En İyi 7 Ücretsiz Yapay Zeka Aracı Çerçevesi [2025]

Yapılacaklar listenizin kendi kendini kontrol etmeye başladığı, iş akışlarınızın aksamadan ilerlediği ve yapay zeka temsilcilerinin yeni favori iş arkadaşlarınız haline geldiği bir dünya hayal edin.

Yapay zeka aracı çerçevelerine girin, bu çerçeveler karmaşık iş akışlarında gezinebilen, gerçek dünya sorunlarını çözebilen ve zahmetsizce ölçeklenebilen yapay zeka aracıları oluşturmanıza olanak tanıyan bir iskeledir.

İster müşteri desteğini kolaylaştırmak, ister kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmek veya sıradan işleri otomatikleştirmek olsun, yapay zeka aracı çerçeveleri olağanüstü bir şey yaratmak için son teknoloji büyük dil modellerininLLMs'ler) gücünden yararlanmanıza olanak tanır.

Yapay Zeka Aracı Çerçeveleri nedir?

Yapay Zeka Aracı Çerçeveleri, girdiyi algılayan, algoritmalar veya LLMsler kullanarak işleyen ve geri alma-artırılmış üretim, iş akışlarını başlatma veya genel konuşmalar gibi eylemler gerçekleştiren otonom aracılar oluşturmak için tasarlanmış platformlar, araçlar veya kütüphanelerdir.

Bu tür çerçeveler, ortak işlevler için önceden oluşturulmuş modüller sunarak aracı iş akışlarını kolaylaştırır, geliştiricilere değerli zaman kazandırır ve iş akışının şeffaf ve sağlam kalmasını sağlar.

Yapay zeka aracı çerçeveleri farklı ihtiyaçlara göre uyarlanmıştır: bazıları konuşmalar, sanal asistanlar veya sohbet robotları konusunda uzmanlaşırken, diğerleri iş akışı düzenlemeye odaklanır. Temel değerleri karmaşıklığı soyutlamak, görevleri yönetilebilir adımlara bölmek ve ölçeklenebilirlik sağlamaktır.

Yapay Zeka Aracı Çerçevesinin Temel Bileşenleri

Çoğu Yapay Zeka Aracı Çerçevesi, yapılandırılmış bilgileri farklı araçlar ve süreçler arasında sistematik olarak aktarmalarını sağlayan aynı yapıyı takip eder.

‍

İşte bir aracı oluştururken bu bileşenlerin gerçekte nasıl çalıştığını gösteren kısa bir kılavuz:

Yapay Zeka Aracı Çerçevesi Kullanmanın Faydaları

Daha az tekrarlayan iş ile daha hızlı dağıtım

McKinsey'in 2024 AI raporuna göre, şirketlerin %65'i artık düzenli olarak üretken yapay zeka kullanıyor, ancak birçoğu kullanım örneklerini gerçekten gönderme konusunda hala darboğazlara giriyor.

Altyapılarını yapay zeka modelleri etrafında oluşturmaya çalışan ekiplerin - girdileri, çıktıları, zincirleme mantığı ve API çağrılarını manuel olarak yönetmek - bu sistemleri üretime almak için beş ay veya daha fazla zaman harcama olasılığı 1,5 kat daha fazladır.

Yapay zeka aracı çerçeveleri, sıkıcı ama gerekli kurulum çalışmalarını standartlaştırarak bu sorunu çözer. Ekipler, her entegrasyonu veya araç zincirini sıfırdan bir araya getirmek yerine, bunları temiz bir şekilde ele alan ortak bir çerçeveye bağlanabilir. 

Aracılar arasında daha kolay ölçeklendirme için yeniden kullanılabilir mantık

Yapay zeka aracı çerçevelerini kullanırken, "akıllı" görünen pek çok şey, farklı aracılar veya akışlar arasında yeniden kullanılabilen modüler, birleştirilebilir adımlara indirgenir.

Bu mantık, birimler şeklinde temiz bir çerçeve içinde yaşadığında, aşağıdaki gibi çağrılması basit hale gelir ekle(2,3) Python'da.

Yapay zeka aracı çerçeveleri, geliştiricilere ilk prensiplerden düşünme özgürlüğü verir - aynı muhakeme kalıplarını tekrar tekrar oluşturmadan kullanıcı sorunlarını sezgiyle çözmek için.

Tüm mantığı önceden mükemmel bir şekilde standartlaştırmaya çalışmak yerine, ekipler daha çok ürün tasarımcıları gibi çalışabilir: test edin, uyarlayın, işe yarayanları yeniden kullanın ve kullanım durumları arasında ölçeklendirin.

