Kuika’nın AI Agents özelliği, uygulamalarınıza daha etkileşimli ve senaryo tabanlı yapay zeka deneyimleri entegre etmenizi sağlar. Bu özellik sayesinde farklı görevleri üstlenen, belirli rollere sahip ve kullanıcıdan gelen girdilere göre dinamik yanıtlar verebilen yapay zeka ajanları (agents) oluşturabilirsiniz.
AI Agent Oluşturma Adımları
Kuika platformuna giriş yapın ve çalışmak istediğiniz projeyi açın.
AI modülüne gidin.
AI Agents bölümüne tıklayın.
AI Agent Şablonları
Hazır şablonlar üzerinden agent oluşturabilir veya tamamen Custom seçeneğiyle sıfırdan bir yapı tanımlayabilirsiniz:
Custom
Tanım: Sıfırdan kendi agent'ınızı oluşturmanıza olanak tanır.
Kullanım Senaryosu: Özgün görev tanımı, özel kullanıcı girdileri veya farklı AI modelleri kullanmak isteyen geliştiriciler içindir.
Özellikler: Role prompt, user prompt, model ve parametrelerin tamamı sizin kontrolünüzdedir.
Örnek Girdi: “Bir podcast bölümü için başlık ve açıklama üret.”
Employee Researcher
Tanım: Belirli bir çalışan hakkında internet veya veritabanı üzerinden bilgi toplar.
Kullanım Senaryosu: İnsan kaynakları, iç iletişim ve yönetici dashboard'ları.
Veri Kaynağı: Genellikle Serper Tool ile desteklenir.
Girdi: Çalışan adı, pozisyon, e-posta.
Çıktı: Çalışanın geçmişi, yetkinlikleri, projeleri hakkında yapılandırılmış metin veya JSON.
Company Researcher
Tanım: Belirtilen bir şirket hakkında çevrimiçi araştırma yapar ve özet bilgi sunar.
Kullanım Senaryosu: Rekabet analizi, yatırım araştırmaları, müşteri profili çıkarımı.
Veri Kaynağı: Serper Tool ile web aramaları.
Girdi: Şirket adı (örn: “Trendyol”)
Çıktı: Kuruluş yılı, sektör, son haberler, büyüklük, çalışan sayısı gibi bilgiler.
Job Post Generator
Tanım: Belirli bir pozisyon için iş ilanı hazırlar.
Kullanım Senaryosu: İnsan kaynakları otomasyonları, iş ilanı oluşturma panelleri.
Girdi: Pozisyon adı, aranan beceriler, lokasyon, şirket bilgisi.
Çıktı: Başlık, açıklama, görev tanımı, aranan nitelikler.
Candidate Selector
Tanım: Aday verilerine göre en uygun olanı seçer ya da sıralar.
Kullanım Senaryosu: Otomatik işe alım araçları, başvuru eleme süreçleri.
Girdi: Birden fazla adayın özgeçmiş bilgisi (metin/JSON formatında).
Çıktı: Önerilen aday(lar), güçlü yönleri, eşleşme skoru gibi yapılandırılmış çıktı.
News Summarizer
Tanım: Güncel haberleri alır ve özetler.
Kullanım Senaryosu: Dashboard’larda hızlı haber akışı, sektör analiz panelleri.
Veri Kaynağı: Serper Tool ile gerçek zamanlı haber taraması.
Girdi: Konu veya haber başlığı (örn: "yapay zeka yatırımları").
Çıktı: Kısa özet, haber tarihi, kaynak bilgisi.
SQL Rag Search
Tanım: SQL tabanlı veri kaynakları üzerinde arama yaparken RAG (Retrieval-Augmented Generation) yaklaşımı kullanır.
Kullanım Senaryosu: Büyük veritabanlarından anlamlı içerik çıkarma, doğal dil ile SQL sorguları destekleme.
Girdi: SQL sorgusu veya doğal dilde arama.
Çıktı: Sorgu sonuçlarının özetlenmiş veya yapılandırılmış hali.
