Görevlerin karar verme, değişen girdiler veya birden fazla araç arasında işlem gerektirdiği durumlarda otomatik iş akışları oluşturmak zorlaşabilir. Geleneksel otomasyon genellikle sabit adımları takip eder, bu da esneklik ve yargı gerektiren görevlerin ele alınmasını zorlaştırır. n8n AI Agent'lar, hedefleri anlayabilen, doğru araçları seçebilen ve gerektiğinde harekete geçebilen zeka ekleyerek bu sorunu çözer. Mükemmel n8n AI Agent eğitimini bulmak ve daha akıllı, daha esnek iş akışları oluşturmak için bu makaleyi inceleyin.
n8n AI Agent nedir?
n8n AI Agent, bir görevi anlayabilen, kararlar verebilen ve onu tamamlamak için harekete geçebilen, AI destekli bir iş akışı bileşenidir. Yalnızca önceden tanımlanmış adımları takip eden iş akışlarından farklı olarak, bir AI Agent göreve bağlı olarak bağlı araçlardan veya hizmetlerden hangisini kullanacağına dinamik olarak karar verebilir. Bir AI modelini araçlar ve veri kaynaklarıyla bağlayarak, bilgi alan, eylemler gerçekleştiren ve yanıtlarını göreve ve mevcut bağlama göre uyarlayan agent'lar oluşturabilirsiniz.
AI Agent'ın temel bileşenleri
Bir AI Agent'ın nasıl çalıştığını anlamak için, bilgiyi işlemesine, kararlar vermesine ve harekete geçmesine yardımcı olan temel unsurlara bakmak önemlidir. Aşağıdaki bileşenler, basit bir iş akışını daha yetenekli bir AI destekli sisteme dönüştürmek için birlikte çalışır:
| Bileşen | Rol | Kullanılabilir düğüm türleri |
|---|---|---|
| Sohbet modeli (Beyin) | Akıl yürütme, planlama ve yanıt üretimini yürütür | OpenAI Chat, Anthropic Claude, Google Gemini, Moonshot Kimi, Ollama, Azure OpenAI |
| Araçlar (Eller) | Modelin çağırabileceği harici yetenekler | HTTP Request, Database, Gmail, Slack, Airtable, Code, MCP Client Tool |
| Bellek (Deneyim) | Konuşma turları arasında bağlamı kalıcı hale getirir | Simple Memory, PostgreSQL Memory, Redis Memory |
| Çıkış ayrıştırıcı (Biçimlendirici) | Yapılandırılmış çıkış formatlarını (JSON, şemalar) zorunlu kılar | Structured Output Parser, Auto-Fixing Output Parser |
Bir n8n AI Agent ne yapabilir?
Geleneksel n8n iş akışları, bir tetikleyicinin süreci başlattığı, önceden tanımlanmış eylemlerin sırayla çalıştığı ve son çıktının üretildiği deterministik bir yapıyı takip eder. Her adım önceden yapılandırılır ve dinamik karar vermeye çok az yer bırakır.
n8n AI Agent düğümü, iş akışlarına akıl yürütme yetenekleri ekleyerek daha esnek bir yaklaşım sunar. Sabit bir sıra yürütmek yerine, bir AI Agent, bağlamı analiz ederek, en uygun araçları seçerek, sonuçları işleyerek ve mevcut bilgilere göre sonraki adımı belirleyerek tanımlı bir hedefe doğru çalışır.
Bu, AI Agent düğümünü bir n8n iş akışının karar verme katmanı haline getirir; geleneksel otomasyon ile özerk AI destekli yürütme arasındaki boşluğu kapatırken, iş akışlarının değişen görev ve gereksinimlere akıllıca uyum sağlamasını mümkün kılar.
Geleneksel iş akışı:
Trigger → Action → Action → DoneAI Agent iş akışı:
Goal → Reason → Tool Call → Reason → Tool Call → Final Answern8n AI Agent ne zaman kullanılmalı?
Bir AI Agent'ın esnekliği karmaşık görevler için faydalı olabilir, ancak her iş akışı için gerekli değildir. Onu doğru durumlar için seçmek gereksiz karmaşıklıktan kaçınmaya yardımcı olur ve otomasyonun verimli ve güvenilir kalmasını sağlar. n8n AI Agent'ı ne zaman kullanmalısınız:
AI Agent'ı şu durumlarda kullanın:
Sonraki adım, geçerli adımın sonucuna bağlıdır (dinamik yönlendirme).
