LangGraph Nedir? Bir 2026 Kılavuzu

LangGraph Nedir? Durum Bilinçli, Çok Ajanlı Yapay Zeka Sistemleri Oluşturmak için 2026 Kılavuzu

2024 yılında Yapay Zeka endüstrisi bir “yetkinlik duvarına” çarptı. İşletmeler, statik belgelerden gelen soruları yanıtlayabilen RAG (Retrieval-Augmented Generation) sohbet robotlarını başarıyla kullandı. Ancak bu sistemler gerçek bir iş yapmaları istendiğinde başarısız oldu.

Bir pazarlama kampanyası planlamak, kodda hata ayıklamak veya toplantı zamanlarını müzakere etmek gibi görevler bu sistemlerin dağılmasına neden oldu. Bir sonraki kelimeyi mükemmel bir şekilde tahmin eden ancak çok adımlı problem çözme sırasında olay örgüsünü kaybeden “stokastik papağanlar” gibi davrandılar.

2026 yılına gelindiğinde, paradigma tamamen Üretken Yapay Zeka için Agentik Yapay Zeka.

Fark sadece daha iyi modellerde değil, mimaride de yatıyor. Bu yeni “Dijital Çalışanlar” dalgasına güç veren gizli sos - otonom çalışan, hataları düzelten ve işbirliği yapan ajanlar - şudur LangGraph.

At Thinkpeak.ai, kurumsal otomasyon altyapımızın 90%'sini LangGraph'a geçirdik. Doğrusal zincirler, iş operasyonlarının dağınık gerçekliği için yetersizdir. Gerçek işler döngüler, hata analizi ve yeniden deneme mekanizmaları gerektirir.

Bu kılavuz, teknik liderler ve geliştiriciler için LangGraph'ın gizemini çözüyor. Ismarlama ajan geliştirme için neden endüstri standardı olduğunu ve bizim gibi sistemlere nasıl güç verdiğini keşfediyoruz SEO Öncelikli Blog Mimarı.

Yapay Zeka Mimarisinin Evrimi: Zincirlerden (DAG'lar) Döngülere

LangGraph'ı anlamak için öncelikle çözdüğü sınırlamayı anlamanız gerekir.

LangChain'in Doğrusal Tuzağı

LangChain, yıllarca LLM uygulamaları oluşturmak için standart çerçeveydi. Şu prensiple çalışıyordu Yönlendirilmiş Asiklik Çizgeler (DAG'ler). Bir DAG'da veriler tek bir doğrusal yönde akar.

Basit bir iş akışı düşünün:

Girdi: “Soğuk bir e-posta yaz.”
Adım 1: LinkedIn'den veri alın.
Adım 2: E-posta metni oluşturun.
Çıktı: Son e-posta.

Bu, basit görevler için işe yarar. Ancak LinkedIn verileri eksikse, süreç çöker veya halüsinasyon görür. E-posta çok uzunsa, zincir yeniden yazmak için “geri gidemez”. Bu bir ateşle ve unut füzesidir.

Döngüsel Devrim

LangGraph sunar Döngüler. Geliştiricilerin uygulama mantığında döngüler oluşturmasına olanak tanır. LangGraph'ta soğuk e-posta iş akışını yeniden oluşturmak farklı görünür:

Düğüm A (Araştırma): LinkedIn verilerini bulmaya çalışın.
Edge (Karar): Veri bulduk mu?
- Hayır ise: Farklı bir arama sorgusu ile Düğüm A'ya geri dönün.
- Evet ise: Düğüm B'ye ilerleyin.
Düğüm B (Taslak Hazırlama): E-postayı yazın.
Düğüm C (Eleştiri): E-posta sesinin robotik olup olmadığını kontrol edin.
- Eğer Robotikse: “Daha sıradan hale getirin” geri bildirimiyle Düğüm B'ye geri dönün.”
- Eğer iyiyse: Nihai sonuç çıktısı.

Yeni duruma göre önceki adımları tekrar gözden geçirmeye yönelik bu döngüsel yetenek muhakeme. Bu bizim nasıl Cold Outreach Hiper Kişiselleştirici Thinkpeak.ai'de yüksek dönüşümlü buz kırıcılar üretir. Bir kalite eşiğini karşılayana kadar mesajı yinelemeli olarak iyileştirir.

LangGraph Nedir? Çekirdek Bileşenler

LangGraph, LangChain üzerine inşa edilmiş bir kütüphanedir. Gözlemlenebilirlik için LangSmith ile derinlemesine entegre olur. Döngüsel, durumsal, çok aktörlü uygulamalar oluşturma yeteneği ekler.

