LangChain Aracıları Eğitimi: Pratik Aracılar Oluşturun

Giriş: “Yapmak” ile “Okumak ”ın Evrimi”

Yıllar boyunca, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) esasen parlak kütüphaneciler olarak işlev gördü. Bilgileri esrarengiz bir doğrulukla okuyabiliyor, özetleyebiliyor ve geri getirebiliyorlardı. Bununla birlikte, önemli bir sınırlamadan muzdariptiler: yapamıyorlardı yap Hiçbir şey.

Bu modeller bir metin kutusuna hapsolmuştu. API'lerin, veritabanlarının ve canlı yürütmenin gerçek dünyasından izole kaldılar. Bu dönem artık sona erdi.

Girin LangChain Acenteleri.

2026 yılı itibariyle, “Üretken Yapay Zeka ”dan Agentik Yapay Zeka. Bu değişim artık sadece bir blog yazısı oluşturmakla ilgili değil. Bir konuyu araştırabilen, bir rakibin sitesini kazıyabilen ve verileri bir CRM ile doğrulayabilen otonom sistemlerin konuşlandırılmasıyla ilgilidir.

Bu aracılar, insan müdahalesi olmadan LinkedIn'de güncellemeler bile yayınlayabiliyor. Son sektör verilerine göre, yapay zeka aracı pazarının 2025 yılında yaklaşık $7 milyar iken 2030 yılına kadar $50 milyarın üzerine çıkacağı tahmin ediliyor. Gartner şu tahminlerde bulunuyor Tüm kurumsal iş akışlarının 20%'si bu yılın sonuna kadar ajanlar tarafından düzenlenecektir.

Bu kılavuz, sizin için kesin bir LangChain Aracıları Eğitimi modern çağ için. Kullanımdan kaldırılan AgentExecutor geçmişin. Bunun yerine, üretim standardına odaklanıyoruz LangGraph mimarisi.

İster ısmarlama “Dijital Çalışanlar” oluşturmak isteyen bir geliştirici olun, ister “Yapmak ve Satın Almak” denklemini değerlendiren bir iş lideri, bu makale tüm yığını kapsamaktadır.

Bölüm 1: Zincirler ve Temsilciler-Değişimi Anlamak

Kod yazmadan önce mimariyi netleştirmeliyiz. Zincir ve aracı arasındaki farkı anlamak başarı için kritik öneme sahiptir.

1. Zincir (Sabit Kodlu Mantık)

LangChain'deki bir “Zincir” önceden belirlenmiş bir olaylar dizisini temsil eder. Akış tipik olarak şuna benzer:

Giriş → İstem Şablonu → LLM → Çıktı Ayrıştırıcı → Sonuç

Bu mimari, bir e-postayı özetlemek gibi statik görevler için mükemmel çalışır. Ancak, dinamik senaryolarda katılık bir sorun haline gelir. Eğer bir e-posta “X ürününün envanteri düşük mü?” diye sorarsa, zincir zorlanır.

Bir zincir, siz belirli bir yolu kodlamadığınız sürece bir elektronik tabloya mı, bir ERP sistemine mi yoksa bir Slack kanalına mı bakacağını bilemez.

2. Aracı (Muhakeme Motoru)

Bir Ajan kontrol akışını dinamik olarak belirlemek için LLM'yi bir muhakeme motoru olarak kullanır.

Girdi: “X Ürünü için envanteri kontrol edin.”
Temsilci Muhakemesi: “Mevcut stok sayısını bulmam gerekiyor. Şöyle bir aracım var ERP_API. O aracı arayacağım.”
Eylem: API'yi çağırır.
Gözlem: API “4 birim” döndürür.”
Temsilci Muhakemesi: “4, 10 eşiğinin altında. Müdürü uyarmalıyım.”
Eylem: Çağrılar Slack_Notification_Tool.

2026 yılında, bu döngüleri oluşturmak için endüstri standardı şudur LangGraph. Bu kütüphane LangChain tarafından oluşturulmuştur ve etmen iş akışına döngüler, bellek ve durum gibi döngüsel grafik özellikleri ekler.

Thinkpeak Insight: Sıfırdan aracılar oluşturmak sonsuz özelleştirme sunarken, önemli ölçüde bakım gerektirir. Mühendislik yükü olmadan anında sonuç almak isteyen işletmeler için, Thinkpeak.ai Make.com ve n8n gibi platformlar için hem ısmarlama mühendislik hem de “tak ve çalıştır” otomasyon şablonları sunuyor.

Bölüm 2: Kurulum (Ön Koşullar)

Bu öğreticiyi takip etmek için, belirli kütüphanelerle birlikte Python'un yüklü olması gerekir. Şunları kullandığımızı unutmayın langgraph eski sistem için modern bir yedek olduğu için AgentExecutor.

