Best AI Ajan Geliştirme Çerçeveleri (2026)

1

Wildcard AI / agents.json

Açık spesifikasyon ve plataforma AI ajanları agents.json dosyası aracılığıyla API akışlarını keşfetmelerine ve çağırmalarına olanak tanıyan.

5.0 (6)

· freemium

Tam inceleme

Wildcard AI, agents.json adlı açık kaynaklanan bir belge barındırır. Bu belge, AI agentaları API endpoint'lerini bulabilmeleri ve çok adımlı iş akışlarını çağırabilmeleri için nasıl hareket etmelidirlerini açıklar. Gereğinden fazla parametre ile uğraşmak ya da dayanıklı olmaktan uzak bir özetleme yöntemiyle kod çağrısı yapmak yerine geliştiriciler, API'leri yanında agents.json dosyası yayınlayarak herhangi bir uyumlu agent ile hangi işlemlerin kullanılabilir olduğunu ve bunları birbirleriyle nasıl işlendiklerini anlayabilirler. Eklentimizle gelen platform, bu spec'leri oluşturmak, host olmak ve test etmek için ekiblere yardımcı oluyor; ayrıca, LLM'ler tarafından kullanılan spec.json dosyasını parçalamak ve gerçek API'ler üzerinde tanımlanmış iş akışlarını çalıştırmak için runtime aracı sunuyor. Daha geleneksel API istemcileri için OpenAPI'nin yaptığını AI ajantalrı için yapar, tümleşikler daha açık ve yeniden kullanılabilir hale geliyor. Görevli uygulamalar oluşturan geliştiriciler, hizmetlerini görevli durumuna getirmek isteyen API sağlayıcıları ve per-model işlev çağırma formatlarına standart bir alternatif arayan ekip için oldukça uygun biridir.

• agents.json spesifikasyonu ile API eylemlerinin tanımlanması
• Birden çok uç noktanın zincirlenmiş çağrısı için akış tanımlamaları
• Ajan taraflı keşif ve yürütme için çalışma zamanı kütüphaneleri
• agents.json dosyaları için barındırma ve yazarlık araçları
• Mevcut REST API'ler ve kimlik doğrulama şemaları ile uyumluluk
• Açık kaynak topluluğu ve referans uygulamalar

2

Strands Agents

Açık kaynaklı SDK, tek veya çok agent sistemlerinin building ve koordine edilebilmesi için LLM'ler ve araç entegrasyonu ile.

5.0 (5)

· freemium

Tam inceleme

Strands Agents, büyük dil modelleri (LLM) ve araç entegrasyonu ile tek agent veya çoklu agent sistemlerini oluşturmak ve düzenlemek için açık kaynaklı SDK'dır. Geliştiricilere, araçlar ve hook'lar tanımlayarak üretimde hazır agentler oluşturma imkanı sunar. SDK, hem Python hem de TypeScript destekler ve her birinin örnekleri sunar. Strands Agents, farklı araçlar ve modellerle etkileşimi sağlayan özel agentler oluşturma imkânı sunarak karmaşık akışlar ve uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırır. Araç seti, farklı LLM'ler ve bulut hizmetleri ile entegrasyonu destekler. 6.200'den fazla GitHub yıldızıyla, Strands Agents, geliştiricilerin çok gelişmiş AI sistemleri oluşturma amaçlı popüler bir araç olmuştur.

• İlgili AI modelinin özelleştirilmesi ve gelştirilmesi için iç içe entegrasyon
• Çevrenin bulut ortamları için tek kod tabanlı destek
• Genel çıktı analizcileri

3

BabyCatAGI

Küçük boyutlu otomatik AI agent framework için iş süreçlerinin iyileştirilmesini sağlayan akıllıca görev otomasyonu

4.8 (6)

