Finyuus
Finyuus, aracıları, araçları, korumaları, insan onaylarını, gözlemlenebilirliği ve API yayınlamayı içeren kalıcı yapay zeka iş akışlarını oluşturmak, çalıştırmak, sürümlemek ve yönetmek için girintileme tabanlı bir DSL ve Temporal destekli bir çalışma zamanı kullanan kod öncelikli bir platformdur.
https://github.com/mariusndini/Finyuus?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Aug 6, 2026
Finyuus Nedir
Finyuus, yapay zeka davranışını uygulama koduna istemleri ve orkestrasyon mantığını gömmek yerine bağımsız, sürümlü bir sistem olarak tanımlamak ve işletmek için bir platformdur. Küçük, okunabilir, girintileme tabanlı bir iş akışı dilini (DSL) bir üretim çalışma zamanı ve kontrol düzlemiyle birleştirerek ekiplerin aracıları, araçları, politika kontrollerini (korumalar), insan onaylarını ve iç içe iş akışlarını metin olarak oluşturmasını sağlar. Finyuus, iş akışlarını Temporal kullanarak kalıcı olarak çalıştırır, yazma ve çalıştırmaları incelemek için bir kontrol paneli sağlar ve sürümleme, denetleme ve merkezi gözlemlenebilirlik aracılığıyla kurumsal tarzda çalışmayı destekler.
Finyuus Temel Özellikleri
Finyuus, küçük girinti tabanlı bir DSL kullanarak dayanıklı yapay zeka iş akışlarını tanımlamak, çalıştırmak ve yönetmek için kod öncelikli bir platformdur. Yapay zeka davranışını (ajanlar, istemler, araçlar, korumalar, onaylar, şemalar ve işlem hatları) uygulama kodundan ayırır, ardından dayanıklı durum, yeniden denemeler, iptal ve tekrar oynatılabilirlik için iş akışlarını Temporal üzerinde yürütür. Platform, merkezi sürüm oluşturma, denetim ve çalıştırma geçmişi (iç içe iş akışları dahil), Langfuse izleme ve maliyet raporlama aracılığıyla gözlemlenebilirlik, ClickHouse ve nesne depolama (MinIO/S3) aracılığıyla veri ve yapıt işleme ve doğrulama, idempotens, hız sınırlama ve sunucu tarafından gönderilen olaylarla işlem hatlarını kimliği doğrulanmış API'ler olarak yayınlama yeteneği ekler.
Girinti tabanlı İşlem Hattı DSL'si: Ajanları, araçları, korumaları, onayları, kontrol akışını (if/else, döngüler, rotalar, paralel), alt işlem hatlarını ve yapılandırılmış dönüşleri bir araya getirmek için odaklanmış bir metin DSL'si; okunabilir farklılıklar ve kod incelemesi için optimize edilmiştir.
Temporal üzerinde dayanıklı yürütme: İş akışlarını dayanıklı durum, yeniden denemeler, iptal, uzun süreli yürütme ve tekrar oynatılabilirlik ile çalıştırır; alt iş akışı düzenlemesini ve iç içe işlem hatları için tutarlı semantiği destekler.
Sürümlü yapay zeka yapı taşları: Tekrarlanabilirliği ve kontrollü kullanıma sunmayı sağlamak için sürüm geçmişi ve değişmez sürüm sabitlemeleri (örn. pipeline@v3) ile ajanlar, araçlar, korumalar, şemalar ve işlem hatları için merkezi kayıt defteri.
Yönetim: korumalar + insan onayları: Birinci sınıf politika kontrolleri (geçiş/engelleme yönlendirmesi ve güven ile LLM tabanlı korumalar) artı atananlar, zaman aşımları ve açıkça onaylanmış/reddedilmiş dallarla insan incelemesi için yürütmeyi duraklatan onay adımları.
Araç kayıt defteri (yerel, HTTP, işlem hattı destekli): TypeScript yerel araçlarını, yapılandırılabilir HTTP araçlarını ve DSL'den veya araç döngüleri sırasında ajanlar tarafından çağrılabilen işlem hattı destekli araçları destekler, yeniden kullanılabilir operasyonel yetenekler sağlar.
Üretim API'si + gözlemlenebilirlik yığını: İşlem hatlarını hız sınırlama, idempotens, giriş doğrulama ve SSE akışı ile kimliği doğrulanmış uç noktalar olarak yayınlayın; Langfuse ve gösterge paneli aracılığıyla çalıştırma olaylarını, iş akışı geçmişini, araç çağrılarını ve model izlerini/maliyetlerini inceleyin.
