tag AutoGen
Bu sayfada AutoGen etiketi ile işaretlenmiş 3 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
AutoGen, Microsoft Research tarafindan gelistirilmis ve birden fazla yapay zeka ajaninin birbiriyle konusarak karmasik gorevleri tamamlamasina olanak taniyan acik kaynak bir cok-ajanli otomasyon cercevesidir. 2023 yilinda kamuya acilan cerceve, kisa surede yapay zeka ajan ekosisteminin en populer kutuphanelerinden biri haline gelmistir. Temel yapisinda ConversableAgent sinifi yer alir: her ajan mesaj alip gonderebilir, bir LLM'e basvurabilir veya belirlenmis bir fonksiyonu dogrudan cagirabili. En yaygin kullanim deseni AssistantAgent ve UserProxyAgent ciftidir. AssistantAgent, gorev icin Python kodu veya cozum onerir; UserProxyAgent ise bu kodu bir kabuk veya Docker ortaminda yurutup ciktiyi geri bildirir. Bu dongu; kod yazma, hata ayiklama ve yeniden deneme surecini insan mudalesi olmaksizin otomatiklestirir. GroupChat modu birden fazla ajanin tek bir konusmaya katilmasini saglar. Bir arastirma ajani, bir kodlama ajani ve bir kalite kontrol ajani farkli uzmanlik alanlariyla paralel veya sirayla calisabilir. GroupChatManager hangi ajanin ne zaman konusacagini denetler. AutoGen'in onemli ozelligi, LLM bagimsizligidir: OpenAI GPT serisi, Azure OpenAI, Anthropic Claude, yerel LLM'ler ve acik kaynak modeller desteklenir. Bu esneklik, maliyet veya gizlilik kisitlari olan organizasyonlara farkli model kombinasyonlari kullanma ozgurlugu tanir. AutoGen Studio, gorsel bir surukle-birak arayuzu ile ajan akislari tasarlamaya izin verir; Python kodu yazmaya gerek kalmadan ajan grafikleri olusturulabilir. Bu ozellik teknik olmayan kullanicilara AutoGen'e erisim saglayarak kullanim tabanini genisletmistir. **Sik Sorulan Sorular** **AutoGen ile LangChain arasindaki fark nedir?** LangChain zincirleme ve RAG yapilarini on plana cikarir; AutoGen ise ajan konusma protomuzu ve cok-ajan isbirligini birinci sinif vatandas olarak tanimlar. Karmasik cok-ajan senaryolarinda AutoGen genellikle daha az kazan kodu gerektirir. **AutoGen ucretsiz midir?** Evet, MIT lisansi altinda acik kaynaktir. Kullandigi LLM API'leri (ornegin OpenAI) kendi fiyatlandirmalarina sahiptir. **AutoGen uretim ortami icin uygun mudur?** Hata yonetimi, logging ve guvenlik baglami dogru yapilandirildiginda uretimde kullanilabilir. Docker ortaminda kod yurutme izole bir guvenlik katmani saglar. Kritik gorevler icin insan onay noktalarinin yerlestirilmesi onerilen pratiktir. **Hangi LLM'ler AutoGen ile calisir?** GPT-4o, Claude, Gemini, yerel Ollama modelleri ve OpenAI uyumlu API'ye sahip herhangi bir model desteklenir. Konfigure dosyasiyla model listesi kolayca degistirilebilir.