Görev, tahmin edilemeyen bir sırayla birden fazla araç çağrısı gerektiriyor (örneğin, bir şirketi araştırmak, CRM'i kontrol etmek, kişiselleştirilmiş bir e-posta taslağı hazırlamak).
Modelin bir cevaba doğru yinelemeli olarak ilerlemesine ihtiyacınız var (örneğin, "en az bir aktarmalı, 500 dolardan düşük en iyi uçuşu bul").
Şu durumlarda AI Agent'tan kaçının:
İş akışı sadece biçimlendirme veya tek adımlı özetlemeden ibaret.
Mantık, belirsizlik içermeyen tamamen kural tabanlı bir yapıya sahip.
Gecikme kritik önemde ve görev akıl yürütme gerektirmiyor (bunun yerine standart bir LLM Chain veya deterministik düğümler kullanın).
n8n ile ilk AI Agent'ınızı nasıl oluşturursunuz?
n8n'de bir AI Agent oluşturmak basit bir iş akışıyla başlar ve zamanla akıllı karar verme için gereken bileşenler eklenir. Agent'ın istekleri anlayıp uygun eylemleri gerçekleştirebilmesi için bir sohbet tetikleyicisi, AI modeli, bellek ve araçlar bağlayabilirsiniz. İşte n8n AI Agent araçlarını kullanarak bir AI Agent oluşturmak için adım adım bir kılavuz.
Adım 1: Yeni bir iş akışı oluşturun ve bir Chat Trigger ekleyin
n8n çalışma alanınızda yeni bir iş akışı oluşturun ve "Add first step"e tıklayın. "Chat Trigger" araması yapın ve canvas'a ekleyin. Bu düğüm, bir kullanıcı AI Agent'ınıza mesaj gönderdiğinde iş akışını başlatır.
Chat Trigger'ı ekledikten sonra, örnek bir mesaj göndermek için "Test Chat"e tıklayın. n8n, sonraki düğümleri yapılandırırken kullanabileceğiniz test verisi üretecektir.
Adım 2: AI Agent düğümünü ekleyin
Chat Trigger düğümünün yanındaki "+" simgesine tıklayın ve "AI Agent" araması yapın. Düğümü ekleyin ve Chat Trigger ile bağlayın. AI Agent, kullanıcı isteklerini analiz etmek ve görevlerin nasıl tamamlanacağına karar vermekle sorumludur. Bağlı araçları kullanabilir, dış verilere erişebilir ve verdiğiniz talimatlara göre yanıtlar üretebilir.
Adım 3: AI Agent'a bir sohbet modeli bağlayın
AI Agent düğümünü açın ve "Chat Model" bağlantısı üzerinden bir model ekleyin. Bir AI sağlayıcısı seçin, ardından API kimlik bilgilerinizi ekleyip kullanmak istediğiniz modeli belirleyin.
Bağlanan sohbet modeli, AI Agent'ın mesajları anlamasını, görevler üzerine akıl yürütmesini ve yanıt üretmesini sağlar.
Adım 4: AI Agent'ınıza bellek ekleyin
AI Agent düğümündeki "Memory" bağlayıcısına tıklayın ve "Simple Memory" ekleyin.
Bellek, AI Agent'ınızın aynı konuşmadaki önceki mesajları takip etmesini sağlar. Bu, çok turlu sohbetlerde kullanıcıların tüm bağlamı tekrarlamadan takip soruları sorabilmesi açısından faydalıdır.
Adım 5: AI Agent'ın verilere erişebilmesi için bir araç ekleyin
AI Agent düğümündeki "Tool" bağlayıcısına tıklayın ve "Data Table" gibi bir veri kaynağı ekleyin. Bilgi tabanınızı içeren tabloyu seçin ve arama ayarlarını yapılandırın.
Örneğin, agent'ın kullanıcı sorularını veya etiketleri eşleştirerek Soru-Cevap veritabanınızda arama yapmasına izin verebilirsiniz. Bir kullanıcı bir şey sorduğunda, AI Agent bu aracı çağırabilir, ilgili bilgiyi alabilir ve bunu daha doğru bir yanıt üretmek için kullanabilir.
