Geçtiğimiz Mart ayında, bir müşteri desteği temsilcisini bir müşteriye gösterdim. Aylarca her AI bülteninde hyped gördüğüm bir çerçeveyle inşa ettim. Demo'ya 40 saniye girdi, bir kullanıcı bir takip sorusu sordu.Ajan aynı API'yi üç kez aradı, sahip olmadığımız bir iade politikası hallüsinasyon yaptı, daha sonra zaten sahip olduğu açıklama istemek için bir döngüye sıkıştı. Müşteri çok nazik ve beni geri çağırmadılar. Bu başarısızlık bana sözleşme ve üç haftalık yeniden yapılandırma maliyeti verdi. Ama bana bir şey öğretti: Seçtiğiniz çerçeve, üretimden önce göremediğiniz başarısızlık modlarını belirler. S Tier: Gerçek kullanıcıları hayatta tutan çerçeveler A Tier: Bir kez gönderildikten sonra öğrenmeye değer B Seviye: Belirli işler için doğru araç S Tier: Üretime hayatta kalanlar 1 - Yürüyüş Akıl sağlığımı kurtaran çerçeve. LangGraph ajanınızı bir durum grafikleri olarak modelliyor - eylemler için düğümler, geçişler için kenarlar. İşte fark. Çoğu çerçeve ile, düzeltme şu şekilde görünüyor: # Somewhere in 200 lines of chain callbacks...
print(f"DEBUG: agent state = {state}")  # good luck
 Langgraph Hakkında: from langgraph.graph import StateGraph
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("analyze", analyze_node)
graph.add_edge("research", "analyze")
# Visualize the entire decision tree
graph.get_graph().draw_mermaid()
 Bu görselleştirme, düzeltme süremimi saatlerden dakikaya düşürdü. Araştırma ajanım belirli sorgular için doğrulama adımı atlamaya başladığında, Yanlış olan koşullar var. görmek ben yazdım a , çoğu 2025'te Data Science Collective makalesini okuyor, çünkü model aslında üretime aktarılıyor. LangGraph ile ilk ajanınızı oluşturmak için tam bir kılavuz Chatbotların ötesinde her şey. Çok adımlı iş akışları. Kodunuzu miras alacak ekipler. Best for: Eğer yarın için bir prototip ihtiyacınız varsa, gerçek ajanınızdan daha fazla zaman LangGraph kavramlarına harcarsınız. The honest limitation: 2 - Mürettebat Geçen sonbaharda bir içerik araştırma sistemi inşa ettim. kaynakları çekmek, gerçekleri doğrulamak, bulguları sentezlemek ve özetleri tasvir etmek zorunda kaldım. Manuel olarak kablosuz hale getirmeyi denedim. bir hafta içinde spagetti. CrewAI sorunu yeniden şekillendiriyor: rollerle ajanları tanımlayın, onlara araçlar verin, işbirliği yapmalarına izin verin. researcher = Agent(
    role="Research Specialist",
    goal="Find accurate, recent sources on {topic}",
    tools=[search_tool, scrape_tool]
)
analyst = Agent(
    role="Fact Checker", 
    goal="Verify claims against primary sources",
    tools=[search_tool]
)
crew = Crew(agents=[researcher, analyst], tasks=[...])
