Tek bir sohbet robotu oluşturmak gerçek bir ilerleme gibi hissettiriyor - ta ki her şeyi halletmesi beklenene kadar. Bir an SSS'lere yanıt verirken, bir an sonra müşteri adaylarını nitelendiriyor, demo rezervasyonu yapıyor, destek taleplerini yükseltiyor ve dahili araçlarla hokkabazlık yapıyor. Çatlaklar hızla ortaya çıkmaya başlar.
Kurumsal sohbet robotları daha karmaşık sorumluluklar üstlendikçe, sistemler arasında daha net rol tanımına, daha derin koordinasyona ve daha akıllı görev delegasyonuna doğru bir geçiş görüyoruz.
Bu noktada, artık mesele oluşturduğunuz sohbet robotunun ne kadar akıllı olduğu değildir. Aynı anda kaç işi birden yaptığı ve bunlar arasında ne kadar iyi geçiş yaptığı ile ilgilidir. Sorun zeka değil. Koordinasyon.
Yapay zeka aracı orkestrasyonu burada devreye giriyor. Bu, her şeyi bilen bir bot inşa etmekten, her biri net bir role sahip, hepsi senkronize çalışan daha küçük, uzmanlaşmış aracılardan oluşan bir sistem tasarlamaya geçiştir.
Bir sohbet robotunun yapabileceklerinin sınırlarına ulaştıysanız, yalnız değilsiniz. Bu kılavuzda, ajan orkestrasyonunun ne anlama geldiğini, kaputun altında nasıl çalıştığını ve özel çerçevelerden modüler iş akışlarına kadar koordineli yapay zeka sistemleri oluşturmaya nasıl başlayacağınızı inceleyeceğiz.
Yapay zeka aracı düzenlemesi nedir?
Çoğu sohbet robotu tek-ajanlı sistemler olarak başlar. Bir bot her şeyi halleder - soruları yanıtlamak, API'leri çağırmak, formları işlemek ve hatta belki de kullanıcıları dönüşüm için dürtmek. İlk başta verimli hissettirir.
Ancak kullanım alanları genişledikçe, bu tek aracı modeli dağılmaya başlar. Bot, net bir yapısı olmayan, her işi yapabilen bir robot haline gelir. Roller ve bağlamla aynı anda hokkabazlık yapar ve siz de bunun gerginliğini birkaç şekilde hissetmeye başlarsınız:
- Akışların hata ayıklaması ve bakımı zorlaşır
- İstemler uzuyor ve yönetilmesi zorlaşıyor
- Botun hangi parçasının neyden sorumlu olduğu belli değil
- Yeni bir kullanım durumu eklemek, halihazırda çalışanı bozma riski taşır
Bu sadece teknik bir borç değil, aynı zamanda bir tasarım sorunu. Bir ajanın birçok ajanın işini yapmasını bekliyorsunuz ve bu sizi yavaşlatıyor.
Yapay zeka aracı düzenlemesi, sorumlulukları birden fazla uzmanlaşmış aracı arasında paylaştırarak bunu düzeltir. Her ajan tek bir göreve odaklanır - planlama, araştırma, veri getirme, kullanıcı etkileşimi - ve merkezi bir denetleyici kimin ne zaman harekete geçeceğine karar verir.
Yapay zeka etkileşimlerini ele alan bu iki yaklaşım (tek etmenli ve çok etmenli) arasındaki fark sadece mimari değildir. Stratejiktir. Biri karmaşıklıkla birlikte ölçeklenirken, diğeri karmaşıklığın altında kalmaya karar verir.
İşte iki sistemin daha kritik kıyaslamalarda birbirlerine karşı nasıl durdukları:
.webp)
Yapay zeka etkileşimlerini ele alan bu iki yaklaşım (tek etmenli ve çok etmenli) arasındaki fark sadece mimari değildir. Stratejiktir. Biri karmaşıklıkla birlikte ölçeklenirken, diğeri karmaşıklığın altında kalmaya karar verir.
İşte iki sistemin daha kritik kıyaslamalarda birbirlerine karşı nasıl durdukları:
How does agent orchestration work?
Orkestrasyonlu bir sistemde, büyük bir sohbet robotu yazmazsınız - her biri tek bir sorumluluğu üstlenen bir dizi aracı tasarlarsınız. Bunu, sohbet robotunuzu her bir temsilcinin bir uzman gibi hareket ettiği bir ekibe dönüştürmek olarak düşünün.
