AI Otomasyon Merkezi
Yapay Zeka Otomasyonunun Yapı Taşları
Otomasyon platformlarından protokollere, bilgi katmanından mimari kavramlara kadar yapay zeka otomasyonunu mümkün kılan tüm bileşenleri tek merkezde, sade ve uygulanabilir biçimde açıklıyoruz.
Özet
AI otomasyonu; n8n, Make ve Zapier gibi platformlarla kurulur; API, webhook ve MCP ile sistemlere bağlanır; RAG ve vektör veritabanı ile kendi verinizi kullanır; Agentic AI ve çoklu ajan mimarileriyle akıllı hale gelir. Bu merkez, her bileşenin ne işe yaradığını ve nasıl kurulduğunu standart bir yapıda anlatır.
Otomasyon Platformları
n8n
Açık kaynak workflow ve AI agent platformu.
n8n; 700+ entegrasyonla tetikleyici → işlem akışlarını ve AI Agent node'larını görsel olarak kurmanızı sağlayan açık kaynak bir otomasyon platformudur. Kendi sunucunuzda barındırabilirsiniz.
Kurulum mantığı
- 1Tetikleyiciyi seç (webhook, zamanlayıcı, uygulama olayı)
- 2AI Agent node'una sistem promptu ve kullanacağı araçları tanımla
- 3Entegrasyon node'larını (e-posta, CRM, veritabanı) bağla
- 4Hata yönetimi ekle ve test verisiyle her node'u doğrula
Örnek kullanım
Gelen destek e-postalarını konuya göre sınıflandırıp önceliklendiren ve doğru ekibe yönlendiren bir akış.
Tetikleyici
Webhook / zamanlayıcı
AI Agent Node
Sistem promptu + araçlar
Entegrasyon
Gmail, Slack, DB
Çıktı
Kayıt ve bildirim
Make
Senaryo tabanlı görsel otomasyon.
Make (eski Integromat); modülleri görsel senaryolarla birbirine bağlayan, çok adımlı ve dallanan otomasyonlar için güçlü bir platformdur.
Kurulum mantığı
- 1Tetikleyici modülü ekle
- 2İşlem modüllerini sırala
- 3Router ve filtrelerle koşullu dallandır
- 4Hata işleyicilerini tanımla
Örnek kullanım
Yeni bir form gönderimini CRM'e ekleyip ekibe Slack üzerinden bildiren çok adımlı senaryo.
Tetikleyici
Modül
Modüller
Adım adım işlem
Router / Filtre
Dallanma
Sonuç
Aksiyon
Zapier
Binlerce uygulamayı bağlayan otomasyon.
Zapier; 6000+ uygulamayı 'Zap'lar (tetikleyici → aksiyon) ve Zapier Agents ile bağlayan, kurulumu en kolay otomasyon araçlarından biridir.
Kurulum mantığı
- 1Tetikleyici uygulamayı ve olayı seç
- 2Filtre ve yol (path) koşulları ekle
- 3Aksiyon adımlarını tanımla
- 4Test edip yayına al
Örnek kullanım
Yeni bir e-ticaret siparişinde fatura oluşturup müşteriye otomatik e-posta gönderme.
Trigger
Uygulama olayı
Filtre
Koşul
Aksiyon(lar)
Uygulama işlemi
Sonuç
Tamamlanma
Bağlantı & Protokoller
Claude Code
Terminalde uçtan uca agentic kodlama.
Claude Code; terminalden proje kurabilen, dosyaları okuyup düzenleyen, test çalıştıran ve MCP araçlarını kullanan bir kodlama ajanıdır. Otomasyon ve script üretiminde de kullanılır.
Kurulum mantığı
- 1Projeyi aç ve hedefi net biçimde tarif et
- 2Gerekli MCP araçlarını bağla
- 3Önerilen değişiklikleri ve testleri gözden geçir
- 4Onayla ve commit'le
Örnek kullanım
Bir hata kaydını alıp ilgili kodu bulan, düzelten, testleri çalıştıran ve pull request açan akış.
