Suna AI: Açık Kaynaklı Genel Yapay Zeka Ajanı

Yapay zeka alanı, giderek daha fazla sadece bilgi işlemekten fazlasını yapabilen, hareket edebilen ajanlara doğru ilerliyor. Suna AI, bu alanda, doğal dil talimatlarını anlayabilen ve karmaşık, gerçek dünya görevlerini doğrudan sizin adınıza yürütebilen bir dijital yardımcı olarak tasarlanmış, ilgi çekici bir açık kaynaklı genel amaçlı yapay zeka ajanı olarak ortaya çıkıyor. Kortix AI tarafından geliştirilen ve izin veren Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan Suna, güçlü bir araç takımı ile bir konuşma arayüzünü birleştirerek, kullanıcı niyeti ile somut dijital eylem arasındaki boşluğu kapatmayı hedefleyerek kendisini farklılaştırıyor.

Özel yapay zeka araçlarından farklı olarak, Suna'nın gücü çok yönlülüğünde yatıyor. Web'de gezinmekten ve dosyaları yönetmekten, kod yürütmeye ve API'lerle etkileşime kadar çeşitli yetenekleri düzenlemek üzere oluşturulmuştur; bunların tümü konuşma istemleriniz tarafından yönlendirilir. Bu makale, Suna'nın temel yeteneklerine ve mimarisine genel bir bakış sunmakta, ardından bu güçlü yapay zeka ajanını kendi ortamınızda kullanmanızı sağlayarak, kendi örneğinizi yerel olarak nasıl kuracağınız ve çalıştıracağınız konusunda ayrıntılı, adım adım bir eğitim sunmaktadır.

💡

Harika API Dokümantasyonu oluşturan harika bir API Test aracı mı istiyorsunuz?

Maksimum verimlilikle birlikte çalışmak için Geliştirici Ekibiniz için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?

Apidog tüm taleplerinizi karşılıyor ve Postman'in yerini çok daha uygun bir fiyata alıyor!

button

Suna AI Nedir ve Suna AI Nasıl Çalışır?

Suna'nın neler yapabileceğini anlamak için, kullandığı araçları kavramak önemlidir. Bu yetenekler, dijital dünyayla tıpkı bir insan kullanıcı gibi etkileşim kurmasını sağlar, ancak otomatikleştirilmiş ve yapay zeka tarafından yönlendirilir.

Tarayıcı Otomasyonu (Playwright aracılığıyla): Suna, güvenli ortamında bir web tarayıcı örneğini başlatabilir ve kontrol edebilir. Bu, belirli URL'lere gidebileceği, web sitelerine giriş yapabileceği (güvenli kimlik bilgileri sağlanırsa), düğmelere tıklayabileceği, formları doldurabileceği, sayfaları kaydırabileceği ve özellikle web sayfası içeriğinden doğrudan veri çıkarabileceği anlamına gelir. Bu yetenek, web'de otomasyon için mevcut olan çok miktarda bilgi ve işlevselliğin kilidini açar.
Dosya Yönetimi: Ajan sadece web verileriyle sınırlı değildir. Kendi korumalı alan ortamında bir dosya sistemiyle etkileşim kurma yeteneğine sahiptir. Bu, yeni dosyalar oluşturmayı (raporlar veya veri dışa aktarımları gibi), mevcut belgeleri okumayı, içeriklerini düzenlemeyi ve dosyaları dizinler halinde düzenlemeyi içerir. Bu, çıktılar oluşturmayı veya yerel verileri işlemeyi içeren görevler için hayati öneme sahiptir.
Web Tarama ve Gelişmiş Arama: Tek sayfalık taramanın ötesinde, Suna kapsamlı bilgi toplamak için web sitelerini sistematik olarak tarayabilir (bağlantıları takip ederek). Ayrıca, standart arama motoru kullanımından daha derin araştırma yetenekleri sağlayarak, daha sofistike, hedeflenmiş bilgi alımı gerçekleştirmek için özel arama API'leriyle (isteğe bağlı Tavily entegrasyonu gibi) entegre olabilir.
Komut Satırı Yürütme: Güvenli Docker kapsayıcısında, Suna kabuk komutlarını yürütme yeteneğine sahiptir. Bu güçlü özellik, komut dosyalarını çalıştırmasına, diğer komut satırı yardımcı programlarını kullanmasına, sistem kaynaklarıyla (kapsayıcının sınırları dahilinde) etkileşim kurmasına ve uygun şekilde yapılandırılırsa yazılım derlemeleri veya dağıtımları gibi görevleri potansiyel olarak otomatikleştirmesine olanak tanır. Güvenlik burada her şeyden önemlidir ve yalıtılmış ortam tarafından yönetilir.
API Entegrasyonu (RapidAPI ve Doğrudan Çağrılar aracılığıyla): Suna, harici Uygulama Programlama Arayüzlerine (API'ler) çağrılar yapabilir. Bu, çok çeşitli üçüncü taraf hizmetlerine bağlanmasını sağlar. Belgeler, çeşitli veri sağlayıcılarına (örneğin, LinkedIn verileri, finansal bilgiler vb. için) erişim sağlayan isteğe bağlı RapidAPI entegrasyonunu vurgular, ancak aynı zamanda diğer RESTful API'lerle doğrudan etkileşim kuracak şekilde yapılandırılabilir ve veri toplama ve eylem alma potansiyelini büyük ölçüde genişletir.
Kod Yorumlama: Suna, güvenli ortamında kod parçacıklarını (öncelikle Python) yürütme yeteneğini içerir. Bu sadece mevcut komut dosyalarını çalıştırmak için değil, aynı zamanda ajanın karmaşık hesaplamalar, veri analizi, özel mantık işleme veya diğer araçlarının yeteneklerinin ötesine geçen dönüşümler gerçekleştirmek için dinamik olarak kod oluşturmasına ve çalıştırmasına olanak tanır.

