CrewAI'yi n8n ile Entegre Etme: Hibrit Ajan İş Akışları

Bu kapsamlı kılavuz, düşük kodlu orkestrasyon (n8n) ve kod öncelikli çoklu etmen sistemlerinin (CrewAI) mimari yakınsamasını araştırmaktadır. CTO'lar, Otomasyon Mühendisleri ve Teknik Kurucular için tasarlanmıştır.

CrewAI'yi n8n ile Entegre Etme: Hibrit Agentik İş Akışları için Eksiksiz Kılavuz

“Basit otomasyon” dönemi sona erdi. Verileri sadece A noktasından B noktasına taşıyan doğrusal iş akışları artık rekabetçi kalmak için yeterli değil. 2025'te avantaj, aşağıdakileri uygulayan kuruluşlara ait olacak Agentik Otomasyon.

Bu sistemler sadece veri taşımakla kalmaz, aynı zamanda veri hakkında mantık yürütür.

n8n, teknik ekipler için önde gelen iş akışı düzenleme aracıdır. Bu arada CrewAI, rol oynayan otonom ajanları düzenlemek için önde gelen Python çerçevesi haline gelmiştir.

Soru “n8n mi CrewAI mı?” değil. Öyle: n8n'in operasyonel omurgasını CrewAI ile nasıl birleştiririz? bilişsel muhakeme CrewAI'ın?

Bu kılavuz, CrewAI'yi n8n ile entegre etmenin teknik mimarisini, kod uygulamasını ve stratejik dağıtımını kapsar. Statik iş akışlarınızı dinamik, sürücüsüz ekosistemlere dönüştüreceğiz.

“Beyin ve Beden” Mimarisi

Bu entegrasyonun neden güçlü olduğunu anlamak için, her bir aracın tek başına kullanıldığında sahip olduğu sınırlamalara bakmamız gerekir.

n8n (The Body): Bağlantı konusunda mükemmel. Slack, Salesforce ve Postgres gibi 1.000“den fazla hizmet arasında veri taşır. Web kancalarını ve hata mantığını mükemmel bir şekilde işler. Ancak, karmaşık ”muhakeme" mantığı If/Else düğümlerinden oluşan karışık bir karmaşaya dönüşebilir.
CrewAI (Beyin): Bilişsel görevlerde olağanüstü. Kötü tanımlanmış sorunları çözmek için işbirliği yapan bir aracılar ekibi oluşturmanıza olanak tanır. Ancak, bir Python kütüphanesi olarak, Typeform gönderimlerini yerel olarak dinlemez veya karmaşık OAuth el sıkışmalarını işlemez.

Hibrit Yığın

Bunları entegre ederek, bir Bilişsel Boru Hattı:

Tetikleyici (n8n): Yeni bir gelen müşteri adayı gibi bir iş olayını algılar.
Bağlam Meclisi (n8n): CRM geçmişi ve son e-postalar dahil olmak üzere gerekli verileri toplar.
Biliş (CrewAI): Bağlamı alır. Analiz etmek veya planlamak için ajanlar atar ve sentezlenmiş bir karar döndürür.
Yürütme (n8n): CRM'i güncelleyerek veya bir toplantı rezervasyonu yaparak bu karara göre hareket eder.
Sektör Bağlamı: Gartner'a göre, 2027 yılına kadar işletmelerin 50%'den fazlası ajan tabanlı modellemeyi benimseyecek. Erken benimseyenler Çok Ajanlı Sistemler manuel karar verme görevlerinde şimdiden büyük bir azalma görüyor.

Yöntem 1: “Yerel” Taklit (Düşük Kod Yaklaşımı)

En iyi kullanım alanı: Tamamen n8n içinde kalmak istediğiniz standart iş akışları.

Python koduna dalmadan önce, n8n'in kendi Python kodunu tanıttığını kabul etmeliyiz. Yapay Zeka Ajan Düğümleri. Birçok işletme için LangChain entegrasyonunu kullanarak doğrudan n8n içinde bir “Mürettebat” simülasyonu yapabilirsiniz.

