Selam arkadaşlar! Yapay zeka agent’ları (ajanlar) konusu 2025’te gerçekten patladı. Gartner’ın Ocak 2025 araştırmasına göre organizasyonların %61’i Agentic AI (ajansal yapay zeka) geliştirmeye başlamış durumda [1]. Agentic AI nedir? “Özerk karar verebilen, plan yapabilen, araçları kullanabilen yapay zeka sistemleri.” Normal AI’dan farkı: Normal AI sen ne dersen onu yapar (ChatGPT gibi – sen sor, o cevaplar) Agentic AI ise hedef verirsin, nasıl yapacağına kendisi karar verir. Bu yazıda üç popüler framework’ten bahsedeceğiz: AutoGen, CrewAI ve LangGraph.
Agent Framework Nedir ve Gerçekten İşe Yarıyor mu?
Yapay zeka agent’ları, sizin yerinize görevleri özerk şekilde yapabilen programlar. Plan yapıyorlar, karar veriyorlar, araçları kullanıyorlar. Ama bunları sıfırdan kodlamak gerçekten zahmetli. İşte framework’ler bu işi kolaylaştırıyor. Yaslan framework’e, salla gitsin gerisini.
Agent framework’leri, zincirleme işlemler (chains), araç entegrasyonları, bellek yönetimi gibi hazır bileşenler sunarak dil modeli tabanlı agent’ların oluşturulmasını kolaylaştırıyor [2]. Yani tekerleği yeniden icat etmek yerine, hazır parçaları alıp kendi sistemimizi kuruyoruz.
Ancak şunu da söylemeliyim: Gartner, ajansal yapay zeka dağıtımlarının %40’ının artan maliyetler, belirsiz değer veya zayıf risk kontrolleri nedeniyle 2027’ye kadar iptal edileceğini öngörüyor [1]. Yani hype’a kapılıp hemen atlamadan önce iyi düşünmemiz lazım.
2025’in Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları
Framework’lere bakmadan önce, bu agent’ların gerçek hayatta ne işe yaradığına bakalım:
Stok tükenmelerini %40 azaltan tahmin agent’ları, hasta onboarding süresini yarıya indiren sağlık asistanları, sahtekarlık tespit sistemleri – bunlar artık pilot projeler değil, canlıya geçmiş uygulamalar [3].
Sigorta sektöründe 2025 Temmuz’unda başlatılan bir proje, yedi özelleşmiş agent’ın işbirliği yaparak tek bir tazminat talebini işlediği çoklu-agent sistemi kullanıyor [4]. Planlayıcı agent (Planner Agent), siber güvenlik agent’ı (Cyber Agent), kapsam agent’ı (Coverage Agent), hava durumu agent’ı (Weather Agent), sahtekarlık agent’ı (Fraud Agent), ödeme agent’ı (Payout Agent) ve denetim agent’ı (Audit Agent) birlikte çalışıyor.
Bana göre asıl başarılı olan örnekler, belirli bir sektöre veya işe odaklanan, güven ve entegrasyon sorunlarını önceden çözmüş platformlar.
AutoGen: Microsoft’un Actor Model Yaklaşımı
Mimari Felsefesi
AutoGen v0.4, multi-agent orkestrasyon için actor model’i benimsiyor – bu, eşzamanlı programlama ve yüksek kullanımlı sistemler için iyi bilinen bir model [5].
Actor model nedir diye soracak olursanız: Her aktör (yani agent) mesaj alışverişi yapabilen, bağımsız çalışan bir birim. AutoGen’de her agent bir aktör gibi davranıyor – kendi araçları var, diğer agent’larla konuşabiliyor.
Bu yaklaşım birçok avantaj sunuyor: Sistemler daha birleştirilebilir hale geliyor, geliştiriciler farklı framework’lerde uygulanan agent’ları bir araya getirebiliyor [6].
Kimler İçin Uygun?
AutoGen, gerçek dünya çoklu-agent sistemleri için güvenilirlik, genişletilebilirlik ve altyapı entegrasyonunun kritik olduğu durumlarda öne çıkıyor [7]. Yani toy projeler için değil, ciddiye aldıysanız AutoGen’e bakın.
