Bu bölümde, kendi ürünlerimizi geliştirip işletirken ve kurumsal projelerde edindiğimiz deneyimi paylaşıyoruz. Yapay zeka ajanlarının nasıl çalıştığını, hangi mimarinin hangi sürece uyduğunu, maliyetin nasıl oluştuğunu ve KVKK uyumunun nasıl sağlanacağını teknik ayrıntıya boğmadan anlatıyoruz. Yazıların amacı, yapay zeka yatırımı yapmadan önce doğru soruları sormanıza yardım etmek.
Yapay zeka danışmanlığında fiyatlandırma modelleri, fiyatı büyüten etkenler, teklif karşılaştırma yöntemi ve destek programları hakkında doğru bilgi.
Yapay zeka ajanı geliştiren şirket seçerken bakılacak kriterler, ilk görüşmede sorulacak sorular ve kırmızı bayraklar.
LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK ve Semantic Kernel’ı karşılaştırdık. Neden çerçeve değil mimari belirleyici?
Müşteri hizmetleri yapay zeka ajanı: uygun senaryolar, onay kapıları, kimlik doğrulama ve başarıyı ölçen metrikler. Uygulama rehberi.
AI agent projesinde maliyeti oluşturan kalemler: geliştirme, LLM token, altyapı, bakım. Prototip-pilot-üretim bütçeleme mantığı.
En az yetki, prompt injection savunması, insan onayı, denetim izi ve KVKK yurt dışı aktarım. Ajan güvenliği için uygulama rehberi.
Çoklu ajan mimarilerini karşılaştırdık: hiyerarşik ve eşler arası yapılar, orkestrasyon katmanı ve tek ajanın yettiği durumlar.
Tool calling nasıl çalışır, MCP (Model Context Protocol) nedir, kurumsal entegrasyonda neden standart gerekir? ERP ve CRM örnekleriyle.
Agentic AI nedir, üretken yapay zekadan nerede ayrılır? Asistan, yarı otonom ve otonom seviyeleri; hangi süreç hangi seviyede çalışmalı.
AI agent, chatbot ve RPA otomasyonunu aynı kriterlerle karşılaştırdık. Karşılaştırma tablosu, karar testi ve geçiş yolları ile doğru aracı seçin.