LangChain “fonksiyonları” sağlıyorsa, LangGraph da bunların etkileşimini düzenlemek için “işletim sistemini” sağlar.

1. Devlet (Hafıza)

Standart LLM çağrılarında, geçmiş manuel olarak beslenmediği sürece model önceki etkileşimlerin hafızasından yoksundur. LangGraph'ta Eyalet grafiğin yaşam döngüsü boyunca devam eden paylaşılan bir veri şemasıdır.

Her düğüm mevcut Durumu alır, bir eylem gerçekleştirir ve bir güncelleme döndürür. Örneğin, bizim Inbound Potansiyel Müşteri Niteleyici, Devlet, `lead_score` ve `conversation_history` gibi değişkenleri gerçek zamanlı olarak izler.

2. Düğümler (Ajanlar/Araçlar)

Düğümler basitçe işi gerçekleştiren Python fonksiyonlarıdır. Bir düğüm şunlar olabilir:

Bir LLM çağrısı (“Özet oluştur”).
Bir araç uygulaması (“Google'da istatistikleri arayın”).
Bir veritabanı sorgusu (“Envanter seviyelerini kontrol et”).

3. Kenarlar (Kontrol Akışı)

Kenarlar, grafik içinde gezinme kurallarını tanımlar.

Normal Kenarlar: Her zaman A düğümünden B düğümüne gidin.
Koşullu Kenarlar: Grafiğin “Beyni”. Bunlar bir sonraki adıma karar vermek için mantık kullanır. Örneğin, “Kullanıcı kızgınsa, İnsan Düğümüne yükseltin; aksi takdirde, İnceleme Düğümüne gidin.”

4. Grafik Derleme

State, Nodes ve Edges tanımlandıktan sonra grafiği `compile()` edersiniz. Bu, kodu çalıştırılabilir bir uygulamaya dönüştürür. Akış ve asenkron yürütmeyi hemen destekler.

2026 Manzarası: LangGraph Çerçeve Savaşını Neden Kazandı?

2025 yılına gelindiğinde pazarda AutoGen, CrewAI ve LlamaIndex Workflows gibi birçok aracı çerçevesi görüldü. Bununla birlikte, 2026'ya doğru LangGraph kurumsal standart. Son veriler, ajansal yapay zekayı benimseyen kuruluşların 79%'sinin grafik tabanlı mimariler kullandığını göstermektedir.

İşte LangGraph'ın ortama hakim olmasının nedeni:

1. “İşlevsel API” Değişimi

İlk grafik oluşturma işlemleri ayrıntılı idi. 2026 güncellemesi Fonksiyonel API'yi tanıttı. Standart Python fonksiyonları yazmak gibi hissettiriyor ancak durum yönetimi avantajlarını koruyor. Bu, komut dosyalarından aracılara geçen geliştiricilerin önündeki engeli azalttı.

2. Sebat ve “Zaman Yolculuğu”

Bu, ısmarlama mühendislik için kritik bir özelliktir. LangGraph'ın kontrol noktası sistemi, her adımdan sonra bir aracının durumunu kaydeder.

Hayal et Yapay Zeka Teklif Oluşturucu 10'un 4. adımında çöküyor. LangGraph olmadan, sıfırdan yeniden başlatırsınız. LangGraph ile 4. adımdaki kontrol noktasını yükler, hatayı düzeltir ve devam edersiniz. Biz buna Zaman Yolculuğu Hata Ayıklama.

3. Döngü İçinde İnsan (HITL) Entegrasyonu

Şirketler yapay zekanın başıboş dolaşmasına izin veremez. LangGraph, `interrupt_before` mantığını kullanarak HITL'yi bir öncelik haline getirir.

Thinkpeak.ai'de, bizim LinkedIn Yapay Zeka Parazit Sistemi viral içeriği tanımlar ve yeniden yazar. Yayınlamadan önce grafik duraklar ve bir insanı bilgilendirir. Kullanıcı, “LinkedIn'e Gönder” düğümü çalıştırılmadan önce taslağı inceler ve onaylar.

Gelişmiş Mimari: LangGraph ile “Dijital Çalışan” Oluşturma

At Thinkpeak.ai, inşa ediyoruz Ismarlama Dahili Araçlar ve Dijital Çalışanlar. Karmaşık projelerin kapsamını belirlerken genellikle iki gelişmiş LangGraph modeli kullanırız.