Finyuus Kullanım Alanları
Finansal hizmetler uyumluluk iş akışları: İstekleri finansal tavsiye korumaları aracılığıyla yönlendiren, eğitici yeniden yazımlar oluşturan ve yayınlanmadan önce uyumluluk onayları gerektiren, tamamen denetlenebilir ve tekrar oynatılabilir müşteri odaklı içerik işlem hatları oluşturun.
Kurumsal destek ve BT otomasyonu: Güvenlik önlemleri, insan müdahalesi onayları ve kararsız entegrasyonlar için dayanıklı yeniden denemelerle çok adımlı ajan/araç iş akışlarını (bilet sınıflandırma, HTTP araçları aracılığıyla teşhis, iyileştirme kontrol listeleri) düzenleyin.
Araştırma ve raporlama işlem hatları: Veri çekme araçlarını (örn. SEC EDGAR/Yahoo Finance örnekleri), yapılandırılmış çıktılara sahip analiz ajanlarını, yayın politikası korumalarını ve yapıt depolamasını birleştirerek pazar/şirket araştırmasını otomatikleştirin.
Sağlık veya düzenlenmiş içerik oluşturma: Politika korumaları ve zorunlu insan onayları ile hasta/sağlayıcı materyalleri veya dahili özetler oluşturun, denetim ve olay incelemesi için eksiksiz bir çalıştırma geçmişi tutun.
Dahili veri operasyonları ve analitik iş akışları: ClickHouse tablolarını okuyan/yazan, nesne depolamada dosyaları/yapıtları yöneten ve yapılandırılmış dönüşler üreten işlem hatları oluşturun; ETL benzeri yapay zeka artırımı ve tekrarlanabilir veri zenginleştirme için kullanışlıdır.
Uygulamalar için ürünleştirilmiş yapay zeka uç noktaları: Birden fazla uygulamanın aynı sürümlü işlem hattını çağırabilmesi için kararlı yapay zeka iş akışlarını API olarak sunun, operasyon ekipleri ise davranış değişikliklerini, izlemeyi ve yönetimi uygulama kod tabanının dışında yönetir.
Artıları
Temporal aracılığıyla dayanıklı, üretim sınıfı yürütme semantiği (yeniden denemeler, iptal, tekrar oynatılabilirlik, uzun süreli iş akışları).
Güçlü yönetim ilkelleri (korumalar, sürüm sabitlemeleri, onaylar) artı merkezi denetim/çalıştırma geçmişi.
Kod öncelikli DSL, büyük görsel iş akışlarına kıyasla Git tabanlı incelemeyi, yeniden kullanımı ve sürdürülebilir farklılıkları mümkün kılar.
Eksileri
Operasyonel karmaşıklık: birden fazla hizmeti (Temporal, Postgres, Redis, ClickHouse, nesne depolama, Langfuse) çalıştırmayı ve sürdürmeyi gerektirir.
Öğrenme eğrisi: ekiplerin tamamen uygulama kodunda kalmak yerine yeni bir DSL ve iş akışı modelini benimsemesi gerekir.
En iyi değer ölçekte ortaya çıkar; küçük prototipler veya basit istem zincirleri için gerekenden daha ağır olabilir.
Finyuus Nasıl Kullanılır
1) Önkoşulları yükleyin: Node.js 22+, pnpm 10+ ve Docker Desktop'ı (motor çalışıyor) yükleyin. En az bir LLM sağlayıcı anahtarı hazırlayın: OPENAI_API_KEY veya ANTHROPIC_API_KEY.
2) Kodu alın: Finyuus deposunu yerel olarak klonlayın (örneğin, https://github.com/mariusndini/Finyuus adresinden) ve depo köküne gidin.
3) Bağımlılıkları yükleyin: Çalıştırın: pnpm install
4) Yerel ortam dosyanızı oluşturun: Şablonu kopyalayın: cp .env.local.example .env.local
5) Gerekli ortam değişkenlerini yapılandırın: .env.local dosyasını düzenleyin ve en az bir sağlayıcı anahtarı (OPENAI_API_KEY veya ANTHROPIC_API_KEY) ekleyin. Yayınlanmış Pipeline API'yi kullanmayı planlıyorsanız, PIPELINE_API_TOKEN'ı ayarlayın. İsteğe bağlı: SEC EDGAR demo araçları için SEC_USER_AGENT'ı ayarlayın. Nesne depolama için: yerel MinIO'yu kullanmak için ayarlamayın veya AWS S3 istiyorsanız OBJECT_STORAGE_PROVIDER=s3 artı S3 değişkenlerini ayarlayın.
