2026'da 8 En İyi LangChain Alternatifi (Sıralanmış ve İncelenmiş)

2026’da en iyi LangChain alternatifleri nasıl karşılaştırıldığını görmek için:

LangChain Nedir (ve Geliştiriciler Neden Alternatifler Ararlar)

LangChain 2022’nin sonunda piyasaya çıktı ve hızla LLM destekli uygulamalar oluşturmak için varsayılan çerçeve haline geldi. Tüm alan tarafından şimdi kullanılan kavramları tanıttı: zincirler, ajanlar, bellek, araçlar, alıcılar ve çıktı ayrıştırıcıları. Bir süre için, GPT-4 veya Claude ile ciddi herhangi bir şey oluşturmanın tek yapılandırılmış yolu idi.

Ancak çerçeve büyüdükçe, sorunları da arttı. 2025’te LangChain üç şey için kötü şöhret kazandı:

Yapı bozucu değişiklikler. Küçük sürüm çıkışları düzenli olarak üretim uygulamalarını kırar. Takımlar sabitlenmiş bağımlılıkları korur ve korkunun dışında aylar boyunca yükseltmeleri erteler — zamanla birleşen bir bakım yükü.

Soyutlama aşırıyüklenmesi. LangChain her şeyi soyutlama katmanlarında sarmalar (Runnable, LCEL, BaseChatModel, BaseRetriever), bu da kodu okunması zor, hata ayıklaması zor ve takım arkadaşlarına açıklanması zor hale getirir. Doğrudan API çağrılarının 30 satırı olabilecek basit bir RAG işlem hattı, zincirlenmiş LangChain nesnelerinin 150 satırı haline gelir.

Basit görevler için ek yük. “Belgelerimizi okuyan bir chatbot oluştur” gibi bir öğleden sonra alması gereken görevler, LangChain’in öğrenme eğrisi, hata ayıklama oturumu ve hızlı mühendislik göz önüne alındığında günler alır. Çerçeve, var olmadan önce olmayan sürtüşmeyi tanıtır.

Bunların hiçbiri LangChain’in kötü olduğu anlamına gelmez. Güçlü, iyi belgelenmiş ve yaygın olarak desteklenmiştir. Ancak 2026’da çoğu kullanım durumu için daha iyi seçenekler vardır — daha hafif çerçeveler, görsel platformlar ve ek yük olmadan aynı sorunları çözen üretim için hazır alternatifler.

Fiyatlandırma: LangChain (açık kaynaklı kütüphane) MIT lisansı altında ücretsizdir — projelerinizde kullanmak için hiçbir maliyet yoktur. LangSmith (gözlemlenebilirlik ve test platformu) aşağıdakiler sunuyor:

• Geliştirici — Ücretsiz. Ay başına 5.000’e kadar iz, 14 günlük iz tutma, 1 kullanıcı
• Plus — Kullanıcı başına 39 $/ay. Ay başına 50.000 iz, 400 günlük tutma, işbirliği özellikleri
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Sınırsız izler, SSO, RBAC, şirket içi dağıtım, SLA desteği

Ana özellikler:

• LangChain Expression Language (LCEL) kullanarak birleştirilebilir zincirler ve ajanlar
• 100+ yerleşik araç entegrasyonu (arama, veritabanları, API’ler, kod yürütme)
• Birden fazla bellek türü: arabellek, özet, varlık, vektör mağazası destekli
• Belge yükleyicileri ve vektör mağazası bağlayıcıları ile bilgi tarafından güçlendirilen oluşturma (RAG)
• İz alma, değerlendirme ve hızlı yönetimi için LangSmith
• Durum bilgisi olan, grafik tabanlı ajan yönetimi için LangGraph

2026’da 8 En İyi LangChain Alternatifi

1. FlowHunt — En İyi Genel (Kod Gerekli Değil)

FlowHunt, AI ajanlarını hızlı bir şekilde göndermek isteyen takımlar için en eksiksiz LangChain alternatifidir — Python paket sürümleri, LCEL söz dizimi veya boilerplate yapılandırması ile uğraşmadan. LangChain’in tüm yığınını (model yönlendirmesi, araç çağırma, RAG, bellek, ajan yönetimi) tarayıcınızda çalışan görsel bir sürükle ve bırak oluşturucusu ile değiştirir.

