirlik ve kontrolün en önemli olduğu durumlarda başvurmanız gereken çerçevedir. İnce ayarlı orkestrasyon gerektiren karmaşık ajan iş akışları için mükemmeldir. Kontrollü bilişsel mimari sayesinde gerçekçi, karmaşık senaryoları sağlam bir şekilde ele alan ajanlar tasarlamanıza olanak tanır.

Geliştirici İçgörüleri:

• Mimari: LangGraph, grafik tabanlı, bildirimci bir mimari kullanır ve görevleri Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafikte (DAG) düğümler olarak temsil eder. Her ajan kendi durumunu koruyan bir düğümdür.
• Orkestrasyon: Grafik yapısı sabit bir yürütme yolu tanımlar. Bu son derece verimlidir: LLM sadece belirsizlik veya dallanma durumlarında devreye girer (kullanımını en aza indirir), bu da üstün performansa yol açar. Araç seçimi, LLM’in doğal dil akıl yürütmesi yerine grafik akışı tarafından yönetilir.
• Bellek: Bu ana bir güçtür. LangGraph durum tabanlıdır. Hem iç parantez belleğini (tek görev) hem de parantezler arası belleği (oturumlar arasında) destekler, zengin ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlar.
• Performans: Kriterlerde, LangGraph tüm veri analizi görevlerinde en düşük gecikme değerleriyle en hızlı çerçeve olarak belirlenmiştir.

Önerilen Kullanım Durumu: Koşullu mantık, özel kontrol veya insan işbirliği (İnsan Döngüde, özel kesme noktaları aracılığıyla desteklenir) talep eden, son derece karmaşık, uzun süren ajan iş yüklerini uygulamak.

LLM akıl yürütmesini sıfır hata ile milyonlarca adıma ölçeklendirmekle ilgileniyorsanız, MAKER’ın kitlesel olarak ayrıştırılmış ajan süreçlerine yönelik derinlemesine incelememize göz atın.

---

3. AutoGen: Prototiplemek İçin Esnek, Serbest Biçimli İşbirliği

Microsoft tarafından geliştirilen AutoGen, ajan tabanlı AI için özel olarak tasarlanmış bir programlama çerçevesidir.

→ AutoGen Dokümantasyonu

Neden Kullanmalısınız?

AutoGen, esnek, serbest biçimli ajan işbirliği gerektiren senaryolarda mükemmeldir. Ajan davranışının esneklik ve yinelemeli iyileştirme gerektirdiği araştırma ve prototiplemek için özellikle kullanışlıdır. Bu çerçeve, özerk hareket edebilen veya insanlarla birlikte çalışabilen çoklu ajan AI uygulamaları oluşturmayı destekler.

Geliştirici İçgörüleri:

• Mimari: AutoGen ajanları, esnek yönlendirme yapabilen uyum birimleri olarak tanımlar. Katmanlı ve genişletilebilir bir tasarım kullanır.
• Orkestrasyon: Ajanlar bir döngü içinde mesaj传递 yaparak iletişim kurar ve bu da asenkron, işbirlikçi problem çözmeye olanak tanır. AutoGen, UserProxyAgent aracılığıyla insan ajanlarını yerel olarak destekler ve işbirliği sırasında insan incelemesine veya değişikliğine izin verir.
• Bellek: AutoGen bağlamsal bellek modeli kullanır. Her ajan bir context_variables nesnesi aracılığıyla kısa vadeli bağlamı korur, ancak yerleşik kalıcı uzun vadeli bellekten yoksundur.
• Geliştirici Araçları: Ekosistem, AutoGen Studio (prototiplemek için kod olmayan GUI) ve AutoGen Bench (kriterlendirme paketi) gibi yararlı araçları içerir.

Önemli Not: AutoGen hala sürdürülüyor ancak Microsoft, odağını Microsoft Agent Framework’e kaydırıyor.

---

4. LangChain: Genel LLM Uygulamaları için Modüler Temel

LangChain genellikle LLM geliştirmeye giriş noktası olarak hizmet eder ve ajan mühendisliği için kapsamlı bir platform sağlar.

→ LangChain Dokümantasyonu

Neden Kullanmalısınız?

LangChain genel amaçlı LLM uygulaması geliştirme çerçevesidir. Önceden oluşturulmuş bir ajan mimarisi ve kapsamlı model entegrasyonları kullanarak hızlı bir şekilde teslim etmenizi sağlar. Projeniz öncelikle RAG (Geliştirilmiş Üretim için Geri Alım) araçları içeriyorsa, LangChain zincirler, araçlar, bellek ve RAG entegrasyonu için güçlü bileşenler sunar.

Geliştirici İçgörüleri:

• Mimari: LangChain zincir önceliklidir ve temel olarak tek ajan odaklı inşa edilmiştir. Genişletilmiş bileşenler aracılığıyla çoklu ajan kurulumlarını desteklese de, çekirdekteki çerçeve (CrewAI veya AutoGen’in aksine) yerel ajanlar arası iletişimden yoksundur.
• Orkestrasyon: Çerçeve, kullanıcıdan cevaba kadar olan hattı bir koordine edici ajan aracılığıyla yönetir. Araç kullanımı, araçları seçmek ve çağırmak için LLM’in doğal dil akıl yürütmesine bağlıdır. Bu, grafik tabanlı veya rol tabanlı sistemlerin aksine, araç çağrılarının daha doğrudan olduğu sistemlerle tezat oluşturur.
• Bellek: LangChain esnek kısa vadeli bellek (bellek tamponları) ve uzun vadeli bellek (harici vektör depolarına entegrasyon) sunar.
• Performans Ödünleşimi: Her adımda araç seçimi için LLM’in doğal dil akıl yürütmesine bağımlılık, her çağrının araç seçimini, LLM yorumlamasını ve ayrıştırmasını içerdiği anlamına gelir. Bu, çerçevenin en yüksek gecikme ve belirteç kullanımına yol açan dolaylı adımlar ekler.