· free

Tam inceleme

BabyCatAGI, karmaşık görevleri otomatik AI ajanları aracılığıyla gören, yüksek düzeydeki hedefleri yönetilebilir alt görevlere ayırıp bunlarla sıralı olarak yürütme ve bu süreçte elde edilen ara sonuçlara göre planı ayarlamayla özetlenebilecek biçimde modifiye edilmiş bir versiyon olarak tasarlanmıştır. Bu özelliği sayesinde, araştırmalarda, içerik oluşturuda ve çok adımlı sorunların çözümünde etkin bir araç olarak kullanılabilir. Framework, minimal kodlama ve okunabilirlik önceliklendirerek, daha büyük orkestrasyon kütüphanelerinin ağırlığı olmadan agnetci AI' ye deney yapmaya istekli geliştiriciler için erişilebilir hale geliyor. Dili işleme modelleri ve web arama araçlarıyla entegre olarak, bağlamı toplamak, sorunları aracılığıyla reasoning yapmak ve yapılandırılmış çıkışlar üretmek için context topluyor; ardından problem çözüyor. BabyCatAGI açık bir deney amaçlı proje olarak prototip görev akışları için en uygun, görev sürükleyen otomatik sistemlerin nasıl çalıştığını öğrenmek ve belirli otomasyon ihtiyaçları için akışları özelleştirmek için en iyisidir.

• Görev sıralaması ve önceliğe ayırma
• Otomatikalt görev yürütmesi
• Internet araması ile bağlam sağlama
• Sürekli mantık akışı
• Uzun süredir Python implemantasyonu
• Düzeltilebilir hedefler ve komutlar

4

Awesome MCP Servers

Geliştirilmiş zekâ eşlikçileri için araçlar ve veri eklemek için Model Konuşma Protokol sunucularının özetlenmiş bir direktöryumdur.

4.8 (5)

· free

Tam inceleme

Awesome MCP Sunucuları, Model Kontekst Protokolü (MCP) sunucaları listesidir. Bu liste, AI yardımcı programlarını dış sistemlerle bağlayan MCP sunucalarının bir topluluk tarafından yönetilmesine dayanmaktadır. İlgili kategoriler olan veritabanları, dosya sistemleri, geliştirici araçları, üretkenlik uygulamaları ve web hizmetleri üzerinde uygulamaları kataloglayarak modellere yeni işlevler kazandıran entegrasyonları daha kolay keşfetmenizi sağlar. Geliştiricilere ve AI yapımcılarına, LLM tabanlı ajantalara gerçek dünya verilerine ve eylemlerine erişim sağlamak amacıyla her bağlayacı önekten bulaşık yazmadan geliştirmelerini sağlayan bir kaynağa yöneliktir. Girişler genellikle kaynak repo linklerine, kısa açıklamalara ve kullanıcıların kullanım senaryosu veya teknolojiye göre filtremesine yardımcı olma amacına yönelik etiketlere sahiptir. Özerk MCP sunucuları, 'awesome list' formatını açık kaynak olarak takip ettiğinden, katkılar daha geniş MCP ekosisteminin üyelerinden gelmekte ve liste itself birlikte gelişmekte.

• Geliştirilmiş MCP sunucu uygulamalarının özetlenmiş bir listesi
• Alan ve kullanım alanı kategorilerine göre sınıflandırılmış
• Kaynak deposuna ve dokümantasyona linkler
• Resmî ve topluluk sunucalarını kapsar
• Kurumsal katkıları açık
• Referans kaynağı olarak MCP ekosistemine giriş yapın

5

Gemma 3

Açık kaynaklı bir AI modeli, tek-GPU performansı için optimize edilmiştir, çoklu giriş modellerini ve 140'den fazla dil desteğini sağlar.

4.8 (5)