Bu sistemin merkezinde, herhangi bir anda hangi ajanın bir görevi yerine getirmesi gerektiğine karar veren bir kontrolör bulunur. Bu kontrolör kural tabanlı, tamamen otonom ya da ikisinin arasında bir şey olabilir. Görevi yönlendirmek, durumu takip etmek ve aracıların birbirlerinin ayak parmaklarına basmamasını sağlamak.
Her bir aracı dar ve kendi kendine yetecek şekilde tasarlanmıştır. Bir özet oluşturabilir, harici bir aracı çağırabilir, bir kullanıcı girdisini doğrulayabilir veya bir sonraki adımda ne yapılacağına karar verebilir. Bazıları reaktiftir (çağrılmayı bekler), diğerleri ise takip eylemlerini tetikleyebilir.
Kontrolör, bir orkestradaki enstrümanları işaret eden bir şef gibi bunlar arasında hareket eder.
Burada bağlam önemlidir. Tüm sistem, aracılar arasında akan bir belleği (genellikle bir JSON nesnesi veya oturum durumu) paylaşır. Her aracı bu bağlamdan okur ve kendi kısmı tamamlandığında ona geri yazar. Denetleyici, bir sonraki adımda ne olacağına karar vermek için bu güncellenmiş bağlamı kullanır.
Örneğin, bir seyahat planlama botunda:
- Kullanıcı aracısı konuşmaları yönetir ve tercihleri toplar.
- Araştırma görevlisi uçuş ve otel seçeneklerini bulur.
- Planlayıcı temsilcisi seyahat programını oluşturur.
- İnfaz memuru gerekenleri kaydeder.
Bu aracıların hiçbiri resmin tamamını bilmiyor ama bilmek zorunda da değiller. Yönlendirici aracı onları adım adım aynı hizada tutar. Günün sonunda, yanıt veren bir sohbet robotundan işleri halletmek için dahili olarak işbirliği yapan bir sohbet robotuna nasıl ölçekleneceğiniz orkestrasyondur.
Yapay Zeka Ajan Orkestrasyonu için En İyi 5 Araç
Birlikte çalışan birden fazla acenteye ihtiyacınız olduğunu fark ettiğinizde, soru şu olur: Ne ile oluşturmalısınız? Aracı düzenlemesi etrafındaki araç alanı hızla ilerliyor ve hepsi üretime hazır değil.
Bazı platformlar hız ve görsel iş akışları için tasarlanmıştır. Diğerleri size düşük seviyeli kontrol sağlar, ancak düzenlemeyi tamamen size bırakır. Birkaçı ise esnekliği kaybetmeden hızlı hareket etmek için yeterli soyutlama sunarak akıllı bir orta yol tutturuyor.
İşte bugün ajan sistemleri oluşturmak için en yararlı bulduğumuz ilk 5 araç:
1. Botpress
Botpress , modüler ajan iş akışları tasarlamanıza, onlara belirli roller atamanıza ve bunları merkezi bir yönlendirici aracılığıyla düzenlemenize olanak tanıyan eksiksiz bir ajan platformudur. Her iş akışı bağımsız bir ajan gibi davranır ve siz (veya otonom bir düğüm) bağlama, kullanıcı girdisine veya iş mantığına göre kontrolün ne zaman değişmesi gerektiğine karar verirsiniz.
.webp)
Onu öne çıkaran şey, fikirden çalışan sisteme ne kadar hızlı geçebildiğinizdir. Aracılar anında kod yazabilir ve çalıştırabilir, harici API'leri kullanabilir ve hatta araç kullanımını dinamik olarak zincirleyebilir - bunların tümü üst düzey dil modelleri tarafından desteklenmektedir. Sadece akışlar oluşturmuyorsunuz; aracıların içinde yaşayan mantık oluşturuyorsunuz.
Altyapıyı yeniden oluşturmadan esneklik isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Aracıları destek, zamanlama, işe alım veya dahili operasyonlar arasında dağıtıyorsanız, yolunuzdan çekilir ve göndermenize izin verir.