LangChain, bellek ve araç kullanımı ile bir RAG ajanını bağlamak için yüzlerce Python satırı gerektirirken, FlowHunt bir “Vektör Arama” düğümünü sürüklemenize, bunu bir sistem istemli LLM düğümü ile bağlamanıza, bir bellek bloğu eklemenize ve bir saat içinde dağıtmanıza izin verir. Aynı ajan sohbet widget’ları, API uç noktaları, Slack ve e-posta arasında çalışır — ek entegrasyon kodu gerekmez.

FlowHunt, tüm önemli LLM’leri (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5, Mistral, Llama 3) destekler, 1.400+ önceden oluşturulmuş entegrasyona sahiptir ve yerleşik izleme, sürüm kontrolü ve takım işbirliği araçları içerir. Gerçekten kurumsal düzeyde: SOC 2 uyumlu, RBAC ve denetim günlükleri ile.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz — 0 $/ay. Ajanları oluşturmak ve test etmek için cömert bir ücretsiz katman dahil
• Pro — Yürütmeler ve API çağrıları sayısı ile ölçeklenen kullanım tabanlı fiyatlandırma
• Kurumsal — SSO, RBAC, denetim günlükleri, özel destek ve SLA ile özel fiyatlandırma

Ana özellikler:

• Görsel sürükle ve bırak iş akışı oluşturucusu — kod gerekli değil
• Belge yükleme, parçalama ve vektör araması ile yerleşik RAG
• Oturumlar arasında kalıcı konuşma belleği
• 1.400+ önceden oluşturulmuş entegrasyon (CRM’ler, yardım masaları, veritabanları, API’ler)
• Çok LLM desteği: GPT-4o, Claude 3.5, Gemini, Mistral, Llama 3
• Kurumsal sınıf güvenlik: SOC 2, RBAC, denetim günlükleri, takım işbirliği

Artılar: Kod gerekli değil, en hızlı üretim zamanı, yerleşik RAG ve bellek, 1.400+ entegrasyon, kurumsal hazır Eksileri: Çok özel ajan mantığı için saf Python çerçevesi kadar esneklik değil; bulut dağıtımı gerektirir (şu anda kendi kendini barındırma seçeneği yok)

En İyi Kullanım: İş takımları, ürün takımları ve çerçeve bakım ek yükü olmadan üretim ajanları isteyen geliştiriciler.

Ayrıca bkz: 2026’da En İyi AI Ajan Oluşturucuları daha geniş bir platform karşılaştırması için.

2. LlamaIndex — RAG için En İyi Python Çerçevesi

LlamaIndex (eski adıyla GPT Index) bir şey için özel olarak yapılmıştır: LLM’leri verilere bağlamak. Tam bir ajan çerçevesine evrilmiştir, ancak temel gücü belge indeksleme, alma ve sorgu motoru oluşturmada kalır — LangChain’in soyutlamalarının hantal hissettiği tüm alanlar.

LangChain’in alıcı soyutlaması çok fazla ayrıntı gizlerken, LlamaIndex, parçalama stratejisi, gömme modeli seçimi, benzerlik ölçümleri ve yeniden sıralama üzerinde açık kontrol sağlar. QueryEngine ve RouterQueryEngine‘i, soruları birden fazla veri kaynağı arasında yönlendirmeyi kolaylaştırır — bu, LangChain’de önemli özel çalışma gerektirir.

