2026'da AI Ajanları Oluşturmak İçin En İyi 10 Agentic AI Çerçevesi

Crew AI mi yoksa Microsoft Autogen mu? İşte üretim kalitesinde yapay zeka ajanları oluşturmak için geliştiricilerin bilmesi gereken en iyi 10 Agentic AI çerçevesi.

Merhaba arkadaşlar! Agentic AI — planlama yapan, hareket eden ve koordine olan otonom ajan sistemleri — yapay zeka geliştirme alanında en önemli trendlerden biri olmaya hazırlanıyor.

Çoklu ajan orkestrasyonu, araç entegrasyonu, bellek, muhakeme ve iş birliğini mümkün kılan çerçeveler artık mühendisler ve geliştiriciler için kritik beceriler haline geliyor.

İşte 2026'da aşina olmanız gereken 10 çerçeve — ve her biri için önerilen Udemy kursları.

1. AutoGen (Microsoft)

Microsoft'un ölçeklenebilir ajan sistemleri, ajanlar arası iletişim ve orkestrasyon için tasarlanmış açık kaynaklı, çoklu ajan çerçevesi.

Neden Önemli: Gerçek ajan iş akışları oluşturmak isteyen mühendisler için AutoGen ile uygulamalı deneyim sunar.

Önerilen Udemy Kursu: AutoGen ile pratik yaparak gerçek dünya ajan sistemleri geliştirmeyi öğrenin.

2. CrewAI

Ajan ekiplerini (veya "mürettebat") orkestre etmek için tasarlanan CrewAI, çoklu ajan iş birliğini, araç kullanımını ve büyük ölçekli agentic sistemleri basitleştirir.

Neden Önemli: Hem CrewAI hem de AutoGen'i kapsayan, başlangıçtan orta seviyeye kadar çoklu ajan çerçevelerine bakanlar için harika bir kaynak.

3. LangChain

Başlangıçta daha çok iş akışı odaklı olsa da, LangChain giderek daha fazla agentic AI desenlerini destekliyor (araç + ajan orkestrasyonu, bellek, zincirler).

LangChain, geliştiricilerin GPT gibi Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) uygulamalara hızlıca entegre etmesine olanak tanır; doğal dil anlama, metin üretimi ve yapay zeka destekli otomasyon gibi özellikleri mümkün kılar.

Model entegrasyonunun karmaşık süreçlerini basitleştirir ve yapay zeka uygulama geliştirmesini hızlandırır, bu da onu LLM destekli uygulamalar oluşturmak için vazgeçilmez bir çerçeve haline getirir.

Neden Önemli: LangChain'in temel yeteneklerini ve gerçek dünya uygulamalarını kapsamlı bir şekilde öğrenin.

4. LangGraph

Çoklu ajan iş akışlarını ve bağımlılıkları modellemek için grafik tabanlı bir çerçeve, karmaşıklık ve ölçek için uygundur.

LangGraph, LangChain'in yetenekleri üzerine inşa edilir ve yapay zeka ajanları kavramını tanıtır. Bu ajanlar, kullanıcı girdisine ve gerçek zamanlı verilere dayalı kararlar alarak görevleri özerk bir şekilde yerine getirebilir.

Bu, LangGraph'i iş akışlarını yönetebilen veya hatta diğer sistemlerle iletişim kurabilen daha etkileşimli, otonom sistemler geliştirmek için vazgeçilmez kılar.

Neden Önemli: Grafik tabanlı çoklu ajan sistemleri oluşturmak isteyenler için pratik bilgiler sağlar.

5. LlamaIndex (eski adıyla GPT-Index)

LlamaIndex, LLM'ler ile verileriniz arasındaki boşluğu kapatmanın güçlü bir yolunu sunar. GPT-4 veya LLaMA gibi büyük modeller inanılmaz derecede yetenekli olsa da, şirketinizin dahili belgelerini, özel veri setlerini veya özel bilgi tabanlarını bilmezler.

LlamaIndex, verilerinizi almak, indekslemek, sorgulamak ve geri getirmek için pipeline'lar oluşturmanıza yardımcı olur; böylece LLM'lerin belirli bilgileriniz üzerinde muhakeme yapmasını sağlar.