Suna'nın gerçek gücü, yapay zekanın bu araçları kullanıcının isteğine göre uygun şekilde seçme ve sıralama yeteneğinde yatar. Tek bir talimat, web'de arama yapmayı, veri çıkarmayı, yorumlanmış kodla işlemeyi, sonucu bir dosyaya biçimlendirmeyi ve kaydetmeyi içeren bir iş akışını tetikleyebilir; bunların tümü ajan tarafından yönetilir.

Suna'nın Mimarisi: İlgili Bileşenler

Kurulum sürecini anlamak, Suna'nın ana mimari bileşenlerinin temel bir kavranmasını gerektirir:

Arka Uç API'si (Python/FastAPI): Temel mantık burada bulunur. Kullanıcı isteklerini yönetir, konuşma durumunu korur, ajanın araç kullanımını düzenler ve seçilen Büyük Dil Modeli (LLM) ile LiteLLM aracılığıyla iletişim kurar (OpenAI ve Anthropic gibi sağlayıcılarla esneklik sağlar).
Ön Uç (Next.js/React): Bu, kullanıcıya yönelik web uygulamasıdır. Suna ile etkileşim kurmak için sohbet arayüzü sağlar, sonuçları görüntüler ve ajan etkinliğini izlemek için gösterge paneli öğeleri içerir.
Ajan Docker Ortamı (Daytona aracılığıyla): Güvenlik ve izolasyon kritiktir. Her ajan görevi, Daytona tarafından yönetilen özel bir Docker kapsayıcısında çalışır. Bu korumalı alan, tüm gerekli araçları (tarayıcı, kod yorumlayıcı, dosya sistemi erişimi) içerir ve ajanın ana sisteme müdahale etmesini engeller.
Supabase Veritabanı (PostgreSQL): Kullanıcı hesapları ve kimlik doğrulama, konuşma geçmişi, ajan tarafından oluşturulan dosyalar için depolama, ajan durumu takibi ve potansiyel olarak analizler dahil olmak üzere tüm veri kalıcılığı ihtiyaçlarını yönetir.

Bu bileşenler, Suna deneyimini sunmak için API'ler aracılığıyla iletişim kurarak birlikte çalışır. Kendini barındırma kurulumu, bu birbirine bağlı parçaların yapılandırılmasını ve çalıştırılmasını içerir.

