Hizmet
Kendi başına düşünen, araç kullanan ve sonuç üreten AI
Otonom AI agent geliştirme ve entegrasyonu
Basit otomasyon kuralların ötesine geçin. Bağlamı anlayan, plan yapan, araç çağıran ve çok adımlı görevleri bağımsız yürüten AI agent'lar inşa edin.
Problem
Tanıdık geliyor mu?
Otomasyon akışları sabit kurallarla çalışır — öngörülemeyen durumda durur. Oysa iş dünyasında çoğu görev bağlama göre farklı kararlar gerektirir ve birden fazla sistemi koordineli kullanmayı zorunlu kılar.
- Kural tabanlı botların öngörülemeyen senaryolarda başarısız olması
- Farklı araç ve sistemleri koordineli kullanan iş akışlarının insan eli gerektirmesi
- Araştırma, özetleme veya taslak oluşturma gibi bilgi işçiliğinin manuel yapılması
- Büyük veri hacimlerinde insan kapasitesinin yetersiz kalması
- Görev planlama + akıl yürütme döngüsü: her adımı değerlendirerek ilerleme
- Araç entegrasyonu: web araması, veritabanı sorgusu, API çağrısı, dosya işlemleri
- Çok-agent koordinasyonu: uzmanlığa göre görev dağılımı yapan agent ağları
- İnsan-döngüsünde onay: kritik adımlarda insan denetimi ve müdahale noktaları
Çözüm
Azamol'un yaklaşımı
Azamol, iş süreçlerinize entegre, araç kullanan ve otonom karar veren AI agent'lar geliştirir.
Kapsam
Ne sunuyoruz?
Araştırma & Özetleme Agent'ı
Web ve veritabanı kaynaklarından bilgi toplayan, analiz eden ve yapılandırılmış rapor üreten agent.
Müşteri Yönetim Agent'ı
CRM verilerini analiz edip müşteri aksiyonlarını öneren, e-posta taslakları oluşturan ve takip süreçlerini yöneten agent.
İçerik Üretim Agent'ı
Kaynak belgelerden, rakip analizinden ve brief'ten özgün içerik taslakları üretip SEO optimizasyonu yapan agent.
Veri İşleme Agent'ı
Büyük veri kümelerini işleyen, anomali tespit eden, raporlayan ve aksiyon öneren otonom agent.
Çok-Agent Sistemi
Orkestratör + uzman agent mimarisi. Karmaşık iş akışları paralel ve koordineli yürütülür.
İnsan-Döngüsünde Agent
Kritik noktalarda insan onayı alan, geri bildirimle öğrenen ve zamanla daha az müdahale gerektiren hibrit yapı.
Teknoloji
Stack
- Google Gemini
- OpenAI GPT-4o
- LangChain / LangGraph
- Anthropic Claude
- Tool Calling API
- Vector Store
- Python / Node.js
- Supabase
Süreç
Nasıl çalışıyoruz?
- 01
Görev Tanımı
Hangi görev, hangi araçlar, hangi karar noktaları — agent kapsamı netleştirilir.
- 02
Agent Mimarisi Tasarımı
Tek agent mi, çok-agent mi? Hangi model, hangi araç, hangi bellek stratejisi — mimari kararlar alınır.
- 03
Araç & Entegrasyon Geliştirme
Agent'ın kullanacağı araçlar (API wrapper'ları, veritabanı sorguları vb.) geliştirilir ve test edilir.
- 04
Agent Geliştirme & Kalibrasyon
Agent konfigüre edilir, promptları optimize edilir, başarı metrikleri belirlenir.
- 05
Güvenlik & Sınır Testleri
Kötüye kullanım senaryoları, beklenmedik girişler ve kritik karar noktaları kapsamlı test edilir.
- 06
Canlıya Geçiş & İzleme
İzleme panosu kurulur; agent davranışı, hata oranı ve çıktı kalitesi periyodik değerlendirilir.
Azamol farkı
Neden Azamol?
LLM tarafsızlık: işe en uygun modeli seçiyoruz, tek sağlayıcıya kilitlemiyoruz.
Güvenlik birinci sınıf: prompt injection, veri sızıntısı ve kötüye kullanım testleri.
İnsan-döngüsünde onay mekanizmaları: tam otonomi yerine denetimli bağımsızlık.
İzleme ve geri bildirim döngüsü: agent zamanla daha iyi hale gelir.
Mevcut sistemlerinize entegre: sıfırdan altyapı kurmak zorunda değilsiniz.
SSS
Sık sorulan sorular
- AI Agent ile otomasyon arasındaki fark nedir?
- Otomasyon akışları önceden tanımlanmış kurallara göre çalışır. AI Agent ise bağlamı anlayarak plan yapar, uygun araçları seçer ve öngörülemeyen durumlarda karar verir — yani rutin ötesi görevleri de üstlenebilir.
- Hangi görevler için uygun?
- Araştırma ve özetleme, içerik taslak üretimi, müşteri profili analizi, veri zenginleştirme, rakip takibi, belge işleme ve çok adımlı karar akışları bu kategorinin başlıca kullanım alanları.
- Agent yanlış karar verirse ne olur?
- Kritik adımlara insan onay noktası ekliyoruz. Ayrıca tüm agent aksiyonları loglanır; hata oranı metrikleri izlenir ve kalibrasyon döngüsüyle sürekli iyileştirilir.
- Hangi dilleri destekliyor?
- Türkçe, İngilizce ve seçilen LLM modelinin desteklediği diğer diller. Türkçe doğal dil anlayışı için en uygun modeli yapılandırıyoruz.
- Ne kadar sürede hazır olur?
- Tek agent, sınırlı araç seti: 3-5 hafta. Çok-agent sistemi ve özel araç geliştirme: 8-12 hafta. Kapsama göre değişir.
Başlayalım
İşletmeniz için otonom AI agent tasarlayalım
Teklif talebi · Ücret yok · 48 saat içinde yanıt