Kendi Yapay Zeka Şirketinizi Nasıl Kurarsınız? (0 çalışan, %100 açık kaynak)

@akshay_pachaar
İNGILIZCE2 hafta önce · 03 Tem 2026
128K
160
27
7
362

TL;DR

Bu rehber, rekabetçi istihbarat ve veri kazıma gibi görevleri otomatize ederek, yapay zeka ajanlarını işlevsel bir şirket yapısında organize etmek için açık kaynaklı Alook platformunun nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Dario Amodei, tek kişilik milyar dolarlık bir şirketin 2026 yılına kadar ortaya çıkma ihtimalinin %70-80 olduğunu söyledi. Bunu geçen yıl Anthropic'in geliştirici konferansında sahnede dile getirdi.

Matthew Gallagher, Medvi adında yapay zeka destekli bir teletıp şirketi kurarak bunu kanıtladı. Şirketi 20.000 dolar ve hiç çalışan olmadan kurdu. İlk yılında 401 milyon dolar gelir elde etti.

Gallagher'ın yöntemi, birbirleriyle konuşan yapay zeka ajanlarıydı. İkisi anlaşamadığında, koordinasyonu sağlamak için daha fazla ajan geliştirdi. Prompt'ları kendisi test etti ve bir şey bozulduğunda müdahale etti.

Alook (GitHub Deposu), kodlama ajanlarınızı gerçek bir organizasyon şemasına dönüştüren, açık kaynaklı, kendi kendine barındırılan bir platformdur.

Alook GitHub Deposu →

Akshay 🚀 - inline image

Çalışma şekli şöyle: Bir ajan oluşturuyorsunuz, ona bir rol atıyorsunuz ve gerçek bir e-posta gelen kutusu veriyorsunuz.

Ajanlar birbirlerine e-posta gönderiyor ve sizi güncelliyor. Makinenizde, araçlarınıza tam erişimle, gerçek Claude Code veya OpenCode oturumları olarak çalışıyorlar.

Bir organizasyon şeması, her ajana tanımlı bir rol ve bir raporlama hattı verir. Siz tek bir mesaj bile iletmeden veya bağlantıyı kendiniz kurmadan birbirleriyle koordine olurlar.

Şimdi Alook'u sıfırdan kuralım, dört ajanlı bir organizasyon şeması oluşturalım ve gerçek bir iş kendisine verildiğinde ne olduğunu izleyelim.

Kurulum

Alook, kendi makinenizde bir arka plan hizmeti (daemon) olarak çalışır ve bu tek komut onu bağlar:

bash
1npx @alook/app onboard

Hali hazırda kurulu olan herhangi bir kodlama ajanı çalışma zamanını (Claude Code veya OpenCode) algılar ve ajan şirketini dağıtır.

Bu, http://localhost:15210 adresinde yerel bir kontrol paneli açar.

Buradan, boş bir organizasyon şemasından veya Alook'un önceden oluşturulmuş şablonlarından, ne inşa ettiğinize en yakın olanından başlarsınız.

Akshay 🚀 - inline image

Şemadaki her ajan, makinenizde çalışan, sizin kullandığınız araçlara tam erişime sahip gerçek bir Claude Code veya OpenCode oturumudur ve gerçek bir @alook.ai gelen kutusuna sahiptir.

Gelen kutusu, koordinasyon katmanıdır. Ajanlar, sizin elle bağladığınız bir tetikleyici aracılığıyla veri aktarmak yerine, bir ekibin yapacağı gibi birbirlerine e-posta gönderirler.

Şirketi kurmak

Rekabet istihbaratı genellikle birinin bir fiyatlandırma sayfasını kontrol etmesi, sayıları bir e-tabloya kopyalaması ve ertesi gün tekrar yapması anlamına gelir.

Biz bunu, bir fiyat takipçisi oluşturan, onu bir programa göre çalıştıran ve bir şey değiştiği anda size e-posta gönderen dört ajanla değiştireceğiz.

İlk olarak, ajanları tek tek oluşturuyor, onlara farklı roller atıyor ve gerçek @alook.ai gelen kutularını talep ediyoruz:

Akshay 🚀 - inline image
  • Atlas (CEO), insan için tek iletişim noktasıdır. Görevleri Mara'ya devreder.
  • Mara (PM), Atlas'ın brifinglerini teknik şartnamelere dönüştürür ve bunları Theo veya Ren'e yönlendirir. Şemadaki tek yönlendiricidir.
  • Theo (mühendis), rekabet istihbaratı için kazıyıcıları (scraper) oluşturur ve bakımını yapar.
  • Ren (Operasyon ve Müşteri İletişimi), takip edilen bir değişiklik tespit edildiğinde insanı bilgilendirir.

Ajanlar canlıya çıktığında, raporlama hiyerarşisini kurarız: Atlas, Mara'ya; Mara da Theo ve Ren'e bağlıdır.

Akshay 🚀 - inline image

Theo ve Ren asla birbirleriyle veya doğrudan Atlas'la konuşmazlar. Sadece Mara aracılığıyla iletişim kurarlar.

Bu kurulum, her ajanın birbiriyle konuştuğu ve bağlamı kaybettiği kaotik bir yapay zeka grup sohbeti oluşturmanın önüne geçer.