· free

Tam inceleme

Gemma 3, cihazlarda çalışmaya yönelik hafif ve son teknoloji açık modellerden oluşan bir koleksiyonudur ve özellikle tek-GPU performansı için optimize edilmiştir. Çok-modal girdi desteği ve 140'den fazla dil destekler. Model çeşitli boyutlarda (1B, 4B, 12B ve 27B) gelmekte ve geliştiricilerin donanımları ve performans gereksinimleri doğrultusunda en uygun seçeneği seçmelerine izin vermektedir. Gemma 3, geliştiricileri daha kompleks görevlerde kullanmak için gelişmiş metin ve görsel mantığı, 128k-tokeni kapsayacak bir bağlam penceresi ve işlev çağrısı sunar. Hızlı performans ve azaltılmış hesaplama gereksinimi için de quantize edilmiş sürümleri içermektedir. Model, Google'ın yararlı AI teknolojisinin erişilebilir hale gelmesine yönelik taahhütlerinin bir parçası ve aynı araştırma ve teknolojiye dayanan Google Gemini 2.0 modellerinden türetilmiştir. Gemma 3, cihazlar olarak akıllı telefonlar, laptoplar ve iş istasyonları dahil olmak üzere doğrudan cihazlarda çalışabilen AI uygulamaları oluşturulabilmesi için geliştirilmiştir. Gemma 3, boyutuna göre son teknoloji performans sunar, diğer modellerden Llama3-405B, DeepSeek-V3 ve o3-mini gibi, önümüzdeki bir humanoğlu tercih değerlendirmelerinde diğerlerine önderlik etmektedir. Ayrıca dünya çapındaki uygulama için 35'den fazla dilde otomatik destek ve 140'tan fazla dilde önceden eğitimi destekleyen bir sistem sunmaktadır. Model, yapılandırma çağırmayı ve yapılandırılmış çıkışları kullanarak AI güdümlü akışların oluşturulmasını sağlar. Gemma 3 geliştirme sürecinde, kapsamlı veri yönetimi, güvenlik politikalarına uyumlu hiperparameteroptimizasyonu ve dayanıklı performansı değerlendirmeler gibi katı güvenlik protokolleri içermektedir. Gemma ailesine dahil olan açık modeller, önemli bir kabul görmüş ve 100 milyondan fazla indirme sayısı ve 60,000'den fazla Gemma varyantı oluşturan canlı bir toplulukla sonuçlanmıştır. Gemma 3'nin yetenekleri, tek bir GPU veya TPU ev sahibini destekleyebilecek çekici kullanıcı deneyimleri oluşturmak için geliştiricilere uygun kılar.

• çoklu giriş AI desteği
• konusma odaklı geliştirme
• daha geniş parametre ajustmanları
• 140 dil desteği
• performansın artırılması

6

Rasa

Üretimde kalite standardına uygun konSOLE ve ses yardımcı programlarını oluşturan açık kaynaklı bir framework

4.8 (5)

· freemium

Tam inceleme

Rasa, geliştiricileri veri, model ve dağıtımda tam kontrol sahibi olarak anlamlı dil anlayışını ve対話 yönetimi için açık kaynak kodlu çekirdek ile konuşma ve sesli asistanlar build etmesini sağlayan bir konuşma AI platformudur. Açık kaynak kodlu çekirdek, doğal dil anlaşmayı ve diyalog yönetimi için işlenirken, Rasa Pro, şirketlere analiz, güvenlik kontrolleri ve ölçeklenebilir altyapı gibi işlemsel özellikler ekler. Rasa Studio, tasarımcılar ve konuşma takımıyla eğitim verilerini, akışları ve testleri code yazma gerektirmeksizin işbirliği yapmalarına olanak tanır. Tools birlikte, hybrid ekipleri destekleyerek mesajlaşma kanalları, IVR sistemleri ve custom istemcilerin shipping asistanları göndermesine yardımcı olur. Bancacılık, telkominikasyon, sağlık ve gobierno sektöründeki şirketler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sektörlerde bulundurma, uyumluluk ve özelleştirme gerekmekte olan on-premise dağıtım için özellikle tercih edilmektedir.

• Doğal dil anlayışı motoru
• İlkipli eylem desteği ile diyalog yönetimi
• Rasa Studio düşük code arayüzü
• Ses ve multi-channel entegrasyonlar
• Söyleşme analizi ve test araçları
• İşletmeler için güvenlik ve dağıtım kontrolleri

7

BabyElfAGI

Denemeli AI agent frameworku modüler Skills sınıfı ile dinamik görev planlama ve executionu için.