Suna AI Nasıl Kurulur

Suna'yı kendiniz çalıştırmak, maksimum kontrol ve gizlilik sağlar. Aşağıdaki adımlar, kurulum sürecinde size rehberlik eder:

1. Aşama: Önkoşulları Toplama

Suna'yı yüklemeden önce, birkaç harici hizmete ve kimlik bilgilerine ihtiyacınız vardır:

Supabase Projesi:

supabase.com adresinde kaydolun veya oturum açın ve yeni bir proje oluşturun.
Projenizin Ayarlar > API bölümüne gidin. Proje URL'nizi, anon genel anahtarınızı ve service_role gizli anahtarınızı dikkatlice kopyalayın.
Supabase CLI'yi yükleyin: supabase.com/docs/guides/cli adresindeki talimatları izleyin.

Redis Veritabanı:

Seçenek 1 (Bulut - Önerilen): Upstash gibi bir hizmet kullanın (ücretsiz bir katman sunar). Bir veritabanı oluşturun ve Ana Bilgisayar/Uç Nokta, Bağlantı Noktası, Parola bilgilerini kaydedin ve SSL/TLS'nin gerekli olup olmadığını not edin (genellikle evet).
Seçenek 2 (Yerel): Redis'i yerel olarak yükleyin (örneğin, macOS'ta brew install redis, Debian/Ubuntu'da sudo apt install redis-server veya Windows'ta Docker/WSL aracılığıyla). Ana Bilgisayar'ı (localhost), Bağlantı Noktası'nı (genellikle 6379), Parola'yı (genellikle yok) ve SSL ayarını (False) not edin.

Daytona Hesabı ve Görüntü Yapılandırması:

daytona.io adresinde kaydolun.
Ayarlar > API Anahtarları bölümüne gidin ve yeni bir API Anahtarı oluşturun. Kopyalayın.
Görüntüler bölümüne gidin. Görüntü Ekle'ye tıklayın.
Görüntü Adı: adamcohenhillel/kortix-suna:0.0.20
Giriş Noktası: /usr/bin/supervisord -n -c /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf
Bu görüntü yapılandırmasını kaydedin.

LLM API Anahtarı:

OpenAI (platform.openai.com) veya Anthropic (console.anthropic.com) arasından seçim yapın. Seçtiğiniz sağlayıcıdan bir API Anahtarı edinin.
Kullanmayı planladığınız belirli Model Tanımlayıcısını not edin (örneğin, gpt-4o, anthropic/claude-3-5-sonnet-latest).

(İsteğe Bağlı) Tavily API Anahtarı: Daha iyi arama sonuçları için. Tavily AI'den bir anahtar alın.

(İsteğe Bağlı) RapidAPI Anahtarı: Bunu gerektiren önceden oluşturulmuş entegrasyonları (belirli web kazıyıcılar gibi) kullanmayı düşünüyorsanız.

rapidapi.com adresinden bir anahtar alın.
Suna araçlarının kullanabileceği RapidAPI pazar yerindeki belirli API'lere (örneğin, LinkedIn kazıyıcı) abone olmayı unutmayın. İlgili araç kodu ve gerekli API temel URL'leri için backend/agent/tools/data_providers/ dizinini kontrol edin.

2. Aşama: Kurulum ve Yapılandırma

Şimdi, Suna uygulama bileşenlerini yapılandırın:

Depoyu Klonlayın:

git clone https://github.com/kortix-ai/suna.git
cd suna

Arka Ucu Yapılandırın (.env):

cd backend
cp .env.example .env (veya örnek eksikse .env oluşturun).
.env dosyasını 1. Aşamadaki kimlik bilgileriyle düzenleyin:

NEXT_PUBLIC_URL="http://localhost:3000" # Veya farklıysa ön uç URL'niz

# Supabase
SUPABASE_URL=YOUR_SUPABASE_URL
SUPABASE_ANON_KEY=YOUR_SUPABASE_ANON_KEY
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=YOUR_SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY

# Redis
REDIS_HOST=YOUR_REDIS_HOST
REDIS_PORT=YOUR_REDIS_PORT
REDIS_PASSWORD=YOUR_REDIS_PASSWORD # Yoksa boş bırakın
REDIS_SSL=True # Veya yerel SSL olmayan Redis için False

# Daytona
DAYTONA_API_KEY=YOUR_DAYTONA_API_KEY
DAYTONA_SERVER_URL="https://app.daytona.io/api"
DAYTONA_TARGET="us" # Veya bölgeniz