Adım 6: AI Agent talimatlarını yapılandırın
AI Agent ayarlarını açın ve bir "System Message" ekleyin. Bu mesaj, agent'ın rolünü tanımlar ve istekleri nasıl ele alması gerektiğini açıklar.
Örneğin, agent'a soruları yanıtlamadan önce bağlı veri kaynağını kullanmasını, alınan bilgilere dayalı yanıtlar vermesini ve ilgili bilgi bulunmadığında tahminde bulunmak yerine kullanıcılara bunu bildirmesini talimatlandırabilirsiniz.
Adım 7: AI agent'ınızı test edin ve yayınlayın
Chat Trigger düğümüne geri dönün ve AI Agent'ınızla etkileşime geçmek için "Test Chat"i kullanın. Bilgi tabanınızla ilgili sorular sorun ve agent'ın doğru bilgiyi alıp alamadığını ve faydalı yanıtlar üretip üretmediğini kontrol edin.
AI Agent'ın isteği nasıl ele aldığını ve hangi araçları kullandığını görmek için iş akışı çalıştırma günlüklerini inceleyebilirsiniz. İş akışı beklendiği gibi çalıştığında, AI agent'ınızı kullanılabilir hale getirmek için "Publish"e tıklayın.
Kimi API'leri n8n'e nasıl entegre edilir?
Kimi API'leri, Kimi'nin yapay zeka yeteneklerini doğrudan n8n iş akışlarınıza taşımanızı ve bunları metin işleme, akıl yürütme ve içerik üretimi gibi görevler için kullanmanızı sağlar. Bu entegrasyon, bir API anahtarı üzerinden iş akışınızı Kimi modelleriyle bağlar ve prompt gönderip yapay zeka tarafından oluşturulmuş yanıtlar almanıza olanak tanır. Bağlantı yapılandırıldıktan sonra Kimi'yi diğer n8n düğümleriyle birlikte yapay zeka destekli bir adım olarak kullanabilirsiniz. Entegrasyonu kurmak için aşağıdaki adımları izleyin.
Adım 1: Bir tetikleyici düğümü ekleyin
Yeni bir iş akışı oluşturun ve iş akışının ne zaman çalışacağını belirlemek için bir "Manual Trigger" düğümü ekleyin. Daha sonra bunu bir zamanlama veya olay tabanlı tetikleyici gibi başka bir tetikleyiciyle değiştirebilirsiniz.
Adım 2: Kimi düğümünü ekleyin
"Add Node"a tıklayın, "AI" bölümünü açın ve "Moonshot Kimi"yi seçin. Bir Kimi modeline prompt göndermek için "Message a model"i seçin.
Adım 3: Kimi API kimlik bilgilerini oluşturun
Kimi API platformunu açın ve bir API anahtarı oluşturmak için "Console" > "API Keys" bölümüne gidin.
n8n'de "Create New Credential"i seçin, anahtarı girin, bölge olarak "International"ı seçin ve kaydedin.
Adım 4: Modeli yapılandırın
"Resource"u "Text" ve "Operation"ı "Message a Model" olarak ayarlayın. Ardından tercih ettiğiniz Kimi modelini seçin ve iş akışının göndermesini istediğiniz prompt'u girin.
Adım 5: İsteği özelleştirin
"User" gibi uygun bir "Role" seçin ve gerekiyorsa ek dosyalar ekleyin. Sistem mesajları, token sınırları, yanıt formatı, düşünme modu ve diğer mevcut ayarlar gibi seçenekleri de yapılandırabilirsiniz.
Adım 6: İş akışını çalıştırın ve test edin
Yapılandırılan prompt'u Kimi'ye göndermek ve yanıtı kontrol etmek için "Execute Workflow"a tıklayın. Yetersiz bakiye hatası alırsanız Kimi hesabınıza bakiye yükleyin ve iş akışını yeniden çalıştırın.