LlamaIndex ayrıca daha temiz eşzamansız destek ve LlamaTrace (şimdi Arize Phoenix) gibi gözlemlenebilirlik araçları ile daha iyi entegrasyon sağlayarak üretim ajanlarında hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Fiyatlandırma: LlamaIndex (açık kaynaklı kütüphane) MIT lisansı altında ücretsizdir. LlamaCloud (yönetilen bulut hizmeti) aşağıdakiler sunuyor:

• Ücretsiz — 0 $/ay. 1 işlem hattı, 100k kredi/ay, topluluk desteği
• Plus — 49 $/ay. 5 işlem hattı, 1M kredi/ay, e-posta desteği
• Pro — 249 $/ay. 25 işlem hattı, 5M kredi/ay, öncelikli destek
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Sınırsız işlem hatları, SSO, SLA, özel destek

Ana özellikler:

• 160+ veri kaynağı için özel olarak yapılmış veri bağlayıcıları (PDF’ler, veritabanları, API’ler, wiki’ler)
• Esnek sorgu motorları: vektör, anahtar kelime, melez ve bilgi grafiği alımı
• Karmaşık çok atlamalı sorgular için alt soru ayrıştırması
• Alınan veriler üzerinde akıl yürütebilen ajan RAG’ı
• Yönetilen alım, indeksleme ve alma işlem hatları için LlamaCloud
• Gözlemlenebilirlik araçları ile yerel entegrasyon (Arize Phoenix, LangSmith, W&B)

Artılar: Sınıf başı belge işleme ve RAG, LangChain’den daha temiz soyutlamalar, mükemmel eşzamansız destek, güçlü topluluk Eksileri: RAG dışı kullanım durumları için LangChain’den daha az genişlik, hala Python yeterliliği gerektirir, daha küçük entegrasyon ekosistemi

En İyi Kullanım: Belge Q&A sistemleri, araştırma asistanları, bilgi tabanı ajanları veya veri alma kalitesinin kritik olduğu herhangi bir uygulama oluşturan geliştiriciler.

3. Dify — En İyi Açık Kaynaklı Görsel Alternatif

Dify, LangChain’in programlı modeline görsel-ilk bir yaklaşım sunan açık kaynaklı bir LLMOps platformudur. Python’u tanımlamak için yazı yazmak yerine, hızlı şablonlarınızı, alma zincirlerinizi ve ajan iş akışlarınızı bir tarayıcı tabanlı orkestrasyon stüdyosunda yapılandırırsınız.

Dify, belge yükleme, parçalama, gömme ve alma yapılandırması ile tam bir RAG işlem hattı oluşturucusu içerir — kod gerekli değil. Ayrıca çok adımlı agentic akışlar için bir iş akışı editörü, bir hızlı yönetim sistemi ve OpenAI, Anthropic, Cohere ve yerel modeller arasında geçiş yapmanıza izin veren bir model sağlayıcı anahtarı vardır.

Tamamen açık kaynaklı (MIT lisanslı) ve Docker dağıtılabilir olduğu için, Dify veri gizliliği veya uyum nedenleriyle kendi kendini barındırmaya ihtiyaç duyan takımlar arasında popülerdir. dify.ai’deki bulut sürümü başlamak için ücretsizdir.

Fiyatlandırma:

• Sandbox — Ücretsiz. 200 OpenAI çağrısı dahil, 5 uygulama, 50 belge, 5MB depolama
• Pro — 59 $/ay. Sınırsız uygulamalar, 500 belge, 200MB depolama, özel araçlar, günlük geçmişi
• Takım — 159 $/ay. Pro’daki her şey, artı takım işbirliği, 10.000 belge, 1GB depolama
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Kendi kendini barındırma desteği, SSO, RBAC, denetim günlükleri, özel dağıtım

Ana özellikler:

• Çok adımlı agentic akışlar için görsel iş akışı editörü
• Yapılandırılabilir parçalama, gömme ve alma ile yerleşik RAG işlem hattı
• Sürüm yönetimi ve A/B testi ile hızlı IDE
• Model-agnostik: OpenAI, Anthropic, Cohere, Azure, HuggingFace, Ollama (yerel)
• Tam veri egemenliği için Docker tabanlı kendi kendini barındırma
• Herhangi bir uygulamaya Dify ajanları yerleştirmek için REST API

Artılar: Açık kaynaklı ve kendi kendini barındırılabilir, görsel hızlı orkestrasyon, yerleşik RAG işlem hattı, model-agnostik, aktif topluluk Eksileri: Karmaşık özel mantık için saf Python kadar esneklik değil, bulut sürümü kullanım sınırlarına sahiptir, belgelendirme yeni özelliklerden geride kalabilir

En İyi Kullanım: Satıcı kilitlenmesi olmadan görsel LLM orkestrasyon isteyenler veya veri gizliliği gereksinimlerini hariç tutan herhangi bir takım.