Bu kurulumda, bir “Araç” düğümüne bağlı n8n'in “AI Agent” düğümünü kullanırsınız. Bu bir Hesap Makinesi, Wikipedia veya Özel bir API olabilir.

Artıları:

Sıfır Python dağıtımı gereklidir.
Görsel hata ayıklama sorun gidermeyi kolaylaştırır.
Otomasyon pazarları ile anında entegrasyon.

Eksiler:

CrewAI'nin “Rol Yapma” derinliğinden yoksundur.
Yönetici temsilcilerinin görevleri devrettiği “Hiyerarşik” süreçleri uygulamak daha zordur.
Bağlam penceresi yönetimi görsel bir düzenleyicide pahalı ve dağınık hale gelebilir.

Hıza mı ihtiyacınız var? Yapıyı Atlayın.

Amacınız bir Python altyapısını yönetmeden anında otomasyonsa, önceden tasarlanmış şablonları keşfedebilirsiniz. Bunlar, İçerik Oluşturma, Potansiyel Müşteri Puanlama ve Destek Triyajı için çoklu ajan davranışlarını taklit etmek için n8n'in yerel AI düğümlerini kullanır.

Kullanıma Hazır n8n Şablonlarını Keşfedin

Yöntem 2: “Ismarlama” Köprü (Kurumsal Yaklaşım)

En iyisi için: Karmaşık, üretim sınıfı uygulamalar ağır bilişsel kaldırma ve özel Python kütüphaneleri gerektirir.

Bu, CrewAI'yi n8n ile entegre etmek için altın standarttır. Python komut dosyalarını çalıştırmayacağız içeride n8n, çünkü bu kırılgandır ve iş parçacığını engeller. Bunun yerine, CrewAI mantığımızı hafif bir FastAPI hizmeti ve n8n'in çağırabileceği bir web kancası olarak gösterin.

Adım 1: Python Hizmeti (FastAPI + CrewAI)

İlk olarak, bir mikroservis Mürettebatı barındıran. Bu hizmet n8n'den bir JSON yükü kabul eder ve aracıların nihai yanıtını döndürür.

Önkoşullar: Python 3.10+, Docker (isteğe bağlı ancak önerilir).

Dosya: main.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from crewai import Temsilci, Görev, Mürettebat, Süreç
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

# FastAPI'yi Başlatma
app = FastAPI()

# Giriş veri modelini tanımlayın (n8n'den gelen veriler)
class MarketingRequest(BaseModel):
    konu: str
    target_audience: str
    platform: str

# CrewAI Mantığını Tanımlama
def run_marketing_crew(topic, audience, platform):
    # 1. Temsilcileri Tanımlayın
    araştırmacı = Agent(
        rol='Pazar Araştırmacısı',
        goal='Konuyla ilgili trendleri ve istatistikleri bulun',
        backstory='Reddit ve Google Trends'i analiz etme konusunda uzmansınız',
        verbose=True,
        allow_delegation=False,
        llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-4o", temperature=0.7)
    )

    writer = Agent(
        rol='Metin Yazarı',
        goal=f'{platform} için viral bir gönderi yazın',
        backstory='Vurucu, yüksek etkileşimli içerik konusunda uzmanlaşmış bir metin yazarısınız",
        verbose=True,
        allow_delegation=False,
        llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-4o', temperature=0.7)
    )

    # 2. Görevleri Tanımlayın
    research_task = Task(
        description=f'Konuyla ilgili son trendleri araştırın: {Konu}. Kitleye} hitap eden şeylere odaklanın.",
        agent=araştırmacı,
        expected_output="Temel eğilimlerin ve istatistiklerin madde işaretli bir listesi.'
    )

    writing_task = Task(
        description=f'Araştırmayı kullanarak {konuyla} ilgili bir {platform} yazısı yazın",
        agent=writer,
        expected_output=f "Hashtag'lerle birlikte tamamen biçimlendirilmiş bir {platform} gönderisi.",
        context=[research_task] # Araştırmanın bitmesini bekleyin
    )

    # 3. Ekibi Oluşturun
    mürettebat = Mürettebat(
        ajanlar=[araştırmacı, yazar],
        tasks=[research_task, writing_task],
        process=Process.sequential
    )

    sonuç = crew.kickoff()
    sonuç döndür

# API Uç Noktasını Tanımlama
@app.post("/generate-content")
async def generate_content(request: MarketingRequest):
    Deneyin:
        # Mürettebatı çalıştırın
        output = run_marketing_crew(request.topic, request.target_audience, request.platform)
        return {"status": "success", "content": output}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

Adım 2: Agent'ı Barındırma

Bunu n8n tarafından erişilebilir kılmak için bu betiği barındırmanız gerekir.