Paylaşılan çerçeveler ekip işbirliğini yönetilebilir hale getirir

YZ ajanları paylaşılan altyapı (bulut platformları veya sunucu çıkarımları) üzerinde çalıştığında, üzerine inşa edildikleri çerçeve ekiplerin nasıl işbirliği yapabileceğini doğrudan şekillendirir.

Çerçeveler, işbirliğini görünür ve kontrollü hale getirerek yardımcı olur. Bunu, temsilci davranışı için paylaşılan bir Google Sayfasını yönetmek gibi düşünün:

• Tanımlanmış mantık sahipliği - herkes acentenin hangi kısmının kime ait olduğunu bilir
• Güvenli güncellemeler - muhakeme, araçlar ve bellek çakışma olmadan değiştirilebilir
• Denetlenebilir değişiklikler - akışlarda ve yapılandırmalarda yapılan düzenlemeler sürümlendirilir ve izlenebilir
• Ekipler arası netlik - geliştirici olmayanlar kod okumadan aracının nasıl çalıştığını inceleyebilir

Bir Yapay Zeka Aracı Çerçevesi Nasıl Seçilir?

Doğru yapay zeka aracı çerçevesini seçmek, mevcut açık kaynaklı platformların ve hizmetlerin bolluğu nedeniyle bunaltıcı olabilir. 

Süreci basitleştirmek için iş akışı gereksinimlerinize odaklanın. İşte ekibinizle tartışmanız için önemli hususları içeren kullanışlı bir kontrol listesi:

Kuruluşunuz için hangi özelliklerin en önemli olduğunu belirlemek için bu soruları ekibinizle tartışın. İşbirliğini teşvik eden bu tartışma, iş akışlarınızın gerçekten neye ihtiyaç duyduğuna dair değerli içgörüler ortaya çıkarabilir.

Artık gereksinimlerinizi daralttığınıza göre, bu kutuları işaretleyebilecek çerçeveleri keşfedelim. Hedeflerinizi net bir şekilde anladığınızda, doğru yapay zeka aracı çerçevesini seçmek çok daha basit hale gelir.

En İyi 7 Ücretsiz Yapay Zeka Aracı Çerçevesi

1. Botpress

En iyi kullanım alanı: Muhakeme, karar verme veya dil anlama için LLM adımlarla araçlara bağlanan yapay zeka aracıları oluşturan ekipler.

Botpress , kod ağırlıklı mantığı yönetmeden ajan davranışını yapılandırmak isteyen ekipler için oluşturulmuş bir yapay zeka ajan platformudur.

Her bir düğümün hafızası, koşulları ve araç bağlantılarıyla birlikte odaklanmış bir görevi ele aldığı görsel bir düzenleyici olan akışları kullanarak aracının nasıl çalışacağını tasarlarsınız.

Zincirleme istemler veya mantık ağaçları yazmak yerine, gerçek iş akışlarını yansıtan kapsamlı, modüler parçalarla çalışırsınız.

Bu modülerlik, özellikle destek, işe alım veya dahili sistemler arasında güvenilir otomasyon istediğinizde, net bir mantık ve temiz izinlerle birlikte kullanışlıdır.

Botpress , CRM, e-posta ve veritabanları gibi araçlar için yerleşik entegrasyonlarla birlikte gelir, böylece temsilciniz kutudan çıkar çıkmaz gerçek eylemler gerçekleştirebilir.

Temel Özellikler:

• Sürükle ve bırak arayüzü ile iş akışlarını görsel olarak oluşturun.
• Gerektiğinde özel araçlar ve mantık ekleyin.
• Aracıları web sitelerine, WhatsApp'a, Slack'e ve daha fazlasına dağıtın.
• Yerleşik NLU, bilgi kaynakları ve kişilik kontrollerini kullanın.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz Plan: Çekirdek oluşturucu, 1 bot ve 5$ AI kredisi içerir
• Plus: 89 $/ay - akış testi, yönlendirme, insan aktarımı
• Ekip: $495/ay - SSO, işbirliği, ortak kullanım takibi
• Kurumsal: Özel - özel kurulumlar, yüksek hacim veya uyumluluk kontrolleri için

2. LangChain

En iyi kullanım alanı: Özellikle araştırma, RAG sistemleri veya ajan davranışı üzerinde sıkı kontrol gerektiren herhangi bir şey için sıfırdan özel AI ajanları oluşturan geliştiriciler.

