Heym
Heym, yerleşik RAG, MCP istemci/sunucu desteği, insan döngüde onayları ve üretim gözlemlenebilirliği (izleme, değerlendirmeler ve maliyet takibi) ile görsel bir tuval üzerinde ajan tabanlı, çok adımlı işlem hatları oluşturmanıza ve çalıştırmanıza olanak tanıyan, kaynak kodu açık, kendi kendine barındırılan bir yapay zeka iş akışı otomasyon platformudur.
https://heym.run/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Aug 11, 2026
Heym Nedir
Heym, yalnızca prototipler değil, gerçek ajan otomasyonları oluşturan ekipler için tasarlanmış yapay zeka tabanlı bir iş akışı otomasyonu çalışma zamanıdır. İş akışını doğal dilde tanımlayabileceğiniz ve Heym'in bunu oluşturmasını sağlayabileceğiniz veya geniş bir yapay zeka, veri, mantık ve entegrasyon bileşenleri kütüphanesinden düğümleri manuel olarak bağlayabileceğiniz görsel, düşük kodlu bir düzenleyici sağlar. Heym kaynak kodu açık ve tamamen kendi kendine barındırıldığı için, kendi altyapınızda (örn. Docker Compose veya Kubernetes) çalıştırabilir, kendi modellerinizi ve kimlik bilgilerinizi kullanabilir ve ilk günden itibaren her yürütmeyi inceleyebilirsiniz.
Heym Temel Özellikleri
Heym, kendi altyapınızda ajans tabanlı işlem hatları oluşturmak ve çalıştırmak için kaynak kodu açık, tamamen kendi kendine barındırılan bir yapay zeka iş akışı otomasyon platformudur. Paralel yürütme, çoklu ajan orkestrasyonu, yerleşik RAG (pgvector/Postgres veya Qdrant), MCP istemci/sunucu desteği ve birinci sınıf insan müdahalesi onay kontrol noktaları ile üretim düzeyinde DAG iş akışları oluşturmak için görsel bir tuval (artı doğal dil iş akışı oluşturma) sağlar. Platform, entegrasyonlar için geniş bir düğüm kütüphanesi (Slack, e-posta/IMAP, GitHub/Jira/Linear, kuyruklar, veritabanları, HTTP API'leri) ve Playwright tarayıcı otomasyonu gibi otomasyon ilkellerinin yanı sıra, ilk günden itibaren incelenebilirlik ve operasyonlara odaklanır: çalıştırma geçmişi, LLM izleri, değerlendirmeler, günlükler, OpenTelemetry dışa aktarımı ve gerçek maliyet takibi.
Görsel DAG iş akışı oluşturucu (kodsuz/düşük kodlu): Daha yüksek verim için mümkün olduğunca paralel çalışan, doğrulanmış yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafiklere tetikleyicileri, yapay zekayı, mantığı, verileri, entegrasyonları, otomasyonu ve yardımcı programları bağlamak için sürükle ve bırak tuvali.
Ajan düğümleri + çoklu ajan orkestrasyonu: Çok parçalı görevleri sıralı LLM çağrılarından daha hızlı ele almak için bir orkestratör deseni altında birden fazla ajanı, alt iş akışlarını, becerileri ve araç çağrılarını koordine edin.
Yerleşik RAG ve vektör depoları: Belge yükleme ve anlamsal arama ile yerel alma işlem hatları, Qdrant veya yerleşik Postgres/pgvector kullanılarak doğrudan iş akışlarına bağlanır ve hepsi tek bir yürütme izinde görünür.
MCP desteği (istemci ve sunucu): Ajanlar harici MCP sunucularına bağlanabilir ve araçları otomatik olarak keşfedebilir; Heym ayrıca yayınlanmış iş akışlarını Claude Desktop veya Cursor gibi istemcilerden çağrılabilen MCP araçları olarak da sunabilir.
İnsan müdahalesi (HITL) kontrol noktaları: Kritik adımlarda yürütmeyi duraklatın, tek seferlik bir genel inceleme URL'si oluşturun ve iş akışı devam etmeden önce inceleyicilerin kabul etmesine, düzenlemesine veya reddetmesine izin vererek insanları kontrol altında tutun.
