2025'te En İyi Yapay Zeka Aracı Üreticileri

Yapay zeka aracıları, işletmelerin ve geliştiricilerin sorun çözme yaklaşımını yeniden şekillendiriyor. Doğru çerçevelerle, geleneksel otomasyonun ötesine geçerek sistemlerin gerçek zamanlı olarak öğrenmesini, uyum sağlamasını ve kararlar almasını sağlayan yapay zeka aracıları oluşturabilirsiniz.

Bu aracılar tekrar eden görevleri otomatikleştirir, gerçek zamanlı içgörüler sağlar ve daha akıllı karar alma süreçlerine olanak tanıyarak ekiplerin inovasyon ve stratejiye odaklanması için zaman kazandırır. 

Benimsenmeleri arttıkça, bu aracılara güç veren çerçeveler ve platformlar - YZ aracı oluşturucuları - çeşitli ihtiyaçları karşılamak için gelişiyor ve akıllı sistemleri tasarlamayı, dağıtmayı ve ölçeklendirmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor.

Yapay zeka aracı oluşturucuları nedir?

Yapay zeka aracı oluşturucuları, geliştiricilerin ve işletmelerin girdileri anlayabilen, bilgileri işleyebilen ve anlamlı eylemlerde bulunabilen akıllı aracı yapay zeka sistemleri oluşturmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış araçlardır.

İyi bir yapay zeka aracı oluşturucu, önceden oluşturulmuş modüllerle donatılmış olarak gelir ve geliştiricilerin sinir ağını yeniden keşfetmeden bir çözüm oluşturmaya odaklanabilmelerini sağlar. Temel değerleri, karmaşıklığı soyutlamak, geliştirmeyi kolaylaştırmak ve hem yeni hem de eski sistemlere sorunsuz entegrasyon sağlamaktır.

Yapay Zeka Aracı Üreticileri için Kullanım Örnekleri

Yapay zeka aracıları otomasyon, veri işleme ve müşteri etkileşimlerini içeren görevlerde parlıyor. Modernin gücü ile LLMsMüşteri sorularını yanıtlamak veya belgeleri özetlemek gibi birçok sıradan görev artık tamamen otomatik hale getirilebilir. 

Ancak, bu kurucuların gerçek potansiyeli, aracıların internetle etkileşime girmesi veya geniş, alana özgü bilgilerden yararlanması gerektiğinde ortaya çıkar.

Müşteri Destek Otomasyonu

Yapay zeka temsilcileri rutin müşteri sorularını ele alabilir, yanıt sürelerini kısaltabilir ve birden fazla kanalda 7/24 destek sağlayarak müşteri memnuniyetini artırabilir ve operasyonel ek yükü azaltabilir.

Yapay zeka temsilcileri, basit soruların ötesinde müşteri duyarlılığını takip edebilir ve gerçek zamanlı geri bildirim toplayabilir. Ayrıca son derece kişiselleştirilmiş destek sağlamak için CRM sistemleriyle entegre olurlar. Bu özellik, müşterilerin birden fazla kanalda tutarlı ve verimli hizmet almasını sağlar.

Örnekler: SSS yönetimi, bilet eskalasyonu, canlı sohbet yanıtları.

Görev Otomasyonu

Yapay zeka temsilcileri, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek ve CRM veya proje yönetim sistemleri gibi araçlarla entegre olarak dahili iş akışlarını kolaylaştırır ve böylece operasyonların verimli ve hatasız olmasını sağlar.

Bu aracılar aynı zamanda departmanlar arası iş akışlarını yönetmek, onayların zamanında alınmasını sağlamak ve son teslim tarihlerini takip etmek üzere programlanabilir. Tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirerek işletmeler değerli zamandan tasarruf eder ve stratejik girişimlere odaklanabilir.

Örnekler: Veri girişi, e-posta sıralama, görev zamanlama.

Satış ve Pazarlama

Yapay zeka temsilcileri, potansiyel müşteri oluşturmayı otomatikleştirerek, potansiyel müşterileri besleyerek ve pazarlama boru hatlarını güçlendirerek kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlayarak geliri artırmaya yardımcı olur.

Yapay zeka temsilcileri, potansiyel müşterilerle proaktif bir şekilde etkileşime geçerek ve performans metriklerini takip ederek satış hatlarında hem verimliliği hem de etkinliği artırır.

Örnekler: Potansiyel müşteri kalifikasyonu, kampanya optimizasyonu, kişiselleştirilmiş sosyal yardım

BT Desteği

Yapay zeka aracıları, teknik destek taleplerini otomatikleştirerek, sistem sağlığını izleyerek ve mühendislik iş akışlarında sorunsuz ekip işbirliğine olanak sağlayarak BT operasyonlarını geliştirir.