LangChain, yapay zeka aracıları oluşturmak için en yaygın olarak benimsenen çerçevedir. Geliştiricilere, aracıların nasıl çalışacağı üzerinde tam kontrol ile araçları, istemleri, belleği ve muhakemeyi bağlamak için temel bileşenleri verir.

Modüler ajan tasarımını pazara sunan ilk platformlardan biriydi ve şimdi LLM iş akışları için bir işletim sistemi gibi işlev görüyor.

Çerçeve için sürekli büyüyen destek ve kod ile adımları zincirleyebilir, bellek türlerini değiştirebilir ve API'lere veya vektör veritabanlarına kolaylıkla bağlanabilirsiniz.

Ancak bu derinlik, karmaşıklığı da beraberinde getirir. Bu kadar çok hareketli parça varken, kullanım durumunuz için doğru soyutlamayı bulmak zaman alabilir ve bir tanesine bağlı kalmak, değişken bir temel üzerine inşa etmek gibi hissettirebilir.

Temel Özellikler:

• Modüler araç, ipucu ve bellek zincirleri kullanarak aracılar oluşturun
• LLMsler, API'ler, vektör depoları ve alıcılar ile entegrasyon
• Akış mantığı ve yürütme üzerinde tam geliştirici kontrolü
• LangSmith ile isteğe bağlı izleme ve değerlendirme

Fiyatlandırma:

• Geliştirici: Ücretsiz - 1 koltuk, 5.000 iz/ay, istem yönetimi, temel izleme araçları
• Plus: Koltuk başına 39 $/ay - ekip özellikleri, daha yüksek izleme limitleri, LangGraph geliştirme dağıtımı
• Kurumsal: Özel - kendi kendine barındırılan veya hibrit kurulum, SSO, destek ve kullanım ölçeklendirme

3. CrewAI

En iyi kullanım alanı: Çoklu ajan davranışını hızlı bir şekilde prototipleyen ekipler, özellikle roller arasında temiz bir şekilde kırılan doğrusal görevler için.

CrewAI, yapay zeka ajanlarının tanımlanmış roller ve paylaşılan hedefler aracılığıyla görevler üzerinde işbirliği yapmasını sağlayan çoklu ajan sistemleri için açık kaynaklı bir çerçevedir. Ajanlar arasında akıllı ekip çalışması gerektiren senaryolar için tasarlanmıştır.

CrewAI'yi cazip kılan şey, başlamanın ne kadar kolay olduğudur. Bir ekip tanımlarsınız, her bir temsilciye bir rol atarsınız ve onlara ortak bir hedef verirsiniz.

Bu noktadan sonra, ajanlar sıfırdan orkestrasyon mantığına ihtiyaç duymadan konuşur, görevleri çalıştırır ve hedefleri tamamlar. Basit çok ajanlı kullanım durumları için, çok az kurulumla şaşırtıcı miktarda iş yapılır.

Ancak bu basitlik iki yönlüdür. İş akışlarınız daha karmaşık hale geldiğinde - temsilcilerin görev ortasında uyum sağlaması veya koşullu adımlar arasında koordinasyon sağlaması gerekiyorsa - yerleşik soyutlamalar sınırlayıcı olabilir.

Temel Özellikler:

• Atanmış hedefler ve hafıza ile rol tabanlı temsilci kurulumu
• Sıralı ve paralel ajan yürütmeyi destekler
• Ekip koordinasyonu için paylaşılan mürettebat hafızası
• Fonksiyonlar ve istemler aracılığıyla kolay araç entegrasyonu

Fiyatlandırma: 

• Ücretsiz: 0$/ay - 50 infaz, 1 canlı ekip, 1 koltuk
• Temel: $99/ay - 100 uygulama, 2 canlı ekip, 5 koltuk
• Standart: 500 $/ay - 1.000 uygulama, 2 canlı ekip, sınırsız koltuk, 2 ilk katılım saati
• Profesyonel: 1.000$/ay - 2.000 uygulama, 5 canlı ekip, sınırsız koltuk, 4 ilk katılım saati

4. Microsoft Anlamsal Çekirdek

En iyi kullanım alanı: Özellikle Microsoft ekosistemini kullananlar olmak üzere, mevcut uygulamaların içine aracı benzeri mantık yerleştiren kurumsal ekipler.

Microsoft Semantic Kernel, geliştiricilerin yapay zeka yeteneklerini mevcut uygulamalara yerleştirmelerine yardımcı olan açık kaynaklı bir yapay zeka düzenleme çerçevesidir.