4. Flowise — LangChain Akışları için En İyi Görsel Oluşturucu

LangChain’in kavramlarını seviyorsanız ancak LangChain kodu yazmaktan nefret ediyorsanız, Flowise cevaptır. Sürükle ve bırak bileşenlerinden LangChain akışları oluşturan açık kaynaklı, kendi kendini barındırabilen görsel oluşturucudur — bu nedenle LangChain ekosisteminin tümünü (belge yükleyicileri, vektör depoları, bellek türleri, araç entegrasyonları) bir Python satırı yazmadan alırsınız.

Flowise, topluluk akışlarının aktif bir pazarına sahiptir ve düğüm kitaplığı, her ana LangChain bileşenini kapsar: ChatOpenAI, ConversationalRetrievalChain, AgentExecutor, PineconeVectorStore ve daha fazlası. Temel LangChain JSON’u ortaya çıkardığı için, ileri düzey kullanıcılar görsel düzenleme yeterli olmadığında herhangi bir düğümü özel koduyla genişletebilir.

Fiyatlandırma:

• Açık Kaynak — Sonsuza dek ücretsiz. Kendi altyapınızda kendi kendini barındırın, tam özellik erişimi, sınırsız akışlar ve yürütmeler
• Başlangıç — 35 $/ay (bulut). 5.000 tahmin/ay, 1 çalışma alanı, topluluk desteği
• Pro — 65 $/ay (bulut). 10.000 tahmin/ay, 3 çalışma alanı, öncelikli destek, özel alan adı
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Sınırsız tahminler, SSO, RBAC, özel destek, şirket içi seçenekler

Ana özellikler:

• LangChain bileşenleri için sürükle ve bırak görsel oluşturucu
• 100+ önceden oluşturulmuş düğüm: LLM’ler, vektör depoları, bellek, araçlar, belge yükleyicileri
• Basit zincirler ötesinde çok adımlı agentic iş akışları için Agentflow oluşturucu
• API uç noktası oluşturma — herhangi bir akışı anında REST API olarak dağıtın
• Paylaşılabilir ve içe aktarılabilir akış şablonları ile topluluk pazarı
• Herhangi bir web sitesine tek bir komut dosyası etiketiyle sohbet widget’ı yerleştirin

Artılar: Kod olmadan gerçek LangChain uyumluluğu, kendi kendini barındırılabilir, aktif topluluk, akışları paylaşmak ve sürüm kontrolü kolay Eksileri: LangChain’in yayın döngüsüne bağlı (sürüm instabilityini miras alır), karmaşık orkestrasyon desenleri için Dify’den daha sınırlı, ticari alternatiflerden daha az cilalı UI

En İyi Kullanım: LangChain kullanıcıları görsel olmak isteyen; LangChain ajanlarını üretime dönüştürmeden önce hızlı bir şekilde prototip oluşturmak isteyen takımlar.

5. CrewAI — Çok Ajanlı Rol Tabanlı Sistemler için En İyi

CrewAI farklı bir zihinsel model tanıtır: zincirler ve araçlar yerine, her biri bir ad, rol, hedef ve arka hikaye ile bir “ekip” AI ajanı tanımlarsınız. Ekip, tanımlanmış bir süreç (sıralı veya hiyerarşik) aracılığıyla görevler üzerinde işbirliği yapar ve ajanlar rollerine dayalı olarak birbirlerine iş devreder.

