Hangi çerçeveyi kullanmalıyım? Her karşılaştırma makalesinin bir görüşü vardır. Neredeyse hiçbirinin verisi yok. Bu yüzden aynı ajanı üç kez oluşturdum — bir kez Strands'te, bir kez LangGraph'ta, bir kez CrewAI'de — 27 yürütme gerçekleştirdim ve her bir LLM çağrısını yerel bir kaydedici proxy üzerinden yönlendirdim, böylece günlükler doğrudan karşılaştırılabilirdi. Çerçeveler farklı günlük formatları, farklı iz şekilleri, farklı her şeyi yazar. Hepsinin önündeki tek dosyalık bir vekil bunu düzeltti. Başlık bulgusu: LangGraph'ın açık doğrulama/gözden geçirme döngüsü çıktı varyansını % 77 oranında (kelime sayısı yayılımı 13 -> 3) — token'ların 2,5 katı ve gecikmenin 2,5 katı. Açık kontrol determinizmi satın alır ve bunun için belirteçler ve gecikme ile ödeme yaparsınız. https://github.com/sunnydachs/agent-framework-showdown Görev Her üç çerçevede de aynı olan bir teknoloji haber özeti aracı: bir fetch_headlines aracıyla 5 başlık toplayın, bir word_count aracıyla kelime sayısını doğrulayın, bant dışındaysa gözden geçirin. Araçlar deterministiktir ve yereldir — ağ yoktur, içlerinde LLM yoktur — çünkü ölçülen şey aracın değil, çerçevenin davranışıdır. Her üç işlem için de proxy'nin arkasındaki aynı model. Üç çerçevenin nasıl farklılaştığı (kodda) Felsefe ayrımı gerçektir ve uygulamada ortaya çıkar: Teller (model odaklı): modele iki araç ve bir sistem istemi verirsiniz. LLM hangi aracın çağrılacağına, hangi sırayla ve ne zaman yapılacağına karar verir. Benim uygulamam 78 satır. LangGraph (grafik odaklı):
Kaynak: Dev.to
Alinti: Bu haber Dev.to tarafindan yayinlanmistir. Haberin tamamini ziyaret ederek okuyabilirsiniz.
Guncelleme: 21.09.2026 05:47 – Barış Tekin haber derlemesi