Modülerlik, bellek ve hedef planlamaya odaklanması, kurumsal ortamlarda çalışabilen sağlam yapay zeka aracıları oluşturmak için çok uygundur.

Semantic Kernel özünde planlama ve yürütme ile ilgilidir. Yerel işlevler veya LLM istemler olabilen "becerileri" tanımlar ve bunları aracının davranışını yönlendiren anlamsal planlar halinde birleştirirsiniz.

Çerçeve bellek yönetimini ele alır, araç kullanımını destekler ve .NET ve Python sistemleriyle temiz bir şekilde entegre olur.

Bununla birlikte, hala geliştirici öncelikli bir araçtır: çok az görsel iskele vardır ve orkestrasyonun çoğu kasıtlı tasarım gerektirir. 

Temel Özellikler:

• Modüler beceri tabanlı mimari (işlevler, istemler, araçlar)
• Yerleşik hafıza ve hedef planlama desteği
• C#, .NET ve Python ortamları ile yerel entegrasyon
• Azure tümleştirme seçeneklerine sahip açık kaynaklı SDK

5. AutoGen

En iyi kullanım alanı: Tam görünürlük ve izlenebilirliğe ihtiyaç duyan işbirliğine dayalı, çok aracılı iş akışları oluşturan teknik ekipler.

AutoGen, yapılandırılmış konuşmaya dayalı çok etmenli sistemler için açık kaynaklı bir geliştirme çerçevesidir.

Her bir temsilciye bir rol (Planlayıcı, Araştırmacı, Uygulayıcı veya özel bir rol) atarsınız ve karmaşık görevlerin üstesinden birlikte gelmeleri için mesaj alışverişi yapmalarına izin verirsiniz.

AutoGen özünde mesaj geçişini ve paylaşılan belleği yönetir. Konuşma akışını senaryolaştırır, önemli olan yerlere mantık ekler ve bir insanın ne zaman devreye girmesi gerektiğine karar verirsiniz.

Düşük kodlu bir araçtan daha fazla kurulum gerektirir, ancak sizi araştırma deneylerine, döngüdeki insan süreçlerine veya aracı muhakemesini uçtan uca izlemeniz gereken herhangi bir senaryoya ölçeklendiren tamamen şeffaf bir sistemle ödüllendirir.

Temel Özellikler:

• Açık rol ataması ile yapılandırılmış mesaj alışverişi
• Görüşmenin herhangi bir noktasında işlev çağrısı enjeksiyonu
• Her temsilci için ve ekip genelinde paylaşılan ve kapsamlandırılan bellek
• Her mesajı ve kararı kaydeden yerleşik denetim günlükleri

6. AutoGPT

En iyi kullanım alanı: Sürekli gözetim olmadan otonom iş akışlarını prototipleyen solo geliştiriciler ve küçük ekipler.

AutoGPT, GPT 'ları kendi kendini planlayan, hedef odaklı bir asistana dönüştüren otonom bir ajan çerçevesidir.

Pratikte, ona "bir pazar analizi derle" gibi bir hedef verirsiniz ve o da işi alt görevlere böler, verileri getirir, dosyaları yazar veya API'leri kendi başına çağırır. Bu, araştırmayı çok az rehberliğe ihtiyaç duyan genç bir analiste devretmek gibi hissettiriyor.

İki şeyi hemen fark edeceksiniz. Birincisi, AutoGPT'nin özerkliği, bir insan temsilciye bağladığınızda duracak olan tam otomatik toplu iş akışlarını güçlendirir.

İkinci olarak, aynı bağımsızlık, potansiyel riskleri kontrol altında tutmak için her çalışma için kapsamlı bir izleme yapmanızı gerektirir.

Zamanla, yeniden deneme mantığını ve eklenti karışımını değiştirmeyi öğrenirsiniz, böylece gezinmek yerine üretken kalır.

Temel Özellikler:

• Hedefleri uygulanabilir adımlara ayrıştıran kendi kendini planlayan ajanlar
• Web taraması, dosya işlemleri ve özel API'ler için eklenti sistemi
• Önceki gerçekleri ve kararları hatırlayan vektör tabanlı bellek
• Görevler çıkmaza girdiğinde otomatik yeniden deneme ve kurtarma

7. RASA

En iyi kullanım alanı: Konuşma akışlarının derinlemesine özelleştirilmesine ve veri ve modellerin tam sahipliğine ihtiyaç duyan ekipler.