Gerekli paketleri yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:

pip install langchain langchain-openai langgraph langchain-community duckduckgo-search

Ardından, ortam değişkenlerinizi ayarlayın. Muhakeme motoru için OpenAI kullanmak standarttır, ancak Anthropic'in Claude 3.5 Sonnet'i de aracıları kodlamak için mükemmeldir.

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

Bölüm 3: LangGraph ile İlk Temsilcinizi Oluşturma

Şimdi bir Araştırma Analisti Temsilcisi. Bu temsilci, gerçek zamanlı bilgiler için web'de arama yapma ve bu veriler üzerinde hesaplamalar yapma becerisine sahip olacaktır. Bunlar standart bir LLM'nin tek başına gerçekleştiremeyeceği becerilerdir.

Adım 1: Araçları Tanımlayın

Araçlar, acentenin elleri gibi hareket eder. Temsilcimize iki özel araç sağlayacağız:

Arayın: Güncel bilgilere ulaşmak için.
Hesap makinesi: LLM'lerin aritmetik konusunda zayıf oldukları bilindiğinden, matematikle başa çıkmak için.

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from langchain_core.tools import tool

# 1. Arama Aracını Başlatma
search = DuckDuckGoSearchRun()

# 2. Özel Hesap Makinesi Aracı Tanımlama
@tool
def magic_calculator(a: int, b: int) -> int:
    """İki tam sayıyı birlikte çarpın. Bunu her türlü çarpma işlemi için kullanın."""
    a * b döndür

# Temsilcinin erişebileceği araçların listesi
tools = [search, magic_calculator]

Adım 2: Araçları LLM'ye Bağlayın

Şunları destekleyen bir LLM'ye ihtiyacımız var araç çağırma (fonksiyon çağırma). GPT-4o veya GPT-4-Turbo gibi modeller bu amaç için idealdir.

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", sıcaklık=0)
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

Adım 3: Durum Grafiğini Tanımlayın

İşte burası LangGraph parlıyor. Kara kutu bir yürütücü kullanmak yerine, bir “Durum” (bir mesaj sözlüğü) ve “Düğümler” (durumu değiştiren işlevler) tanımlıyoruz.

Mantık Akışı:

Ajan Düğümü: LLM ne yapılacağına karar verir (bir aracı çağırır veya bitirir).
Araç Düğümü: Bir araç çağrısı talep edilirse, bunu yürütün ve sonucu LLM'ye döndürün.

from typing import TypedDict, Annotated, List, Union
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage
from langgraph.graph import StateGraph, END
ithalat operatörü

# Devleti Tanımlayın
class AgentState(TypedDict):
    # 'messages' anahtarı konuşma geçmişini tutar.
    # 'operator.add' yeni mesajların üzerine yazılmasını değil eklenmesini sağlar.
    mesajlar: Açıklamalı[Liste[BaseMessage], operator.add]

# Düğüm 1: Muhakeme Motoru (Ajan)
def agent_node(state):
    mesajlar = state['mesajlar']
    response = model_with_tools.invoke(messages)
    return {"messages": [yanıt]}

# Düğüm 2: Araç Yürütücüsü
from langgraph.prebuilt import ToolNode
tool_node = ToolNode(tools)

# Grafik Yapısını Tanımlama
iş akışı = StateGraph(AgentState)

# Düğüm Ekleme
workflow.add_node("agent", agent_node)
workflow.add_node("tools", tool_node)

# Giriş Noktasını Ayarla
workflow.set_entry_point("agent")

# Koşullu Mantığı Tanımlama (Beyin)
def must_continue(state):
    last_message = state['messages'][-1]
    # LLM bir araç çağrısı döndürdüyse, 'araçlar' düğümüne gidin
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"
    # Aksi takdirde, iş akışını sonlandırın
    dönüş END

# Kenar Ekle
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue)
workflow.add_edge("tools", "agent") # Bir aracı kullandıktan sonra aracıya geri dönün

# Grafiği Derleyin
app = workflow.compile()

Adım 4: Agent'ı Çalıştırın

Artık işleyen bir otonom döngümüz var. Ona hem arama hem de matematik yetenekleri gerektiren bir soru soralım.

inputs = {"messages": [HumanMessage(content="Elon Musk 2026"da kaç yaşında ve yaşının 2 ile çarpımı kaç?")]}

for event in app.stream(inputs):
    for key, value in event.items():
        print(f 'Düğüm '{anahtar}":")
        print(değer)
        print("---")

Az önce ne oldu?

Ajan Düğümü: “Elon Musk 2026 yaşı” için arandı.
Araç Düğümü: Araştırmayı yürüttüm ve yaklaşık 54 ya da 55 yaşında olduğunu buldum.
Ajan Düğümü: Sonucu gördükten sonra magic_calculator 55'i 2 ile çarpmak için.
Araç Düğümü: 110'a döndü.
Ajan Düğümü: Nihai cevabı sentezledi: “Elon Musk 55 yaşında ve yaşı 2 ile çarpıldığında 110 eder.”

