---
title: Multi Agent Orchestration Langgraph
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/multi-agent-orchestration-langgraph/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/multi-agent-orchestration-langgraph/
last_updated: 2026-06-20
---

# Multi Agent Orchestration Langgraph

> LangGraph ile production multi-agent orkestrasyon state machine (nodes + edges + state)…

Birden çok yapay zeka ajanını LangGraph durum makineleriyle orkestre etmek için üretim deseni kütüphanesi. Kırılgan ardışık görev dağıtımını açık düğümler, kenarlar ve paylaşılan durumla değiştirir; süpervizör yönlendirme, paralel haritala-indirge, saga geri alma ve kontrol noktası-devam ekler; böylece uzun süren çok ajanlı hatlar koordineli ve kurtarılabilir kalır.

## Ne için kullanılır
- Ardışık devirin bağlam kaymasına yol açtığı üç veya daha fazla ajanı koordine etme
- Bir denetim için ajanları paralel çalıştırıp ardından tek bir sonucu sentezleme
- Bir adım başarısız olduğunda tüm commit-dağıtım-test zincirini geri alma
- Çökme veya yeniden başlatma sonrası uzun bir toplu işi kontrol noktasından sürdürme
- İşi dinamik olarak uzmanlara yönlendiren bir süpervizör ajan kurma
- Kaliteyi kaybetmeden çok ajanlı maliyeti kontrol etmek için role göre model karması yapma

## Faydalar
- Paylaşılan durumu her ajan geçişinde taşıyarak bağlam kaymasını ortadan kaldırma
- Bağımsız ajanları ardışık yerine paralel çalıştırarak gerçek zamanı kısaltma
- Bir hata sonrası sıfırdan başlamadan uzun süren işleri kurtarma
- Kısmi hata altında çok ajanlı zincirleri tutarlı ve geri alma güvenli tutma

## Ne içerir
- Tipli paylaşılan durum ve koşullu yönlendirmeli bir LangGraph durum makinesi iskeleti
- Dinamik ajan yönlendirme için yapılandırılmış LLM çıktısı kullanan bir süpervizör deseni
- Yayılan işçiler ve bir sentezleyici düğümle paralel haritala-indirge deseni
- Çok adımlı geri alma için telafi eylemleri içeren bir saga deseni
- Uzun işler için döngü tespitli bir kontrol noktası-devam deseni
- Durum mutasyonu, eksik kontrol noktaları ve araç sınırlarını kapsayan on maddelik karşı desen tablosu

## Kimler için
Basit ardışık görev dağıtımını aşan, dayanıklılık, paralellik ve geri alma ihtiyacı olan koordineli ve uzun süren çok ajanlı sistemler kuran yapay zeka mühendisleri.

## Nasıl çalışır
Skill'in çok-ajanlı bir işi kırılgan sıralı dispatch zinciri yerine LangGraph state machine'e dönüştürmek için koştuğu birebir kurulum döngüsü. Kara kutu yok, yaptığı iş bu:
1. Koddan önce dört kapı sorusuyla başlar: kaç ajan var ve bağımlılık şekli ne (sıralı A, B, C mi yoksa synthesizer'a akan paralel fan-out mu), paylaşılan state ne taşıyacak, bir ajan fail ederse ne olacak (saga rollback, atla ve logla, veya retry) ve koşu kalıcı checkpoint gerektirecek kadar uzun mu.
2. Paylaşılan state'i tipli bir şema olarak tanımlar (problem, müşteri slug, bulgu listesi, karar izi, hata bayrağı, checkpoint id) ve değişmezlik kuralı koyar: her ajan state'in kopyala-ve-güncelle halini döndürür, yerinde mutasyon yasaktır çünkü paralel dallar üzerinde yarışır.
3. Graph'ı ajan kayıt defterinden kurar: her node kendi model atamasına, katı izinli-araç beyaz listesine ve parent state'in ezemeyeceği izole system prompt'una sahip bir ajandır. Bu hem drift koruması hem prompt-injection sınırıdır.
4. Kenarları desene göre bağlar: supervisor node statik if-else yerine yapılandırılmış çıktıyla dinamik yönlendirme kararı verir (sıradaki ajan artı gerekçe artı öncelik), paralel map-reduce 5 worker'ı aynı anda dağıtıp synthesizer node'da birleştirir, 150 saniyelik sıralı denetimi yaklaşık 30 saniyeye indirir.
5. Hata mekanizmasını ekler: saga telafi kenarları sayesinde aşağı akışta fail eden adım (deploy testi geçmez) zinciri geri sarar (deploy'u geri al, commit'i geri al), artı state-hash döngü tespiti supervisor aynı state'e üç kez dönerse graph'ı durdurur.
6. Uzun koşular için Postgres checkpoint backend'iyle derler: her node bitişinde state bir thread id altında kalıcılaşır, böylece 2. saatte çöken 4 saatlik gece batch'i baştan başlamak yerine son tamamlanan adımdan devam eder ve her geçiş debug için izde görünür kalır.

## Sık sorulanlar
### Sadece iki ajanımız ve basit bir devir akışımız var, durum makinesine ihtiyacımız var mı?
Muhtemelen henüz yok. Kalıplar üç ve üzeri ajanda, ardışık devrin bağlam kaymasına yol açtığı veya işlerin kontrol noktasından devam gerektirecek kadar uzadığı yerde değer kazanıyor. Tek geçişte biten iki adımlı bir zincir grafiksiz de idare eder.

### Çöken bir toplu iş baştan başlamadan nasıl devam ediyor?
Durum, Postgres destekli bir kaydediciyle kontrol noktalarında saklanıyor; çökme veya yeniden başlatma sonrası grafik birinci adımdan değil son kontrol noktasından sürüyor. Döngü tespiti, devam eden çalıştırmanın başarısız düğümde dönüp durmasını engelliyor.

### Bu kalıpları CrewAI gibi başka bir çatıyla kullanabilir miyim?
Hayır, doğrudan kullanamazsınız. İskeletler LangGraph düğümleri, kenarları ve tipli paylaşılan durum olarak yazılmış; kontrol noktası katmanı da onun kaydedici arayüzünü varsayıyor. Kavramlar taşınır ama kod taşınmaz.

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

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