Bu rol tabanlı desen doğal olarak gerçek dünya takım iş akışlarına eşlenir — bilgi bulan bir “Araştırma Ajanı”, bunu sentezleyen bir “Yazar Ajanı” ve teslimat öncesi çıktıyı kontrol eden bir “QA Ajanı”. CrewAI, ajan arası iletişimi, bellek paylaşımını ve görev devredilmesini otomatik olarak işler.

CrewAI, çok ajanlı kullanım durumları için LangChain’den önemli ölçüde daha hafiftir ve çok daha az boilerplate gerektirir. Soyutlamaları, LangChain olmayan geliştiricilerin hızlı bir şekilde almasını sağlayacak kadar sezgiseldir.

Fiyatlandırma:

• Açık Kaynak — Sonsuza dek ücretsiz. CrewAI çerçevesini kendi kendine dağıtın, tam Python kütüphanesi erişimi
• Hobi — Ücretsiz. CrewAI+ bulut platformuna erişim, 10 ekip çalıştırması/ay, topluluk desteği
• Pro — 99 $/ay. 500 ekip çalıştırması/ay, ekip izleme panosu, dağıtım barındırması, e-posta desteği
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Sınırsız çalıştırmalar, SSO, RBAC, özel altyapı, SLA desteği

Ana özellikler:

• Ad, rol, hedef, arka hikaye ve ajan başına araçlarla rol tabanlı ajan tasarımı
• Sıralı ve hiyerarşik süreç orkestrasyon
• Yerleşik ajan belleği: kısa vadeli, uzun vadeli, varlık ve bağlamsal bellek
• LangChain araçları ve özel Python işlevleri ile uyumlu araç entegrasyon çerçevesi
• CrewAI+ bulutunda ekip izleme ve yürütme izlemesi
• Ekip görevleri içinde onay adımları için insan döngüde destek

Artılar: Sezgisel rol tabanlı çok ajanlı model, hafif, hızlı kurulum, boru hattı tarzı çok ajanlı iş akışları için mükemmel Eksileri: Ekip dışı desenler için daha az esnek, LangChain’den daha küçük entegrasyon ekosistemi, Python gerektirir, erken aşama gözlemlenebilirlik araçları

En İyi Kullanım: Araştırma işlem hatları, içerik oluşturma iş akışları veya belirgin rolleri olan paralel ajanları içeren herhangi bir kullanım durumu oluşturan geliştiriciler.

6. AutoGen — Konuşmacı Çok Ajanlı Sistemler için En İyi

Microsoft’un AutoGen çerçevesi konuşmacı ajan desenleri etrafında döner — görevleri diyalog aracılığıyla tamamlamak için birbirlerine (ve insanlara) konuşan ajanlar. “GroupChat” ve iç içe konuşma desenleri, araştırma görevleri, kod oluşturma ve ajan arası tartışma ve düzeltmeden yararlanan herhangi bir iş akışı için güçlüdür.

AutoGen’in insan döngüde tasarımı gerçek bir ayırıcıdır: konuşmanın herhangi bir noktasına insan geri bildirimi enjekte edebilirsiniz, bu da tam otonom uygun olmadığı yüksek riskli iş akışları için uygun hale getirir. Ayrıca güçlü kod yürütme yeteneklerine sahiptir, ajanlar yinelemeli olarak kod yazabilen, yürütebilen ve hata ayıklayabilen.

Fiyatlandırma: AutoGen (açık kaynaklı çerçeve) MIT lisansı altında ücretsizdir ve hiçbir kullanım ücreti yoktur. AutoGen Studio (AutoGen ajanları oluşturmak ve test etmek için görsel arayüz) de ücretsiz ve açık kaynaktır. Kurumsal dağıtımlar için, Microsoft Azure AI, Azure fiyatlandırma katmanları içinde yönetilen AutoGen altyapısı sağlar.