AutoGen (AutoGen)
AutoGen, Microsoft Research tarafindan gelistirilmis ve birden fazla yapay zeka ajaninin birbiriyle konusarak karmasik gorevleri tamamlamasina olanak taniyan acik kaynak bir cok-ajanli otomasyon cercevesidir. 2023 yilinda kamuya acilan cerceve, kisa surede yapay zeka ajan ekosisteminin en populer kutuphanelerinden biri haline gelmistir. Temel yapisinda ConversableAgent sinifi yer alir: her ajan mesaj alip gonderebilir, bir LLM'e basvurabilir veya belirlenmis bir fonksiyonu dogrudan cagirabili. En yaygin kullanim deseni AssistantAgent ve UserProxyAgent ciftidir. AssistantAgent, gorev icin Python kodu veya cozum onerir; UserProxyAgent ise bu kodu bir kabuk veya Docker ortaminda yurutup ciktiyi geri bildirir. Bu dongu; kod yazma, hata ayiklama ve yeniden deneme surecini insan mudalesi olmaksizin otomatiklestirir. GroupChat modu birden fazla ajanin tek bir konusmaya katilmasini saglar. Bir arastirma ajani, bir kodlama ajani ve bir kalite kontrol ajani farkli uzmanlik alanlariyla paralel veya sirayla calisabilir. GroupChatManager hangi ajanin ne zaman konusacagini denetler. AutoGen'in onemli ozelligi, LLM bagimsizligidir: OpenAI GPT serisi, Azure OpenAI, Anthropic Claude, yerel LLM'ler ve acik kaynak modeller desteklenir. Bu esneklik, maliyet veya gizlilik kisitlari olan organizasyonlara farkli model kombinasyonlari kullanma ozgurlugu tanir. AutoGen Studio, gorsel bir surukle-birak arayuzu ile ajan akislari tasarlamaya izin verir; Python kodu yazmaya gerek kalmadan ajan grafikleri olusturulabilir. Bu ozellik teknik olmayan kullanicilara AutoGen'e erisim saglayarak kullanim tabanini genisletmistir. **Sik Sorulan Sorular** **AutoGen ile LangChain arasindaki fark nedir?** LangChain zincirleme ve RAG yapilarini on plana cikarir; AutoGen ise ajan konusma protomuzu ve cok-ajan isbirligini birinci sinif vatandas olarak tanimlar. Karmasik cok-ajan senaryolarinda AutoGen genellikle daha az kazan kodu gerektirir. **AutoGen ucretsiz midir?** Evet, MIT lisansi altinda acik kaynaktir. Kullandigi LLM API'leri (ornegin OpenAI) kendi fiyatlandirmalarina sahiptir. **AutoGen uretim ortami icin uygun mudur?** Hata yonetimi, logging ve guvenlik baglami dogru yapilandirildiginda uretimde kullanilabilir. Docker ortaminda kod yurutme izole bir guvenlik katmani saglar. Kritik gorevler icin insan onay noktalarinin yerlestirilmesi onerilen pratiktir. **Hangi LLM'ler AutoGen ile calisir?** GPT-4o, Claude, Gemini, yerel Ollama modelleri ve OpenAI uyumlu API'ye sahip herhangi bir model desteklenir. Konfigure dosyasiyla model listesi kolayca degistirilebilir.
CrewAI (CrewAI)
CrewAI, farkli roldeki yapay zeka ajanlarini bir ekip olarak organize ederek gorev dagitimini ve isbirligini yoneten Python tabanli acik kaynak bir cok-ajanli cercevedir. Joao Moura tarafindan gelistirilmis olan CrewAI, 2024 basinda AI ajan ekosisteminin one cikan projelerinden biri haline gelmistir. CrewAI uc temel kavram uzerine kurulur. Ajan, belirli bir role (ornegin "kıdemli arastirmaci"), bir hedefe ("kapsamli ve tarafsiz arastirma yap") ve bir biyografiye (arka plan bilgisi) sahip bir LLM tabanli varliktir. Gorev, belirli bir ajan tarafindan gerceklestirilecek isi, beklenen ciktiyi ve opsiyonel olarak bagli oldugu araclari tanimlar. Ekip, ajanlari ve gorevleri bir araya getiren ve bunlarin nasil yurutulecegini belirleyen en