Temel Özellikler:
- Modüler İş Akışları: Her ajan izole edilmiş, yeniden kullanılabilir bir boru hattı olarak inşa edilmiştir
- Merkezi Yönlendirme: Görsel bir yönlendirici, aracı aktarımlarını ve mantığını düzenler
- Dinamik Araç Kullanımı: Kodu çalıştırın ve harici API'leri gerçek zamanlı olarak çağırın
- LLM: OpenAI ve Claude gibi en iyi temel modellerle uyumlu
- API Öncelikli: Aracıları ortaya çıkarmak veya CRM'lere, web kancalarına ve daha fazlasına bağlanmak kolaydır
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: Görsel oluşturucu ve kullanıma dayalı yapay zeka ile ayda 0 ABD doları
- Plus Plan: Analitik ve marka kaldırma ile ayda 89 ABD doları
- Ekip Planı: İşbirliği araçları ve rol tabanlı erişim ile ayda 495 ABD doları
2. CrewAI
CrewAI, orkestrasyon istediğiniz, ancak tam bir orkestrasyon motoru oluşturmak istemediğiniz o tatlı noktaya ulaşır. Bir ekip metaforu etrafında tasarlanmıştır: rolleri tanımlar, hedefler atar ve temsilcilerinize araçlar ve bellek verirsiniz. Ardından, bir görevi tamamlamak için birlikte çalışmalarına izin verirsiniz.
En iyi yanı, bir şeyi ne kadar hızlı çalıştırabileceğinizdir. Dakikalar içinde bir planlayıcı, bir araştırmacı ve bir uygulayıcı oluşturabilir ve bunların yapılandırılmış adımlarla birbirleriyle konuşmasını sağlayabilirsiniz.
Mükemmel değil - özel iş akışları hala biraz hack gerektirebilir - ancak çoğu kullanım durumu için hızlı bir şekilde sunar. AutoGen bir protokol programlamak gibi hissettiriyorsa, CrewAI bir ekiple bir görevi yürütmek gibi hissettiriyor.
Temel Özellikler:
- Rol Tabanlı Mimari: Her temsilcinin bir unvanı, hedefi, araçları ve isteğe bağlı belleği vardır
- Kolay Delegasyon: Yerleşik bir planlayıcı aracı, hedeflere dayalı olarak görev sırasına karar verir
- Araç Entegrasyonu: Fonksiyon çağırma, API istekleri ve tarayıcı tabanlı araçları destekler
- Paylaşılan Bellek: Temsilciler paylaşılan bir bağlama referans verebilir ve katkıda bulunabilir
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: Açık kaynak, lisans maliyeti yok
- Kurumsal: Halka açık değil - barındırılan ürün olgunlaştıkça ücretli planlar bekleniyor
3. OpenAI Ajanları SDK
Eskiden OpenAI Swarm olarak anılan OpenAIAgents SDK, OpenAI'nin birinci taraf ajan altyapısına attığı ilk gerçek adımdır. Geliştiricilerin OpenAI modellerini kullanarak, çerçeveye yerleştirilmiş aktarımlar, araçlar ve bellek ile yapılandırılmış, çok ajanlı iş akışları oluşturmasına izin vermek için tasarlanmıştır.
.webp)
Her temsilci kendi talimatlarını, araçlarını ve korkuluklarını alıyor - ve görevleri birbirlerine nasıl ileteceklerini siz düzenliyorsunuz. Henüz erken aşamada olsa da deneyim cilalanmış gibi. Yerleşik izleme, bağlam yönetimi ve ayrı çerçeveleri bir araya getirmeden üretime hazır asistanlar oluşturma becerisine sahipsiniz.
OpenAI'nin API'si ile zaten çalışıyorsanız ve yapay zeka ajanları oluşturmak için sıkı bir şekilde entegre edilmiş, fikir sahibi bir yol istiyorsanız, bu SDK size sağlam bir temel sağlar.
Temel Özellikler:
- Temsilci Rolleri: Her bir temsilci için talimatları, araçları ve izinleri yapılandırın
- Geçişler: Yerleşik mantık kullanarak aracılar arasında kontrol aktarımı
- İzleme: Görsel denetim ile çok aracılı iş akışlarını takip edin ve hata ayıklayın
- Korkuluklar: Girdiler ve çıktılar üzerinde doğrulama uygulayın
Fiyatlandırma:
- SDK: MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynak
- Kullanım Maliyetleri: OpenAI API kullanımı başına ödeme (örn. GPT, araç çağrıları, vektör depolama)
- Araç Örnekleri: Kod yorumlayıcı: 0,03 $/kullanım, dosya arama: 2,50 $/1k araç çağrısı
4. AutoGen
AutoGen, "araçlarla tek ajan" yaklaşımını geride bıraktığınız ve birden fazla ajanın birbiriyle konuştuğu, durum üzerinde mantık yürüttüğü ve görevleri bir ekip olarak tamamladığı bir sisteme ihtiyaç duyduğunuz zamanlar içindir. Microsoft tarafından geliştirilmiştir ve daha çok ajan tabanlı iş akışlarını yapılandırılmış konuşmalar olarak tasarlama hissi verir.