Görev
Net tarif
Plan
Adım adım
Dosya / Araç
Düzenleme + MCP
Test
Doğrulama
Commit
İnsan onayı
MCP (Model Context Protocol)
Ajanları araçlara ve veriye bağlayan açık standart.
MCP; bir yapay zeka ajanını dış araçlara, dosyalara ve veri kaynaklarına standart bir şekilde bağlayan açık protokoldür — ajanın 'elleri' için ortak bir priz.
Kurulum mantığı
- 1İhtiyaç duyulan MCP sunucusunu seç veya kur (dosya, veritabanı, API)
- 2Ajan istemcisine sunucuyu tanıt
- 3İzin ve kapsamı (yalnızca gerekli erişim) sınırla
- 4Araç çağrılarını test et
Örnek kullanım
Bir ajanın şirket veritabanına MCP üzerinden bağlanıp yalnızca izin verilen güvenli sorguları çalıştırması.
Ajan (İstemci)
Talep
MCP
Standart arayüz
Sunucu (Araç)
DB, dosya, API
Yanıt
Sonuç
API
Modelleri ve sistemleri uygulamanıza bağlayın.
API; ChatGPT/Claude/Gemini gibi modelleri ve diğer sistemleri kendi uygulamanıza programatik olarak bağlamanızı sağlar; özel ajan ve otomasyonların temelidir.
Kurulum mantığı
- 1API anahtarı al ve sunucu tarafında güvenli sakla
- 2Uç noktayı (endpoint) ve parametreleri tanımla
- 3İstek/yanıtı işle
- 4Hız limiti ve hata yönetimi ekle
Örnek kullanım
Web sitesine, ürün kataloğunu bilen bir destek chatbot'unu API ile gömme.
Uygulama
İstek üretir
API İsteği
Endpoint + parametre
Model / Servis
İşleme
Yanıt
Uygulamada kullanım
Webhook
Olay olduğunda anında tetikleyen bildirim.
Webhook; bir sistemde olay gerçekleştiğinde (yeni sipariş, ödeme, form) başka bir sisteme anlık veri gönderen bildirim mekanizmasıdır — otomasyonların gerçek zamanlı tetikleyicisi.
Kurulum mantığı
- 1Alıcı (otomasyon) tarafında bir webhook URL'i oluştur
- 2Kaynak sistemde ilgili olayı bu URL'e bağla
- 3Gelen veriyi doğrula (imza / secret)
- 4İşlemi tetikle
Örnek kullanım
Ödeme sağlayıcısından gelen 'ödeme başarılı' webhook'uyla siparişi otomatik onaylama.
Olay
Sipariş / ödeme
Webhook (POST)
Anlık veri
Alıcı URL
Otomasyon
İşlem
Tetikleme
Bilgi & Bellek
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Modeli kendi belgelerinizle besleyin.
RAG; modelin yanıt üretmeden önce sizin belgelerinizden/veritabanınızdan ilgili bilgiyi getirip kullanmasını sağlar. Böylece güncel, şirkete özel ve kaynaklı yanıtlar üretilir.
Kurulum mantığı
- 1Belgeleri anlamlı parçalara böl (chunking)
- 2Parçaları gömülü (embedding) olarak vektör veritabanına yaz
- 3Soruyla en yakın parçaları getir
- 4Bağlamı modele verip yanıt ürettir
Örnek kullanım
Şirket içi prosedür dokümanlarını bilen, her cevapta kaynak gösteren bir asistan.
Soru
Kullanıcı talebi
Arama
Vektör benzerliği
İlgili Belgeler
Bağlam
Model
Yanıt üretimi
Yanıt
Kaynaklı çıktı
Vector Database
Anlamsal arama ve ajan belleği için veritabanı.
Vektör veritabanı; metinleri sayısal vektörler (embedding) olarak saklar ve 'anlamca en yakın' kayıtları getirir. RAG'in ve ajan belleğinin temelidir.
Kurulum mantığı
- 1Bir embedding modeli seç
- 2Veriyi vektörleştirip dizine (index) yaz
- 3Sorguyu da vektörleştir
- 4En yakın kayıtları getir (top-k)
Örnek kullanım
Binlerce ürün açıklaması içinden 'su geçirmez kışlık bot' anlamına en yakın ürünleri bulma.