Travel Planner
Tanım: Seyahat planı oluşturur.
Kullanım Senaryosu: Tatil planlama, uçuş ve konaklama önerileri, rota çıkarma.
Girdi: Lokasyon, tarih, tercih edilen aktiviteler.
Çıktı: Önerilen seyahat planı, aktiviteler, alternatif seçenekler.
Marketing Strategy Consultant
Tanım: Pazarlama stratejileri geliştirir.
Kullanım Senaryosu: Kampanya planlama, sosyal medya içerik stratejisi, marka analizi.
Girdi: Hedef kitle, sektör, ürün/hizmet bilgisi.
Çıktı: Kampanya önerileri, kanal stratejisi, KPI önerileri.
Linkedin Professional Finder:
Tanım: Belirli kriterlere göre LinkedIn üzerinde profesyonel profilleri bulur ve özetler.
Kullanım Senaryosu: B2B satış ekipleri, iş geliştirme süreçleri,Lead generation otomasyonları
Girdi: İsim-soyisim, Şirket adı, Pozisyon, Sektör, Lokasyon
Çıktı: Profil özeti, Mevcut pozisyon, Önceki deneyimler, Eğitim bilgileri
Company Registry Finder:
Tanım: Resmi şirket kayıt veritabanlarından şirket bilgilerini çeker.
Kullanım Senaryosu: Hukuki doğrulama süreçleri, Tedarikçi doğrulama, KYC (Know Your Customer) otomasyonları, Risk analizi sistemleri
Girdi: Şirket adı, Vergi numarası, Ülke
Çıktı: Resmi unvan, Kuruluş tarihi, Vergi durumu, Faaliyet alanı
Company Brand Intelligence:
Tanım: Bir şirketin marka algısını, dijital görünürlüğünü ve itibarını analiz eder.
Kullanım Senaryosu: Marka analizi, Rekabet analizi, PR ve kriz yönetimi, Yatırım öncesi değerlendirme
Girdi: Şirket adı, Sektör, Analiz kapsamı (örneğin: "sosyal medya itibarı")
Çıktı: Marka tonu analizi, Son haberler, Güçlü/zayıf yönler, Risk göstergeleri
Product Finder:
Tanım: Belirli kriterlere göre ürün arar ve en uygun seçenekleri listeler.
Kullanım Senaryosu: E-ticaret platformları, Satın alma otomasyonları, Fiyat karşılaştırma panelleri, B2B ürün araştırmaları
Girdi: Ürün adı,Kategori,Fiyat aralığı, Marka tercihi
Çıktı: Ürün listesi, Fiyat bilgisi, Teknik özellik özeti
Person Intelligence:
Tanım: Belirli bir kişi hakkında çoklu veri kaynaklarından zenginleştirilmiş analiz üretir.
Kullanım Senaryosu: İş geliştirme, Yatırımcı araştırması, Yönetici analizi
Girdi: Ad soyad, Şirket, Pozisyon, Sektör
Çıktı: Profesyonel geçmiş, Uzmanlık alanları, Medya görünürlüğü
Custom Şablonu Kullanımı
AI Agent’lar, özelleştirilebilir yapı sayesinde farklı iş senaryolarına uyarlanabilir. Agent’ın rolü, görevi, kullanacağı araçlar, aksiyonlar, giriş parametreleri ve dönüş değerleri ekran üzerinden yapılandırılır.
Bu yapı; veri toplama, analiz yapma, kullanıcıdan eksik bilgi isteme, dış sistemlerden veri çekme ve sonucu yapılandırılmış formatta üretme gibi işlemler için kullanılabilir.
AI Agent Akış Tipleri
Sequential
Agent’lar bağlı oldukları sıraya göre çalışır.
Her agent, çıktısını bir sonraki agent’a aktarır.
Adım adım ilerleyen süreçler için uygundur.
Veri doğrulama, analiz ve çıktı üretimi gibi zincir akışlarda kullanılır.
Hierarchical
Agent’lar görev paylaşımı mantığıyla çalışır.