.webp)
Acemi dostu değil - ve olmaya da çalışmıyor. Her parçayı bağlarsınız: aracılar, rolleri, kimin ne zaman konuşacağı, mesajları nasıl iletecekleri ve ne zaman duracakları. Ancak şeffaflık ve tam kontrol gerektiren ciddi, durumsal yapay zeka sistemleri üzerinde çalışıyorsanız, AutoGen size ihtiyacınız olan yapı taşlarını sunar.
Araştırma ekipleri, ileri düzey geliştiriciler veya birden fazla YZ aracısı arasında karmaşık akıl yürütmeyi modellemeye çalışan herkes için en uygunudur. "Bir sohbet robotu yapılandırmıyorsunuz" - bir zeka protokolü tasarlıyorsunuz.
Temel Özellikler:
- Diyaloğa Dayalı Ajan Grafiği: Ajanlar statik zincirler yerine yapılandırılmış mesajlaşma akışları aracılığıyla iletişim kurar
- Orkestrasyon Kontrolü: Sıra alma, bellek kapsamı ve görev sınırlarını tanımlarsınız
- İzleme ve Hata Ayıklama: Yerleşik izleme, çok adımlı görevlerde her bir aracının katkısını incelemenizi sağlar
- Araç Kullanımı: Aracılar arasında özel araçları ve işlev çağrılarını destekler
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz ve açık kaynaklı (MIT lisansı)
- Herhangi bir LLM uç noktası ile çalışırOpenAI, Azure, yerel modeller)
5. LangChain
LangChain Aracıları, aracının her adımda hangi aracı kullanacağını seçtiği mantık odaklı iş akışları oluşturmanıza olanak tanır. Hedefini tanımlarsınız, arama, kod yürütme veya API'ler gibi araçları eklersiniz ve görevler arasında yolunu bulmasına izin verirsiniz.
.webp)
Mevcut en esnek kurulumlardan biridir, ancak aynı zamanda çok kod önceliklidir. Bellek, akış kontrolü ve hata işlemeyi kendiniz halledersiniz. Ve görsel düzenleme için bir grafik oluşturucu sunmuş olsalar da, henüz tam ajan işlemleri veya ajan davranışına net görünürlük için yeterince olgun değil.
LangChain, tam özelleştirme istiyorsanız ve işleri manuel olarak bir araya getirmekten çekinmiyorsanız idealdir. Güçlüdür, ancak ağır işleri yapmayı bekleyin.
Temel Özellikler:
- Dinamik Araç Kullanımı: Temsilciler girdiye göre hangi araçları çağıracaklarına karar verir
- Hafıza Desteği: Daha uzun konuşmalar için bağlamsal bellek ekleyin
- LangSmith Entegrasyonu: Çok adımlı çalıştırmaları izleme, hata ayıklama ve izleme
- Son Derece Genişletilebilir: Bileşenleri geçersiz kılın veya araçlarınızı takın
Fiyatlandırma:
- LangChain Çerçevesi: Ücretsiz ve açık kaynaklı
- LangSmith (İsteğe bağlı): Ücretli hata ayıklama ve değerlendirme aracı
- Kullanım Maliyetleri: Kullanılan modellere ve üçüncü taraf araçlara bağlıdır
Temsilci iş akışlarının oluşturulmasından çıkarılan dersler
Çoğu aracı çerçevesi, orkestrasyonun sadece birkaç akışı birbirine bağlamak ve belleği etrafa aktarmaktan ibaret olduğunu hissettirir. Ancak canlı mantık çalıştıran birden fazla aracınız olduğunda, işler beklemediğiniz şekillerde bozulmaya başlar.
Devir teslimler karmaşıklaşır - içerik sızar. Temsilciler kendilerini tekrarlar. Ve en kötüsü, çok geç olana kadar sistemin nerede bozulduğu hakkında hiçbir fikriniz olmaz.
İşte işe yarayan kalıplar - sadece birkaç bozuk sistemi gönderdikten ve karmaşanın içinden geri dönüş yolunuzu izledikten sonra öğrenebileceğiniz şeyler.
Temsilci kararlarını yapılandırın
Temsilcilerin kullanıcının mesajına göre bir sonraki adımda ne yapacaklarına karar vermelerine izin vermek akıllıca bir kestirme yol gibi görünebilir, ancak kısa sürede kafa karışıklığına yol açar. İş akışları sıra dışı tetiklenir, adımlar atlanır ve sistem öngörülemez hale gelir.