Bu çerçeve, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarilerini basitleştirir; doğruluğu artırmayı, halüsinasyonları azaltmayı ve yapay zeka uygulamalarınıza bağlam farkındalığı eklemeyi kolaylaştırır.

LlamaIndex ile kendi verileriniz üzerinde çalışan özel chatbot'lar, arama motorları veya yapay zeka ajanları gibi araçları hızlıca oluşturabilirsiniz — ve bunu ölçekte yapabilirsiniz.

Tamamen bir "agentic" çerçeve olmasa da, geri getirme, bellek ve araç entegrasyonu için ajan iş akışlarında giderek daha fazla kullanılıyor.

Neden Önemli: LlamaIndex'in bellek ve bilgi geri getirme mekanizmalarını öğrenmek isteyenler için ideal.

6. Hugging Face Transformers Agents

Hugging Face'in Transformers kütüphanesi, metin sınıflandırma, soru yanıtlama, çeviri, özetleme ve daha fazlası gibi görevler için 100.000'den fazla önceden eğitilmiş modele erişim sağlayan basit ve güçlü bir API sunar.

TensorFlow, PyTorch ve JAX için sorunsuz destekle, NLP ve ötesinde çalışan geliştiriciler, veri bilimciler ve araştırmacılar için vazgeçilmez bir araç seti haline geldi.

Hugging Face kütüphanesinin agentic uzantısı, karmaşık iş akışlarında transformer modellerini kullanan ajanları mümkün kılar.

Neden Önemli: Hugging Face Agents ile dil modeli entegrasyonlarını öğrenmek isteyenler için kapsamlı bir rehber.

7. Semantic Kernel (Microsoft)

Araç destekli LLM'lere ve agentic yeteneklere odaklanır (fonksiyon çağırma, bellek, zincirleme) — kurumsal agentic çözümler için etkilidir.

Neden Önemli: Semantic Kernel'in kullanımını ve en iyi uygulamalarını anlatan detaylı bir eğitim.

8. RASA (Agentic Konuşma Ajanları)

Daha eski olmasına rağmen, RASA gelişmeye devam ediyor ve agentic sohbet iş akışları ve diyalog ajanları için hala geçerli.

Neden Önemli: RASA ile konuşma ajanları geliştirmek isteyenler için pratik bilgiler sunar.

9. Atomic Agents

Birçok ajanın görevleri dağıtık bir şekilde koordine ettiği merkezi olmayan çoklu ajan sistemleri için daha yeni bir çerçeve.

Neden Önemli: Dağıtık ajan sistemleri geliştirmek isteyenler için kapsamlı bir eğitim sunar.

10. Botpress (Agentic Platform)

Genellikle bir konuşma çerçevesi olarak görülse de, Botpress agentic iş akışlarını, araç bağlamayı ve çok adımlı muhakemeyi destekler.

Neden Önemli: Botpress ile sohbet botları ve ajanlar geliştirmek isteyenler için pratik bilgiler sunar.

Bu Neden 2026'da Önemli?

Agentic AI artık akademik değil — ana akım uygulamalara taşınıyor: otomasyon iş akışları, araç destekli asistanlar ve otonom karar verme sistemleri.

Bu çerçeveleri anlamak, yapay zeka ekosistemi tek model istemlerinden çoklu ajan orkestrasyonuna, iş birliğine ve dağıtıma kaydıkça size avantaj sağlar.

Doğru Çerçeveyi Seçmek

Çoklu ajan orkestrasyonu için: AutoGen, CrewAI, LangGraph

Araç destekli ajanlar ve iş akışları için: LangChain, Semantic Kernel

Dağıtık/merkezi olmayan ajanlar için: Atomic Agents, Botpress

Geri getirme/bellek odaklı ajanlar için: LlamaIndex, Hugging Face Agents

Hedefinize, teknoloji yığınınıza ve kullanım senaryonuza uygun çerçeveyi seçin — ardından becerilerinizi derinleştirmek için listelenen Udemy kurslarından (affiliate bağlantınızla) birini takip edin.