FlowHunt'un AI Factory'si ile Kendi AI Agent Ekibinizi Nasıl Kurarsınız

AI Agents Automation Workflow AI Factory

AI Agent Ekibi Nedir ve Neden İhtiyacınız Var?

Karmaşık otomasyon iş akışları kurmak genellikle birden fazla aracı birbirine eklemeyi, özel kod yazmayı ve sayısız entegrasyonu yönetmeyi gerektirir. FlowHunt’un AI Factory’si, yapılmasını istediğinizi tanımlamanıza ve ardından bunu ele almak için otomatik olarak bir AI agent ekibi oluşturmasına izin vererek bu denklemi değiştirir.

Bir AI agent ekibi, karmaşık görevleri yerine getirmek için bir supervisor altında birlikte çalışan uzmanlaşmış AI agent’ların bir koleksiyonudur. Tüm kararları tek bir AI’ın vermesi yerine, her agent belirli sorumluluklarda uzmanlaşır. Bir supervisor çalışmayı koordine eder, takım liderleri görevleri delege eder ve işçi agent’lar asıl işi yürütür. Bu yapı, insan ekiplerinin nasıl çalıştığını yansıtır—ve monolitik otomasyondan çok daha etkilidir.

Bu rehberde, kritik destek biletlerini çıkaran, bunları iş etkisine göre önceliklendiren ve Slack üzerinden ekibinize günlük bir özet sunan pratik bir AI agent ekibi kurmayı adım adım göstereceğiz. Aynı kalıp, işletmenizdeki herhangi bir çok adımlı iş akışı için geçerlidir.

Başlangıç: AI Factory’ye Erişim

FlowHunt’un arayüzünün iki ana bölümü vardır: AI Studios (varsayılan görünüm) ve AI Factory (agent ekipleri kurduğunuz yer). FlowHunt’ı açtığınızda AI Studios’a düşersiniz. AI Factory’ye erişmek için arayüzün sol üst köşesindeki geçiş düğmesini arayın ve AI Factory’ye geçin.

İlk Projenizi Oluşturma

AI Factory’ye girdiğinizde yeni bir proje oluşturmak basittir:

  1. “Create Project” düğmesine tıklayın
  2. Projenize açıklayıcı bir ad verin (örn. “Live Agent Daily Action Item Digest”)
  3. Agent’ların ne yapmasını istediğinizi açıklayan net bir prompt yazın
  4. Entegrasyonlarınızı seçin
  5. Supervisor’ın size sonuçları nasıl ileteceğini seçin
  6. Sistemin ekibinizi kurmasına izin verin

Sistem, ekip yapısını belirlemek için proje açıklamanızı kullanır. “Bilet çıkar ve özetle” gibi basit bir görev tek bir agent ile sonuçlanabilir. Birden fazla veri kaynağı ve karar ağacı içeren karmaşık bir iş akışı ise bir supervisor, 2-3 takım lideri ve 3-6 işçi agent oluşturabilir.

Logo

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

AI Agent Ekibinizin Görevini Nasıl Tanımlarsınız

Yazdığınız prompt, agent ekibinizin yaptığı her şeyin temelidir. Belirli, eyleme dönük ve istenen çıktı formatı konusunda net olmalıdır.

Etkili Bir Görev Promptu Yazma

Güçlü bir prompt şunları içerir:

  • Ne çıkarılacak veya analiz edilecek: “Son 24 saatteki tüm kritik LiveAgent biletlerini çıkar”
  • Nasıl önceliklendirilecek: “Müşteri etkisine ve iş riskine göre önceliklendir”
  • Sonuçlarla ne yapılacak: “İlk 5-10 aksiyon öğesi ile Slack’te bir mesaj oluştur”
  • Çıktı formatı beklentileri: Öncelik seviyeleriyle birlikte net, sindirilebilir özetler

İşte örneğimizdeki prompt:

Son 24 saatteki tüm kritik live agent biletlerini çıkar, müşteri etkisine ve iş riskine göre önceliklendir ve günün tüm en önemli aksiyon öğelerini içeren bir yanıt olarak Slack’te bir mesaj oluştur.