Mühendislik ekipleri için kod incelemelerini otomatikleştirebilir ve regresyon testi gerçekleştirerek tutarlı kalite ve üretkenlik sağlayabilirler. Bu, destek taleplerini otomatikleştirme, sistem sağlığını izleme ve ek görevler gerçekleştirme yetenekleriyle daha da geliştirilmiştir.

Örnekler: Parola sıfırlama, hata izleme, sistem tanılama.

Yapay Zeka Temsilci Oluşturucu Nasıl Seçilir?

Doğru yapay zeka aracı kurucusunu seçmek, mevcut çok sayıda seçenek nedeniyle bunaltıcı gelebilir. İşte seçeneklerinizi daraltmanıza yardımcı olacak hızlı bir kontrol listesi:

‍

Kuruluşunuz için hangi özelliklerin en önemli olduğunu belirlemek için ekibinizle işbirliği yapın. İhtiyaçlarınızın net bir şekilde anlaşılmasıyla, doğru kurucuyu seçmek çok daha kolay hale gelir.

2025'te En İyi 7 Yapay Zeka Aracı Üreticisi

Yapay zeka ajanları yan projelerden üretim altyapısına taşındı. Eskiden not defterlerinde çalışan istem zincirleri artık izleme, yeniden deneme ve canlı düzenleme özelliklerine sahip konuşlandırılmış sistemler haline geldi.

"Yapay zeka aracı oluşturucu", ekiplerin araçlar arasında gözlem yapabilen, karar verebilen ve harekete geçebilen aracılar oluşturmasına yardımcı olan herhangi bir çerçeve veya platformdur. Ortam, tam kontrol sağlayan kod öncelikli çerçeveler ile kullanım durumlarına odaklanabilmeniz için tesisatı soyutlayan platformlar arasında bölünmüştür.

Aşağıdaki geliştiriciler sadece popüler değiller - günlük kullanımda kendilerini kanıtladılar. Her biri gerçek bir sorun sınıfını diğerlerinden daha iyi çözerek yerini hak ediyor.

1. Botpress

En iyi kullanım alanı: İş sistemleri arasında entegre olan, durumu koruyan ve ağır yeniden yazma mühendisliği olmadan gerçek zamanlı olarak uyarlanan esnek yapay zeka aracıları oluşturan ekipler.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz Plan: Temel oluşturucu, 1 bot, 5$ yapay zeka kredisi
• Plus: 89 $/ay - akış testi, yönlendirme, insan aktarımı
• Ekip: $495/ay - SSO, işbirliği, ortak kullanım takibi

Botpress bir yapay zeka aracı oluşturma platformudur. Bağlamı hatırlayan, engellendiğinde duraklayan ve gerekli veriler mevcut olduğunda devam eden aracıların oluşturulmasını sağlar.

Elliden fazla yerel entegrasyonla birlikte gelir. Temsilciler takvimler, CRM'ler, yardım masaları veya ERP'lerle anında etkileşime girebilir, kurulum süresini ve manuel API kablolamasına bağımlılığı azaltır.

Model kontrolü yerleşiktir. Geliştiriciler, iş yükü, maliyet veya uyumluluğa bağlı olarak aracıya güç veren beyni GPT, Claude, Gemini veya açık kaynaklı modeller arasında değiştirebilir.

Aracılar görsel olarak tasarlanır. Geliştiriciler doğrudan kod veya gelişmiş API çağrıları yoluyla mantığı genişletirken, oluşturucular bir sürükle ve bırak düzenleyicide akışları çizebilir.

Botpress üretime hazır olmasıyla öne çıkar. Teknik olmayan geliştiriciler için basitlik ile geliştiriciler için genişletilebilirlik arasında denge kurar ve kurumsal operasyonlara ölçeklendirildiğinde güvenilirliğini koruyan aracılar sunar.

Anahtar özellikler:

• Otomatik olarak duraklayan ve devam eden iş akışları
• Kurumsal uygulamalarla 50'den fazla önceden oluşturulmuş entegrasyon
• GPT, Claude, Gemini veya açık kaynak arasında tek tıkla model geçişi
• Görsel düzenleyici artı kod düzeyinde özelleştirme

2. LangChain

Şunun için en iyisi: Doğrudan Python veya JavaScript ile yazılmış aracı muhakemesi, çalışma zamanı mantığı ve entegrasyonlar üzerinde tam kontrole ihtiyaç duyan geliştiriciler.