Önerilen Kullanım Durumu: RAG, konuşma arayüzleri veya esneklik ve modülerliğin highly optimize edilmiş çoklu ajan performansı ihtiyacını aştığı genel LLM araçları merkezli uygulamalar oluşturmak.

---

5. OpenAI Swarm: Eğitim Amaçlı, Hafif Orkestratör

Swarm, OpenAI Çözüm ekibi tarafından yönetilen, ergonomik, hafif çoklu ajan orkestrasyonunu keşfeden bir eğitim çerçevesi olarak tanıtıldı.

→ OpenAI Swarm GitHub

Neden Kullanmalısınız?

Swarm, hafif deneyler ve tek ajan, adım adım akıl yürütme iş akışları prototiplemek için en uygunudur. Ajan koordinasyonunu ve yürütümünü iki temel soyutlama (Agents ve handoffs) kullanarak yüksek kontrollü ve kolay test edilebilir hale getirmeye odaklanır.

Geliştirici İçgörüleri:

• Mimari: Swarm, Chat Completions API üzerine inşa edilmiştir ve çağrılar arasında durumsuzdur. Bir Agent talimatları ve araçları kapsüller ve konuşmayı başka bir Agenta devredebilir.
• Orkestrasyon: Swarm şu anda tek ajan kontrol döngüsü aracılığıyla çalışır. İşlevler (araçlar) yerel Python işlevleri olarak tanımlanır ve LLM tarafından doküman dizeleri aracılığıyla çıkarılır.
• Çoklu Ajan Sınırlaması: Kritik olarak, Swarm’da ajanlar arası iletişim mekanizması yoktur; temel olarak tek ajan yürütmesidir ve uzmanlaşmış ajanlar arasında devrelere dayanır.
• Bellek: Swarm yerel olarak bellek yönetmez. Geliştiriciler kısa vadeli bağlamı context_variables sözlüğü aracılığıyla manuel olarak iletmelidir.

Önemli Not: Swarm artık OpenAI Agents SDK ile değiştirilmiştir ve OpenAI ekibi bunu üretim hazır evrim olarak önermektedir. Yeni bir projeye başlıyorsanız, Agents SDK’ya geçmeniz önerilir.

Görsel iş akışlarıyla AI ajanları oluşturmak için eksiksiz bir rehber için ChatGPT’nin Ajan Oluşturucusu ile bir seyahat ajanı oluşturma eğitimimize bakın.

---

Özet: Doğru Ajan Çerçevesini Seçmek

Çerçeve	Çekirdek Mimari	En İyi Kullanım Durumu	Performans ve Kontrol	Çoklu Ajan Orkestrasyonu
LangGraph	Grafik tabanlı (DAG), Durumlu Düğümler	Karmaşık, yüksek kontrollü, durumlu iş akışları	En hızlı ve en düşük gecikme; akış üzerinde ince ayarlı kontrol	Düğümler ve denetleyiciler aracılığıyla açık koordinasyon
CrewAI	Rol tabanlı, Bildirimci	Üretim düzeyinde sistemler, yapılandırılmış devir	Verimli, yerel olarak çoklu ajan	Doğrusal/döngü tabanlı iletişim; merkezi ekip yapısı
AutoGen	Uyumlu Birimler, Katmanlı Tasarım	Araştırma ve prototipleme; esnek işbirliği	Deneyler için iyi	Serbest biçimli, asenkron mesaj传递
LangChain	Zincir öncelikli, Modüler Bileşenler	Genel LLM uygulaması geliştirme, RAG ağırlıklı görevler	En yüksek gecikme/belirteç kullanımı; LLM yorumlamasına bağımlılık	Tek ajan orkestratörü; çoklu ajan manuel uzatma gerektirir
OpenAI Swarm	Rutin tabanlı, Durumsuz	Hafif deneyler, eğitim kaynağı	Verimlilik odaklı	Ajan devreleri ile tek ajan kontrol döngüsü

Ajan çerçevenizi seçmek, özel bir yarış arabası için motor seçmeye benzer: LangGraph size granüler, yüksek hızlı kontrol sunar; CrewAI size hemen kullanıma hazır, uzman bir sistem sunar; ve LangChain neredeyse her amaç için uyarlayabileceğiniz genel, esnek bir motor sağlar, ancak bazı performans yükü ile birlikte.

AI destekli iş akışları oluşturuyor veya milyon adım akıl yürütme zorlukları ile mücadele ediyor olun, bu çerçevelerin mimari farklılıklarını anlamak belirli kullanım durumunuz için doğru seçimi yapmanıza yardımcı olacaktır.

---

Paylaşmak istediğiniz bir AI aracı mı oluşturdunuz? AI projelerinizi sunabileceğiniz özenle hazırlanmış bir AI dizinleri listesi derledim. Her dizin, lansmanınız için en iyi platformları seçmenize yardımcı olacak kişisel incelememi, sunum süreci ayrıntılarını ve kalite göstergelerini içerir.