# --- LLM Yapılandırması (SADECE BİR SETİ DOLDURUN) ---
# Anthropic Örneği:
ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_ANTHROPIC_API_KEY
MODEL_TO_USE="anthropic/claude-3-5-sonnet-latest" # Veya diğer Claude modeli
OPENAI_API_KEY=
# OpenAI Örneği:
# ANTHROPIC_API_KEY=
# OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
# MODEL_TO_USE="gpt-4o" # Veya diğer OpenAI modeli
# -----------------------------------------

# İsteğe Bağlı
TAVILY_API_KEY=YOUR_TAVILY_API_KEY # İsteğe Bağlı
RAPID_API_KEY=YOUR_RAPID_API_KEY # İsteğe Bağlı

Kritik: Yalnızca bir LLM sağlayıcısı (Anthropic veya OpenAI) için anahtar sağlayın.

Supabase Veritabanı Şemasını Kurun:

backend dizininde olduğunuzdan emin olun.
Oturum açın: supabase login
Projeyi bağlayın: supabase link --project-ref YOUR_PROJECT_REF_ID (Kimliği Supabase kontrol panelinden alın).
Göçleri uygulayın: supabase db push
Şemayı Doğrulayın: Supabase proje kontrol panelinize gidin -> Proje Ayarları -> API -> "Yapılandırma" altındaki Şema bölümü. basejump'ın "Sergilenen şemalar" listesinde olduğundan emin olun. Eksikse ekleyin ve kaydedin.

Ön Ucu Yapılandırın (.env.local):

cd ../frontend
cp .env.example .env.local (veya .env.local oluşturun).
.env.local dosyasını düzenleyin:

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=YOUR_SUPABASE_URL # Arka uç .env dosyasındakiyle aynı
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=YOUR_SUPABASE_ANON_KEY # Arka uç .env dosyasındakiyle aynı
NEXT_PUBLIC_BACKEND_URL="http://localhost:8000/api" # Varsayılan arka uç konumu
NEXT_PUBLIC_URL="http://localhost:3000" # Varsayılan ön uç konumu

Bağımlılıkları Yükleyin:

Ön Uç (Node.js/npm):

# Ön uç dizininde
npm install

Arka Uç (Python 3.11):

# Arka uç dizininde (bir sanal ortam kullanın!)
# python -m venv venv
# source venv/bin/activate  VEYA .\venv\Scripts\activate (Windows)
pip install -r requirements.txt

3. Aşama: Suna'yı Çalıştırma

Arka Uç Hizmetini Başlatın:

Bir terminal açın.
path/to/suna/backend konumuna gidin.
Sanal bir ortam kullanıyorsanız, etkinleştirin (source venv/bin/activate).
Çalıştırın: python api.py
Sunucunun çalıştığına dair onay arayın (muhtemelen 8000 numaralı bağlantı noktasında).

Ön Uç Hizmetini Başlatın:

İkinci bir terminal açın.
path/to/suna/frontend konumuna gidin.
Çalıştırın: npm run dev
Sunucunun çalıştığına dair onay arayın (muhtemelen 3000 numaralı bağlantı noktasında).

Suna Örneğinize Erişin:

Bir web tarayıcısı açın ve http://localhost:3000 adresine gidin.
Kullanıcı hesabınızı oluşturmak için Kaydol seçeneğini kullanın (Supabase Auth tarafından desteklenir).
Oturum açın ve kendi barındırdığınız Suna ajanı için talimat vermeye başlayın.

Sonuç

Suna AI, dijital dünyada görevleri yerine getirebilen otonom yapay zeka ajanlarına doğru pratik bir adımı temsil ediyor. Açık kaynaklı yapısı, güçlü bir araç takımı ve modüler bir mimari ile birleştiğinde, onu özelleştirilebilir, kendi kendine barındırılabilir bir yapay zeka asistanı arayan geliştiriciler ve kullanıcılar için cazip bir seçenek haline getiriyor. Yukarıda özetlenen ayrıntılı kurulum sürecini izleyerek, kendi Suna örneğinizi dağıtabilir, size tarama, dosya yönetimi, veri toplama, kod yürütme ve daha fazlasını otomatikleştirmek için bir konuşma arayüzü sağlayabilirsiniz; bunların tümü kontrol ettiğiniz bir ortamda. Kurulumu, birden fazla bileşenine dikkat etmeyi gerektirse de, sonuç, sizin adınıza hareket etmeye hazır çok yönlü bir yapay zeka ajanıdır.

💡

button