Ana agent, alt görevleri diğer agent’lara yönlendirebilir.
Birden fazla uzmanlık gerektiren süreçlerde kullanılır.
Merkezi yönetim gerektiren yapılarda tercih edilir.
Agent Oluşturma ve Yapılandırma
Create from Blank butonuna tıklayın.
Agent akış tipini seçin:
Sequential
Hierarchical
Canvas üzerinde oluşan agent kartını seçin.
Sağ paneldeki Params sekmesine geçin.
Aşağıdaki bölümleri ihtiyaca göre yapılandırın:
Agent Info
Tools
Actions
Task Parameters
Return Types
Sequential Yapı Bileşenleri
Agent Info
Bu bölüm, agent’ın temel kimliğini ve davranış yapısını tanımlamak için kullanılır.
Name: Agent adını belirler. Canvas üzerinde görünen isimdir.
Role: Agent’ın uzmanlık rolünü tanımlar. Örnek: Task Input Clarification Specialist
Goal: Agent’ın temel hedefini belirtir. Agent bu amaca göre çıktı üretir.
Backstory: Agent’ın davranış bağlamını tanımlar. Nasıl yaklaşım sergileyeceğini etkiler.
LLM Model: Yanıt üretiminde kullanılacak modeli belirler.
Tool Calling LLM: Tool çağrılarında kullanılacak modeli belirler.
Reasoning: Gelişmiş akıl yürütme özelliğini açar veya kapatır.
Memory: Hafıza kullanım ayarını belirler.
Tools
Bu bölüm, agent’ın sistem araçlarını kullanmasını sağlar.
Agent aşağıdaki işlemleri yapabilir:
Dosya okuyabilir.
Dosya oluşturabilir.
Excel verisi okuyabilir.
Google Workspace bağlantıları kullanabilir.
Dropbox dosyalarına erişebilir.
Web araması yapabilir.
Kod çalıştırabilir.
Tool eklemek için:
Agent kartındaki Tools alanında bulunan + ikonuna tıklayın.
Açılan listeden tool seçin.
Gerekirse ayarlarını yapın.
Kaydedin.
Actions
Bu bölüm, uygulama içinde tanımlı işlemleri çalıştırmak için kullanılır.
Bu bölüm, agent’ın görev kurallarını ve çalışma kapsamını belirlemek için kullanılır.
Task Description: Agent’ın ne yapacağını detaylı açıklar.
Guardrail: Yanıtlarda uyulması gereken kuralları tanımlar.
Guardrail Max Retry Limit: Kural ihlali durumunda maksimum yeniden deneme sayısını belirler.
Örnek Task Description:
Kullanıcının talebinde eksik bilgi olup olmadığını kontrol et.
Eksik bilgi varsa net ve kısa şekilde kullanıcıdan iste.
Bilgiler tam ise işlemi başlat.
Return Types
Bu bölüm, agent’ın döndüreceği çıktı alanlarını tanımlar.
Örnek:
clarification_message
Tip: string
Kullanıcıya gösterilecek açıklama mesajı
Diğer kullanım örnekleri:
status
result
message
fileUrl
summary
AI Chat Sekmesi
Bu sekme agent’ı test etmek için kullanılır.
Kullanıcı doğal dil ile mesaj yazar.
Agent mevcut ayarlara göre yanıt üretir.
Tool ve action kullanımı burada test edilebilir.
Yanıt formatı doğrulanabilir.
Örnek Kullanım Senaryosu: Aday Değerlendirme
Amaç
Aday bilgilerini alıp uygunluk değerlendirmesi yapmak.
Sonucu rapor olarak üretmek.
Agent Info
Name: CandidateEvaluationAgent
Role: Candidate Evaluation Specialist
Goal: Aday bilgilerini analiz edip uygunluk sonucu üretmek.
Backstory: İnsan kaynakları uzmanı gibi değerlendirme yapar.
Return Types
candidateName
hasReferenceChecked
yearsOfExperience
expectedSalary
evaluationMessage
Task Description
Kullanıcıdan aday adı alın.
