---
title: Langchain Architecture
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/langchain-architecture/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/langchain-architecture/
last_updated: 2026-06-20
---

# Langchain Architecture

> Design LLM applications using LangChain 1.x and LangGraph for agents, memory, and tool…

LangChain 1.x ve LangGraph ile LLM uygulamaları tasarlamak için üretim odaklı bir el kitabı: ajanları, tipli durum yönetimini, hafızayı ve araç entegrasyonunu kapsar. Karmaşık yapay zeka akışlarını test edilebilir StateGraph düğümleri olarak modellemeyi, checkpointer ile dayanıklı yürütme kurmayı ve akış öncelikli, izlenebilir uygulamalar yayınlamayı gösterir.

## Ne için kullanılır
- Araç erişimli otonom ajanlar inşa etme
- Başarısız olup kaldığı yerden devam edebilen çok adımlı LLM akışları kurma
- Oturumlar arası sohbet hafızası ve kalıcı durum yönetimi
- Önce getir, sonra üret grafikleriyle RAG hatları kurma
- Süpervizör yönlendirmeli çoklu ajan sistemleri tasarlama
- İzleme ve token maliyeti gözlemlenebilirliği ekleme

## Faydalar
- Ajanları kara kutu olarak değil, düğüm düğüm hata ayıklayın
- Uzun süren akışları baştan değil, hata noktasından devam ettirin
- Önbellek ve akıllı model yönlendirmeyle tekrar sorgu maliyetini düşürün
- Akan token ve araç olaylarıyla algılanan bekleme süresini azaltın

## Ne içerir
- create_react_agent ile ReAct ve çoklu ajan desenleri
- RAG ve çok adımlı akışlar için tipli StateGraph şablonları
- Bellekten PostgreSQL ve vektör deposuna kadar hafıza seçenekleri
- Güvenli yürütmeli Pydantic şemalı yapılandırılmış araç tanımları
- ainvoke ve astream_events ile akış ve eşzamansız desenler
- Test stratejileri ve bir üretim dağıtım kontrol listesi

## Kimler için
LangChain ve LangGraph üzerinde ajan tabanlı, üretim seviyesinde LLM uygulamaları kuran yapay zeka ve arka uç mühendisleri.

## Nasıl çalışır
Skill'in bir LLM uygulaması ayağa kaldırırken çalıştırdığı gerçek kurulum döngüsü, kara kutu yok, yaptığı iş tam olarak bu:
1. Uygulamayı tipli durum grafı olarak modeller: her LLM etkileşimi (getir, üret, doğrula, yönlendir) kendi düğümü olur, dallanma mantığı düğümün dışında koşullu kenarlarda yaşar ve ajanlara sonsuz döngüyü kesen katı iterasyon sınırı konur
2. Araçları, açıklamasında somut alan örnekleri taşıyan yapılandırılmış şemalarla tanımlar; araç sayısı kabaca 7'yi aşınca yönlendirme süpervizör ajana taşınır, çünkü doğrudan seçim isabeti çöker
3. Checkpointer bağlar (geliştirmede bellek içi, üretimde Postgres veya Redis); her konuşma iş parçacığı durumunu kalıcı tutar, başarısız koşu baştan başlamak yerine son checkpoint'ten devam eder
4. E-posta gönderme veya veritabanına yazma gibi yan etkili düğümlerin önüne insan onayı kesme noktası koyar; durum incelenir, onaylanır, yürütme ondan sonra sürer
5. İlk token'dan itibaren akış yapar: token olayları kullanıcıya canlı yansır, araç başlangıç olayları ara durum mesajı gösterir, toplu işler bloklamak yerine asenkron paralel koşar
6. Her çağrıyı token kullanımı, gecikme ve hata verisiyle gözlemlenebilirlik katmanında izler; haftalık sabit soru setiyle regresyon koşusu yapar, kalite kayması şikayetle değil sayıyla yakalanır

## Sık sorulanlar
### Şu an doğrudan OpenAI SDK çağırıyorum, bu paket yine de işime yarar mı?
Paket LangChain 1.x ve LangGraph yığını için yazıldı; StateGraph düğümleri, checkpointer ve create_react_agent gibi yapı taşlarını varsayar. Bu yığına geçmeyi değerlendiriyorsanız şablonlar ne kazanacağınızı gösterir, ham SDK çağrılarında kalacaksanız içeriğin çoğu birebir taşınmaz.

### Ajan hatalarını kara kutu olmaktan nasıl çıkarıyor?
İş akışını düğüm düğüm incelenebilir tipli StateGraph olarak modelleyerek ve checkpointer ile başarısız koşuyu baştan değil kaldığı adımdan devam ettirerek. LangSmith izleme desenlerini eklediğinizde adım başına token maliyetini de görürsünüz.

### Bu barındırılan bir servis mi yoksa kurduğum bir kütüphane mi?
İkisi de değil. Mimari desenler ve şablonlar içeren bir el kitabı: ReAct ve çoklu ajan desenleri, RAG için tipli StateGraph örnekleri, bellekten PostgreSQL'e uzanan hafıza seçenekleri ve canlıya alma kontrol listesi. Kodu yine siz yazar, siz sahiplenirsiniz.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Yapay zekâ ve LLM mühendisliği](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/yapay-zeka-llm-muhendisligi/)