6) Yerel sırları ve uygulama ortam dosyalarını oluşturun: Çalıştırın: make init (bu, infra/.env ve Langfuse gibi yerel hizmetler tarafından kullanılan diğer oluşturulmuş ortam dosyalarını oluşturur).
7) Yerel altyapıyı başlatın (Temporal, Postgres, ClickHouse, MinIO, Redis, Langfuse): Çalıştırın: make up
8) (İsteğe bağlı) Demo içeriği tohumlayın: Yeni kurulumlar boş başlar. Keşfetmek için örnek araçlar/şemalar/aracılar/işlem hatları istiyorsanız, çalıştırın: make demos
9) Web kontrol panelini oluşturun ve başlatın (daha hızlı gezinme için önerilir): Çalıştırın: pnpm build-web sonra pnpm start-web (kontrol paneli http://localhost:3001 adresinde çalışır).
10) Çalışanı (yürütme motoru) başlatın: İkinci bir terminalde çalıştırın: pnpm start-worker (bu Temporal çalışanı işlem hatlarını yürütür).
11) Yerel kullanıcı arayüzlerini açın: Finyuus kontrol panelini açın: http://localhost:3001. İsteğe bağlı destekleyici kullanıcı arayüzleri: Langfuse http://localhost:3000, Temporal UI http://localhost:8080, MinIO Console http://localhost:9001, Redis Insight http://localhost:5540.
12) Girintileme tabanlı DSL kullanarak bir işlem hattı oluşturun veya düzenleyin: Kontrol paneli işlem hattı düzenleyicisinde, agent:, tool:, guard:, approval:, pipeline:, http:*, dosya/tablo oku/kaydet, if/else, for, parallel, route, return gibi birinci sınıf ifadeler kullanarak bir iş akışı yazın. Çalıştırılabilmesi ve sürüme göre sabitlenebilmesi için sürümlü bir işlem hattı olarak kaydedin.
13) Kontrol panelinden bir işlem hattı çalıştırın: Kontrol panelindeki işlem hattı sayfasından, giriş değerleriyle bir çalıştırma başlatın. Çalıştırma olaylarını, koruma sonuçlarını, araç çağrılarını ve iç içe iş akışı adımlarını gözlemleyin. Temporal destekli yürütme tarafından desteklenen iptal/yeniden denemeleri kullanın.
14) Korumalarla (politika kontrolleri) yönetimi ekleyin: Aracı çağrılarından önce/sonra guard:<key> adımlarını ekleyin. Yürütmeyi yönlendirmek için geçiş/engelleme dallarını uygulayın. Korumanın döndürdüğü alanları (örneğin, mesaj/güven) dönüş yüklerinizde veya dallanma mantığınızda kullanın.
15) İnsan döngüsünde onayları ekleyin: Bir gözden geçiren çözene kadar yürütmeyi duraklatmak için approval:<key> adımlarını ekleyin. -assigned-to ve -timeout'u yapılandırın ve approved:/rejected: dallarını (ve gerekirse zaman aşımı eylemlerini) tanımlayın. Gözden geçirenler onayları kontrol panelinde veya API aracılığıyla çözer.
16) Araçları kullanın (yerel, HTTP veya işlem hattı destekli): tool:<name> ve argümanlarla araçları doğrudan DSL'de çağırın. HTTP araçlarını kontrol panelinde yapılandırın (başlıklar/URL'ler {{env.MY_API_KEY}} gibi sunucu tarafı ortam sırlarına başvurabilir). İşlem hatlarını kaydederek ve aracıların araç döngüsü sırasında bunları çağırmasına izin vererek işlem hattı destekli araçlar oluşturun.
17) Kalıcı veri ve yapıtları kullanın (tablolar + dosyalar): ClickHouse destekli yapılandırılmış veri işlemleri için read:table/save:table ve nesne depolama destekli dosyalar/yapıtlar için read:file/save:file kullanın (varsayılan olarak yerel MinIO veya yapılandırılmışsa S3).
18) Tekrarlanabilirlik için sürümleri sabitleyin: Çalıştırmalar arasında kararlı davranış sağlamak ve denetlenebilirliği etkinleştirmek için pipeline:company_research@v3 veya agent:research_analyst@v2 gibi değişmez sürümleri referans alın.