Referans kontrol durumu alın.
Deneyim yılı alın.
Beklenen maaş alın.
Eksik bilgi varsa kullanıcıdan isteyin.
Bilgiler tam ise değerlendirme sonucu üretin.
AI Chat Mesajı
Aday adı: John Doe
Referans kontrolü yapıldı mı: Evet
Deneyim yılı: 6
Beklenen maaş: 85000
Beklenen Agent Çıktısı
John Doe için değerlendirme tamamlandı.
Referans kontrolü yapılmış.
6 yıllık deneyimi pozisyon için uygundur.
Beklenen maaş piyasa aralığı ile uyumludur.
Değerlendirme raporu hazırlanıyor.
Hierarchical Yapı Bileşenleri
Görsellerde örnek olarak aşağıdaki yapı yer almaktadır:
Manager
Ana koordinasyon agent’ıdır.
Tüm süreci yönetir.
Görev dağıtımı yapar.
Alt agent çıktılarını birleştirir.
Information Researcher
Bilgi araştırma görevlerini yürütür.
Genel veri toplama ve kaynak inceleme işlemlerinde kullanılır.
Travel Research Expert
Seyahat, lokasyon, rota, konaklama veya gezi araştırmalarında kullanılır.
Web Content Scraper
Web sitelerinden içerik toplama ve veri çıkarma işlemlerinde kullanılır.
Python Data Analyst
Veri analizi, hesaplama, raporlama ve script tabanlı işlemlerde kullanılır.
Social Media Analyst
Sosyal medya verilerini analiz eder.
Profil, trend ve içerik performansı değerlendirmelerinde kullanılır.
File Manager
Dosya oluşturma, kaydetme, okuma ve çıktı yönetimi işlemlerinde kullanılır.
Manager Flow Mantığı
Kullanıcı talebi önce Manager agent’a gelir.
Manager talebi analiz eder.
Görevleri alt parçalara ayırır.
Her görevi uygun uzman agent’a yönlendirir.
Gerekirse aynı anda birden fazla agent çalıştırabilir.
Tüm agent çıktıları tekrar Manager’a döner.
Nihai sonuç kullanıcıya sunulur.
Agent Info
Her alt agent için ayrı yapılandırma yapılabilir.
Örnek olarak görselde seçili agent:
Name: SocialMediaAnalyst
Role: Social Media Data Analyst
Goal: Major sosyal medya platformlarından profil, trend ve içerik verilerini analiz etmek.
Backstory: MCP connector ve veri analiz yeteneklerini birlikte kullanır.
LLM Model: GPT 5.4
Tool Calling LLM: GPT 5.4 Nano
Reasoning: Disabled
Tools
Görsellerde örnek tool kullanımları:
Instagram Scraper
Youtube Content
Linkedin Profile Search
Bu tool’lar alt agent’lara atanabilir.
Örnek:
SocialMediaAnalyst → Instagram Scraper
SocialMediaAnalyst → Linkedin Profile Search
Information Researcher → Web Search
File Manager → File Tools
Örnek Kullanım Senaryosu: Marka Araştırması
Amaç
Bir marka hakkında web, sosyal medya ve profesyonel ağ verilerini toplayıp tek rapor üretmek.
Süreç
Kullanıcı marka adını girer.
Manager görevi alt parçalara böler.
Yönlendirme örneği:
Information Researcher
Genel şirket bilgilerini toplar.
Web Content Scraper
Web sitesinden içerik çeker.
SocialMediaAnalyst
Instagram, YouTube ve LinkedIn verilerini inceler.
Python Data Analyst
Toplanan verileri analiz eder.
File Manager
Sonuç raporunu dosyaya dönüştürür.
Beklenen Çıktı
Şirket özeti
Dijital görünürlük analizi
Sosyal medya performansı
İçerik önerileri
PDF / TXT rapor çıktısı
AI Chat Sekmesi (Hierarchical)
Kullanıcı talebi doğal dil ile girer.
