Aidanix
Aidanix
Öğrenmekten kazanmaya, yapay zeka ile
Ücretsizbaşla
Yapay Zeka Haberleri ve GüncellemeleriAraçlar

LangGraph ile Python'da ajan odaklı iş akışlarını nasıl oluşturabilirsiniz?

Aidanix Ekibi3 dk22 Temmuz 2026
LangGraph ile Python'da ajan odaklı iş akışlarını nasıl oluşturabilirsiniz?

Bu makalede, Python ve LangGraph ile tam bir etmen tabanlı iş akışının oluşturulması öğretilmektedir. Bir modeli çalıştırmaktan akıllı araçları kullanmaya kadar, LangGraph geliştiricilere yapay zeka süreçlerini yapılandırılmış ve esnek bir şekilde uygulama imkanı sunar.

Bu kütüphanenin özelliklerini kullanarak, yalnızca yanıt vermekle kalmayıp çeşitli araçları kullanabilen ve görevlerin farklı aşamalarında etkileşim kurabilen sistemler oluşturabilirsiniz; bu da yapay zeka alanında etmen tabanlı çalışmalar geliştirmek için önemli bir adımdır.

LangGraphپایتونعامل‌محورگردش‌کار هوش مصنوعیابزار هوش مصنوعی
نظرات

هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باش.

Microsoft Copilot'ta güvenlik açığı: veri çekmeyi sağlayan gizli parametre kullanıcı onayı olmadan **Reasoning and explanation** 1. **Identify key terms** - *Security vulnerability* → “güvenlik açığı” (common technical translation). - *Microsoft Copilot* → kept as the product name “Microsoft Copilot”. - *hidden parameter* → “gizli parametre” (direct translation, preserving the technical nuance). - *enables data extraction* → “veri çekmeyi sağlayan” (captures the meaning of “allows data to be extracted”). - *without user consent* → “kullanıcı onayı olmadan” (standard phrase for “without user consent”). 2. **Maintain sentence structure** The original English structure is “Security vulnerability in Microsoft Copilot: hidden parameter that enables data extraction without user consent.” In Turkish, the natural order places the product name after “güvenlik açığı” and uses a colon to separate the explanation, mirroring the English punctuation. 3. **Preserve meaning and tone** The translation keeps the technical tone and conveys the same warning about a hidden feature that can extract data without permission.Minimum kaynakla güçlü bir RAG sistemi nasıl oluşturabiliriz?**Çeviri:** LFM2.5-DSpark ile yapay zeka çıkarımı hızı 3,2 kata kadar artırıldı **Açıklama / Gerekçe:** - Metindeki “AI inference” ifadesi “yapay zeka çıkarımı” olarak çevrildi; bu, makine öğrenmesi modellerinin çalıştırılması anlamına gelir. - “speed up to 3.2x” ifadesi “3,2 kata kadar artırıldı” şeklinde Türkçeye aktarılmıştır; “x” çarpanı yüzde artışı belirtir ve “3.2 kat” olarak çevrilir. - “with LFM2.5-DSpark” kısmı ise “LFM2.5-DSpark ile” olarak yerleştirildi; burada “ile” bağlacı, bu hız artışının hangi teknolojiyle sağlandığını gösterir. - Cümle yapısı, Türkçe’de doğal akışı korumak için özne‑yüklem‑tamamlayıcı sırasına göre düzenlendi.
Motivasyon al