Multi-Agent AI Sistemi Kurma: Tam Teknik Rehber

class BaseAgent:
    def __init__(self, role, capabilities, tools):
        self.role = role                    # Ajandı rolü (CEO, CFO, vb.)
        self.capabilities = capabilities    # Ajandı ne yapabilir
        self.tools = tools                  # Mevcut harici araçlar
        self.memory = AgentMemory()         # Konuşma geçmişi
        self.llm = LLMProvider()           # AI modeli arayüzü
        
    async def process_task(self, task):
        # 1. Görevi anla
        context = await self.analyze_task(task)
        
        # 2. Yaklaşımı planlama
        plan = await self.create_plan(context)
        
        # 3. Planı yürüt
        result = await self.execute_plan(plan)
        
        # 4. Sonucu doğrula ve geri dön
        return await self.validate_result(result)
        
    async def communicate(self, target_agent, message):
        # Diğer ajana mesaj gönder
        return await self.message_bus.send(
            from_agent=self.role,
            to_agent=target_agent,
            message=message
        )

class CEOOrchestrator:
    async def delegate_task(self, task):
        # Görev karmaşıklığını analiz et
        analysis = await self.analyze_task(task)
        
        # Gerekli ajanları belirle
        required_agents = self.determine_agents(analysis)
        
        # Yürütülme planı oluştur
        plan = {
            "cfo": ["finansal_analiz", "bütçe_incelemesi"],
            "cto": ["teknik_uygulanabilirlik", "kaynak_tahmini"],
            "cmo": ["pazar_araştırması", "konumlandırma"]
        }
        
        # Paralel veya sıralı olarak yürüt
        results = await asyncio.gather(*[
            self.agents[agent].execute(tasks)
            for agent, tasks in plan.items()
        ])
        
        # Sonuçları sentez et
        return await self.synthesize_results(results)

class AgentMessage:
    def __init__(self, 
                 from_agent: str,
                 to_agent: str,
                 message_type: str,
                 content: dict,
                 priority: int = 0):
        self.from_agent = from_agent
        self.to_agent = to_agent
        self.message_type = message_type  # İSTEK, YANIT, BİLDİR
        self.content = content
        self.priority = priority
        self.timestamp = datetime.now()
        self.message_id = uuid.uuid4()

# Örnek kullanım
message = AgentMessage(
    from_agent="ceo",
    to_agent="cfo",
    message_type="İSTEK",
    content={
        "task": "finansal_tahmini",
        "parameters": {"period": "Q4", "detail_level": "high"}
    },
    priority=1
)