İstek önce Manager agent’a ulaşır.
Alt agent’lar arka planda görevleri yürütür.
Kullanıcı tek bir birleşik sonuç alır.
Örnek mesaj:
X markasının dijital varlığını analiz et ve rapor hazırla.
Desteklenen Tool Açıklamaları
MCP tabanlı entegrasyonların (Brave Search, Slack, Github, GoogleWorkspace, GoogleMaps, Youtube, Trello, Airbnb, Office365, Dropbox, Google Flight, LinkedIn, Instagram) ayarları Configuration Manager modülü üzerinden yapılır. Bu modülde ilgili MCP için API anahtarları, erişim izinleri ve bağlantı bilgileri tanımlandıktan sonra AI Agent içinde kullanılabilir hale gelir. Ayrıca, MCP üzerinden üretilen çıktıların Database’e kaydedilmesi desteklenir.
Project & Management
Trello Boards
Amaç: Trello panolarına erişmek ve kartlar üzerinde işlem yapmak.
Kullanım: Panolardaki görevler okunabilir, kart detayları alınabilir.
Örnek Kullanımlar:
Bir panodaki tüm kartları listelemek
Belirli bir görev hakkında bilgi almak
Jira Tasks
Amaç: Jira üzerindeki task ve ticket’ları yönetmek.
Amaç: Google Drive, Docs ve Sheets belgeleriyle çalışmak.
Kullanım: Belgeler açılabilir, aranabilir.
Open File
Amaç: Yüklenen dosyaları açmak.
Save File
Amaç: Oluşturulan içeriği dosya olarak kaydetmek.
Read Excel
Amaç: Excel dosyalarını okuyup analiz etmek.
Örnek Kullanımlar:
Satış raporlarını analiz etmek
Liste karşılaştırmaları yapmak
Collaboration & Communication
Slack Messages
Amaç: Slack kanallarından veri almak.
Kullanım:
Mesajları okumak
Konuşmaları özetlemek
Github Repos
Amaç: Repository ve commit’leri incelemek.
Kullanım:
Son değişiklikleri görmek
Açık issue’ları peşine düşmek
Youtube Content
Amaç: YouTube videolarına erişmek.
Kullanım:
Video aramak
Açıklama bilgisi almak
Airbnb Data
Amaç: Airbnb üzerinden konaklama bilgisi almak.
Kullanım:
Tarihe göre arama
Fiyata göre filtreleme
Office365
Amaç: Outlook, OneDrive ve Office belgeleriyle entegrasyon.
Kullanım:
E-posta okumak
Dosya analizi yapmak
Data & Analytics
Code Runner
Amaç: Kod parçacıklarını (örneğin Python, JavaScript vb.) çalıştırarak veri işleme, hesaplama ve otomasyon işlemlerini gerçekleştirmek.
Kullanım:
Veri üzerinde hesaplama yapmak
API çıktısını test etmek
Otomatik veri dönüşümleri gerçekleştirmek
Küçük ölçekli script’ler çalıştırmak
Web Scraper
Amaç: Statik (HTML tabanlı) web sitelerinden veri çekmek.
Kullanım:
Belirli bir web sayfasından tablo verisi almak
Ürün listelerini çekmek
İçerik (başlık, açıklama vb.) toplamak
Dynamic Website Scraper
Amaç: JavaScript ile yüklenen (dinamik) web sitelerinden veri almak.
Kullanım:
Sayfa yüklendikten sonra oluşan içerikleri çekmek
Infinite scroll veya filtreli liste verilerini toplamak
Dinamik dashboard verilerini almak
Serper Dev Tool
Amaç: Arama motoru API’si üzerinden programatik web araması yapmak.
Kullanım:
Anahtar kelime bazlı sonuçları listelemek
Belirli bir konu hakkında hızlı araştırma yapmak
Arama sonuçlarını JSON formatında almak
Search Flight
Amaç: Uçuş bilgilerini sorgulamak ve filtrelemek.