4.8 (4)

· free

Tam inceleme

BabyElfAGI, otomatik işlemsel çerçeveler olan BabyAGI ailesinin yeni bir iterasyonu olarak tasarlandı, dil modellerinin nasıl planlayacak, görevi deleg edecek ve multi-adım görevleri gerçekleştireceğini keşfetmektir. Tanımlayan katkısının Skills sınıfıdır, geliştiricilerin yeniden kullanılabilir özelliklerin tanımlayabileceği ve bu özelliklerin işlev gören bir görevi gerçekleştirebileceği bir framework sağlar. Açık kaynak iş akışlamalarını hardcoded olan bir yaklaşım yerine, BabyElfAGI, hangi becerilerin mevcut olduğunu ve bir verilen hedefe nasıl uyacaklarını analiz ederek dinamik olarak görev listelerini derler. Bu, agent mimarisinin öğrenme sandboxu, prompt orchestrationu ve araç kullanım modelleri için uygun bir araç olmasını sağlar. Proje öncelikle geliştiriciler ve bağımsız ajanlar üzerinde deneyler yapan araştırmacılarla ilgiliyken, tamamlanmış bir ürün arayan son kullanıcılar için tasarlanmamıştır.

• Dinamik görev planlama ve parçalanması için Skills sınıfı
• Ajanın görev listesi oluşturma
• Ajanın aracı ve fonksiyon çağrısı
• Yarı-dinamik görev yönetimi ile yürütme döngüsü
• Mevcut beceriler için uzatılabilir mimari
• LLM API

8

Auto-GPT

Açık kaynaklı AI bir agenti, GPT modellerini kullanarak kompleks görevleri otomatik olarak tamamlama yeteneğine sahiptir.

4.8 (4)

· free

Tam inceleme

AutoGPT, kullanıcılar tarafından oluşturulup, dağıtılıp ve sürekli AI aganetleri oluşturmak ve karmaşıklı akış süreçlerini otomatize etmede güçlidir. Kullanıcılar, oluşturma, modifikasyon ve optimizasyon işlemlerini kolayca gerçekleştirebilmek için, kullanıcı dostu bir arayüzle birer birer akış süreçlerini geliştirebilirler. Kullanıcılar, AI aganetleri kendi başlarına oluşturabilir veya platformun kütüphanesinden önceden yapılandırılmış aganetleri kullanabilirler. Plataformun kurulum ve barındırılmasına ilişkin olarak önemli düzeyde teknik uzmanlık gerekmekteyken, buluta ev sahipliği yapan beta versiyonu daha sorunsuz bir deneyime sahip olacaktır. Uygulamanın khảtıları, geliştiricilerden işletme profesyonellerine kadar çeşitli kullanıcılar için uygun olmaları sağlıyor. Bu, karmaşık görevleri veya iş akışlarını otomatikleştirme isteyen bireyler için tasarlandı. AutoGPT ön tarafından, kullanıcıların uygulamanın AI otomasyonu yetenekleriyle etkileşime girmeleri için kullanımı kolay bir arayüz sunuluyor. AutoGPT, kullanıcılarına karmaşık görevleri otomatikleştirmek için güçlü araçlar sunması için AI ve otomatikleştiri kullanır. Platform, AI agenlerini güçlendiren GPT modellerini kullanır. Bu AI agenleri, bireysel ihtiyaçlara uygun hale getirilebilmekte ve kullanıcılar istedikleri şekilde kişiselleştirebilmektedir. Kullanıcılar, hazırda bulunan agentlerden seçim yapabilir veya platformun kullanımı kolay arayüzü kullanarak kendi agentlerini inşa edebilir. Platform, çeşitli kullanım durumları için çok yüksek bir ölçeklenebilirlik sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Karmaşık görevler ve iş akışları ile otomatikleştirme yeteneği, iş ve bireyler için iş süreçlerini optimize etmeye yönelik bir seçenek olarak cazip bir alternatif haline geliyor. Ancak, platformun teknik gereksinimleri ve kurulum süreci bazı kullanıcılar için zorlayıcı olabilir. Ayrıca, bulut tabanlı beta sürümü hala geliştirme aşamasındadır ve tüm kullanıcıların erişemediği olabilir. Bu kısıtlamalar rağmen, AutoGPT karmaşık görevleri ve akışları otomatikleştirmek için güçlü bir araç sunar.

• Olay düzenleyici ve uyumlama araçları
• Aktivite yönetimi ve iyileştirme özellikleri
• Hızlı kullanım AI ajanları
• Ajan etkileşimi ve dağıtım kontrolleri
• Dekoratif ve ölçeklenebilir AI ajanları

9

Chroma

Kaynak kodlu bir vektör veritabanı ve katmanlı mülteciler motoru olarak AI retrieval-augmented uygulamaları geliştirmek için.