Olan şey, modelin bir sonraki eylemleri halüsinasyon görmesine izin vermenizdir. Sisteminizin net bir haritasına sahip değil. Bu yüzden tahmin ediyor - ve yanlış tahmin ediyor.
Bunun yerine, aracılarınıza fonksiyonlar gibi davranın. Onlardan "calendar_agent'a yönlendir" veya "bir sonraki adım verify_info olacaktır" gibi bir kontrol talimatı vermelerini isteyin. Daha sonra orkestratörünüz bir sonraki adımın ne olacağına karar vermek için bunu kullanır. Mantığı modelin dışında, güvenebileceğiniz bir yerde tutun.
Kapsam aracı belleği
Temsilciler çok fazla bağlam paylaştığında, işler bozulmaya başlar. Bir müşteri temsilcisi bir görevi tamamlarken, bir diğeri eski veya alakasız verilere göre hareket ederek görevi geri alır. Ne kadar çok iş akışı eklerseniz, işler o kadar karışır.
Bu, tüm aracılarınız aynı bellek deposunu okuyup yazdığında gerçekleşir. Sınırlar yok. Bir aracı diğerinin bağlamını kirletir ve aniden işler izlenmesi zor şekillerde bozulur.
Her aracıya kendi kapsamını verin. Sadece ihtiyacı olanı iletin, fazlasını değil. Bunu her bir temsilciye odaklanmış bir çalışma özeti vermek gibi düşünün, sistemin grup sohbet geçmişine tam erişim değil.
Döngü kaymasını durdur
Planlayıcı-yürütücü çiftlerini kullanırken, genellikle bir döngü oluşturursunuz: planlayıcı ne olması gerektiğine karar verir, yürütücü bunu yapar ve planlayıcı bir sonraki adımın ne olacağına karar vermek için sonucu kontrol eder.
Döngü bozulur çünkü planlayıcının daha önce ne yapıldığına dair bir hafızası yoktur. Görev geçmişi yok. Kontrol listesi yok. Sadece mevcut durumu görür ve tekrar denemeye karar verir.
Temsilci döngüleri kullanıyorsanız, her görev sırasını izlemeniz gerekir - kim neyi çalıştırdı, ne döndürdü ve başarılı olup olmadı. Sistemin kuyruğunu kovalamasını bu şekilde durdurabilirsiniz.
Yapılandırılmış çıktıları döndürün
Sisteminiz çalışıyor gibi görünebilir - yanıtlar geri geliyor ve müşteri temsilcisi akıllıca konuşuyor - ancak perde arkasında hiçbir şey olmuyor. Temsilci "İşte özetiniz" gibi bir şey söyler, ancak orkestratörünüzün bundan sonra ne yapacağı hakkında hiçbir fikri yoktur.
Neden mi? Temsilcileriniz sistemle değil kullanıcıyla konuşuyor. Makine tarafından okunabilir bir çıktı yok, bu nedenle mantık katmanınızın üzerinde hareket edeceği hiçbir şey yok.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Görev ilerlemesini takip edin
Bazen sisteminiz ne yaptığını unutur. Bir kullanıcı senaryo dışına çıkar, bir API çağrısı başarısız olur ve bot aniden baştan başlar - ya da daha kötüsü, görevi aslında hiç bitirmediği halde bitirdiğini söyler.
Bunun nedeni, belleğe görev ilerlemesi gibi davranmanızdır. Ancak bellek sadece geçmişten ibarettir - size iş akışında nerede olduğunuzu söylemez.
Neyin yapıldığını, neyin beklemede olduğunu ve hedefin ne olduğunu izleyen ayrı bir görev durumuna ihtiyacınız vardır. Bu şekilde, bir şey kırılsa bile, sürecin ortasında kurtarabilir ve görevi temiz bir şekilde bitirebilirsiniz.
Start building an agentic system
Botpress size rol tabanlı aracılar oluşturmak ve düzenlemek için ihtiyacınız olan her şeyi verir - modüler iş akışları, gerçek zamanlı bellek, araç kullanımı ve hepsini birbirine bağlayan otonom bir denetleyici. Mantığı siz tanımlarsınız. Aracılar işi yapar.
İster bir destek asistanı, ister rezervasyon akışı veya dahili operasyon botu oluşturuyor olun, yalnızca birkaç iş akışıyla başlayabilir ve sisteminiz daha akıllı hale geldikçe ölçeği büyütebilirsiniz.
Şimdi inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
.svg)