Bölüm 4: Gelişmiş Yetenekler (Bellek ve Kalıcılık)

Gerçek bir iş bağlamında, temsilcilerin hafızaya ihtiyacı vardır. Bir kullanıcı “Bunu Bob'a gönder” derse, müşteri temsilcisinin konuşma geçmişinde “bunun” neyi ifade ettiğini bilmesi gerekir.

LangGraph'ta bu işlem şu yolla gerçekleştirilir Checkpointers. Bir checkpointer ekleyerek, grafik mesajların durumunu bir veritabanına kalıcı hale getirir veya test için bellek içi depolama kullanır.

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

memory = MemorySaver()
app = workflow.compile(checkpointer=memory)

# Bir thread_id ile çalıştırma, çağrılar arasında bağlamı korur
config = {"configurable": {"thread_id": "conversation_1"}}

Bu mimari aşağıdakilere olanak sağlar Döngüdeki İnsan iş akışları. Grafiği “Eylem” düğümünden önce duraklatabilir, bir API çağrısı aracılığıyla bir yöneticinin onayını bekleyebilir ve ardından yürütmeyi sorunsuz bir şekilde devam ettirebilirsiniz.

Bölüm 5: “Satın Almaya Karşı İnşa Et” Gerçeklik Kontrolü

Yukarıdaki kod güçlü olsa da, kurumsal ölçekte dağıtılması karmaşıklığı beraberinde getirir. API'lerin zaman aşımına uğraması durumunda hata işlemeyi hesaba katmalı ve aracının durmadan arama yaptığı sonsuz döngüleri önlemelisiniz.

Özyinelemeli GPT-4 çağrıları hızla arttığı için maliyet yönetimi de bir faktördür. Ayrıca, bu Python uygulamasını barındırmak, bellek için Redis'i yönetmek ve API anahtarlarınızı güvence altına almak için altyapıya ihtiyacınız var. İşte bu noktada Thinkpeak.ai boşluğu doldurur.

Thinkpeak Avantajı

Her işletmenin yapay zeka aracılarından yararlanmak için bir Python mühendislik ekibini işe alması gerekmediğinin farkındayız. Otomasyona giden iki farklı yol sunuyoruz.

1. Ismarlama Dahili Araçlar (Sizin İçin Yapıyoruz)

Bazı mantıklar LangGraph'ın tüm karmaşıklığını gerektirir. Bu, bir Özel Yapay Zeka Aracısı Tescilli ERP'nizle entegre olan veya çok aşamalı onay iş akışları aracılığıyla nedenler.

Bu durumlarda, Thinkpeak'in mühendislik ekibi tüm arka ucu tasarlar. Durum yönetimi, hata işleme ve dağıtımı gerçekleştirerek şık bir özel uygulama veya dahili portal sunuyoruz.

2. Otomasyon Pazaryeri (Anında Dağıtım)

Müşteri adaylarını nitelemek veya içeriği yeniden kullanmak gibi standart iş operasyonları için genellikle özel koda ihtiyacınız yoktur. Kanıtlanmış bir iş akışına ihtiyacınız vardır.

Thinkpeak önceden tasarlanmış “tak ve çalıştır” şablonları Make.com ve n8n için. Bunlar, özel Python komut dosyalarının performansına rakip olan, ancak bakımı daha kolay ve çalıştırması daha ucuz olan düşük kodlu aracılardır.

Kullanıma Hazır Ajan Örnekleri:

SEO Öncelikli Blog Mimarı: Anahtar kelimeleri araştırır ve doğrudan CMS'nize tam makaleler yazar.
Gelen Müşteri Adayı Niteleyici: WhatsApp/E-posta yoluyla etkileşim kurar ve yalnızca potansiyel müşteriler nitelikli olduğunda toplantı düzenler.
Meta Yaratıcı Yardımcı Pilot: Reklam harcamalarını analiz eder ve verilere dayanarak yeni yaratıcı açılar önerir.

Bölüm 6: LangChain Aracıları için Gerçek Dünya Kullanım Örnekleri

Bir acente kurmaya veya devreye almaya karar verirseniz, bugün piyasada gördüğümüz en yüksek getirili uygulamalar şunlardır.

1. “LinkedIn Yapay Zeka Parazit” Sistemi

Hedef: LinkedIn'de viral büyüme elde edin.
Temsilci İş Akışı:
- Monitör: Agent, LinkedIn'i kendi alanınızdaki trend gönderiler için tarar.
- Analiz edin: Viral gönderinin temel kancasını ve yapısını çıkarır.
- Yeniden yaz: Marka sesi yönergelerinizi kullanarak, içgörüyü size özgü olacak şekilde yeniden yazar.
- Program: Gönderiyi onay için zamanlama aracınıza taslak olarak gönderir.
Thinkpeak Çözümü: Bunu Otomasyon Pazarımızda önceden oluşturulmuş bir iş akışı olarak sunuyoruz.