Üretim gözlemlenebilirliği ve yönetişimi: Üretimde iş akışlarını hata ayıklamak, izlemek ve yönetmek için yürütme geçmişi ve arama, LLM izleri, değerlendirmeler, denetim tarzı günlükler, OpenTelemetry dışa aktarımı ve gerçek USD maliyet takibi.
Heym Kullanım Alanları
Onaylarla müşteri desteği taslağı oluşturma: Gelen e-postaları veya biletleri özetleyin, bir ajanla yanıt taslakları hazırlayın, acil öğeleri Slack'e yönlendirin ve müşteriye dönük yanıtları göndermeden önce HITL onayı isteyin.
Dev & BT Operasyonları PR incelemesi ve gönderimi: GitHub'dan PR'ları çekin, çoklu ajan/rekabetçi kod incelemesi yapın, eyleme geçirilebilir görevler oluşturun, PR'ları açın veya güncelleyin ve insan girdisi gerektiğinde Slack'i bilgilendirin.
Pazarlama içeriği işlem hatları: İnceleme geçitleri ve izlenebilir çalıştırmalarla kampanya varlıklarını uçtan uca oluşturun (örn. E-tablolardan konular → komut dosyaları → harici API'ler aracılığıyla video oluşturma → yayınlama).
Belge bilgi asistanları (RAG): Dahili belgeleri yükleyin, anlamsal arama + yanıtlama iş akışları oluşturun ve bunları çalışanlar veya müşteriler için araçlar (MCP) veya REST/SSE/portal sohbeti aracılığıyla kullanıma sunun.
Tarayıcı tabanlı operasyon otomasyonu: Veri girişi, kazıma veya arka ofis iş akışları gibi web görevlerini gerçekleştirmek için birinci taraf Playwright otomasyonunu (görsel adımlar, yapay zeka tarafından oluşturulan adımlar veya tam kod modu) kullanın.
Artıları
Kendi kendine barındırılan ve kaynak kodu açık olması, verileri, kimlik bilgilerini ve yürütmeyi kendi altyapınızda tutar.
Yerleşik RAG ve HITL onayları ile birleştirilmiş güçlü ajans ilkelleri (çoklu ajan orkestrasyonu, beceriler, MCP).
Üretim düzeyinde incelenebilirlik: çalıştırma geçmişi, izler, değerlendirmeler, günlükler, OpenTelemetry dışa aktarımı ve maliyet takibi.
Eksileri
Kaynak kodu açık lisanslama (Commons Clause + MIT), tamamen izin verici bir açık kaynak lisansı gerektiren ekipler için uygun olmayabilir.
Kendi kendine barındırma, tamamen yönetilen otomasyon SaaS'a kıyasla operasyonel yük (dağıtım, ölçeklendirme, yükseltmeler) getirir.
Heym Nasıl Kullanılır
1) Heym'i nasıl çalıştıracağınızı seçin (kendi kendine barındırılan): Heym'i Docker Compose veya Kubernetes (Helm) ile dağıtıp dağıtmayacağınıza karar verin. Heym kaynak kodu açık ve kendi altyapınızda çalışacak şekilde tasarlanmıştır, böylece kendi modellerinizi/kimlik bilgilerinizi kullanabilir ve verileri kendi ortamınızda tutabilirsiniz.
2) Heym'i kurun ve başlatın: Depoyu klonlamak, gerekli ortam değişkenlerini yapılandırmak ve hizmetleri başlatmak (genellikle Docker Compose aracılığıyla) için Heym GitHub belgelerindeki Başlangıç Kılavuzu'nu izleyin. Minimal bir kurulum istiyorsanız, belgelerde belirtilen "minimal DB + .env" stil yapılandırmasıyla başlayın, ardından ortam referansını kullanarak gerektiği gibi genişletin.
3) Heym web uygulamasını açın ve bir iş akışı oluşturun: Heym kullanıcı arayüzünü başlatın ve yeni bir iş akışı oluşturun. Heym iş akışları, düğümleri yönlendirilmiş döngüsel olmayan bir grafiğe (DAG) bağladığınız görsel bir tuval üzerinde oluşturulur.