Kimi API kullanmanın avantajları
Kimi API, özellikle görevler daha derin akıl yürütme, büyük miktarda bilgi veya birden fazla eylem gerektirdiğinde, n8n iş akışlarına daha gelişmiş yapay zeka yetenekleri katabilir. Kimi API'yi n8n ile kullanmanın bazı temel avantajları şunlardır:
Uzun bağlam gerektiren görevleri daha derin bir anlayışla ele alın: Kimi, büyük miktarda bilgiyi işleyip analiz edecek şekilde tasarlanmıştır; bu da onu uzun belgeler, karmaşık veriler veya çok adımlı talimatlar içeren iş akışları için uygun kılar. n8n agent'larının görevler arasında bağlamı korumasına ve daha doğru yanıtlar üretmesine yardımcı olur.
Karmaşık iş akışı kararlarını mümkün kılın: Kimi, gelişmiş akıl yürütme yetenekleriyle n8n otomasyonlarını güçlendirir; bu da yapay zeka agent'larının girdileri analiz etmesine, farklı senaryoları değerlendirmesine ve bir sonraki iş akışı adımını tetiklemeden önce daha iyi kararlar almasına olanak tanır.
Tool calling ve agent etkileşimlerini destekleyin: Kimi API ile n8n iş akışları, yapay zeka akıl yürütmesini harici araçlar, API'ler ve servislerle bağlayabilir. Bu, agent'ların bilgi almasını, eylemleri gerçekleştirmesini ve basit metin üretiminin ötesinde görevleri tamamlamasını sağlar.
İş akışları arasında bağlam yönetimini iyileştirin: Kimi, yapay zeka agent'larının önceki etkileşimleri, kullanıcı gereksinimlerini ve iş akışı durumlarını anlamasına yardımcı olur. Daha iyi bağlam yönetimi, karmaşık otomasyon senaryolarında daha tutarlı çıktılar ve daha akıcı bir yürütme sağlar.
Otomasyon verimliliğini artırın: Kimi'nin yapay zeka yeteneklerini n8n'in iş akışı otomasyon platformuyla birleştirerek ekipler, manuel işlemleri azaltabilir, tekrarlayan süreçleri sadeleştirebilir ve verimli şekilde ölçeklenen, daha akıllı yapay zeka destekli iş akışları oluşturabilir.
Yaygın sorunları giderme
Bir n8n yapay zeka agent'ı beklendiği gibi davranmadığında sorun genellikle araçları, kimlik bilgileri, belleği veya model ayarlarıyla ilgilidir. Aşağıdaki belirtileri ve olası nedenlerini kontrol etmek, sorunu hızlıca tespit edip iş akışını düzgün çalışır hale getirmenize yardımcı olabilir.
| Belirti | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Agent hiçbir aracı çağırmıyor | Araç açıklamaları belirsiz veya birbiriyle örtüşüyor | Açıklamaları belirli ve birbiriyle örtüşmeyecek şekilde yeniden yazın. |
| Agent yanlış aracı çağırıyor | Çok fazla araç eklenmiş | Gereksiz araçları kaldırın; tek bir araçla başlayın. |
| "Credential not found" hatası | Chat Model düğümünde Moonshot kimlik bilgisi seçilmemiş | Moonshot Kimi Chat Model düğümünü yeniden açın ve kimlik bilgisini seçin. |
| Agent sonsuz döngüye giriyor | Max Tool Call Iterations değeri çok yüksek ayarlanmış veya prompt'ta durdurma koşulu eksik | İterasyon sayısını düşürün ve sistem prompt'una açık durdurma kuralları ekleyin. |
| Kullanıcılar arasında bellek sızıntısı | Session Key benzersiz bir tanımlayıcıya ayarlanmamış | Session Key'i ={{ $json.sessionId }} olarak ayarlayın. |
| Thinking Mode ve Web Search aynı anda başarısız oluyor | Bu iki özellik Kimi'de birbirini dışlar | Aynı anda sadece birini etkinleştirin. |
Sonuç
n8n AI Agent, görevleri anlayabilen, karar verebilen ve geleneksel otomasyonun ötesine geçerek uyum sağlayabilen esnek iş akışları oluşturmanıza yardımcı olur. Kimi API'sini n8n ile bağlayarak, daha akıllı AI iş akışları için güçlü akıl yürütme ve uzun bağlam yeteneklerinden yararlanabilirsiniz. Basit bir kullanım örneğiyle başlayın, sonuçları test edin ve yeni olasılıklar keşfettikçe otomasyonunuzu genişletin.