Ana özellikler:

• Konuşmacı çok ajanlı desenler (iki ajan, grup sohbeti, iç içe konuşmalar)
• Herhangi bir konuşma turunda insan döngüde destek
• Yerleşik kod yazma, yürütme ve hata ayıklama ile AssistantAgent
• 3+ ajanı round-robin veya özel desenlerde yönetmek için GroupChat yöneticisi
• OpenAI uyumlu herhangi bir modeliyle işlev çağırma aracılığıyla araç kullanımı
• Görsel ajan yapılandırması ve testi için AutoGen Studio (kod gerekli değil)

Artılar: Mükemmel konuşmacı çok ajanlı desenler, güçlü insan döngüde destek, Microsoft desteği, yerleşik kod yürütme Eksileri: Konuşmacı desen tüm kullanım durumlarına uymuyor, CrewAI’den daha dik öğrenme eğrisi, basit işlem hatları için ayrıntılı

En İyi Kullanım: Araştırma otomasyonu, kod oluşturma ajanları, ara adımlarda insan incelemesi gerektiren iş akışları ve Microsoft ekosistemindeki kurumsal takımlar.

7. Haystack — Üretim NLP İşlem Hatları için En İyi

deepset tarafından Haystack üretim için yapılmıştır. LangChain genellikle araştırma-üretim geçişinin baş ağrısı iken, Haystack güvenilirlik, modülerlik ve kurumsal dağıtım için baştan sona tasarlanmıştır. İşlem hattı soyutlaması, çalışma zamanı yerine yapı zamanında entegrasyon hatalarını yakalayan yazılı girişler/çıkışlar ile açık bileşen grafiklerini kullanır.

Haystack, belge işleme, melez arama (seyrek + yoğun alma), soru cevaplama ve oluşturmacı QA işlem hatlarında mükemmeldir. Değerlendirme çerçevesi (Haystack Evaluation), alma kalitesi ve LLM çıktı kalitesini sistematik olarak ölçmeyi kolaylaştırır — üretim sistemleri için kritik bir yetenek.

Fiyatlandırma: Haystack (açık kaynaklı çerçeve) Apache 2.0 lisansı altında ücretsizdir. deepset Cloud (Haystack üzerine inşa edilen yönetilen kurumsal platform) aşağıdakiler sunuyor:

• Ücretsiz — 0 $. Sınırlı işlem hattı çalıştırmaları, topluluk desteği, 1 çalışma alanı
• Geliştirici — 99 $/ay. 50.000 işlem hattı çalıştırması/ay, 3 çalışma alanı, e-posta desteği
• İşletme — 499 $/ay. 500.000 işlem hattı çalıştırması/ay, sınırsız çalışma alanları, öncelikli destek, SLA
• Kurumsal — Özel fiyatlandırma. Şirket içi dağıtım, SSO, RBAC, özel altyapı

Ana özellikler:

• Yapı zamanı doğrulaması için yazılı girişler/çıkışları olan modüler işlem hattı bileşenleri
• Melez alma: yoğun (gömme), seyrek (BM25) ve bir işlem hattında melez arama
• 30+ belge dönüştürücüsü (PDF, DOCX, HTML, Markdown, kod dosyaları)
• Alma ve oluşturma kalitesini ölçmek için yerleşik değerlendirme çerçevesi
• Model-agnostik: OpenAI, Anthropic, Cohere, HuggingFace, Azure, Ollama aracılığıyla yerel modeller
• Gözlemlenebilirlik ve işlem hattı hata ayıklaması için Haystack İzleri

Artılar: Üretim sınıfı güvenilirlik, yazılı işlem hattı bileşenleri, mükemmel değerlendirme araçları, güçlü belge işleme, iyi belgelenmiş Eksileri: LangChain’den daha dogmatik (yeni desenler için daha az esnek), başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi, daha küçük ekosistem

En İyi Kullanım: Üretim RAG/QA sistemleri oluşturan kurumsal takımlar, günden itibaren güvenilirlik, testlenebilirlik ve değerlendirme ölçümleri gerektirir.