4) İş akışını iki yoldan biriyle oluşturun: istemden iş akışına veya manuel tuval bağlantısı: Seçenek A: İş akışını doğal dilde tanımlayın ve Heym'in asistanının tuval üzerinde düğümler ve kenarlar oluşturmasına izin verin. Seçenek B: Düğüm kütüphanesinden (tetikleyiciler, yapay zeka, mantık, veri, entegrasyonlar, otomasyon, yardımcı programlar) düğümleri sürükleyip bırakın ve manuel olarak bağlayın.
5) Araç kullanan otomasyon için bir Agent düğümü ekleyin: Bir LLM'nin araçları planlamasını ve çağırmasını istediğinizde bir Agent düğümü yerleştirin. Aracının model sağlayıcısını (örn. OpenAI/Anthropic/Gemini/Ollama/OpenRouter) yapılandırın ve kullanabileceği araçları tanımlayın (tuval düğüm araçları, beceriler, MCP araçları vb.).
6) Metin/görsel oluşturma için LLM düğümleri ekleyin (araç çağırmaya ihtiyacınız olmadığında): Doğrudan oluşturma görevleri (özetler, çıkarma, yeniden yazma, görsel tabanlı anlama) için LLM düğümlerini kullanın. Bu, tam ajan orkestrasyonu gerekmediğinde iş akışının bazı kısımlarını basit ve odaklanmış tutar.
7) Entegrasyonları bağlayın (Slack, e-posta/IMAP, HTTP API'leri, kuyruklar vb.): Slack, Telegram, IMAP gelen kutuları, e-posta, Redis, RabbitMQ, Grist, Google E-Tablolar/Drive ve genel HTTP API'leri gibi harici sistemleri bağlamak için entegrasyon düğümleri ekleyin. Kimlik bilgilerini düğüm yapılandırma panellerinde sağlayın.
8) Bilgi aramasına ihtiyacınız varsa RAG (Retrieval-Augmented Generation) ekleyin: Qdrant veya yerleşik Postgres (pgvector) gibi bir vektör deposu üzerinde arama yapmak için RAG'ı yapılandırın. Ajan/LLM'nin yanıtları belgelerinize veya dahili bilginize dayandırması gerektiğinde bunu kullanın.
9) MCP'yi her iki yönde de kullanın (istemci veya sunucu): Bir MCP istemcisi olarak: bir Agent düğümünü harici bir MCP sunucusuna bağlayın; Heym araçları keşfeder ve bunları ajan yapılandırmasında kullanılabilir hale getirir. Bir MCP sunucusu olarak: iş akışlarını yayınlayın, böylece harici MCP istemcileri (Claude Desktop, Cursor, VS Code uzantıları vb.) bunları araç olarak çağırabilir.
10) Ajan yeteneklerini taşınabilir ve yeniden kullanılabilir hale getirmek için Beceriler ekleyin: Düğümü yeniden yazmadan sistem bağlamını ve araç kutusunu genişletmek için bir Agent düğümüne bir beceri (SKILL.md ve isteğe bağlı Python araçları içeren zip veya Markdown) ekleyin. Becerileri taslak oluşturmak/gözden geçirmek için Beceri Oluşturucu'yu kullanın ve tutarlı davranış için aynı beceriyi birden çok iş akışında yeniden kullanın.
11) Riskli eylemler için İnsan Döngüde (HITL) onaylarını etkinleştirin: Bir Agent düğümü için HITL'yi açın ve onay gerektiren şeyler için yönergeler tanımlayın (araç çağrıları, yan etkiler, alt iş akışları, MCP eylemleri vb.). Ajan bir kontrol noktasına ulaştığında, request_human_review'i çağırır; Heym herkese açık bir inceleme isteği URL'si oluşturur ve onaylanana kadar ana yürütmeyi duraklatır. Bekleyen inceleme URL'sini, ajanın inceleme koluna bağlı düğümler aracılığıyla Slack/e-posta/günlüğe yönlendirebilirsiniz.
