AI Otomasyon
CrewAI ile Hiyerarşik Ajan Mimarisi: Manager LLM ve Görev Delegasyonu
CrewAI'da rol tabanlı ajanlar, yönetici (Manager) LLM koordinasyonu ve görevlerin uzmanlaşmış ajanlara otomatik dağıtılması mimarisi.
Hiyerarşik Süreç (Hierarchical Process) Nasıl Çalışır?
Sıralı (sequential) süreçte ajanlar sabit bir sırayla çalışırken, Hiyerarşik süreçte bir 'Manager Ajan' projenin genel hedefine göre hangi görevi kime atayacağını ve çıktıyı onaylayıp onaylamayacağını dinamik olarak yönetir.
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
researcher = Agent(role="Kıdemli Piyasa Araştırmacısı", goal="Borsa verilerini derinlemesine analiz et", backstory="Finansal veri uzmanı")
writer = Agent(role="Finans Yazarı", goal="Anlaşılır özet bültenler oluştur", backstory="Ekonomi editörü")
task1 = Task(description="BIST 100 teknoloji hisselerini analiz et", expected_output="Rapor taslağı", agent=researcher)
task2 = Task(description="Yatırımcılar için özet bülten yaz", expected_output="Son bülten metni", agent=writer)
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[task1, task2],
process=Process.hierarchical, # Manager LLM otomatik atanır
verbose=True
)İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Claude Fable 5.1 & Claude Opus 5: 1M Token, Güvenli Tool Sandbox ve Subagent Koordinasyonu
Anthropic'in Eylül 2026'da sunduğu Claude Fable 5.1, Opus 5 ve Sonnet 5 modelleri ile 1M bağlam, allowlist subprocess sandbox'ı ve prompt caching rehberi.
CrewAI vs LangGraph: Çoklu Ajan (Multi-Agent) Mimarileri Nasıl Kurulur?
Birden fazla AI ajanının (araştırmacı, yazar, denetçi, kodlayıcı) senkronize çalışarak karmaşık iş süreçlerini otonom tamamlamasını sağlayan kütüphanelerin analizi.
LangGraph ile Döngüsel ve Stateful Ajan Mimarisi: StateGraph ve MemorySaver
LangChain ekibinin geliştirdiği LangGraph ile durum yönetimi (state management), döngüsel grafikler (cycles) ve kontrol edilebilir otonom AI ajanları inşa etme rehberi.