Yükleniyor
0%
LangChain · Claude Tool Use · RAG
AdwebX, tool use, RAG ve guardrail mimarisiyle göreve özel AI agent'lar kurar. CRM, e-posta ve dahili sistemlerinize bağlanan, denetlenebilir ve güvenli otonom asistanlar.
AI agent'lar, tek seferlik prompt'lardan farklıdır: araç kullanır, hafıza tutar ve çok adımlı görevleri tamamlar. Güvenlik guardrail'leri ve insan onayı katmanlarıyla üretim ortamına hazır kurarız.
Rakipleriniz bu adımı attığında fark büyümeye başlıyor.
7/24 çalışan bir ajan olmadan müşteri soru ve lead'lerinin %40'ı mesai dışında yanıtsız kalıyor.
İnsan destekli iş akışlarında karar başına ortalama 3 iş günü bekleme süresi oluşuyor; dönüşüm soğuyor.
Rakibinizin AI ajanı lead'i 2 dakikada nitelendirip CRM'e yazarken siz 2 gün sonra dönüyorsunuz.
Endüstri standardı araçlarla gerçek iş çıktıları üretiyoruz.
Yapay zeka dünyasında agent kelimesi sıkça duyuluyor, ama anlamı çoğu zaman muğlak kalıyor. Net tanım: bir AI agent, tek bir girdi-çıktı döngüsüyle sınırlı değildir. Araç kullanır (web araması, API çağrısı, dosya okuma), hafıza tutar (önceki adımları hatırlar), çok adımlı görevleri planlar ve tamamlar.
Bu belgeyi özetle isteği bir prompt'tur. Gelen e-postalardaki sözleşme taleplerini tara, standart olmayan maddeleri işaretle, ilgili hukuk ekibine özetleyerek ilet ve yanıt süresini takip et — bu bir agent görevidir.
Farklı departman ve iş süreçleri için geliştirdiğimiz <a href="https://ai.adwebx.com.tr/agentlar">33+ sektöre özel hazır AI agent kataloğu</a> ile işletmenizi hızla otonomlaştırıyoruz.
Web araması yapabilen, belirli kaynaklardan veri çeken, ham bilgiyi yapılandıran ve belirlenen formatta çıktı üreten agent'lar. İçerik ekipleri, araştırma departmanları ve ürün geliştirme süreçleri için.
CRM kayıtlarını güncelleyen, görev atan, toplantı notlarından aksiyon maddelerini çıkaran ve takip e-postası gönderen agent'lar. Satış ve müşteri başarı ekiplerine ayrılan zamanı yüksek değerli işlere yönlendirir.
Belirli periyotlarda veri tabanını veya harici sistemleri sorgulayan, anomali tespit eden, raporu biçimlendiren ve ilgili paydaşlara ileten agent'lar. İnsan müdahalesi gerektirmeyen düzenli raporlama döngüleri için.
Chatbot'un çözemediği karmaşık talepleri devralan, arka sistemleri sorgulayan (sipariş durumu, hesap bilgisi, teknik kayıtlar), yanıtı hazırlayan ve gerekiyorsa canlı ekibe özetleyerek aktaran agent'lar.
Otonom sistem söylemi her zaman meşru bir soruyu beraberinde getirir: ya yanlış yapıyorsa? Bu soruyu ciddiye alıyoruz. Kurduğumuz her agent mimarisinde üç güvenlik katmanı bulunur:
Agent'ın güvenilir yanıt üretmesi için doğru bilgiye erişmesi gerekir. Retrieval-Augmented Generation (RAG), agent'ın üretken modeli kullanmadan önce gerçek bir bilgi tabanını (şirket dokümanları, ürün kataloğu, politika belgeleri, destek geçmişi) sorgulamasını sağlar.
Bu iki sorunu çözer: model uydurması (hallucination) azalır, çünkü yanıt gerçek bir kaynak belgeye dayandırılır; ve bilgi güncel kalır, çünkü belge tabanı model yeniden eğitilmeden güncellenebilir. Vektör veritabanı seçimi (Pinecone, Weaviate, pgvector), belge parçalama stratejisi ve embedding modeli kullanım senaryosuna göre belirlenir.
Agent kurulumu, net bir görev tanımıyla başlar: agent ne yapacak, hangi sistemlere erişecek, hangi kararları insan onayına bırakacak. Bu üç sorunun yanıtı olmadan agent mimarisi kurulamaz — ve biz bu yanıtları ilk görüşmede birlikte netleştiririz. Ücretsiz analiz için /tr/analiz adresinden formu doldurun veya WhatsApp'tan yazın.
RPA, ekran üzerinde belirlenmiş adımları taklit eder; kurallı ve kırılgandır. AI agent ise belirsiz, doğal dil tabanlı girdilerle çalışabilir, bağlamı yorumlar ve farklı durumlar için farklı yollar seçer. İkisi tamamlayıcı olabilir, birbirinin yerine geçmez.
Kurduğumuz her agent, işlem adımlarını loglar. Bu loglar belirlenen bir panele veya bildirim kanalına (Slack, e-posta) iletilir. Anormal davranış tespit edildiğinde uyarı gönderilir.
Agent yalnızca izin verilen tablolara ve alanlara okuma/yazma yapabilir; bu sınır teknik düzeyde tanımlanır. Kimlik doğrulama, API anahtarı yönetimi ve erişim kaydı standart mimarinin parçasıdır.
Çoğu durumda üretim kalitesindeki ticari model (GPT-4o, Claude Sonnet) kullanılır; maliyet veya veri gizliliği gereksinimi varsa self-hosted açık kaynak modeller (Llama, Mistral) değerlendirilir. Seçim, kullanım senaryosuna göre yapılır.
Evet. Çok agent mimarisi (multi-agent), farklı görevler için farklı agent'ların koordineli çalışmasını sağlar. Örneğin bir araştırma agent'ı veri toplayıp bir raporlama agent'ına iletebilir. Bu mimarinin karmaşıklığı arttıkça orchestration katmanı daha kritik hale gelir.
Pilot agent projeleri 20.000 – 60.000 TL, üretime hazır otonom sistem kurulumları 100.000 TL'den başlıyor. Kullanım senaryosuna göre ücretsiz görüşmede netleşiyoruz.
Sabit fiyat listemiz yok — projeyi doğru kapsamadan teklif vermek size hizmet etmez. Ücretsiz keşif görüşmesiyle ihtiyacınızı netleştirip projeye özel fiyat sunuyoruz.
Ücretsiz keşif görüşmesinde projeye özel yatırımı birlikte netleştirelim.