Clyro
Clyro, LangGraph, CrewAI ve Claude/Anthropic SDK'ları gibi çerçevelerde çalışarak gerçek zamanlı döngü tespiti, maliyet ve adım limitleri ve politika uygulaması ile üretimdeki hataları önleyen yapay zeka ajanları için bir çalışma zamanı yönetişim katmanıdır.
https://clyro.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jul 2, 2026
Clyro Nedir
Clyro, ajan yürütmesini gerçek zamanlı olarak izleyen ve kontrol eden yapay zeka ajanları için bir üretim güvenilirliği ve yönetişim platformudur. Yalnızca olay sonrası gözlemlenebilirlik sağlamak yerine, sonsuz döngüler, kontrolden çıkan maliyetler ve güvenli olmayan veya uyumsuz araç eylemleri gibi yaygın ajan hata modlarını tırmanmadan önce durdurmak için tasarlanmıştır. Hafif bir Python SDK'sı olarak (örneğin, basit bir "ajanınızı sarın" deseni aracılığıyla) entegre olur ve LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK ve Anthropic SDK dahil olmak üzere popüler ajan çerçevelerini ve SDK'larını, ayrıca herhangi bir Python çağrılabilir ajanını destekler.
Clyro Temel Özellikleri
Clyro, yaygın üretim hatalarını önlemek için yapay zeka ajanlarının yürütülmesini gerçek zamanlı olarak izleyen ve kontrol eden, yapay zeka ajanları için bir çalışma zamanı yönetişim katmanıdır. Ajanları nasıl oluşturduğunuzu değiştirmenizi gerektirmeden döngü tespiti, çalıştırma başına maliyet üst sınırları, adım limitleri ve iş kuralı/politika uygulama gibi önleyici kontroller ekler ve popüler ajan çerçeveleri (örn. LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, Anthropic SDK) ve MCP bağlantılı araç ekosistemleri genelinde çalışır. Clyro ayrıca izlenebilirliği, uyumluluk hazırlığını ve olaylar meydana geldiğinde hata ayıklamayı iyileştirmek için araç çağrılarının (bağlam, kararlar ve maliyetlerle birlikte) denetim düzeyinde günlük kaydı sağlar.
Çalışma zamanı yürütme sınırları: Otonom çalıştırmaları öngörülebilir tutmak ve kontrolden çıkmış yürütmeyi önlemek için maksimum adımları ve oturum başına maliyet tavanlarını (çağrı öncesi bütçe kontrolleri ile) uygular.
Döngü tespiti ve otomatik durdurma: Tekrarlanan araç çağrısı modellerini (örn. kayan bir pencere içindeki aynı çağrılar) algılar ve sonsuz döngülere ve büyük faturalara dönüşmeden önce çalıştırmayı durdurur.
Araç çağrılarından önce politika uygulama: Gerçek zamanlı olarak güvenli olmayan veya uyumsuz eylemleri engellemek için yürütmeden önce araç parametreleri üzerindeki iş kurallarını (izin listeleri, maksimum değerler, eşitlik kontrolleri vb.) değerlendirir.
Yalnızca eklemeli denetim günlüğü: Hassas alan redaksiyonu ile denetim izlerini destekleyerek her araç çağrısını tam yürütme bağlamı, yönetişim kararları, maliyet ve sonuçlarla birlikte günlüğe kaydeder.
MCP yönetişimi (varsayılan reddetme araçları): MCP aracılığıyla araçlara bağlı ajanlar için tasarlanmıştır, güvenlik açısından hassas ortamlar için uygulama ve denetlenebilirlik ile kontrollü araç erişimi sağlar.
Popüler çerçeveler için bırak-kullan SDK sarmalama: Mevcut ajanları (LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK veya herhangi bir Python çağrılabilir) kurun ve sarın, böylece minimum kod değişikliğiyle yönetişim kontrollerini etkinleştirin.