Rasa, bağlama duyarlı sohbet robotlarını ve sesli asistanları güçlendirmek için doğal dil anlayışını diyalog yönetimi ile harmanlayan açık kaynaklı bir çerçevedir. 

Değiştirilebilir bileşenlerden NLU boru hatlarını bir araya getirir, ardından birden fazla dönüş boyunca bağlamı koruyan diyalog ilkeleri tanımlarsınız. Bu yaklaşım, etki alanınız geliştikçe sistemin diğer bölümlerini yeniden yazmadan yeni amaç sınıflandırıcıları veya varlık çıkarıcıları değiştirmenize olanak tanır.

Rasa sizin altyapınız üzerinde çalıştığı için veri gizliliği ve ölçeklendirme üzerinde tam kontrol sahibi olursunuz.

Temel Özellikler:

• Amaçları ve varlıkları çıkaran gelişmiş NLU işlem hatları
• Karmaşık, çok turlu konuşmalar için özel diyalog politikaları
• Herhangi bir alan veya dile uyacak şekilde genişletilebilir boru hattı bileşenleri
• Mesajlaşma kanalları için entegrasyonlara sahip açık kaynaklı kod tabanı

Fiyatlandırma: 

• Açık Kaynak: Ücretsiz - tam çerçeve içerir, Apache 2.0 lisansı
• Pro Sürüm: Ücretsiz - Rasa Pro ile ayda 1.000 konuşmaya kadar
• Büyüme: 35.000 $/yıl'dan başlayan fiyatlarla - Rasa Studio, destek ve reklam dahil

Yapay Zeka Otomasyonunun Basitliğini Keşfedin

Yapay zeka aracı çerçeveleri ekiplerin yazılım oluşturma şeklini değiştiriyor. Altyapı yerine sonuçlara odaklanmanızı sağlıyorlar ve Botpress başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi size sunuyor.

Modüler akışlar, yerleşik araçlar ve LLM bir tasarımla Botpress , üretimde çalışan aracılar göndermenize yardımcı olur. Temsilcinizin tam olarak nasıl davrandığını, nelere erişebildiğini ve neden karar verdiğini tam izlenebilirlik ile kontrol edersiniz.

Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Yapay zeka ajanı ile chatbot arasındaki fark nedir?

Bir YZ aracısı ile bir chatbot arasındaki fark, bir chatbotun soruları yanıtlamak için önceden tanımlanmış komut dosyalarını veya karar ağaçlarını takip etmesi, bir YZ aracısının ise konuşmanın ötesinde hareket ederek sistemler arasında kararlar alması ve çok adımlı görevleri otonom olarak tamamlamasıdır.

2. Teknik olmayan kullanıcılar için bu çerçeveleri kullanmanın öğrenme eğrisi nedir?

Botpress veya LangGraph gibi çerçeveleri kullanmak için öğrenme eğrisi, görsel editörler ve şablonlar sayesinde teknik olmayan kullanıcılar için nispeten düşüktür, ancak özel iş akışları veya üçüncü taraf entegrasyonları yine de bir geliştiriciden yardım gerektirebilir.

3. Açık kaynaklı ve ücretsiz ticari çerçeveler arasındaki fark nedir?

Açık kaynaklı ve ücretsiz ticari çerçeveler arasındaki fark, açık kaynaklı araçların kaynak kodunu incelemenize ve değiştirmenize ve uygulamayı kendi kendinize barındırmanıza izin verirken, ücretsiz ticari çerçeveler yönetilen barındırmayı içerir ve tam erişim için ücretli yükseltmeler gerektirir.

4. Bu araçlarla oluşturulmuş bir yapay zeka ajanının performansını nasıl değerlendirebilirim?

Bu araçlarla oluşturulmuş bir yapay zeka aracısının performansını değerlendirmek için görev başarı oranı, yanıt doğruluğu, gecikme, geri dönüş sıklığı ve kullanıcı memnuniyeti gibi metrikleri izleyin. Birçok platform yerleşik analitik panolar sunar ve PostHog veya Mixpanel gibi harici araçlar izlemeyi geliştirebilir.

5. Ajan otomasyonundan en çok hangi sektörler faydalanır?

Temsilci otomasyonundan en çok yararlanan sektörler arasında müşteri desteği, sağlık hizmetleri, finans ve e-ticaret yer almaktadır - özellikle randevu planlama, belge işleme, müşteri adayı niteleme ve tekrarlayan arka ofis işlemleri gibi görevler için.