ust duzey yapidir. Ekip iki surecle calisabilir. Sequential (sirasal) surecte gorevler belirtilen siraya gore birer birer gerceklestirilir; her gorev bir oncekinin ciktisini alabilir. Hierarchical surecte ise bir yonetici ajan (manager agent), diger ajanlara gorev atar, ilerlemeyi izler ve nihai ciktiyi birlestirir; bu otoriter yaklasim karmasik koordinasyon gerektiren senaryolar icin uygundur. Araç entegrasyonu CrewAI'yi guclu kilar. LangChain araçlari ekosistemi; web arama, kod calistirma, dosya sistemi erisimi, veritabani sorgusu ve API cagrilari gibi yuzlerce araci CrewAI ajanlariyla dogrudan kullanilabilir kilar. Her ajanin erisebilecegi araçlar ozel olarak kisitlanabilir, bu guvenlik ve uzmanlasmis roller icin onemldir. CrewAI bellek yonetimi de sunar: kisa vadeli (konusma gecmisi), uzun vadeli (vektör veritabani) ve varlik bazli (belirli birimleri hatırlama) bellek katmanlari ile ajanlar onceki turlardan bilgi tasiyabilir. **Sik Sorulan Sorular** **CrewAI ile AutoGen arasindaki fark nedir?** AutoGen ajan konusma protokolunu birinci sinif vatandas olarak tanimlar ve cok-ajan diyalogu uzerine insa edilmistir. CrewAI rol tabanli ekip yapisini ve gorev atama kavrami on plana cikarir. Her ikisi de cok-ajanli otomasyon icin kullanilabilir; API desenleri farklidir. **CrewAI ucretsiz midir?** CrewAI acik kaynaktir (MIT lisansi). CrewAI+ olarak sunulan yonetilen platform hizmeti ucretlidir. **CrewAI hangi LLM'leri destekler?** OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, yerel Ollama modelleri ve LiteLLM araciligiyla hemen hemen her API desteklenir. **Hierarchical surecte yonetici ajan nasil calisir?** Yonetici ajan, ekip hedefini alt gorevlere ayirir ve ilgili ajanlara atar. Her ajan ciktisini yoneticiye raporlar; yonetici gerekirse yeniden atama yapar veya nihai ciktiyi bilestirir.
Microsoft Agent Framework (Microsoft Agent Framework)
Microsoft Agent Framework (MAF), Microsoft'un ajan tabanlı yapay zeka uygulamaları geliştirmek için ortaya koyduğu açık kaynaklı SDK ve çalışma zamanı ortamıdır. 2 Nisan 2026'da 1.0 GA (Genel Erişilebilirlik) sürümüne ulaşan MAF, AutoGen ve Semantic Kernel projelerinin birleştirilmesiyle oluşturulmuştur; böylece tek bir desteklenen platform altında aynı kavramlar ve API'ler Python ve .NET için sağlanmaktadır. MAF'ın temel programlama modeli şu bileşenlerden oluşur: sohbet istemcileri (chat clients), araçlar (tools), MCP (Model Context Protocol) entegrasyonları, bağlam sağlayıcıları (context providers), ara yazılım (middleware) ve çok adımlı iş akışları. Bu mimari, geliştiricilerin ajan altyapısının teknik ayrıntılarıyla değil, ajan mantığıyla ilgilenmesini sağlar. Build 2026'da duyurulan ek özellikler arasında Agent Harness (kabuk, dosya sistemi ve mesajlaşma döngülerine kontrollü erişim), Agent Skills (alan uzmanlığını paket olarak sunmak için taşınabilir, dosya tabanlı veya kodla tanımlanan format), prosedürel bellek (procedural memory) ve Voice Live entegrasyonu yer almaktadır. Çerçeve ayrıca Foundry üzerindeki araç kutuları (Toolboxes) aracılığıyla Microsoft'un bulut altyapısıyla entegre çalışmaktadır. MAF, AutoGen'in sade ajan soyutlamalarını Semantic Kernel'in kurumsal özellikleriyle — oturum tabanlı durum yönetimi, tip güvenliği, ara yazılım, telemetri — birleştirmekte; çok ajanlı orkestrasyon için açık graf tabanlı iş akışları eklemektedir.