Microsoft altyapısı kullanıyorsanız veya .NET ile çalışmanız gerekiyorsa, AutoGen tek seçeneğiniz – çünkü .NET’i destekleyen tek büyük framework bu.
Zayıf Yönleri
Soluk tarafından bakarsak, AutoGen her ne kadar esneklik sunsa da, konuşma orkestrasyon yaklaşımı yapısal akış şemalarına göre daha fazla karmaşıklık getiriyor [8]. Yani başlangıçta kolay görünse de, proje büyüdükçe karmaşıklaşabiliyor.
Ayrıca başlangıçta farklı dil modelleriyle entegrasyon için proxy sunucu kurulması gereken durumlar var – bu da can sıkıcı olabiliyor.
CrewAI: Takım Ruhu
Rol Tabanlı Mimari
CrewAI’ın mantığı çok sezgisel: Gerçek hayattaki bir ekibi düşünün. Herkesin bir rolü var – yazılımcı, tasarımcı, proje yöneticisi. CrewAI, agent’ları gerçek dünya organizasyon yapılarına benzer şekilde rol tabanlı bir modelle organize ediyor [9].
CrewAI, Python’dan sıfırdan inşa edilmiş yalın ve hızlı bir framework – LangChain gibi harici bağımlılıklara dayanmıyor [10].
Pratik Kullanım
Agent’larınızı ve görevlerinizi YAML dosyalarında tanımlayabiliyorsunuz. Bu gerçekten pratik çünkü kod yazmadan yapılandırma yapabiliyorsunuz. Görev tabanlı bir framework istiyorsanız, CrewAI çok mantıklı.
CrewAI, aylık 10 milyondan fazla agent’a güç veriyor ve 150 müşteriye hizmet veriyor [11]. Yani sadece kağıt üzerinde değil, gerçekten kullanılıyor.
Bellek Sistemi
CrewAI’ın en güzel özelliklerinden biri bellek yönetimi – kısa vadeli, uzun vadeli ve kullanıcı belleği kutudan çıktığı gibi destekleniyor [12]. Crew’nuzu başlatırken sadece enable ediyorsunuz – bu kadar basit.
Sınırlamalar
CrewAI’da loglama gerçek bir baş ağrısı – normal print ve log fonksiyonları Task içinde iyi çalışmıyor, bu da debugging’i zorlaştırıyor [13]. Yani production’a almadan önce iyi test etmek gerekiyor.
Ayrıca streaming desteği yok – bu bazı gerçek zamanlı uygulamalar için sorun olabilir.
LangGraph: Maksimum Kontrol
Graf Tabanlı Düşünce
LangGraph, agent’ları doğrusal zincirler olarak değil, durum bilgili grafikler olarak yapılandırıyor – her node bir adım (agent/araç) ve geçişler dinamik mantık ve belleğe bağlı [14].
Bu ne demek? Basitçe: İş akışınızı bir ağaç gibi düşünün. Her dal bir karar noktası, her yaprak bir sonuç. LangGraph, Pregel ve Apache Beam’den ilham alarak, karmaşık iş akışları için ince ayarlı orkestrasyon gerektiren durumlar için tasarlandı [15].
Öğrenme Eğrisi ve Esneklik
Açıkçası, LangGraph diğerlerine göre daha zor. Hangi ajansal mimariyi uygulamak istediğinizi bilmeniz gerekiyor. Ama performans testlerinde LangGraph, tüm görevlerde en düşük gecikme değerleriyle en hızlı framework olarak öne çıkıyor [16].
LangGraph’ın graf tabanlı yaklaşımı, iş akışlarını node’lar ve edge’ler olarak temsil ederek AutoGen’in konuşma yaklaşımına göre daha görsel ve yapılandırılmış bir iş akışı yönetimi sunuyor [17].
Kimler Kullanmalı?
Karmaşık, çok adımlı mantık gerektiren, koşullu dallanma ve dinamik adaptasyon içeren senaryolar için LangGraph mükemmel [18]. Yani “basit bir chatbot yapacağım” diyorsanız overkill olabilir, ama “karmaşık bir karar ağacı kuracağım” diyorsanız tam size göre.
JavaScript ile çalışmanız gerekiyorsa veya ses agent’ları yapacaksanız (streaming desteği sayesinde), LangGraph iyi bir seçim.
