Her AI ajanı, araçları belirli bir sırayla çağıran bir modeldir. Tek gerçek soru, bu sıraya kimin karar verdiğidir. Döngü ajanında model çalışma anında karar verir. Graf ajanında sırayı önceden siz belirlersiniz, model de adımları tamamlar. Ajan framework’leri hakkındaki tartışmaların çoğu aslında bu tek seçime dayanır.
Döngü ajanı işe yarayan en basit yaklaşımdır: görevi ve araç listesini modele gönder, istediği aracı çalıştır, sonucu ekle ve araç çağırmadan yanıt verene kadar tekrarla. Bu, ReAct desenidir. OpenAI ve Anthropic’in araç kullanma API’leri, Vercel AI SDK ve LangChain’in createAgent işlevi bunu hazır sunar. Şaşırtıcı derecede yeteneklidir; kod asistanlarının ve araştırma ajanlarının çoğu tam olarak bu döngüyle çalışır.
Gücü esnekliğidir: yolu önceden bilmek gerekmez; araştırma, hata ayıklama veya «bu sipariş neden başarısız oldu, bul» gibi ucu açık görevler doğal biçimde uyar. Zayıflığı da aynısıdır. Adım sayısı bilinmediğinden maliyet ve gecikme de belirsizdir; model döngüye girebilir, bir kontrolü atlayabilir ya da kullanmamasını umduğunuz aracı çağırabilir. Döngünün çevresindeki korumalar onu sınırlar: adım sınırı (Vercel AI SDK’de stopWhen), token bütçesi, izin verilen araçlar listesi ve son yanıtın doğrulanması.
Graf ajanı süreci açık düğüm ve kenarlara dönüştürür: sınıflandır, getir, taslak hazırla, doğrula, insana sor, yaz. Her düğüm model çağrısı, araç veya düz kod olabilir; kenarlar dallanabilir ya da bilerek geri dönebilir: «doğrulama başarısız, taslağa dön». Durum, her düğümden sonra kaydedilen açık bir nesnedir. En bilinen örnek LangGraph’tır: Python ve TypeScript’te kontrol noktaları ekleyerek çalışmayı insan onayı için durdurur, saatler sonra tam kaldığı yerden sürdürür.
Gücü kontroldür. Hangi adımların hangi sırayla gerçekleşeceğini ve nerede insan onayı gerektiğini bilirsiniz. Her çalıştırma düğüm düğüm izlenebilir, maliyet grafın yapısıyla sınırlıdır ve beşinci adımdaki hata ilk dört adımı yeniden çalıştırmaz. Bedeli önceden tasarım yapmak ve özgürlükten biraz vazgeçmektir: görev grafınıza uymuyorsa ajan doğaçlama bir çıkış bulamaz.
İlk prototipe kadar geçen süre
Ucu açık görevler
Öngörülebilir maliyet ve gecikme
Hata ayıklama ve izleme
İnsan onayları
Uzun süren ve sürdürülebilen akışlar
Güvenli yazma işlemleri (para, kişisel veriler)
Tablo olarak göster
| Ölçüt | Döngü ajanı | Graf ajanı |
|---|---|---|
| İlk prototipe kadar geçen süre | 5 / 5 | 2 / 5 |
| Ucu açık görevler | 5 / 5 | 2 / 5 |
| Öngörülebilir maliyet ve gecikme | 2 / 5 | 4 / 5 |
| Hata ayıklama ve izleme | 2 / 5 | 5 / 5 |
| İnsan onayları | 2 / 5 | 5 / 5 |
| Uzun süren ve sürdürülebilen akışlar | 1 / 5 | 5 / 5 |
| Güvenli yazma işlemleri (para, kişisel veriler) | 2 / 5 | 5 / 5 |
Yan yana koyunca soru «hangisi daha iyi?» olmaktan çok «göreviniz nerede duruyor?» olur: ucu açık ile tekrarlanabilir, ucuz hatalar ile pahalı hatalar arasında. İlginç nokta, pazarlamanın anlattığından daha bulanık bir sınır olmasıdır. LangChain createAgent bir döngüdür ama 1.0 sürümünden beri LangGraph runtime’ında çalışır; döngü, mümkün olan en küçük graftır.
Balon boyutu: görev başına tipik model çağrısı sayısı
Liste olarak göster
- Tek model çağrısı — Tek istem, tek yanıt: en öngörülebilir, en az özerk yaklaşım. (1 model çağrısı)
- Graf ajanı — Adımlar ve dallar önceden tasarlanır; model her düğümde çalışır. (sabit sayıda çağrı)
- İçinde döngü bulunan grafik — Araştırma gibi açık uçlu tek bir adımı olan sabit süreç. (sabit adımlar + sınırlı döngü)
- Döngü ajanı — Model, işi bitene kadar sonraki her adımı seçer. (karar verdiği sayıda çağrı)
Pratik kuralım: sonucu zaten bir insanın okuyacağı keşif ve iç araçlar için döngüyle başlayın. Süreç tekrarlanıyor, paraya ya da müşteri verisine dokunuyor, onay gerektiriyor veya tek bir istekten uzun sürüyorsa grafa geçin. En iyi production sistemleri genellikle ikisini birleştirir: iş süreci için bir graf, düğümlerinden birinin içinde küçük bir döngü — örneğin arama adımının temiz sonucu sıradaki deterministik düğüme vermeden önce birkaç kez arama yapması.
Hangisini seçerseniz seçin kurallar aynıdır: araç girişleri tipli olmalı, katı bir bütçe bulunmalı, her adım kaydedilmeli ve doğrulama olmadan kayıt sistemine yazılmamalı. TypeScript veya Python’da model çağrısının çevresine eklenecek birkaç düzine satır, demoyla ürün arasındaki farktır. Bir süreci ajana devretmek istiyorsanız ekibinizin bugün uyguladığı adımları gönderin. Döngü mü, graf mı, yoksa içinde döngü bulunan bir graf mı gerektiğini söyleyeyim.
Bir sonraki ürüne kalacak birini verin.
Başlamaya hazır mısınız? Bana yazın — hemen başlayabilir ve kalabilirim. İki haftalık devir değil, uzun vadeli iş birliği. Projenizi, gereksinimleri ve ilerlemenin en iyi yolunu konuşalım.