Yerel Kalkınma: Koşmak uvicorn main:app --reload. Eğer n8n'iniz bulutta barındırılıyorsa, localhost'u internete açmak için ngrok kullanın.
Üretim: Bunu Docker ile konteynerleştirin ve AWS Lambda, Google Cloud Run veya DigitalOcean Droplet'e dağıtın.

Adım 3: n8n İş Akışı

Şimdi, n8n'i bu beyni yönetmesi için yapılandırıyoruz.

Tetik Düğümü: (örneğin, Google E-Tablolar Tetikleyicisi). İdeal olarak, bir “Konu” ve “Hedef Kitle” ile yeni bir satır eklenir.
HTTP İstek Düğümü:
- Yöntem POST
- URL: https://your-api-domain.com/generate-content
- Gövde İçeriği: JSON
- JSON Yükü: { "topic": "{{ $json.Topic }}", "target_audience": "{{ $json.Audience }}", "platform": "LinkedIn" }
Bekleme Düğümü: Eşzamanlı bir API kullanıyorsanız, n8n bekler. Mürettebatınız 5 dakikadan fazla sürüyorsa, eşzamansız bir model düşünün.
Çıkış Düğümü: Sonucu Slack'e göndermek için {{ $json.content }}.

Gelişmiş Model: Döngü İçinde İnsan Mimarisi

Otonom Yapay Zeka alanındaki en büyük risklerden biri halüsinasyon. Bir üretim ortamında, bir yapay zeka aracısının gözetim olmadan doğrudan şirket LinkedIn sayfanızda yayın yapmasını nadiren istersiniz.

n8n'i entegre etmek, sağlam bir Onay Katmanı CrewAI'nin yerel olarak sahip olmadığı.

İş Akışı:

n8n: Yukarıda açıklandığı gibi CrewAI'ye veri gönderir.
CrewAI: İçeriği veya e-posta taslağını oluşturur ve n8n'e döndürür.
n8n (Slack Node): Özel bir kanala “Temsilci yeni bir gönderi oluşturdu. Onaylıyor musunuz?” “Onayla”, “Yeniden Yaz” veya “Reddet” düğmelerini ekleyin.”
n8n (Webhook Düğümünü Bekle): Bir düğmeye tıklanana kadar iş akışını duraklatır.
Mantık: Onaylanırsa LinkedIn'e gönderin. Yeniden yazma talep edilirse, CrewAI API'ye bir geri bildirim döngüsü gönderin.

Bu model, sistemlerin kendi kendini yönetmesi gerektiği felsefesinin merkezinde yer alır, ancak insan tarafından yönetilen.

Özel Bir Mimariye mi İhtiyacınız Var?

n8n ve Python aracıları arasında üretim sınıfı bir bağlantı kurmak, zaman aşımı yönetimi ve güvenli API kullanımı gibi karmaşık zorlukları içerir. Özel dahili araçlar için ısmarlama mühendisliğe ihtiyacınız varsa, size yardımcı olabiliriz.

Mühendislerimize Danışın

Gerçek Dünya Kullanım Örneği: Inbound Potansiyel Müşteri Niteleyici

Bu entegrasyonu yüksek değerli bir iş sorununa uygulayalım: Potansiyel Müşteri Kalifikasyonu.

Sorun: Pazarlama ekibiniz günde 50 müşteri adayı üretiyor. Satış temsilcileri bu şirketlerin nitelikli olup olmadığını görmek için Google'da saatlerini harcıyor.