Gerçek Dünya Başarı Hikayeleri
Teknoloji dışı şirketlerde çalışan katılımcıların %90’ı agent’ları üretime aldı veya almayı planlıyor ve birçoğu olgunluğu ve geniş ekosistemi nedeniyle LangChain’i (ve LangGraph’ı) seçiyor [19].
Hangisini Seçmeliyiz? Pratik Kararlar
Hızlı Prototip ve Görev Tabanlı İşler: CrewAI
Eğer ekip metaforuyla rahat düşünüyorsanız, görevlerinizi net şekilde tanımlayabiliyorsanız ve hızlı başlamak istiyorsanız, CrewAI ile gidin. CrewAI, özellikle işbirliği gerektiren çoklu agent sistemleri inşa eden startuplar için çok uygun [20].
Örnek: Müşteri destek sistemi kuruyorsunuz. Bir agent sorguları kategorize ediyor, biri veritabanından bilgi çekiyor, biri yanıt hazırlıyor. Bu senaryo CrewAI’ya birebir uyuyor.
Karmaşık İş Akışları ve Maksimum Kontrol: LangGraph
Eğer netlik için açık yönlendirme ve korkuluklar (guardrails) gerekiyorsa, OpenAI stack’inde hız öncelikliyse LangGraph tercih edilebilir [18].
Örnek: Finansal analiz yapan bir sistem kuruyorsunuz. Verileri topluyor, birden fazla modelle analiz ediyor, sonuçları karşılaştırıyor, güvenilirlik skorları hesaplıyor, en sonunda rapor üretiyor. Bu kadar çok dallanma ve koşullu mantık varsa, LangGraph size kontrol ve görünürlük sağlıyor.
Enterprise ve Microsoft Altyapısı: AutoGen
Enterprise uyumluluk, düşük gecikme ve gelecekteki esneklik için Azure OpenAI tercih edilebilir ve AutoGen’in model-agnostik tasarımı sayesinde yedek modeller veya ince ayarlı varyantlar kullanılabilir [7].
.NET ile çalışıyorsanız veya Microsoft ekosisteminde iseniz, AutoGen neredeyse tek seçeneğiniz. Ayrıca production-grade güvenilirlik istiyorsanız, AutoGen’in katmanlı mimarisi, AgentChat ile hızlı başlayıp, karmaşıklaştıkça Core’a geçmenize izin veriyor [7].
Kaçınılması Gereken Tuzaklar
1. Hype’a Kapılma
2025 Ocak’taki Gartner anketine göre, organizasyonların %42’si ajansal yapay zekada sadece “muhafazakar yatırımlar” yaptı, %31’i hala “bekle-gör” modunda [4]. Sebep? Güven, güvenlik ve yönetişim endişeleri.
2. Pilot Purgatory (Pilot Cehennemi)
McKinsey’in “gen AI paradoksu” dediği bir durum var: Şirketlerin %80’i generative AI kullandığını bildiriyor ama neredeyse o kadar çoğu alt çizgide anlamlı bir etki görmüyor [4]. Çünkü fonksiyona özel, yüksek değerli kullanım senaryolarının %90’ı pilot modda takılı kalıyor.
3. Aşırı Soyutlama
Kullanım kolaylığına öncelik veren framework’ler bunu bazen şeffaflık pahasına yapıyor – aşırı soyutlama, agent davranışını anlamayı, test etmeyi ve kontrol etmeyi zorlaştırabiliyor [7].
Pratik bir kural: Bir araç size 5 dakikada bir şey başlatmanıza yardımcı oluyorsa, 5 hafta sonra debug etmeniz o kadar zor olabilir.
Beklentiler Neler?
Gartner, 2028 yılına kadar kurumsal yazılım uygulamalarının %33’ünde ajansal yapay zeka bulunacağını öngörüyor (2024’te %0’dan) [1]. Bu sadece bir trend değil, gerçek bir platform kayması (platform shift).
Başarılı olmak için:
- Küçük başlayın, net bir kullanım senaryosuyla – “her şeyi otomatikleştireceğiz” değil, “müşteri sorularını kategorilendireceğiz” gibi spesifik hedefler.