Bu prompt sisteme şunları söyler:

  • Veri kaynağı (LiveAgent biletleri)
  • Zaman aralığı (son 24 saat)
  • Önceliklendirme çerçevesi (müşteri etkisi + iş riski)
  • Çıktı hedefi (Slack)
  • Format (en önemli aksiyon öğeleri)

Önceliklendirme Çerçevelerini Anlama

Agent’lardan önceliklendirme yapmalarını istediğinizde, net kriterlere ihtiyaç duyarlar. Yukarıdaki örnekte, agent’lar aşağıdaki kategorilerle etki tabanlı bir çerçeve kullanır:

  • Sistem kesintileri — en yüksek öncelik, tüm kullanıcıları etkiler
  • Gelir riski — doğrudan iş etkisi
  • Güvenlik sorunları — uyumluluk ve veri koruma
  • Çoklu müşteri etkisi — birden fazla hesabı etkiler
  • Tek müşteri sorunları — izole sorunlar

Bu kategorileri işinize göre özelleştirebilirsiniz. Anahtar, kendi bağlamınızda “kritik"in ne anlama geldiği konusunda açık olmaktır.

Entegrasyonlarınızı Bağlama

AI agent’ları izolasyonda faydalı iş yapamaz. Mevcut araçlarınızdan veri çekmeleri ve sonuçları ekibinizin gördüğü yere geri göndermeleri gerekir.

Örnek için Gerekli Entegrasyonlar

Bir live agent aksiyon öğesi özeti için ihtiyacınız olanlar:

EntegrasyonAmaçGerekecekler
LiveAgentBilet verisi kaynağıAlan adı URL’si + API anahtarı
SlackSonuçları ekibe iletmeÇalışma alanı + kanal seçimi

Entegrasyonları Kurma

Bir entegrasyon henüz bağlı değilse, bir “Integrate” düğmesi göreceksiniz. Ona tıklayın ve gerekli kimlik bilgilerini sağlayın:

  • LiveAgent: Alan adınız ve API anahtarınız (LiveAgent hesap ayarlarınızda bulunur)
  • Slack: FlowHunt’a çalışma alanınıza göndermesi için yetki verin ve hangi kanalın mesaj alacağını seçin

Bağlandıktan sonra sistem, bir test mesajı göndererek entegrasyonu doğrular. Slack için, şuna benzer bir onay mesajı göreceksiniz: “FlowHunt connection test. If you see this, the channel is configured correctly.”

Entegrasyon Doğrulaması Neden Önemlidir

Sistem, agent’larınız ilk görevlerine başlamadan önce tüm entegrasyonların çalıştığını otomatik olarak kontrol eder. Kurulum sırasında bir entegrasyon başarısız olursa, agent’lar daha sonra sessizce başarısız olmak yerine bunu hemen işaretler. Görev yürütme sırasında sorunlar ortaya çıkarsa, sorunu düzeltebilmeniz için görev “human input needed” durumuna geçer.

AI Agent Ekip Yapısını Anlama

FlowHunt’un AI Factory’sinin güzelliği, ekibinizi manuel olarak tasarlamamanızdır. Sistem görevinizi analiz eder ve otomatik olarak doğru yapıyı oluşturur.

Basit Görev Yapısı: Tek Agent

Doğrudan görevler için—bilet çıkarma ve özetleme gibi—bir agent alırsınız. Örneğimizde bu agent Marcus, “Ticket Triage Lead”. Personası şöyledir: “Bilet hızı ve müşteri etkisiyle yaşayan nefes alan, laf dolandırmayan bir destek operasyonları gazisi.”

Bu agent aşağıdakileri yapmak için gereken tüm bağlam ve araçlara sahiptir:

  • Son biletler için LiveAgent’ı sorgulamak
  • Her biletin etkisini analiz etmek
  • Bunları önceliğe göre sıralamak
  • Sonuçları Slack’te formatlamak ve yayınlamak

Karmaşık Görev Yapısı: Supervisor + Liderler + İşçiler

Daha karmaşık iş akışları için sistem şunları oluşturabilir:

  • 1 Supervisor: Tüm iş akışını koordine eder, sonuçları size geri iletir, uç durumları ele alır
  • 2-3 Takım Lideri: Farklı yönlerde uzmanlaşır (örn. biri veri çıkarmayı, diğeri analizi yürütür)
  • 3-6 İşçi Agent: Liderlerinin yönlendirmesi altında belirli görevleri yürütür

Bu hiyerarşi paralel işlemeyi sağlar. Bir işçi veri çıkarırken, diğeri onu analiz edebilir. Liderler birbirini engellemeden koordine eder. Supervisor hiçbir şeyin arada kaybolmamasını sağlar.