Fiyatlandırma:

• Geliştirici: Ücretsiz - 1 koltuk, 5k iz/ay
• Plus: Koltuk başına 39 $/ay - daha yüksek izleme limitleri, LangGraph dağıtımı
• Kurumsal: Özel - kendi kendine barındırılan, SSO, kullanım ölçeklendirme

LangChain bir yapay zeka aracı oluşturma çerçevesidir. Mühendislere, bir aracının tam olarak nasıl plan yaptığını, yeniden denediğini ve harici araçları nasıl çağırdığını tanımlamak için iskele sağlar.

LangGraph uzantısı durum bilgisi içeren, uzun soluklu iş akışları sunar. Aracılar, tek seferlik istemler yerine, bir hedefe ulaşılana kadar sürekli olarak uyum sağlayan süreçleri yönetebilir.

Ancak pratikte LangChain dağınık bir hal almıştır. Kütüphane, yarı destekli modüllerden oluşan bir yamalı bohçaya dönüştü ve bir zamanlar destek veren şirketler şimdi iç çatallar için kütüphaneyi terk ediyor.

Geliştiriciler hala veritabanlarını, API'leri ve vektör depolarını doğrudan bağlayabiliyor. Ancak ekosistem, güncellemeler arasında sık sık bozulan entegrasyonlar ve çok az hesap verebilirlik ile kırılgan hissediyor.

Anahtar özellikler:

• Muhakeme döngüleri oluşturmak için kod öncelikli çerçeve
• Durum bilgisine sahip, uzun süre çalışan aracılar için LangGraph
• LLMsler, API'ler ve vektör depoları ile zengin entegrasyonlar
• Planlama, tekrar denemeler ve çıktı yapısı üzerinde kontrol

3. LlamaIndex

‍

En iyi kullanım alanı: Yalnızca LLM belleğine güvenmeden belgelere, tablolara ve API'lere tutarlı erişime ihtiyaç duyan veri tabanlı aracılar oluşturan ekipler.

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak: Kullanımı ve kendi kendine barındırması ücretsiz
• Kurumsal: Destek, ölçeklendirme ve yönetilen dağıtımlar için özel fiyatlandırma

LlamaIndex, dağınık içeriği aracıların gerçekten sorgulayabileceği yapılandırılmış dizinlere dönüştürme konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka aracı oluşturma çerçevesidir. Ham belgeleri kazımak yerine, metin, tablolar ve API'ler için sorgulanabilir katmanlar sağlar.

Bu yaklaşım, onu veri ağırlıklı iş akışlarında tercih edilir kılar. Aracılar faturalardan, bilgi tabanlarından veya yapılandırılmış sistemlerden güvenilir bir şekilde bilgi almaya ihtiyaç duyduğunda, LlamaIndex veri kaynakları ve muhakeme arasında temiz bir köprü sağlar.

Dezavantajı ise karmaşıklığıdır. İndeksleme konusunda yeni olan ekipleri zorlayabilecek yığınlama, gömme ve geri alma için birden fazla örtüşen modül vardır. İstikrarlı sonuçlar sunmak için ayarlama gerektirir.

Anahtar özellikler:

• Yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veriler için gelişmiş indeksleme
• Topraklama aracı yanıtları için sorgulama arayüzü
• Kurumsal iş akışları için genişletilebilir konektörler
• LangChain veya CrewAI gibi orkestrasyon çerçeveleri ile eşleştirilmek üzere tasarlanmıştır

4. CrewAI

En iyi kullanım alanı: Araştırmacı, gözden geçiren ve planlayıcı gibi farklı rollerin ortak bir hedef doğrultusunda koordine edilmesi gereken çok etmenli sistemler tasarlayan ekipler.

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak: Kendi kendine barındırma için ücretsiz
• Kurumsal: Ücretli destek ve yönetilen dağıtımlar mevcut

CrewAI, işbirliği için oluşturulmuş bir yapay zeka aracı oluşturma çerçevesidir. Her görevi yerine getiren bir ajan yerine, özel roller atamanıza ve birlikte çalışmalarına izin verir.

Bu iş bölümü, özellikle akran değerlendirmesinden veya görev devirlerinden yararlanan iş akışlarında genellikle daha güvenilir sonuçlar üretir. İnsan ekiplerinin gerçekte nasıl çalıştığına daha yakın hissettirir.

Buradaki zorluk, orkestrasyon yüküdür. Rolleri, iletişim modellerini ve korkulukları ayarlamak hızla karmaşık hale gelebilir ve çok fazla aracıya sahip ekipler birbirlerini yavaşlatma riski taşır.