Kullanım:
Belirli tarihler için uçuş aramak
Fiyat karşılaştırması yapmak
Havayolu ve saat bazlı filtreleme yapmak
Seat class parametresinde hatalı girişleri, en yakın geçerli seçenekle eşleştirmek (ör. “econmy” → “economy”)
Not: Kütüphane kısıtları nedeniyle uçuş numarası ve rezervasyon URL bilgisi her zaman desteklenmez; bu durumda agent kullanıcıyı bilgilendirir.
Database Auto Sync Tool
Amaç: Farklı veri kaynakları arasında otomatik senkronizasyon sağlamak.
Kullanım:
Uzak veritabanı ile lokal veriyi eşitlemek
Veri güncellemelerini otomatik aktarmak
Periyodik veri transferi gerçekleştirmek
Linkedin Profile Search
Amaç: LinkedIn üzerinde kişi profillerini aramak ve temel bilgilerini almak.
Kullanım:
İsim veya pozisyona göre profil bulmak
Profil özet bilgilerini çekmek
Sektör bazlı kişi araştırması yapmak
Linkedin Company Employees
Amaç: Belirli bir şirketin LinkedIn çalışan listesini almak.
Kullanım:
Şirket çalışanlarını listelemek
Pozisyona göre filtreleme yapmak
Organizasyon yapısını analiz etmek
Instagram Scraper
Amaç: Instagram hesaplarından herkese açık verileri almak.
Kullanım:
Profil bilgilerini çekmek
Gönderi detaylarını almak
Etkileşim verilerini analiz etmek
Search & Maps
Web Search (Brave)
Amaç: İnternet üzerinde arama yapmak.
Google Maps
Amaç: Konum ve mekan bilgisi almak.
Test Agent (Yayın Öncesi Test Adımı)
AI Agent oluşturma sürecinde yer alan Test Agent adımı, agent’ınızı tamamlamadan önce test etmenizi sağlar. Bu adım sayesinde agent’ı yayınlamadan gerçek senaryolarla deneyebilir, prompt ve input ayarlarınızı doğrulayabilirsiniz.
Nasıl çalışır?
Agent temel ayarlarını (isim, model, şablon/prompt, input’lar) tanımladıktan sonra Test Agent adımına geçin.
Test ekranında örnek kullanıcı girdileri vererek agent’ın yanıtlarını anlık olarak görüntüleyin.
Gerekirse Role Prompt / User Prompt, input tipleri veya tool ayarlarını güncelleyip tekrar test edin.
MCP üzerinden üretilen çıktıların Database’e kaydedilmesi desteklenir.
Not: Test Agent adımı, hatalı veya eksik agent’ların canlıya alınmadan önce tespit edilmesine yardımcı olur.
Serper Tool Settings Ayarları Nasıl Yapılır?
1. Uygulamaya Konfigürasyon Ekleyin
Kuika platformuna giriş yapın.
Apps ekranından çalışacağınız projeyi açın.
Configuration Manager modülüne tıklayın.
Açılan ekranda konfigürasyona bir isim verin ve CREATE butonuna tıklayın.
2. Serper Tool Ayarlarını Yapılandırın
Yeni bir konfigürasyon oluşturduktan sonra App Settings ekranını açın.
AI Settings bölümüne gidin.
Açılır menüden Serper Tool seçeneğine tıklayın.
ADD NEW butonuna tıklayın.
Açılan pop-up penceresinde aşağıdaki ayarları yapılandırın:
Name: Yapılandırmaya verilecek isim.
API Key: Serper API üzerinden aldığınız erişim anahtarı.
Serper Tool, Agent tarafından kullanılabilir hale geldikten sonra, AI Agent konfigürasyonlarında otomatik olarak algılanır ve dış veri kaynaklı görevlerde aktif olarak kullanılır.
AI Agent'ı Kullanma
UI Design modülüne gidin.
Agent’ı eklemek istediğiniz ekranı açın.
+ADD ACTION > AI Agents sekmesine tıklayın ve oluşturduğunuz Agent’ı seçin.