Metin
Belge / kayıt
Embedding
Vektöre çevirme
Vektör DB
Dizinleme
Benzerlik Araması
En yakın komşular
Mimari Kavramlar
Agentic AI
Hedefi anlayıp kendi başına yürüten yapay zeka.
Agentic AI; sadece yanıt veren değil; hedefi anlayan, plan yapan, araçları kullanan ve adımları kendi yürüten yapay zeka yaklaşımıdır. Otomasyonu 'akıllı' hale getirir.
Kurulum mantığı
- 1Net hedef ve başarı kriteri tanımla
- 2Ajana araç setini ver (MCP, API)
- 3Planla–uygula–gözlemle döngüsü kur
- 4Kritik adımlara insan onayı koy
Örnek kullanım
'Bu çeyreğin satış raporunu hazırla' dendiğinde veriyi toplayıp analiz eden ve PDF üreten ajan.
Hedef
Başarı kriteri
Planla
Adımlar
Araç Kullan
Aksiyon
Gözlemle
Sonucu değerlendir
Tekrarla
Hedefe kadar
Multi-Agent Sistemler
Rollere ayrılmış ajanların ekip gibi çalışması.
Çoklu ajan sistemleri; her biri bir rolde uzmanlaşmış (orkestratör, araştırmacı, yazar, denetçi) ajanların görevleri paylaşıp birlikte çalışmasıdır. Karmaşık süreçleri ölçeklenebilir kılar.
Kurulum mantığı
- 1Rolleri ve sorumluluğu tanımla
- 2Bir orkestratör/koordinatör belirle
- 3Ajanlar arası iletişim ve devir kurallarını yaz
- 4Çıktıyı birleştiren adımı ekle
Örnek kullanım
Brief'ten içerik üreten ekip: araştırmacı → yazar → SEO → editör → yayıncı ajan.
Orkestratör
Görevi böler
Uzman Ajanlar
Rol bazlı
Devir / Eleştiri
İş bölümü
Birleştir
Tek çıktı
Sık sorulan sorular
- AI otomasyonu nedir?
- AI otomasyonu; tekrar eden iş süreçlerini yapay zeka modelleri ve otomasyon araçlarıyla, insan müdahalesini azaltarak yürütmektir. Klasik otomasyondan farkı, sabit kuralların yanında modelin akıl yürütüp karar verebilmesidir.
- n8n, Make ve Zapier arasındaki fark nedir?
- Zapier kurulumu en kolay ve en geniş uygulama desteğine sahiptir. Make karmaşık, dallanan senaryolarda güçlüdür. n8n açık kaynaktır, kendi sunucunuzda barındırılır ve AI agent yetenekleri ile geliştiriciler için en esnek olanıdır.
- Kod bilmeden otomasyon kurabilir miyim?
- Evet. n8n, Make ve Zapier gibi no-code/low-code araçlarla sürükle-bırak mantığıyla otomasyon kurabilirsiniz. API, MCP ve webhook gibi kavramlar ise daha ileri/özel senaryolar için devreye girer.
- RAG ne zaman gerekir?
- Modelin kendi şirket belgelerinize, ürün kataloğunuza veya güncel verinize dayanarak, kaynak göstererek yanıt vermesini istediğinizde RAG gerekir. Halüsinasyonu azaltır ve yanıtları doğrulanabilir kılar.
- MCP neden önemli?
- MCP, ajanların farklı araç ve veri kaynaklarına standart bir arayüzle bağlanmasını sağlar. Böylece her entegrasyon için ayrı kod yazmak yerine, ortak bir protokolle güvenli ve hızlı bağlantı kurulur.
Otomasyonu ajanlarla birleştirin
Bu yapı taşlarını yapay zeka ajanlarıyla birleştirdiğinizde, süreçler sadece tetiklenmez; akıl yürüterek kendini yürütür. Ajan kategorilerini ve n8n otomasyon örneklerini inceleyin.