Anahtar özellikler:

• Temsilciler için rol tabanlı uzmanlaşma
• Sıralı veya paralel iş akışlarının konfigürasyon odaklı düzenlenmesi
• Temsilciler arasında şeffaf iletişim ve görev devirleri
• Docker ve Kubernetes aracılığıyla üretime hazır dağıtımlar

5. Anlamsal Çekirdek

En iyi kullanım alanı: Uyumluluk ve BT kontrolünü korurken Microsoft hizmetleriyle doğrudan entegre olması gereken yapay zeka aracıları oluşturan kurumlar.

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak: MIT lisansı altında ücretsiz
• Kurumsal: Azure sözleşmeleri aracılığıyla destek ve ölçeklendirme

Semantic Kernel, Microsoft'un aracı oluşturma çerçevesidir. Yapay zeka aracılarını kurumsal iş akışları içinde daha öngörülebilir hale getiren "beceriler" ve "bellekler" için soyutlamalar sağlar.

Güçlü yanı entegrasyon. Kutudan çıkar çıkmaz Microsoft 365, Azure ve diğer temel hizmetlerle bağlantı kurarak kurumlara ajan yapay zekayı dağıtmak için düşük sürtünmeli bir yol sunar.

Değiş tokuş ise kapsamdır. Semantic Kernel, Microsoft'un ekosistemine göre uyarlanmıştır, bu da bu stack dışındaki ekiplerin daha genel çerçevelere kıyasla onu genellikle katı bulduğu anlamına gelir.

Anahtar özellikler:

• Teams, Outlook, SharePoint ve Dynamics için yerel destek
• Yapılandırılmış ajan davranışı için beceri ve hafıza soyutlamaları
• Tasarımda yerleşik kurumsal uyumluluk ve izlenebilirlik
• Azure ortamlarında esnek dağıtım seçenekleri

6. AutoGPT

En iyi kullanım alanı: Sürekli yönlendirmeler olmadan hedeflere doğru kendi kendini yönlendiren aracılarla otonom görev yürütmeyi test eden kurucular.

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak: Ücretsiz topluluk projesi
• Üçüncü taraf çatalları: Ücretli barındırma ve yönetilen hizmetler mevcut

AutoGPT tamamen otonom ajanlar kavramını popüler hale getirmiştir. Bir hedef verildiğinde, alt görevleri planlar, eylemleri yürütür ve koşullar yerine getirilene veya engellenene kadar çalışmaya devam eder.

Birçok deneye ilham verdi, ancak gerçek dağıtımlarda genellikle zorlanıyor. Güçlü kısıtlamalar olmadan, görevler sarmal hale gelir veya durur, bu da üretim iş akışları için güvenilirliği sınırlar.

Yine de prototipleme için değerli olmaya devam ediyor. AutoGPT, aracılara özerklik verildiğinde nelerin mümkün olabileceğini göstermektedir ve ekosistemi, özel odaklanma ile çatallar ve uzantılar üretmeye devam etmektedir.

Anahtar özellikler:

• Hedef odaklı otonom yürütme
• Otomatik görev planlama ve bellek kullanımı
• Manuel istem olmadan araç yürütme
• Topluluk odaklı deneyler ve çatallar

7. AutoGen

Şununiçin en iyisi: Ajanların planlamak, doğrulamak ve uyarlamak için yapılandırılmış diyalog yoluyla işbirliği yaptığı diyaloğa dayalı çoklu ajan sistemlerini deneyen geliştiriciler.

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak: Kullanımı ve genişletilmesi ücretsiz
• Kurumsal: Microsoft ekosistemi aracılığıyla sunulan özel lisanslama ve destek

AutoGen, çok etmenli konuşmalar oluşturmak için bir çerçevedir. Görevleri, adımlar öneren, sonuçları doğrulayan ve tamamlanana kadar yineleyen ajanlar arasında diyaloglar olarak yapılandırır.

Bu yaklaşım, hata ayıklama, kod oluşturma veya yinelemeli ileri geri gitmenin tek bir ajan kararından daha güçlü sonuçlar ürettiği planlama senaryoları için iyi çalışır.

Zayıf yönü ise pratikliktir. Bu konuşma döngülerini üretimde çalıştırmak yoğun kaynak gerektirebilir ve dikkatli korkuluklar olmadan temsilciler sonu gelmeyen tartışmalarda takılıp kalma riski taşır.

Anahtar özellikler:

• Birden fazla aracı arasında karşılıklı işbirliği
• Yinelemeli planlama ve kendi kendini doğrulama döngüleri
• Muhakeme yollarını ortaya çıkaran hata ayıklanabilir diyaloglar
• LLMs ler ve harici araç yürütme ile entegrasyon

Yapay Zeka Aracıları Oluşturmaya Bugün Başlayın

Yapay zeka aracı oluşturucuları iş akışı yönetiminde, görev otomasyonunda ve müşteri etkileşimlerinde devrim yaratıyor. Yapay zeka destekli süreçlerinizi geliştirmeye hazırsanız, Botpress bunu gerçekleştirecek araçlara sahiptir.

Modüler tasarımı, sorunsuz entegrasyonları ve gelişmiş yapay zeka yetenekleri ile Botpress sadece bir platform olmanın ötesine geçerek, özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış otonom aracılar oluşturmak için sağlam bir çerçeve sunuyor.

Akıllı otomasyonu keşfedin ve Botpress ile bugün inşa etmeye başlayın; başlamak ücretsizdir.

SSS

1. Bir yapay zeka aracını geleneksel bir chatbot veya RPA aracından ayıran nedir?

Bir yapay zeka aracısı, geleneksel bir sohbet robotundan veya RPA aracından farklıdır çünkü sadece sabit komut dosyalarını veya katı kuralları takip etmez; bunun yerine bağlamı anlar, kullanıcının amacını düşünür ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğine dinamik olarak karar verir. Geleneksel chatbotlar önceden yazılmış akışlara göre yanıt verirken, RPA botları değişen durumlara uyum sağlamadan tekrarlayan görevleri yerine getirir. Yapay zeka ajanları öngörülemeyen girdileri ele alabilir, birden fazla sistemle entegre olabilir ve gerçek zamanlı olarak kararlar alabilir, statik araçlar yerine otonom problem çözücüler gibi işlev görür.

2. Yapay zeka aracı oluşturucularını programlama bilgisi olmadan kullanabilir miyim?

Evet, birçok platform sürükle-bırak arayüzleri ve görsel akış düzenleyicileri sunduğu için programlama bilgisi olmadan yapay zeka aracı oluşturucularını kullanabilirsiniz. Bu kodsuz araçlar, kod yazmadan konuşmalar tasarlamanıza ve aracıları dağıtmanıza olanak tanır, ancak daha gelişmiş mantık veya entegrasyonlar oluşturmak yine de teknik beceriler gerektirebilir. 

3. YZ ajanları bağlamında "otonom" ne anlama gelmektedir?

YZ ajanları bağlamında "otonom", ajanın bir insan tarafından her adımda açıkça söylenmeden hangi eylemleri gerçekleştireceğine karar verebileceği anlamına gelir. Tek bir senaryoyu takip etmek yerine, belirli hedeflere ulaşmak için davranışını planlamak ve ayarlamak için muhakeme ve mevcut araçları kullanır. Bu, kullanıcı girdisindeki varyasyonları ele almasına ve sonuçları yönlendirmek için bağımsız olarak çalışmasına olanak tanır.

4. YZ aracılarının Siri veya Alexa gibi dijital asistanlardan farkı nedir?

YZ temsilcileri, Siri veya Alexa gibi dijital asistanlardan farklıdır çünkü yalnızca soruları yanıtlamak veya basit komutları yerine getirmek için değil, aynı zamanda çok adımlı süreçleri yürütmek ve bağlama ve verilere dayalı kararlar almak için tasarlanmıştır. Siri ve Alexa genellikle bilgi sağlar veya akıllı cihazları kontrol ederken, YZ temsilcileri CRM kayıtlarını güncellemek veya iş süreçlerini uçtan uca yönetmek gibi karmaşık iş akışlarını gerçekleştirebilir. 

5. Kural tabanlı bir iş akışı ile etmen tabanlı bir iş akışı arasındaki fark nedir?

Kural tabanlı bir iş akışı ile etmen tabanlı bir iş akışı arasındaki fark, kural tabanlı bir iş akışının önceden tanımlanmış "eğer öyleyse" talimatlarını izlemesi ve beklenmedik senaryolarla karşılaştığında bozulmasıdır. Buna karşılık, etmenli bir iş akışı yeni bilgilere uyum sağlar ve en iyi hareket tarzına uyarlamalı olarak karar verir. Bu da ajansal sistemleri, katı kuralların tek başına yeterli olmadığı karmaşık ve değişken görevlerin üstesinden gelmek için çok daha uygun hale getirir.