12) Yürütmeden önce güvenli olmayan girdileri engellemek için koruyucular ekleyin: Güvenli olmayan kullanıcı mesajlarının ajana ulaşmasını önlemek için düğüm özelliklerinde Koruyucuları etkinleştirin. Bu, halka açık sohbet portalları veya harici girdiler tarafından tetiklenen iş akışları için kullanışlıdır.
13) Bir DAG ile paralellik için tasarım yapın: Bağımsız dalların paralel çalışabilmesi için düğümleri bağlayın. Heym, bağımlılıkların izin verdiği yerlerde paralel yürütme ile DAG'ı derler ve yürütür, manuel eşzamanlılık kodu olmadan verimi artırır.
14) Güvenilirliği yapılandırın: yeniden denemeler ve hata dalları: Başarısız olabilecek düğümler (ağ çağrıları, harici API'ler) için, denemeler/geri çekilme ile Yeniden Dene'yi etkinleştirin. Hataları iş akışını durdurmak yerine özel bir yola yönlendirmek için bir Hata dalı ekleyin ve hataları işlemek/raporlamak için alt akış düğümlerinde hata bağlamını (örn. $nodeName.error) kullanın.
15) İş akışını tuvalden çalıştırın: Görsel çalışma zamanını izlemek için iş akışını doğrudan düzenleyicide yürütün: grafik çalışırken dallar, araç çağrıları, bellek ve HITL kontrol noktaları görünür.
16) İş akışını API uç noktaları aracılığıyla çalıştırın: /execute kullanarak iş akışlarını programlı olarak çağırın, /execute/stream aracılığıyla ilerlemeyi yayınlayın, /api/mcp/sse adresinde MCP araçları olarak ifşa edin veya /chat/{slug} adresinde Portal sohbet uygulamaları olarak yayınlayın. Bu, aynı iş akışının yeniden oluşturulmadan insanlara, arka uç hizmetlerine ve yapay zeka istemcilerine hizmet etmesini sağlar.
17) İzleme ve gözlemlenebilirlik ile yürütmeleri inceleyin: Her çalıştırmayı ve düğüm yürütmesini incelemek için Heym'in yerleşik izlemelerini kullanın. İsteğe bağlı olarak, W3C izleme bağlamı yayılımı ile HEYM_OTEL_* ortam değişkenlerini (varsayılan olarak devre dışı) kullanarak OpenTelemetry yayılımlarını OTLP/HTTP üzerinden gözlemlenebilirlik arka ucunuza aktarın.
18) Token kullanımını ve maliyetlerini takip edin: Özellikle çoklu ajan modellerini, RAG'ı veya farklı model sağlayıcılarını karşılaştırırken, yürütme başına model kullanımını ve maliyet özelliklerini anlamak için Heym'in token maliyet takibini kullanın.
19) Yaygın kalıpları hızlıca öğrenmek için şablonlardan başlayın: Heym şablonlarına göz atın, bir iş akışını indirin, tuvale yapıştırın ve dakikalar içinde çalıştırın. Şablonlar, HITL destek yanıtı taslağı oluşturma, birden çok ajanla düşmanca PR incelemesi, toplu LLM durum takibi ve IMAP gelen kutusu triyajını Slack'e aktarma gibi kalıpları kapsar.
20) Dağıtım ve erişim kontrollerini güçlendirin: Üretim için, kaydı kontrollü tutun (örn. açık kaydı devre dışı bırakın) ve yalnızca belgelendiği gibi güvenilir yöneticiler için hassas özellikleri (Docker günlük erişimi gibi) etkinleştirin. Bu, doğrulanmamış kullanıcıların yükseltilmiş görünürlük kazanma riskini azaltır.
Heym SSS
Heym, görsel, düşük kodlu bir tuvale sahip, kaynak kodu açık, kendi kendine barındırılan, ajan tabanlı bir yapay zeka iş akışı otomasyon platformudur. Kontrol ettiğiniz altyapı üzerinde ajanlar, araçlar ve entegrasyonlarla akıllı iş akışları (DAG'ler) oluşturmanıza, görselleştirmenize ve çalıştırmanıza olanak tanır.
Heym 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
Heym 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.
Heym 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.