Süpervizör Mimarisi (Multi-Agent Orchestration)

Özerk bir araştırma departmanı için genel bir LLM yeterli değildir. Uzmanlara ihtiyacınız var. Bir Süpervizör Mimarlık, merkezi bir “Yönetici” düğümü ve birkaç “İşçi” düğümü oluşturuyoruz.

Araştırmacı Düğümü: Google Arama'ya erişir.
Coder Node: Bir Python sanal alanına erişir.
Yazar Düğümü: Teknik yazarlık konusunda uzmanlaşmıştır.

Süpervizör, talepleri uygun uzmana yönlendirir. Araştırmacıdan ham verileri toplar, görselleştirme için Kodlayıcıya ve son olarak rapor için Yazara gönderir. Bu modülerlik, sistemi bozmadan tek tek aracıları yükseltmemize olanak tanır.

ReAct Modeli (Sebep + Hareket)

Bu, acenteliğin temel döngüsüdür. Temsilci belirli bir döngüyü takip eder:

Sebep: Girdilere dayanarak bir araca ihtiyaç olup olmadığına karar verin.
Harekete geç: Aracı çalıştırın (örneğin, bir veritabanını sorgulayın).
Gözlemleyin: Alet çıktısını okuyun.
Döngü: Cevap vermek için yeterli bilgi olup olmadığına karar verin.

LangGraph şunları eklememize izin verir korkuluklar bu döngüye. Google Ads Keyword Watchdog'umuz için kritik bir özellik olan API belirteçlerinde sonsuz harcamayı önlemek için yinelemeleri sınırlayabiliriz.

LangGraph Rakiplerine Karşı: 2026 Karşılaştırmalı Analiz

Müşteriler sık sık neden kodsuz oluşturucuları veya diğer çerçeveleri kullanmadığımızı soruyor. İşte karşılaştırma.

Özellik	LangGraph	CrewAI	LangChain (Legacy)
Kontrol Akışı	Döngüsel (Döngüler)	Rol Tabanlı	Doğrusal (DAG'lar)
Devlet Yönetimi	Açık ve Kalıcı	Örtük	Minimal/Yok
Öğrenme Eğrisi	Yüksek (Geliştirici Öncelikli)	Düşük (Soyutlanmış)	Orta
Üretime Hazırlık	Kurumsal Sınıf	Prototipleme	Basit Görevler
Döngüdeki İnsan	Yerel / Granüler	Temel	Zor
Thinkpeak Kararı	Ismarlama Uygulamalar için En İyisi	Demolar için iyi	Basit RAG için en iyisi

Hızlı prototipleme için CrewAI kullanıyoruz. Ancak, için tescilli yazılım yığınları, LangGraph'a geçiyoruz. Genel roller yerine tam iş kurallarını kodlamamızı sağlar.

LangGraph Tarafından Desteklenen Gerçek Dünya İş Kullanım Örnekleri

Soyut grafik teorisi yatırım getirisine nasıl dönüşür? İşte otomasyon hizmetlerimizde bunu nasıl uyguladığımız.

1. SEO Öncelikli Blog Mimarı

Çoğu yapay zeka yazarı genel metin üretir. Bizim çözümümüz bir Eleştiri Döngüsü. Bir düğüm makalenin taslağını hazırlar ve bir “Editör” düğümü makaleyi kabarıklık, SEO yoğunluğu ve ton açısından inceler. Kalite puanı 80'in altındaysa, revizyon talimatlarıyla geri dönüyor. Bu, insan serbest çalışanlardan daha iyi performans gösteren içerik üretir.

2. Omni-Channel Yeniden Tasarlama Motoru

Birden fazla platform için videoyu manuel olarak düzenlemek yavaştır. Paralel işlem grafiği kullanıyoruz. Bir video yazıya döküldükten sonra, grafik üç dala ayrılır. Biri Twitter için, diğeri LinkedIn için biçimlendirir ve üçüncüsü TikTok altyazıları oluşturur. Tüm dallar son bir paketleme düğümüne geri rapor verir.

3. Soğuk Sosyal Yardım Hiper-Kişiselleştirici

Jenerik e-postalar spam filtrelerini tetikler. Çözümümüz araştırma ağırlıklı bir grafik kullanır. Her müşteri adayı için haberler, LinkedIn ve şirket raporları arasında döngü yapar. Bunu bir sentez haline getirir LeadProfile durumu hiper-spesifik buz kırıcılar üretmek için.

Nasıl Başlanır? Benimsemeye “Thinkpeak” Yaklaşımı

LangGraph'ı benimsemek, yalnızca bir kütüphane kurmayı değil, işlemleri yeniden düşünmeyi gerektirir.