AI Agent Ekibinizi Çalıştırma

Projeniz oluşturulduğunda, agent ekibiniz çalışmaya hazırdır. Görevleri manuel olarak tetikleyebilir veya bir zamanlamaya göre çalışacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

Manuel Yürütme

Anında yürütme tetiklemek için herhangi bir görev kartında “Accept"e tıklayın. Görevin durumlar arasında ilerlediğini göreceksiniz:

  1. Open — Görev hazır ama başlamadı
  2. In Progress — Agent aktif olarak çalışıyor
  3. Done — Görev tamamlandı, sonuçlar mevcut

Zamanlanmış Yürütme

Tekrarlayan görevler için projeyi oluştururken bir zamanlama (günlük, haftalık, özel aralıklar) ayarlayın. Görev otomatik olarak:

  • İlk çalıştırmada “Open” ve “In Progress” olarak görünür
  • Tamamlandıktan sonra “Open"a döner (tekrarlayan olduğundan)
  • Bir sonraki zamanlanmış zamanda tekrar çalışır

Örneğimizde, günlük bilet özeti her sabah çalışır. İşe geldiğinizde, hangi kritik biletlerin dikkat gerektirdiğini görmek için basitçe Slack’i kontrol edersiniz.

Sonuçları ve Agent Çalışmalarını Görüntüleme

Sonuçlar iki yerde görünür: kanban’ınızdaki görev kartında ve belirttiğiniz entegrasyonda (Slack, e-posta vb.).

Görev Kartı Sonuçları

Tam çıktıyı görmek için tamamlanmış bir göreve tıklayın. Bilet özeti için şunları göreceksiniz:

  • Özet: “Daily triage completed. 3 new tickets reviewed.”
  • Önceliklendirilmiş liste: Öncelik seviyesi, açıklama ve önerilen aksiyonlarla her bilet
  • Detaylar: Müşteri etki değerlendirmesi, iş riski ve sonraki adımlar

Entegrasyon Sonuçları

Slack’te şunları göreceksiniz:

  • Özet özetli supervisor mesajı
  • Müşteri adları, e-postalar, sorunlar, iş etkisi ve sonraki adımlar dahil ayrıntılı bilgiyle konu dallı yanıt

Bu ikili çıktı hem hızlı tarama (Slack özeti) hem de derin dalma (görev kartı detayları) yapılabilmesini sağlar.

AI Agent Ekibinizle İletişim Kurma

Oluşturulduktan sonra orijinal prompta kilitlenmezsiniz. Sohbet arayüzü aracılığıyla yeni talimatlar verebilir, sorular sorabilir veya davranışı değiştirebilirsiniz.

Doğrudan Agent İletişimi

“Chat” bölümünde şunları yapabilirsiniz:

  • Marcus’tan (veya herhangi bir agent’tan) bir isteği farklı şekilde ele almasını isteyin
  • Belirli biletler veya sorunlar hakkında yanıtlar alın
  • Projeyi silip yeniden oluşturmadan görevi değiştirin
  • Agent’ın analizi hakkında takip soruları sorun

Örneğin şunu sorabilirsiniz: “Hangi biletlerin en büyük etki yarıçapı var ve bana her gün ayrıca İspanyolca da özet ver?”

Agent bu isteği işleyecek, tüm entegrasyonların hala bağlı olduğunu doğrulayacak ve davranışını buna göre ayarlayacaktır.

Çoklu-Agent Konuşmaları

Birden fazla agent’a sahip sistemlerde supervisor, agent’lar arasındaki konuşmaları kolaylaştırabilir. Koordinasyon gerektiren sorular sorabilirsiniz ve supervisor bunları uygun şekilde yönlendirecektir.