4.8 (4)

· free

Tam inceleme

Chroma, retrieval-augmentasyonlu AI uygulamaları geliştirmek için vektör tabanı ve embeddings motoru. Nesne depolama üzerinde inşa edilen Chroma, vektör, tam metin, regex ve metadata araması desteği için ölçeklenebilir ve sunucusuz bir altyapı sunar. Chroma mimarisi, hızlı bellek önbelleği ve SSD önbelleği ile çalışan bir sorulama katmanına ve otomatik veri katmanlı tasarım kullanmak suretiyle obje depolama katmanına dayanır. Çeşitli özellikleri destekler; istif sayma, söylemsel arama, tam metin arama ve metadat aramasını içerir. Chroma, nesne depolama'nın tam avantajını kullanmak için otomatik sorgu-bilinçli veri tırmanımı ve önbellekleme ile tasarlanmiştir. Bu yaklaşım, düşük gecikme ile araştırma sağlama ve kullanımla ölçeklendirmeyi mümkün kılar. Chroma, şirketlere de tasarlanmış, güvenlikli, uyumlu ve ölçeklenebilir bir arama sistemine sahip 0-ops hikayesi sunar. Ayrıca BYOC'ni bir VPC'ye destekler ve çok bulutlu / çok bölge replikasyonu sağlar, böylelikle güvenilir ve ölçeklenebilir bir arama sistemi sağlar. Özellikleri veri küme sürümleme, A/B testingi ve roll-out'ları içerir, bu nedenle Chroma retrieval-augmentasyonlu AI uygulamaları geliştirmek için sağlam bir çözüm sağlar.

• Çok az vektör araması
• Leksik arama (BM25, SPLADE)
• Vektör arama
• Semantik benzerlik arama
• Tam metin arama
• Trigram ve regex araması

10

MCP‑Use

Açık kaynak platformu, LLM'ler ile MCP sunucularına bağlanma ve özel AI ajansları oluşturma için araç erişimi sunar.

4.8 (4)

· freemium

Tam inceleme

mcp-use, açık kaynaklı bir platformdur ve Büyük Dil Modamları (LLM) ile MCP sunucularının birleşimini kolaylaştırır ve bunların iletişime geçebilmesi için özelleştirilmiş AI ajansları geliştirmek için imkan sağlar. Platform, mcp-use SDK ile tam sürüm bir MCP çerçevesi (mcp-use SDK) sunar ve bu şekilde ChatGPT Uygulamaları, Claude Bağlayıcıları ve MCP Sunucuları geliştirmeleri için imkan sağlar. mcp-use ile geliştiriciler, kullanıcılara ve agentlere hizmet veren çeşitli yüzeylerde uygulamalarını dağıtabilmelerine olanak tanıyan tek bir kodlama tabanını kullanabilir. Platform,(ChatGPT, Claude, Gemini dahil) ChatGPT, Claude ve Gemini gibi uygulamaları scaffoldlemesi, otomatik distribüasyonu Manufact Cloud'a ve entegre analiz ve gözlemselliği sunan bir dizi araç ve özellik sunar. Geliştiriciler MCP sunucuları ve uygulamaları inşa ve dağıtmak için gerek duyulan ek araçlar gerektirmeden mcp-use SDK'sını kullanabilirler. Platform ayrıca Geliştirici İzleyici (Visual Inspector) ve Deneyim Alanı (Sandbox) test özellikleri sunarak, geliştiricilerin canlı bir LLM'ye ihtiyaç duymadan uygulamalarını test etmelerine olanak tanır. mcp-use, MCP temelli uygulamalar geliştirme ve dağıtımını basitleştirmeyi hedeflemektedir. Bu nedenle, özelleştirilmiş AI agent ve uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak isteyen geliştiricilerin dikkatini çekmektedir.

• MCP sunucu yönetimi
• LLM bağlama ve entegrasyonu
• Özel AI ajansı geliştirme
• Otomatik dağıtım ve ölçeklenebilirlik
• Visual Inspector ve Sandbox testi
• Binalı analiz ve Gözlemlemelik