Clyro Kullanım Alanları
Sıkı iş kurallarına sahip müşteri destek ajanları: Araçlar yürütülmeden önce parametre limitleri, konu kontrolleri ve yükseltme kuralları uygulayarak aşırı iadeler veya politika dışı yanıtlar gibi güvenli olmayan eylemleri önleyin.
Otonom DevOps / SRE otomasyonu: Kontrolden çıkmış düzeltme döngülerinden ve kontrolsüz araç kullanımından kaynaklanan riski azaltmak için altyapı veya operasyonel ajanları adım limitleri, döngü tespiti ve maliyet üst sınırları ile sınırlayın.
Araç bağlantılı ajanlar için güvenlik yönetişimi (MCP): Soruşturmalar için ayrıntılı denetim günlüklerini tutarken araç çağrılarına (örn. dosya, ağ, yönetici eylemleri) varsayılan reddetme erişimi ve politika kontrolleri uygulayın.
Uyumluluk odaklı dağıtımlar (AB Yapay Zeka Yasası / NIST / OWASP uyumlu kanıtlar): İşletimsel kanıt üretmek ve düzenlenmiş ortamlarda riski azaltmak için izlenebilir, yalnızca eklemeli günlükleri ve uygulanan çalışma zamanı kontrollerini kullanın.
E-ticaret ve sipariş otomasyonu: Araç parametrelerini doğrulayarak ve ödeme veya sipariş gönderiminden önce koruyucu önlemler uygulayarak hatalı yüksek etkili siparişlerden (örn. yanlış miktarlar) kaçının.
Üretim güvenilirliği izleme ve kayma tespiti iş akışları: Kalite gerilemelerini tespit etmek ve olayları daha hızlı araştırmak için izlemeleri ve yönetişim kararlarını kullanarak zaman içindeki yürütme yollarını ve hataları takip edin.
Artıları
Hataları (döngüler, kontrolden çıkmış maliyetler, politika ihlalleri) yalnızca olaydan sonra gözlemlemek yerine proaktif olarak önler
Birden çok ajan çerçevesinde çalışır ve minimum entegrasyon çabasıyla mevcut ajanları sarabilir
Yönetişim kararları ve maliyet takibi ile ayrıntılı araç çağrısı günlüğü aracılığıyla güçlü izlenebilirlik
Eksileri
İş mantığınıza uyması için politikaları/eşikleri (örn. YAML kuralları, maliyet tavanları) tanımlamayı ve sürdürmeyi gerektirir
Bazı gelişmiş kurumsal ihtiyaçlar (örn. SSO, özel yerleşim) daha yüksek katmanlı planların arkasında kilitli görünüyor
Yönetişim kontrolleri çalıştırmaları engelleyebilir veya kesintiye uğratabilir, bu da meşru ajan davranışını aşırı kısıtlamaktan kaçınmak için ayarlama gerektirebilir
Clyro Nasıl Kullanılır
1) Bir Clyro hesabı oluşturun ve bir API anahtarı alın: Bir API anahtarı almak için https://app.clyro.dev/signup adresinden kaydolun (belgelerdeki kod parçasında cly_live_... olarak gösterilmiştir).
2) Clyro SDK'sını yükleyin: Python ortamınızda paketi yükleyin: `pip install clyro`.
3) Kodunuzda Clyro'yu yapılandırın: SDK'yı API anahtarınızı ve bir ajan adını içeren bir yapılandırma ile başlatın, örneğin `clyro.configure(clyro.ClyroConfig(api_key="cly_live_...", agent_name="my-first-agent"))`.
4) Ajanınızı Clyro ile sarın (tek satırlık entegrasyon): Desteklenen herhangi bir ajanı (LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, Anthropic SDK veya herhangi bir Python çağrılabilir) `wrapped = clyro.wrap(your_agent)` kullanarak sarın.
5) (İsteğe Bağlı) Çalışma zamanı yürütme kontrollerini ayarlayın (sınırlar + önleme): Adım limitlerini, maliyet tavanlarını, döngü tespitini ve politika uygulamasını zorlamak için `ClyroConfig`'e `ExecutionControls` sağlayın, örneğin `controls=clyro.ExecutionControls(max_steps=50, max_cost_usd=10.0, enable_loop_detection=True, enable_policy_enforcement=True)`.