Doğrulama ve Güvenlik

Herhangi bir isteği yürütmeden önce agent’lar:

  • Tüm entegrasyonların doğru şekilde bağlandığını doğrular
  • Gerekli araçların mevcut olduğunu kontrol eder
  • Eksik izinleri veya yapılandırma sorunlarını işaretler
  • Yürütmeyi engelleyen bir şey varsa görevleri “human input needed” durumuna taşır

Gerçek Dünya Örneği: Live Agent Daily Digest

Kurulumdan sonuçlara tüm iş akışını gözden geçirelim.

Proje Kurulumu

Proje Adı: Live Agent Daily Action Item Digest

Görev Promptu: Son 24 saatteki tüm kritik live agent biletlerini çıkar, müşteri etkisine ve iş riskine göre önceliklendir ve günün tüm en önemli aksiyon öğelerini içeren bir yanıt olarak Slack’te bir mesaj oluştur.

Entegrasyonlar: LiveAgent (kaynak) + Slack (hedef)

Supervisor İletişimi: Slack kanalı “ask-flowhunt”

Agent Ne Yapar

  1. LiveAgent’ı Sorgular: Son 24 saatte oluşturulmuş tüm biletleri getirir
  2. Etkiyi Analiz Eder: Her bileti önceliklendirme çerçevesine göre değerlendirir:
    • Sistem kesintileri (en yüksek öncelik)
    • Gelir riski
    • Güvenlik sorunları
    • Çoklu müşteri etkisi
    • Tek müşteri sorunları
  3. Sonuçları Sıralar: En önemli 3-5 aksiyon öğesinin önceliklendirilmiş bir listesini oluşturur
  4. Çıktıyı Formatlar: Özet ve aksiyon için netlik sağlayacak şekilde yapılandırır
  5. Slack’e Yayınlar: Ekip kanalınıza özeti ve konu dallı yanıtta ayrıntılı bilgi gönderir

Örnek Çıktı

Daily Triage Completed
Tickets Reviewed: 3 new tickets from the past 24 hours

PRIORITY 1: 404 Error on FlowHunt API
- Customer: [Name]
- Status: Customer blocked
- Action: Assign to tech support, resolve within 2 hours

PRIORITY 2: Help Building Email Slack Notification Flow
- Customer: [Name]
- Status: Onboarding support
- Action: Response within 2-4 hours

PRIORITY 3: White Labeling Price Inquiry
- Customer: [Name]
- Status: Sales question
- Action: Route to sales team

Gelişmiş Yetenekler: Özelleştirme ve Kontrol

AI agent ekibiniz statik değil. İhtiyaçlarınız değiştikçe onu geliştirebilirsiniz.

Agent Davranışını Değiştirme

Projeyi silmeden şunları yapabilirsiniz:

  • Agent’ın ne önceliklendirdiğini değiştirin
  • Yeni çıktı formatları ekleyin (örn. “İspanyolca da gönder”)
  • Zaman aralığını değiştirin (24 yerine “son 48 saat”)
  • Yeni entegrasyonlar ekleyin (örn. e-postaya da gönder)

Agent’a sohbet arayüzü üzerinden sorun, o da uyum sağlar.

Agent’ları Yeniden Atama

Marcus (bilet triaj agent’ınız) yeterince kullanılmıyorsa, kişiliği ve uzmanlığı bozulmadan onu farklı bir işe yeniden atayabilirsiniz. Sistem uzmanlığını hatırlar ve yeni görevlere uygular.

Projeleri Silme ve Yeniden Oluşturma

Tamamen yeni bir başlangıç istiyorsanız, projeyi silin ve yeni bir tane oluşturun. Entegrasyonlarınız bağlı kalır, bu nedenle ikinci seferde kurulum daha hızlıdır.

AI Agent Ekip Başarısı için En İyi Uygulamalar

1. Promptlarınızda Belirli Olun

Belirsiz promptlar belirsiz sonuçlara yol açar. “Biletleri özetle” yerine, “sistem etkisi olan biletleri çıkar, müşteri gelirine göre sırala ve önerilen aksiyonlarla ilk 5’i listele” deyin.