- Gözlemlenebilirliği baştan düşünün – Agent’ınız ne yapıyor? Nerede takılıyor? Bunu bilmeden production’a alamazsınız.
- İnsan döngüde kalsın – Tam otonom sistem kurmadan önce, kritik noktalarda insan onayı alın.
- Maliyet ve güvenliği unutmayın – IT uygulama liderlerinin sadece %15’i tamamen özerk agent’ları değerlendiriyor, pilot yapıyor veya kullanıma alıyor, katılımcıların %74’ü bunların yeni bir saldırı vektörü temsil ettiğine inanıyor [4].
Sonuç: Doğru Aracı Seçmek
Eğer bugün başlayacaksam:
- LangGraph – çoğu senaryo için
- Graph yapısı agent’lar için doğal fit
- LangChain ekosistemi = zengin tooling
- Debug/observability güçlü
- CrewAI – sadece şu durumda:
- 1 haftalık demo/POC
- Teknik olmayan kişilere satacaksam (kod daha okunaklı)
- Sonra çöpe atacaksam
- AutoGen – asla, çünkü:
- Aynı işi LangGraph’la daha temiz yaparım
- Microsoft’a kilitlenmek istemem
- Community CrewAI/LangGraph’tan küçük
Diğer Alternatifler
- LlamaIndex Workflows – RAG ağırlıklıysa buna bak
- Haystack – production-ready, underrated
- Langroid – multi-agent için temiz API
- Raw Claude/GPT API – framework masrafına değmeyebilir!
Asıl Mesele
“Framework seçimi başlangıç, asıl iş implementasyonda”
Şunu da mutlaka düşünmeli: “Hangi framework?” Gerçek soru: “Agent’a gerçekten ihtiyacım var mı?”
Cevap “hayır” – basit bir LLM çağrısı + iyi prompt yeterli. Agentic AI popüler diye tuvalete bile bunlarla gidelim akımına kapılmamak lazım.
TL;DR: LangGraph öğren, gerisini unut. Agent mimarisi framework’ten önemli. Nasıl diyorsan VBO AI LLM Bootcamp‘i tavsiye ederim.
Kaynaklar
[1] https://akka.io/blog/agentic-ai-frameworks
[2] https://www.marktechpost.com/2025/07/19/the-definitive-guide-to-ai-agents-architectures-frameworks-and-real-world-applications-2025/
[3] https://tkxel.com/blog/ai-agents-use-cases-2025/
[4] https://www.xcubelabs.com/blog/10-real-world-examples-of-ai-agents-in-2025/
[5] https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/autogen-v0-4-reimagining-the-foundation-of-agentic-ai-for-scale-extensibility-and-robustness/
[6] https://microsoft.github.io/autogen/0.2/blog/2024/10/02/new-autogen-architecture-preview/
[7] https://www.netguru.com/blog/ai-agent-tech-stack
[8] https://www.instinctools.com/blog/autogen-vs-langchain-vs-crewai/
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/crewai-vs-langgraph-vs-autogen
[10] https://github.com/crewAIInc/crewAI
[11] https://www.globenewswire.com/news-release/2024/10/22/2966872/0/en/CrewAI-Launches-Multi-Agentic-Platform-to-Deliver-on-the-Promise-of-Generative-AI-for-Enterprise.html
[12] https://medium.com/accredian/understanding-crewai-a-deep-dive-into-multi-agent-ai-systems-110d04703454
[13] https://aaronyuqi.medium.com/first-hand-comparison-of-langgraph-crewai-and-autogen-30026e60b563
[14] https://medium.com/@iamanraghuvanshi/agentic-ai-3-top-ai-agent-frameworks-in-2025-langchain-autogen-crewai-beyond-2fc3388e7dec
[15] https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview
[16] https://research.aimultiple.com/agentic-frameworks/
[17] https://www.turing.com/resources/ai-agent-frameworks
[18] https://www.getmaxim.ai/articles/top-5-ai-agent-frameworks-in-2025-a-practical-guide-for-ai-builders/
[19] https://www.ampcome.com/post/top-7-ai-agent-frameworks-in-2025
[20] https://www.shakudo.io/blog/top-9-ai-agent-frameworks
