Proje Demosu

Ajanın kod yazma, hata alma ve kendi hatasını düzeltme sürecini aşağıdaki videodan izleyebilirsiniz:

Proje Hakkında

Bu proje, standart LLM’lerin “sadece metin/yanıt üretme” sınırını aşıp doğrudan eyleme geçen Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka) konseptinin bir uygulamasıdır.

LangChain veya CrewAI gibi hazır frameworkler kullanılmadan, tamamen saf Python ve Google Gemini Flash API kullanılarak sıfırdan inşa edilmiştir.

Statik bir modelden, otonom problem çözen bir ajana geçiş deneyimi sunan bu sistem; Function Calling ve Iteration mimarisini kullanarak klasik “sor-cevapla” yapısını tamamen değiştirmektedir.

Temel Özellikler

Bu ajan sadece kod üretmez; ürettiği kodu yerel ortamda çalıştırır, hataları analiz eder ve kendi kendini düzelterek (Self-Correction) görevi tamamlar.

  • ✅ Execution (Çalıştırma): Kodu sadece yazmakla kalmaz, izole ortamda (subprocess) bilfiil çalıştırır ve çıktıyı analiz eder.
  • ✅ Self-Correction (Otonom Hata Düzeltme): Hata aldığında durmaz. stderr çıktısını okur, hatanın nedenini anlar ve kendi yazdığı kodu onarana kadar döngüyü sürdürür.
  • ✅ Local File Integration (Yerel Entegrasyon): Yerel dizindeki dosyaları okuyup proje bağlamını anlayarak dosyalar üzerinde doğrudan değişiklik ve düzenleme yapar.
  • ✅ From Scratch Mimari: Framework bağımlılığı olmadan, saf Python mantığı ile Prompt Engineering ve Function Calling yapıları manuel olarak kurgulanmıştır.

Nasıl Çalışır? (The Loop)

Ajan, kendisine verilen bir görevi yerine getirmek için aşağıdaki “Otonom Döngü"yü izler:

  1. Analiz: Kullanıcı isteğini ve proje bağlamını (dosyalar) anlar.
  2. Planlama & Kodlama: Gemini Flash API üzerinden gerekli Python kodunu oluşturur.
  3. Çalıştırma (Execution): Oluşturulan kodu sistemde güvenli bir şekilde çalıştırır.
  4. Doğrulama (Verification):
    • Başarılı: Sonucu kullanıcıya sunar.
    • Hata: Hata mesajını analiz eder, çözüm üretir ve 2. adıma geri döner.

Kurulum ve Kullanım

Projeyi yerel makinenizde çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz.

1. Repoyu Klonlayın

git clone https://github.com/esracum/repo-adi.git
cd repo-adi

2. Gerekli Paketleri Yükleyin

Sanal ortam (venv veya uv) kullanmanız önerilir.

pip install -r requirements.txt

3. Gerekli Paketleri Yükleyin

Proje ana dizininde .env dosyası oluşturun ve Google Gemini API anahtarınızı ekleyin:

GEMINI_API_KEY=api_anahtariniz

4. Çalıştırma

Ajanı başlatmak için main.py dosyasını çalıştırın:

# Standart Python ile:
python main.py

# Veya uv kullanıyorsanız:
uv run main.py