8. Semantic Kernel — .NET ve Kurumsal Microsoft Dükkanları için En İyi

Semantic Kernel, LLM’leri kurumsal uygulamalara yerleştirmek için Microsoft’un SDK’sıdır. Python-ilk çerçevelerin aksine, .NET (C#), Python ve Java’yı eşit olarak destekler — bu da onu üretim yığını .NET olan kurumsal takımlar için tek ciddi seçenek yapar.

Semantic Kernel, AI orkestrasyon katmanı olarak hareket eden bir “kernel” ve LLM’ye işlevleri ortaya çıkaran “eklentileri” (LangChain araçlarına eşdeğer) kullanır. Planlayıcı bileşenleri (sıralı, adım adım, tutamaklar) çok adımlı akıl yürütmeyi otomatik olarak işler. Azure OpenAI, Azure AI Search ve Microsoft 365 ile derin entegrasyon, bunu zaten Microsoft bulutunda olan takımlar için doğal seçim yapar.

Fiyatlandırma: Semantic Kernel, MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynaktır — SDK’nın kendisi için hiçbir ücret yoktur. Maliyetler, Semantic Kernel uygulamanızda kullanılan temel model sağlayıcılarından (Azure OpenAI, OpenAI API) ve Azure hizmetlerinden (Azure AI Search, bellek için Azure Cosmos DB) gelir ve standart Azure oranlarında faturalandırılır.

Ana özellikler:

• Çok dil SDK: C# (.NET), Python ve Java özellik paritesi ile
• LLM’ye işlevleri, API’leri ve hizmetleri ortaya çıkarmak için eklenti sistemi
• Durum bilgisi olan, çok adımlı ajan iş akışları için İşlem Çerçevesi
• Birden fazla bellek bağlayıcısı: Azure AI Search, Pinecone, Chroma, Redis, bellek içi
• Azure OpenAI Service, Microsoft 365 ve Copilot Stack ile yerel entegrasyon
• Otomatik çok adımlı akıl yürütme için Handlebar ve adım adım planlayıcılar

Artılar: Çok dil SDK (.NET/Python/Java), derin Azure entegrasyonu, kurumsal sınıf bellek ve planlama, Microsoft desteği Eksileri: Python-native çerçevelerde daha ayrıntılı, Azure merkezli (Microsoft ekosistemi dışında daha az faydalı), LangChain/LlamaIndex’ten daha küçük topluluk

En İyi Kullanım: Kurumsal .NET geliştirme takımları, Azure-ilk kuruluşlar ve Microsoft altyapısının üstünde Copilot tarzı asistanlar oluşturan takımlar.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Doğru LangChain Alternatifini Seçme

FlowHunt’ı seçin, hedefin çerçeve bakım ek yükü olmadan üretim AI ajanlarını hızlı bir şekilde göndermekse — özellikle takımınız geliştirici olmayan kişileri içeriyorsa.

LlamaIndex’i seçin, mümkün olan en iyi RAG kalitesi ve veri alma performansına ihtiyaç duyuyorsanız ve takımınız Python’a rahat ise.

Dify veya Flowise’ı seçin, kendi kendini barındırmak ve veri egemenliği istiyorsanız ve Python kodu yerine görsel bir arayüzü tercih ediyorsanız.

CrewAI’ı seçin, kullanım durumunuz doğal olarak belirgin rolleri olan paralel ajanlarla eşleniyor (araştırma, yazı, QA, analiz).

AutoGen’i seçin, karmaşık akıl yürütme görevleri için sofistike insan döngüde desenlerine veya konuşmacı çok ajanlı tartışmaya ihtiyaç duyuyorsanız.

Haystack’i seçin, üretim NLP sistemleri oluşturuyorsanız ve araştırma-odaklı çerçevelerin eksik olduğu değerlendirme ve güvenilirlik araçlarına ihtiyaç duyuyorsanız.

Semantic Kernel’i seçin, takımınız .NET ve Azure’da yaşıyorsa veya Microsoft 365 entegrasyonları oluşturuyorsanız.

Daha geniş bir AI otomasyon ortamı görüşü için, En İyi İş Akışı Otomasyon Araçları ve En İyi Zapier Alternatifleri kılavuzlarımıza bakın.