2. Soğuk Sosyal Yardım Hiper-Kişiselleştirici

Hedef: E-posta yanıt oranlarını büyük ölçüde artırın.
Temsilci İş Akışı:
- Kazıyın: Agent bir etki alanı listesi alır.
- Zenginleştir: Son şirket başarıları için Google Haberler'de arama yapar.
- Sentezle: Haberlere atıfta bulunan özel bir “Buzkıran” satırı yazar.
- Taslak: Bu satırı Apollo veya Anında kampanyanıza ekler.

3. Omni-Channel Repurposing Motoru

Hedef: Bir videoyu 10 varlığa dönüştürün.
Temsilci İş Akışı:
- Deşifre et: YouTube videosunu bir transkripsiyon hizmetine yükler.
- Chunk: Metni tematik bölümlere ayırır.
- Üret: Segmentlerden bir Twitter başlığı, bir LinkedIn karusel metni ve bir haber bülteni oluşturur.

Sonuç: Agentik Gelecek Şimdi

Yukarıdaki eğitim, yapay zeka aracıları oluşturmak için giriş engelinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir. İle LangGraph, geliştiriciler güvenilir, durum bilgisi içeren sistemler oluşturmak için sağlam bir çerçeveye sahiptir. Ancak, bir “Merhaba Dünya” betiği ile güvenilir bir iş süreci arasındaki uçurum devam etmektedir.

İster Python kodunu kendiniz yazın, ister sofistike “Dijital Çalışanlar” görevlendirmek için bir ajansla ortaklık kurun, yapmanız gerekenler açıktır: Otomatikleştirin ya da geride kalın.

Statik operasyonlarınızı sürücüsüz ekosistemlere dönüştürmeye hazır mısınız?

Pazar Yerini Keşfedin: Kullanıma hazır otomasyon şablonlarından oluşan kütüphanemize göz atın.
Ismarlama Mühendislik Talep Edin: Özel düşük kodlu uygulamanızı veya dahili araç yığınınızı oluşturalım.

Thinkpeak.ai'yi Bugün Ziyaret Edin

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

LangChain ve LangGraph arasındaki fark nedir?

LangChain istemler, zincirler ve araçlar dahil olmak üzere LLM uygulamaları oluşturmak için kapsayıcı bir çerçevedir. LangGraph LangChain'in durum bilgisine sahip, çok aktörlü aracılar oluşturmak için tasarlanmış özel bir uzantısıdır. LangChain'in mirası AgentExecutor basit döngüler için iyiydi, LangGraph 2026'da üretim uygulamaları için gereken ince taneli kontrolü sağlar.

Kodlama yapmadan Yapay Zeka Ajanları oluşturabilir miyim?

Evet. LangChain gibi çerçeveler Python veya JavaScript bilgisi gerektirirken, Thinkpeak.ai Low-Code çözümlerinde uzmanlaşmıştır. Güçlü ajan iş akışları oluşturmak için Make.com, n8n ve FlutterFlow gibi platformları kullanıyoruz. Bunların bakımı ve değiştirilmesi saf koda göre daha kolaydır ve gelişmiş otomasyonu teknik olmayan kurucular için erişilebilir hale getirir.

Yapay Zeka Ajanlarını çalıştırmak ne kadara mal oluyor?

Maliyet, kullanılan modele ve yürütme sıklığına bağlıdır. Basit bir aracı günde birkaç kuruşa mal olabilirken, binlerce adımı çalıştıran karmaşık bir “Araştırma Analisti” önemli ölçüde daha pahalıya mal olabilir. Thinkpeak'in Otomasyon Pazaryeri şablonları maliyet verimliliği için optimize edilmiştir ve operasyonel maliyetleri düşük tutmak için genellikle karma ve eşleştirme modelleri kullanır.

“Dijital Çalışanlar” nedir?

Dijital Çalışanlar sadece görevler yerine belirli iş rollerini üstlenmek üzere tasarlanmış gelişmiş yapay zeka ajanlarıdır. Örneğin, sadece “e-posta yazan” bir araç yerine, bir Dijital Çalışan bir “Gelen Müşteri Adayı Niteleyici” olabilir. Bu temsilci bir müşteri adayı ile ilk iletişimin tamamını yönetir, CRM'i günceller, müşteri adayını puanlar ve toplantıyı ayarlar; tamamen otonom bir Satış Geliştirme Temsilcisi gibi hareket eder.

Sepet öğeleri

Sepet öğeleri

LangChain Aracıları Eğitimi: Pratik Aracılar Oluşturun