19) Bir işlem hattını kimliği doğrulanmış bir HTTP API olarak yayınlayın: İşlem hattını kontrol panelinde bir uç nokta olarak yayınlayın. Ardından bir taşıyıcı belirteci ve idempotency anahtarı ile çağırın, örneğin: curl -X POST http://localhost:3001/api/v1/responses/<pipeline-slug> -H "Authorization: Bearer $PIPELINE_API_TOKEN" -H "Idempotency-Key: request-001" -H "Content-Type: application/json" -d '{"input": {"query": "example"}}'. Etkinleştirilmişse canlı çalıştırma güncellemeleri için SSE akış uç noktalarını kullanın.
20) Çalıştırmaları gözlemleyin ve denetleyin: Çalıştırma geçmişini, iç içe iş akışlarını, koruma/onay kararlarını ve olayları incelemek için kontrol panelini kullanın. İş akışı zaman çizelgeleri ve dayanıklılık semantiği (yeniden denemeler/iptal/tekrar oynatılabilirlik) için Temporal UI'yi kullanın. İzler, belirteç kullanımı ve model maliyet raporlaması için Langfuse'u kullanın (istenirse LLM_TRACING_ENABLED=false aracılığıyla küresel olarak devre dışı bırakın).
21) Kod değiştirirken yerel olarak geliştirin (izleme modu): Finyuus'u kendiniz değiştiriyorsanız, izleme modu için pnpm dev çalıştırın. Geliştirme sırasında pnpm typecheck'i (veya pakete göre filtrelenmiş typecheck'leri) kullanın.
22) Yeni bir yerel araç ekleyin (Finyuus'u genişletme): packages/tools/src/metadata.ts dosyasına araç meta verilerini ekleyin, packages/tools/src/registry.ts dosyasına bir fabrika ekleyin, aracı packages/tools/src/ içinde uygulayın, ardından etkilenen paketler için typecheck'leri çalıştırın.
23) Yeni bir DSL ifadesi ekleyin (dili/çalışma zamanını genişletme): AST türünü packages/pipelines/src/types.ts dosyasına ekleyin, packages/pipelines/src/parser.ts dosyasına ayrıştırıcı desteği ekleyin, yürütme mantığını apps/worker/src/workflows.ts içinde uygulayın, yan etkiler varsa apps/worker/src/activities.ts içinde etkinlikler ekleyin ve apps/web/src/lib/pipeline-intelligence.ts ve apps/web/src/components/pipeline/pipeline-completions.ts içinde düzenleyici zekasını/otomatik tamamlama özelliğini güncelleyin.
24) Yerel altyapıyı durdurun veya sıfırlayın: Verileri korurken hizmetleri durdurmak için: make down. Günlükleri takip etmek için: make logs. Sağlığı doğrulamak için: make verify. Yerel hizmet verilerini yok etmek için: make reset.
Finyuus SSS
Finyuus, dayanıklı yapay zeka iş akışları oluşturmak, çalıştırmak ve yönetmek için kod öncelikli bir platformdur. Aracılar, araçlar, koruyucular, insan onayları, yapılandırılmış veri işlemleri ve iç içe iş akışlarını bir araya getirmek için girintiye dayalı bir DSL sağlar ve bunları sürümlendirme, gözlemleme, denetleme ve iş akışlarını işletmek için merkezi bir ortamla Temporal kullanarak çalıştırır.
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
Finyuus Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Gait
Gait, AI destekli kod üretimini sürüm kontrolü ile entegre eden bir işbirliği aracıdır, ekiplerin AI tarafından üretilen kod bağlamını verimli bir şekilde takip etmelerini, anlamalarını ve paylaşmalarını sağlar.
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Cart.ai
Cart.ai, kodlama, müşteri ilişkileri yönetimi, video düzenleme, e-ticaret kurulumu ve 24/7 destek ile özel AI geliştirme dahil kapsamlı iş otomasyon çözümleri sunan AI destekli bir hizmet platformudur.
Finyuus Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
CopilotForXcode
CopilotForXcode, Xcode içinde AI destekli kod önerileri, sohbet yardımı ve prompt-to-code işlevselliği sağlamak için GitHub Copilot, Codeium ve ChatGPT'yi entegre eden bir Xcode Kaynak Editörü Uzantısıdır.
BrowserAI
BrowserAI, sunucu altyapısı gerektirmeden gizlilik odaklı yapay zeka yetenekleri sunarak, WebGPU hızlandırmasıyla doğrudan web tarayıcılarında yerel Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) çalıştırmayı sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI, terminalinizde çalışan, geliştiricilerin doğal dili kod yürütmeye çevirmesini sağlayan, kod çalıştırma, dosyaları manipüle etme ve sürüm kontrolü altında yineleme yeteneği ile ChatGPT düzeyinde akıl yürütme sağlayan hafif, açık kaynaklı bir kodlama aracıdır.