Çözüm:

n8n Tetikleyici: Yeni bir Typeform gönderisi geldi.
Mürettebat için API Çağrısı:
- Ajan A (Araştırmacı) liderin web sitesini ziyaret eder ve son haberleri bulur.
- Ajan B (Analist) müşteri adayını sizin müşteri adayınızla karşılaştırır. İdeal Müşteri Profili (ICP).
- Ajan C (Stratejist) kişiselleştirilmiş bir buz kırıcı yazar.
n8n Router: Puan yüksekse Salesforce'a gönderin ve Satış Temsilcisine ping gönderin. Puan düşükse genel bir besleyici e-posta dizisine ekleyin.

Bu otomatik mimari aşağıdakileri büyük ölçüde geliştirir Liderlik Hızı Satış ekibinizin yalnızca nitelikli potansiyel müşterilerle konuşmasını sağlarken.

Performans ve Maliyet Değerlendirmeleri

CrewAI'yi n8n ile entegre ederken iki değişkeni izlemeniz gerekir: Gecikme ve Maliyet.

1. Gecikme ve Zaman Aşımları

n8n'in standart HTTP İstek düğümünün bir zaman aşımı sınırı vardır. Bu, bulut planlarında genellikle 30-60 saniyedir. Web kazıma içeren CrewAI görevleri kolayca 2-5 dakika sürebilir.

Düzeltme, bir Asenkron Desen. n8n, CrewAI API'sini tetikler ve bağlantıyı keser. CrewAI işi bir arka plan iş parçacığında başlatır. CrewAI işi bitirdiğinde, o bir web kancasını ayrı bir n8n iş akışına geri gönderir.

2. Bağlam Penceresi Maliyetleri

Geçmişi paylaşan CrewAI ajanları büyük miktarda metni ileri geri iletir. Bu da yüksek Bağlam Pencere Maliyetleri.

Bunu optimize etmek için, Python kodunuzda belirli çıktı tanımlarını kullanarak aracı yanıtlarını kısa tutun. Verileri filtrelemek için n8n kullanın önce aracılara göndermek. Örneğin, tüm e-posta dizisini göndermeyin, sadece son mesajı gönderin.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

CrewAI'yi harici bir API olmadan doğrudan n8n içinde çalıştırabilir miyim?

Teknik olarak, evet. “Komutu Çalıştır” düğümü yerel olarak bir Python betiği çalıştırmak için. Ancak bu, üretim için kesinlikle önerilmez. N8n yürütme iş parçacığını engeller ve hata kurtarma özelliğinden yoksundur. API sarmalayıcı yöntemi çok daha güvenlidir.

Bu, n8n'in yerel Yapay Zeka Ajanları ile nasıl karşılaştırılır?

n8n'in yerel aracılarının kurulumu daha hızlıdır ve basit görevler için harikadır. CrewAI ise çok adımlı muhakeme ve karmaşık koordinasyon için üstündür. Genellikle hibrit bir yaklaşım öneriyoruz: basit görevler için n8n aracıları ve ağır işler için ısmarlama CrewAI örnekleri.

Bu GDPR ile uyumlu mu?

Nasıl barındırdığınıza bağlıdır. CrewAI içinde OpenAI'nin API'sini kullanırsanız, veriler ABD sunucularında işlenir. Sıkı uyumluluk için, barındırmayı düşünün yerel LLM'ler (Llama 3 gibi) CrewAI'nin yerel olarak desteklediği Ollama aracılığıyla. Bu, tüm verileri kendi altyapınız içinde tutar.

Sonuç: Satın Almaya Karşı İnşa Et

CrewAI'yi n8n ile entegre etmek, İş Süreci Otomasyonunun en ileri noktasını temsil eder. Güvenilir, mantıksal iş akışları tarafından yönetilen dijital bir iş gücü oluşturmanıza olanak tanır.

Bununla birlikte, Docker konteynerlerini, Python API'lerini ve hızlı mühendisliği yönetmenin teknik yükü önemlidir.

Bu kılavuzu kullanarak bu çözümü kendiniz oluşturmayı seçebilir veya ısmarlama kurumsal aracılar için uzman yardımından yararlanabilirsiniz. Teknik borçların otomasyon yolculuğunuzu yavaşlatmasına izin vermeyin.

Thinkpeak.ai ile Dönüşümünüzü Başlatın

Sepet öğeleri