2. Entegrasyonları Erken Test Edin

Zamanlanmış görevlere güvenmeden önce, şunları doğrulamak için manuel bir yürütme çalıştırın:

  • Veri doğru çekiliyor
  • Sonuçlar beklendiği gibi formatlanıyor
  • Entegrasyonlar çıktıyı doğru yere iletiyor

3. Basit Başlayın, Kademeli Ölçekleyin

İş akışını anlamak için tek agent görevi ile başlayın. Rahat olduğunuzda, daha karmaşık çoklu-agent sistemleri kurun.

4. Agent Performansını İzleyin

Görev sonuçlarınızı düzenli olarak kontrol edin. Bir agent doğru şekilde önceliklendirmiyorsa veya önemli veriyi kaçırıyorsa, prompt’u sohbet arayüzü üzerinden ayarlayın.

5. Supervisor İletişiminden Yararlanın

Supervisor’ın mesajları, agent’ların ne yaptığına dair pencerenizdir. Agent’ın mantığını anlamak ve sorunları erken yakalamak için onları dikkatlice okuyun.

AI Agent Ekipleri için Yaygın Kullanım Senaryoları

Live agent bilet özeti sadece bir örnek. AI agent ekipleri şunlarda mükemmeldir:

  • Satış hattı yönetimi: Anlaşmaları analiz et, riskli hesapları işaretle, CRM’i güncelle
  • İçerik moderasyonu: Kullanıcı gönderilerini gözden geçir, kategorize et, ihlalleri yükselt
  • Veri toplama: Birden fazla kaynaktan veri çek, dönüştür ve birleştir
  • Müşteri onboarding: Bilgileri doğrula, hesaplar oluştur, hoş geldin dizileri gönder
  • Olay müdahalesi: Anomalileri tespit et, ekipleri uyar, çözümü koordine et
  • Rapor üretimi: Veri topla, trendleri analiz et, içgörüleri dağıt

Kalıp her zaman aynıdır: görevi tanımla, entegrasyonları bağla, sistemin ekibini kurmasına izin ver.

Sonuç

AI agent ekipleri, otomasyona nasıl yaklaştığımızda temel bir değişimi temsil eder. Katı iş akışları oluşturmak yerine, yapılmasını istediğinizi tanımlarsınız ve sistem bunu ele almak için doğru ekibi oluşturur. FlowHunt’un AI Factory’si bunu erişilebilir hale getirir—kodlama gerektirmez, karmaşık yapılandırma gerektirmez, sadece net promptlar ve bağlı entegrasyonlar.

Günlük live agent özet örneği, bu yaklaşımın gücünü gösterir. Bir zamanlar manuel gözden geçirme, elektronik tablo güncellemeleri ve e-posta koordinasyonu gerektiren şey, artık her sabah otomatik olarak gerçekleşir. Ekibiniz her güne net önceliklerle başlar ve destek operasyonlarınız daha sorunsuz işler.

İster destek biletlerini yönetiyor, ister satış verilerini topluyor, ister kullanıcı içeriğini modere ediyor, ister olay müdahalesini koordine ediyor olun, aynı prensipler geçerlidir. Net bir prompt ile başlayın, entegrasyonlarınızı bağlayın ve AI agent ekibinizin işi yapmasına izin verin.

İlk AI agent ekibinizi kurmaya hazır mısınız? FlowHunt’un AI Factory’sine gidin, görevinizi tanımlayın ve sistemin bunu yürütmek için mükemmel ekibi nasıl oluşturduğunu izleyin.

Sıkça sorulan sorular

Yasha, Python, Java ve makine öğrenimi konusunda uzmanlaşmış yetenekli bir yazılım geliştiricisidir. Yasha, yapay zeka, prompt mühendisliği ve sohbet botu geliştirme konularında teknik makaleler yazar.

Yasha Boroumand
Yasha Boroumand
CTO, FlowHunt

Kendi AI Agent Ekibinizi Kurmaya Hazır mısınız?

Tüm teknoloji yığınınızda karmaşık görevleri ele alan otonom iş akışları oluşturun. FlowHunt'un AI Factory'si ile bugün kurmaya başlayın.