Theo'nun işi rakip sitenin takibini içerdiğinden, siteyi güvenilir bir şekilde kazıyabilmesi ve zamanlayabilmesi gerekir.

Bu yüzden ona, herhangi bir web sitesini kazımasına, gerektiğinde özel kazıyıcılar oluşturmasına ve tüm bunları gerçek ölçekte kazıma yapan herhangi bir ajana isabet edecek IP blokajlarından ve CAPTCHA'lardan kaçınarak yapmasına olanak tanıyan Bright Data CLI aracına erişim verdik.

Herhangi bir web sitesi üzerinde özel bir kazıyıcı oluşturmak için, sayfayı düz İngilizce olarak tanımlayabilirsiniz; o da yapılandırılmış veriler döndüren kazıyıcıyı oluşturur:

Akshay 🚀 - inline image

Şimdi yapay zeka şirketimizin gerçek görevi nasıl ele aldığını görelim.

Şirketi çalıştırmak

Yukarıda belirtildiği gibi, her ajanı kendimiz yönetmemize gerek yok. Bunun yerine, sadece CEO olan Atlas'la konuşuyoruz ve gerisini organizasyon şeması hallediyor.

Ondan railway.app/pricing sayfasındaki fiyatlandırmayı takip etmesini istiyoruz.

Akshay 🚀 - inline image

Sohbette Atlas yanıt verir ve bu yanıtın arkasında, Mara'ya e-posta yoluyla brifing verir; konuşma dizisi aynı pencerede görünür:

Akshay 🚀 - inline image

Mara, brifingi bir teknik şartnameye dönüştürür ve Theo'ya iletir.

Şartname, sayfa için bir kazıyıcı, zaman damgalı anlık görüntüler, değişiklik tespiti, günlük bir çalıştırma ve okuyabileceğimiz bir raporu kapsar.

Akshay 🚀 - inline image

Theo, tıpkı Mara ve Atlas'ın yaptığı gibi, şartnameyi e-posta yoluyla onaylar, ardından Bright Data CLI aracını kullanarak kazıyıcıyı oluşturur ve çalışmaya başladığında geri bildirim verir.

Akshay 🚀 - inline image

Bu, Theo'nun az önce oluşturduğu ve Bright Data'nın kontrol panelinde bulunan kazıyıcıdır:

Akshay 🚀 - inline image

Bu, ajanın belirtilen web sitesini anlayarak kendi kendine sağladığı, çalıştırıldıktan sonra kaybolan tek seferlik bir CLI çağrısı değil, gerçek bir özel kazıyıcıdır. Aynı ekrandan manuel olarak tetikleyebilir veya doğrudan API'yi kullanarak çağırabilirsiniz:

Akshay 🚀 - inline image

Mara, yapılan işi Atlas'a iletir ve Atlas da bizi aynı sohbet üzerinden bilgilendirir:

Akshay 🚀 - inline image

Şirket siz olmadan çalışır

Theo, kazıyıcının canlı olduğunu onayladığında iş bitmez. Programın hala çalışması ve birinin bulduklarını izlemesi gerekir.

Ajan, kazıyıcıyı kendi başına, tekrarlanan bir sabah 9 görevi olarak şirket takvimine ekler.

Akshay 🚀 - inline image

Bu, Ren'in işidir. Takipçinin çıktısını izler ve sayfadaki fiyat gerçekten değiştiği anda bir not gönderir.

Tüm döngü gözetimsiz çalışır.

Atlas'a tek bir brifing verdik ve organizasyon şeması bir kazıyıcı sağladı, onu zamanladı ve çıktıyı izleyen birini tuttu; bizden başka bir girdi gelmedi.

Kendiniz deneyin

Bu anlatımdaki her ajan Claude Code olarak çalıştı, ancak Codex ve OpenCode da aynı şekilde çalışır; çünkü Alook kendi ajanınızı getirmenize izin verir ve hangisini seçerseniz seçin ona bir rol, bir gelen kutusu ve sürekli çalışan bir çalışma zamanı verir.

Tamamlanan her görev, bir sonraki için bağlam oluşturur; böylece ajanlar her çalıştırmada şirketi sıfırdan öğrenmezler.

Aralarındaki her e-posta aynı şekilde kaydedilir; böylece bir kararın tam olarak nasıl alındığını geriye dönük okuyabilirsiniz.

İşte Alook'un Github deposu →

Ve işte Bright Data CLI →

(onları yıldızlamayı unutmayın 🌟)

Şerefe! :)

YouMind’da yeniden üret

Turn one viral article into a full content workflow

Collect the source, decode the pattern, create assets, draft the story, and distribute from one AI workspace.

Explore YouMind
Üreticiler için

Markdown'ınızı temiz bir 𝕏 makalesine dönüştürün

Kendi uzun yazılarınızı yayımlarken görselleri, tabloları ve kod bloklarını 𝕏 için biçimlendirmek zahmetlidir. YouMind, eksiksiz bir Markdown taslağını temiz ve hemen paylaşılabilir bir 𝕏 makalesine dönüştürür.

Markdown'dan 𝕏'e deneyin

Çözülecek daha fazla kalıp

Son viral makaleler

Daha fazla viral makale keşfet