Adım 1: “Döngüsel” İş Akışlarını Belirleyin

Basit sohbet robotları için LangGraph'tan kaçının. Çalışanların “geri dönüp kontrol ettiği” süreçleri arayın. Onaylar, revizyonlar ve derin araştırmalar döngüsel iş akışları.

Adım 2: Pazar Yeri ile Başlayın

Mühendislik kaynakları sınırlıysa, şunları araştırın Thinkpeak.ai'nin Otomasyon Pazaryeri. Önceden tasarlanmış şablonlar sunuyoruz. Siz entegrasyon platformlarınızı bağlarsınız ve bizim arka ucumuz karmaşık LangGraph mantığını yönetir.

Adım 3: Ismarlama Geliştirme

Temel iş mantığı için özel altyapıya ihtiyacınız vardır. Ismarlama hizmetimiz Durum Şemasını tasarlar ve API'lerinize göre uyarlanmış Düğümleri tanımlar. Bu, büyük bir mühendislik ekibi işe almadan “kendi kendini yöneten” bir iş süreci sunar.

LangGraph ve Agentik Yapay Zekanın Geleceği (2027 ve Sonrası)

2027'ye doğru bakıyoruz, Çok Ajanlı Sistemler varsayılan yazılım mimarisi haline gelecektir.

Bir satın alma temsilcisinin bir satıcının satış temsilcisiyle doğrudan pazarlık yaptığı Kurumlar Arası Grafikler görmeyi bekliyoruz. Ayrıca şunları da öngörüyoruz Kendi Kendini İyileştiren Grafikler API'ler değiştiğinde kendi düğümlerini yeniden yazabilir.

Bugün bu durum bilgisine sahip mimarileri benimseyen şirketler benzersiz bir hız ve verimlilikle çalışacak.

Sonuç

LangGraph, modern, otonom işletmeler için bir plandır. Stokastik LLM yaratıcılığı ile deterministik iş güvenilirliği arasındaki boşluğu doldurur.

Döngüleri, kalıcılığı ve durum yönetimini etkinleştirerek LangGraph, yalnızca metin değil, sonuç sunan Dijital Çalışanlar yaratır.

Manuel operasyonlarınızı sürücüsüz ekosistemlere dönüştürmeye hazır mısınız?

Thinkpeak.ai'de bu geçiş konusunda uzmanız. İster kullanıma hazır bir araca ister özel bir yapay zeka aracına ihtiyacınız olsun, bunu oluşturacak mimariye sahibiz.

Otomasyon Pazarımızı keşfetmek veya Ismarlama Mühendislik için bir keşif çağrısı yapmak için Thinkpeak.ai adresini ziyaret edin. Size özel yazılım yığınınızı bugün oluşturalım.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

LangGraph sadece Python geliştiricileri için mi?

Öncelikle, evet. LangGraph bir Python kütüphanesidir, ancak bir JS/TS sürümü de mevcuttur. Bununla birlikte, ortaklık Thinkpeak.ai dahili geliştiricilere olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Karmaşık grafikleri kullanıcı dostu arayüzlere dönüştürüyoruz, böylece ekibiniz gösterişli bir ürünle etkileşime giriyor.

LangGraph kurumlar için veri gizliliğini nasıl ele alıyor?

LangGraph bir model değil, orkestrasyon kodudur. “Durum” sizin altyapınızda yaşar. Kalıcılık üzerinde tam kontrole sahipsiniz. Bu, kapalı yapay zeka platformlarının aksine, veri günlükleri ve aracı belleği üzerinde tam egemenlik sunar.

LangGraph yerel LLM'lerle çalışabilir mi?

Kesinlikle. LangGraph çerçeveden bağımsızdır. Genellikle LangGraph düğümlerini Llama 3 veya Mistral gibi yerel LLM'lere bağlayan araçlar geliştiriyoruz. Bu, katı veri gizliliği gerektiren Finans ve Sağlık sektörleri için idealdir.

LangGraph ve LangFlow arasındaki fark nedir?

LangFlow, prototip oluşturma için görsel bir kullanıcı arayüzü aracıdır. LangGraph, temel kod motorudur. Üretim sınıfı iş mantığı, maksimum kontrol ve güvenilirlik için en iyi şekilde doğrudan LangGraph kodunda oluşturulur.

Sepet öğeleri

Sepet öğeleri

LangGraph Nedir? Bir 2026 Kılavuzu