 Zihinsel model insanları nasıl kısaca anlatacağınızı haritalar. bir PM'i sistem üzerinden yürüdüğümde, beş dakika içinde anladı. (Bir PM'e bir ReAct döngüsünü açıklamaya çalışın. denedim. iyi gitmiyor.) Araştırma borular. İçerik sistemleri. Her yerde “çoklu uzmanlar işbirliği yapar” doğal çerçeve. Best for: Multi-agent, gecikme (genellikle 2-4x tek agent) ve maliyeti ekler. basit görevler için, ihtiyacınız olmayan koordinasyon üstüne ödeme yapıyorsunuz. The honest limitation: OpenAI Ajanlar SDK Günün sonunda işe yarayan bir şeye ihtiyacım olduğunda, işe yarayan bir ajan için yirmi satır: from openai import OpenAI
from openai.types.beta import AssistantTool
client = OpenAI()
assistant = client.beta.assistants.create(
    name="Data Analyst",
    instructions="You analyze CSV files and answer questions.",
    tools=[{"type": "code_interpreter"}],
    model="gpt-4-turbo"
)
 Bir arkadaşınızın bir öğleden sonra başlatması için hızlı bir veri analizi botu oluşturdu. dört ay boyunca sıfır bakım ile çalışıyor. Hızlı prototipler. Takımlar zaten OpenAI'yi ödeyiyor. Tedarikçi desteği esnasında esneklikten daha önemli. Best for: Geçtiğimiz Kasım ayında, OpenAI iki hafta içinde üç kesintiye uğradı. Ajanım bunların hepsine düştü. Sıfır geri dönüş seçenekleri. Çalışma süresi önemli ise, yedekleme planına ihtiyacınız var. The honest limitation: A Tier: Ulaştıktan Sonra Öğrenmeye Değer 4 – AutoGen (Microsoft) Birisi önerir, diğeri eleştirir, onlar iterir. “Reviewer” ajanı, testimde tek ajan yaklaşımından% 23 daha fazla hatayı buldu, tartışma, tek ajanın atlatıldığını açıkça aktarıyor. (Önce AutoGen'i denedim, sona erme koşullarını ayarlamayı unuttum.Ajenler, fark etmeden önce 12 dolarlık tokenlerde 28 tur tartıştılar.) reviewer = AssistantAgent("reviewer", system_message="Critique this code for bugs, security issues, and style.")
author = AssistantAgent("author", system_message="Defend your code or accept valid criticism.")
# They debate until convergence (usually 3-4 rounds)
reviewer.initiate_chat(author, message=code_to_review)
 Anahtar Kelimeler: Her yerde “Düşünmek Yüksek” Hatalar yakalar. Best for: İyi sona erme koşulları olmadan, ajanlar sonsuza dek tartışıyorlar. Edge durumlarında konuşmaların 15+ tur vurduğunu gördüm. max_rounds ayarlayın veya token faturanız zarar verecektir. The honest limitation: 5. Semantik Kernel Eğer mevcut .NET altyapısı ile entegre ediyorsanız, bu işlemi hakettiğinden daha az acı verici hale getirir. .NET/Java mağazaları. Kurumsal ortamlar. İnşaat-zaman garantileri isteyen ekipler. Best for: Python SDK, ikinci sınıf bir vatandaş gibi hissediyor. C# örneklerini sürekli olarak tercüme ediyorsunuz. Python doğumluysanız, sürtünmeyi bekleyin. The honest limitation: 6 – Pydantik AI Bu listedeki en yeni ama hızlı bir şekilde yerini aldı. sabah 3'te ajanınızı çarptığı kötü şekillenen JSON'u hatırlayın? Pydantic AI bunu imkansız hale getirir: from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel
class SearchResult(BaseModel):
    query: str
    sources: list[str]
    confidence: float
agent = Agent('openai:gpt-4', result_type=SearchResult)
result = await agent.run("Find recent AI agent papers")
