0Pricing
AI Agents · Ders

Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme

Bir karar ağacı: tek adımlı mı, uzun süre çalışan mı, çok aracılı mı, kodlama için mi? Her dal farklı bir araca yönlendirir.

Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.

En İyi Çerçeve Diye Bir Şey Yoktur

Her çerçeve farklı kalıplarda başarılıdır. Seçiminizi gündem döngüsüne göre değil, görevinizin SHAPE'ine göre yapın.

Karar Ağacı

  1. Tek adımlı (bir model çağrısı, belki bir araç)? -> El ile geliştirilmiş çözüm.
  2. Doğrusal çok adımlı (A -> B -> C)? -> LCEL veya el ile geliştirilmiş çözüm.
  3. Döngüler ya da dallanmalar içeren çok adımlı? -> LangGraph.
  4. Role dayalı ekip, bildirimsel görevler? -> CrewAI.
  5. Oturumlar boyunca uzun süreli bellek? -> Letta veya Mem0.
  6. Kod çalıştırma odaklı? -> AutoGen veya OpenHands.
  7. Yönetilen RAG + kod yorumlayıcı prototipi? -> OpenAI Assistants.
  8. Web'de gezinme / GUI? -> Anthropic Computer Use / Operator / Playwright.

Diğer Gerçek Dünya Etkenleri

  • Ekibin aşinalığı (Python ve JS, eşzamansız ve eşzamanlı çalışma)
  • Gözlemlenebilirlik yaklaşımı (LangSmith / Langfuse / OTel)
  • Dağıtım biçimi (Docker, sunucusuz, k8s)
  • Çerçevenin olgunluğu ve değişim hızı

Çerçeveler Arası Standartlar

Mümkün olduğunda, çerçeve değişikliklerine dayanacak standartlar üzerine geliştirme yapın:

  • OpenAI biçimli API'ler — çoğu sağlayıcı ve çerçeve bunları kabul eder
  • Araç tanımları için JSON Schema — evrensel
  • Türü belirlenmiş girdiler / çıktılar için Pydantic — her yerde kullanılır
  • İzler için OpenTelemetry — sağlayıcıdan bağımsız

Değiştirilebilirlik İçin Geliştirin

Çerçeveyi ince bir uyarlama katmanıyla sarın:

class AgentRunner:
    def run(self, task: str) -> str:
        # implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
        ...

Bugünkü Seçime Gereğinden Fazla Önem Vermeyin

Çerçeveler gelir ve gider. Temel yapı taşları geliştikçe çoğu ajanın her 12-18 ayda yeniden yazılması gerekir. Yeniden yazımları planlayın; çerçeveye bağlanmayın.

Çerçevesiz Başlayın

Yaygın bir yol şöyledir:

  1. En küçük işlevsel ajanı el ile geliştirin
  2. En karmaşık kısımları belirleyin
  3. Bu belirli karmaşıklıkları yöneten bir çerçeve benimseyin

Karar vermeden önce gerçekte neye ihtiyacınız olduğunu öğrenirsiniz.

Çok Ajanlı Sistemi Ne Zaman KULLANMAMALI?

Birçok ekip çok ajanlı sisteme gereğinden erken yönelir. İyi bir sistem istemiyle tek bir ajan çalışıyorsa onu kullanmaya devam edin. Çok ajanlı sistem karmaşıklık VE maliyet ekler.

Yığına Göre Uygun Noktalar

  • Python, üretim, karmaşık — LangGraph
  • Python, bildirimsel, basit — CrewAI
  • Python, kod odaklı — AutoGen veya OpenHands
  • TypeScript — LangChain.js / Vercel AI SDK
  • Uzun süreli bellek — Letta veya Mem0
  • Sıfır altyapılı prototip — OpenAI Assistants

Barındırılan Ajan Platformları

Bazı ekipler çerçeveleri şu seçeneklerle atlar:

  • LangGraph Platform — barındırılan LangGraph çalışma zamanı
  • Cloudflare AI Workers — sunucusuz ajanlar
  • Vercel AI SDK + KV — tam yığın Next.js ekipleri için

Değerlendirme Araçlarını Önceden Seçin

Ne seçerseniz seçin, izleme ve değerlendirmenin bütünleştiğinden emin olun. Langfuse ve LangSmith çoğu çerçeveye uyarlanabilir; Helicone, Phoenix ve W&B Weave alternatiflerdir.

Özet

Çerçeveyi biçime uygun seçin: doğrusal zincirler -> LCEL, grafikler -> LangGraph, ekipler -> CrewAI, uzun süreli bellek -> Letta, kod -> AutoGen, prototipler -> Assistants. Bir uyarlama katmanının arkasına sarın ve yeniden yazımları planlayın.

Doğru Seçim

Döngüler, dallanmalar ve insanın sürece dahil olduğu çok adımlı bir iş akışınız var. En uygun çerçeve hangisidir?

Sıkça Sorulan Sorular

“Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme” dersinde ne öğreneceğim?

Bir karar ağacı: tek adımlı mı, uzun süre çalışan mı, çok aracılı mı, kodlama için mi? Her dal farklı bir araca yönlendirir. AI Agents ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

AI Agents öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu AI Agents dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her AI Agents dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. LangGraph ve CrewAI ve AutoGen
  2. Uzun Ömürlü Aracılar için Letta (eskiden MemGPT)
  3. OpenAI Assistants API ve Threads
  4. Kullanım Alanına Uygun Çerçeveyi Seçme
← AI Agents Sayfasına Dön