6) Ajanınızı sarılı arayüz üzerinden çalıştırın: Yönetişimin çalışma zamanında uygulanması için ajanınzı sarmalayıcı aracılığıyla çağırın, örneğin `result = wrapped.invoke(inputs)`.
7) Araç çağrıları için politika korumaları ekleyin (iş kuralları): Her araç çağrısından önce değerlendirilen kuralları tanımlayın (PolicyEvaluator). Politikaları YAML'de yapılandırın veya kontrol panelinden yönetin; Clyro ihlalleri engelleyebilir veya denetim izleri için kararları kaydedebilir.
8) Kontrolden çıkan tekrarlanan araç çağrılarını durdurmak için döngü tespitini kullanın: Maliyetler yükselmeden önce tekrarlanan aynı araç çağrısı modellerini durdurmak için döngü tespitini (LoopDetector) etkinleştirin (imza eşleştirme kullanarak kayan bir pencere içinde tekrarlanan çağrıları tespit etmek olarak tanımlanır).
9) Harcamaları sınırlamak için oturum başına bütçeleri uygulayın: Maliyet takibini (CostTracker) etkinleştirin ve oturum başına maksimum maliyet belirleyin (site, çağrı öncesi bütçe kontrolleri ve çağrı sonrası mutabakat ile oturum başına 10 dolarlık varsayılan bir tavanı açıklar).
10) İzlenebilirlik ve uyumluluk için denetim günlüğüne güvenin: Yürütme bağlamı, yönetişim kararları, maliyet ve sonuçlarla birlikte her araç çağrısının yalnızca eklemeli bir kaydını tutmak için AuditLogger'ı kullanın; günlükler, hassas alan redaksiyonu ile yalnızca eklemeli JSONL olarak depolanır.
11) MCP tabanlı araç ekosistemlerinde güvenli bir şekilde bağlanın (varsa): Ajanınız araçlara MCP aracılığıyla bağlanıyorsa, Clyro'nun MCP yönetişim uyumluluğunu kullanın (MCP bağlantılı ajanlar için varsayılan olarak reddedilen araç yönetişimi ve MCP çerçeveleriyle uyumluluk olarak belirtilmiştir).
12) Sonuçları doğrulayın ve zaman içindeki sapmayı izleyin: Kararları izlenebilir tutmak ve kalite sapmasını tespit etmek için Clyro'nun izleme/gözetimini kullanın (site, yürütme yollarını, hataları ve sapmayı gerçek zamanlı olarak izlemeyi açıklar).
Clyro SSS
Clyro, yapay zeka ajanları için gerçek zamanlı olarak ajan davranışını izleyen ve kontrol eden bir çalışma zamanı yönetişim katmanıdır. Kontrolden çıkan döngüler, aşırı maliyetler ve güvenli olmayan veya kural ihlali yapan eylemler gibi yaygın üretim hatalarını önlemek için tasarlanmıştır.
Clyro Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
Clyro Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Clyro Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
VoltOps
VoltOps, herhangi bir teknoloji yığınında yapay zeka aracıları için gerçek zamanlı görsel izleme, hata ayıklama ve optimizasyon araçları sağlayan çerçeve bağımsız bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
Chaterm
Chaterm, mühendislerin karmaşık altyapıyı doğal dil aracılığıyla yönetmelerini, dağıtımı, sorun gidermeyi ve operasyonları komutları ezberlemeden otomatikleştirmelerini sağlayan açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir terminal ve SRE yardımcı pilotudur.
Open Browser Use
Open Browser Use, farklı yapay zeka aracı araçları arasında DOM'u bilen, CDP destekli sekme kontrolü, gezinme ve eylemleri etkinleştirmek için bir Chrome uzantısını bir CLI/SDK/MCP ile eşleştiren açık kaynaklı, aracı çalışma zamanı nötr bir tarayıcı otomasyon katmanıdır.