# result is guaranteed to be valid SearchResult or raises
 Her arama aracı onaylanmıştır. Her yanıt yazılmıştır. daha iyi uyuyorum. Üretim sistemleri. Ekipler zaten Pydantic kullanıyor. Herkes doğrulanmamış LLM çıkışları tarafından yakıldı. Best for: Belgelerin boşlukları var. Geçen ay, hızlı başlangıçta olması gereken bir şey üzerinde iki saat harcadım. Kaynak kodu okuyacaksınız. The honest limitation: Claude MCP (Model Konteks Protokolü) Bir çerçeve değil, bir protokol. Bir kez araç entegrasyonunuzu yazın, herhangi bir MCP uyumlu ajanla kullanın. Hakkında yazdım Tasarım iyi. güvenlik hikayesi çalışması gerektirir. Mimarlık ve nerede kırılır Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler: Anahtar Kelimeler Best for: Ajanlar arasındaki paylaşılan bellek saldırı yüzeyini oluşturur. Hızlı enjeksiyon risklerini anlamadan üretim verilerine MCP sunucularını dağıtmayın. The honest limitation: B Tier: Doğru araç, Doğru iş 8 — Enterprise Cloud için: AWS Bedrock Ajanları Davranışları tanımlarsanız, AWS altyapıyı yönetir. Öldürücü özelliği: IAM entegrasyonu. Ajanınız mevcut izinleri miras alır. Güvenlik ekipleri aslında bunları onaylar. (Hiçbir zaman özelleştirilmiş bir dağıtım için InfoSec incelemesinde altı hafta harcadıysanız, ne kadar nadir olduğunu biliyorsunuz.) Kaçmak her şeyi yeniden yazmak demektir. teorik kilitleme değil, gerçek kilitleme. Trade-off: 09 — No-Code için: n8n + Flowise Gerçek iş yüklerini yöneten görsel yapıcı. Bir pazarlama ekibi için bir lider yeterlilik ajanı oluşturdular, iş akışını bana çağrılmadan 30+ kez değiştirdiler. ben yazdım a Eğer başlamak istiyorsanız. full n8n guide from scratch için yorumlar Karmaşık daldırma mantığı çirkin bir şekilde hızlı gelir. Trade-off: 10 — Araştırma için: DSPy Hedefleri tanımlayın, DSPy talimatları otomatik olarak optimize eder. Bir deneyde, DSPy ayarlanmış talimatlar el yapımı olanlarımı eval setimde% 18 daha iyi performans gösterdi. Araştırma düzeyinde araçlar. Paradigma tanıdık değildir. Ürün verimli olmadan önce anlamak için bütçe zaman. Trade-off: 11 — Yerel / Çevrimdışı için: Ollama + Fonksiyon Çağrı Tam gizlilik. Veriler asla makinenizi terk etmez. Düzenli endüstriler için, bazen tek seçenek. Llama 3 70B, fonksiyon çağrısı ile karmaşık araç kullanımında GPT-4 kalitesinin %60-70'i olabilir. iyi donanımlara ihtiyacınız var ve hala yetenek pazarlıkları yapıyorsunuz. Trade-off: 12 - Ses için: Pipecat Yalnızca kesintileri şık bir şekilde ele alan bir çerçeve buldum. kullanıcılar ajan hakkında konuşuyor, orta cümleye adapte ediyor. Ses 200-400ms en az gecikme ve bekleyemeyeceğiniz bir kategoride başarısızlık modları ekler. Trade-off: Gerçekten nasıl seçerim Sonrasında Karar ağacı çok basit: Agentleri tahmin etmediğim şekillerde başarısız görmek Gelişmeler: Gelişmeler her yerdedir. CrewAI rol tabanlı, AutoGen tartışma tabanlı için. Sorunu nasıl düşündüğünüze göre seçin. Semantik Kernel for .NET, AWS-native için Bedrock. OpenAI Agents SDK. En hızlı çalışma prototipi. Çerçeve daha az önemlidir ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent – Bunlar her çerçevede ortaya çıkar.Onları bir kez öğrenin, geçiş zorlaşır. Aşağıdakilerden birini anlamak Henüz Çözülemeyen Çerçeve İnşaat araçlarımız var, test araçlarımız yok. Her ciddi takım özelleştirilmiş eval zırhları yapar. üç tane yaptım. Evaluation. Demo ve üretim arasındaki boşluk genellikle hafıza yönetimi. Geçen ay, entegre olmalıydı 400 satır hafıza işleme kodu yazdım. Memory. Token maliyetleri bileşik. Yaptığım bir chatbot, API maliyetlerinde günde 200 $'a ulaştı, çünkü kimse her harcama başına harcama izlemedi. Cost tracking. Hayırlı olsun.Sizin tecrübelerinizden eksik olan nedir? Ürünlerin tamamını belgelendirdim 2026 yılında AI ajanlarını yönetmek için gerçekçi bir kılavuz Geliştirme aracılığıyla matematik temelleri. 2026 yılında AI ajanlarını yönetmek için gerçekçi bir kılavuz

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

2026 için en iyi AI ajan çerçeveleri (Onların hepsini taşıyan biri tarafından sıralanmıştır)

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps