n8n nedir, nasıl kullanılır: Sıfır kodla n8n yapay zeka ajanı kurma rehberi

API, webhook ve temel blokları öğreniyoruz. Ardından gelen e-postaları kendi kendine sınıflandırıp cevaplayan bir otomasyonu adım adım kuruyoruz.

Bu rehberin videosu: n8n ile Yapay Zeka Ajanları Kur ve Sat (5 Saatlik Eğitim – Sıfır Kodlama) (04:57:54).

n8n nedir ve neden öğrenmeye değer?

n8n, otomasyonları blokları birleştirerek kurduğumuz bir platform. Kod yazman gerekmiyor. Zapier ve Make.com gibi alternatifleri var. Burhan Kocabıyık, n8n'in son aylarda öne çıkmasını kullanım kolaylığına, hazır şablonların bolluğuna ve işlem başına düşük maliyete bağlıyor.

Hazır bir otomasyonu kopyala yapıştır yöntemiyle kurmak kolay. Asıl sorun, bir şeyi değiştirmen gerektiğinde ortaya çıkıyor. Blokların neden ve nasıl bağlandığını bilmezsen otomasyonu kendi ihtiyacına göre düzenleyemezsin. Bu yüzden önce mantığı anlamamız gerekiyor.

Otomasyonun hedefi, günlük işlerin büyük kısmını oluşturan manuel tekrarları ortadan kaldırmak. Örneğin Facebook'tan gelen müşteri adaylarını tek tek CRM'e girmek, sonra e-posta atmak bu tür işlerdendir. Aynı otomasyonun başına ve sonuna webhook eklersen onu bir uygulamaya da dönüştürebilirsin.

• Tetikleyici: Otomasyon nasıl başlıyor? Manuel, zamanlanmış, form doldurulunca ya da yeni e-posta gelince.
• Uygulama: ChatGPT, HubSpot, Gmail, Slack, Google Sheets gibi kullanılan araçlar.
• Çıkış: İşlem bitince almak istediğin sonuç. Örneğin Slack'e mesaj gitmesi ya da bir videonun paylaşılması.

API ve HTTP isteği: Dört parçayı bilmen yeterli

API, iki uygulamayı birbirine bağlayan köprü. Örneğin Instagram DM'den gelen bir soruyu ChatGPT'ye gönderiyorsun, cevabı alıp geri iletiyorsun. Bu gidiş dönüşü API sağlıyor. API'yı sıfırdan yazmana gerek yok. Çoğu uygulama URL'sini ve kullanım şeklini dokümantasyonunda paylaşıyor.

n8n'de bu bağlantıyı HTTP Request bloğuyla kuruyoruz. Daha kısa bir yol da var: Uygulamanın API sayfasını ChatGPT'ye verip n8n'den çağrılacak şekilde cURL formatında düzenlemesini iste. Sonra HTTP bloğunda Import'a basıp çıktıyı yapıştır. Alanlar kendiliğinden dolar.

• URL: İsteği nereye gönderiyorsun?
• Metot: GET ile bilgi istersin, POST ile bilgi gönderirsin.
• Header: API anahtarın ve content type gibi ek bilgiler.
• Body: Gönderdiğin içerik, örneğin bir prompt ya da bir video URL'si.

Sık kullanılan bloklar: Edit Fields, Aggregate, Webhook ve JSON

Edit Fields (Alanları Düzenle), tekrar tekrar kullandığın bilgileri tek yerde saklar. API anahtarı ya da bir prompt bunlara örnek. Bunu bir not defteri gibi düşünebilirsin. Otomasyon karmaşıklaştığında verinin nereden geldiğini kaybetmemek için temiz bir ara durak işi görür.

Aggregate, farklı yerlerden gelen birden fazla bilgiyi tek bir çıktıda toplar. Webhook ise dışarıdaki bir uygulamadan gelen isteğle otomasyonu başlatır. Test URL'si ve üretim (production) URL'si ayrıdır. Uygulamaya geçtiğinde üretim URL'sini kullanman gerekir.

n8n, bloklar arasında veriyi JSON formatında taşır. Süslü parantezlerle yazılan bu yapıda bir Google Sheets satırı tek bir nesne olarak görünür. Önceki bloktan bir değeri çekmek için ifade alanına çift süslü parantez içinde $json ve ardından nokta ile alan adını yazarsın. Örneğin $json.name. Değer doğru bulunursa alan yeşile döner.

• Structured Output Parser: Yapay zekanın cevabını istediğin formata sokar. Excel'e veya veritabanına yazacaksan çok işine yarar.
• Execute Workflow: Bir ajanın başka bir n8n akışını araç olarak çağırmasını sağlar.
• Loop: Listedeki her öğeyi tek tek işler. Token limitine takılmamak için faydalıdır.

Videoda kurulan diğer otomasyon örnekleri

Videoda satış ve pazarlama odaklı birçok akış sıfırdan kuruluyor. Ortak mantık hep aynı: Bir kaynaktan veri çek, yapay zekayla anlamlandır, sonucu Google Sheets'e veya e-postaya yaz.

• Teknoloji tespiti: Jina ile şirketlerin web sitelerinde kullandığı altyapıları (Shopify, AWS, Cloudflare gibi) bulup tabloya yazma.
• Reddit'ten müşteri adayı bulma: Reddit API ile yeni gönderileri çekip yapay zekaya ihtiyaç ve önem derecesi çıkarttırma.
• Google Maps araması: Sohbetle çalışan bir ajan, Serper API üzerinden işletmeleri bulur. Perplexity ile şirket bilgisi ve e-posta ekler.
• Toplantı öncesi araştırma: Cal.com'da toplantı alınınca ajan web sitesi, LinkedIn ve Perplexity araçlarıyla kişiyi araştırır ve özet e-posta gönderir.
• Apollo ve Apify ile müşteri adayı listesi çıkarma, LinkedIn URL'lerinden kişiye özel açılış mesajı yazdırma.
• Instagram'da viral içerik takibi: Apify ile seçilen hesapların izlenme sayısına göre sıralanmış videolarını tabloya alma.

Sesli ajanlar ve iş modeli: Dikkat etmen gerekenler

Videoda sesli yapay zeka ajanları için net bir uyarı var. Yapay zekaya giden arama yaptırmak, yani kişileri veya şirketleri araması, yasal değil ve ciddi yaptırımları olabiliyor. Bu yüzden yalnızca gelen aramaları cevaplayan sistemler kurmamız gerekiyor.

Otomasyonları tek seferlik bir iş olarak bir şirkete kurabilirsin. Müşteri aylık ödeme yapacaksa genelde bir uygulama gerekir. Videoda bunun için iki yol anlatılıyor: Şirket içinde kullanılan dahili bir uygulama ya da kendi alan adında yayınlanan bir uygulama. Arayüz için Lovable, V0 veya Bolt ile prompt yazarak geliştirme (vibe coding), n8n tarafında ise webhook kullanılıyor.

• Sesli ajanlarda yalnızca gelen aramaları cevaplatın.
• Otomasyonu uygulamaya bağlamak için akışın başına ve sonuna webhook ekleyin.
• Satacağın otomasyonu önce kendi işinde çalışır halde göster.

Adım adım

1. Gmail Trigger ekle, "mesaj alındığında" seçeneğini ve her dakika kontrolü ayarla. Hesabını bağla. Sistem yalnızca açılmamış e-postalara bakar.
2. Information Extractor bloğunu ekle. Sistem mesajını yaz ve sender name niteliği tanımla. Chat modeli olarak OpenAI'ın 4o mini modelini seç.
3. If bloğuyla gönderen adının dolu olup olmadığını kontrol et (is not empty). Doğru ve yanlış dallarına birer Edit Fields ekle. Ad varsa adla, yoksa sadece "Merhaba" ile başlayan bir introduction alanı oluştur.
4. Merge bloğuyla iki dalı tekrar birleştir. Ardından "notlar" adında bir Edit Fields ekle ve introduction, email body, message ID ile thread ID alanlarını burada topla.
5. Text Classifier bloğunu ekle. Kurs talebi, danışmanlık talebi, ödemeler ve diğerleri gibi kategorileri açıklamalarıyla tanımla. Sistem prompt'u yazıp OpenAI modelini bağla.
6. Her kategori için bir Gmail "etiket ekle" bloğu koy. Etiket adı Gmail'deki etiketle birebir aynı olmalı. Mesaj ID'sini notlar bloğundan al.
7. Her kategoriye bir Gmail "yanıtla" bloğu ekle. Mesaja introduction alanını ve o kategori için önceden hazırladığın cevabı koy. Kendine test e-postası atarak akışı dene.

Kontrol listesi

• HTTP isteğinde URL, metot, header ve body doğru dolduruldu mu? Bearer token kullanıyorsan "Bearer" kelimesinden sonra boşluk bıraktın mı?
• Gmail etiket adları ile sınıflandırıcıdaki kategori adları birebir aynı mı?
• Sürekli çalışması gereken akışta (örneğin sohbet ajanı) workflow aktif konuma getirildi mi?
• Yapay zeka çıktısını tabloya yazıyorsan Structured Output Parser ekledin mi?
• AI Agent bloğunda kaynak "chat trigger" yerine "define below" olarak ayarlandı mı? Ajanı sohbetle başlatmıyorsan bu ayar gerekli.
• Sesli ajan kuruyorsan yalnızca gelen aramaları cevaplayacak şekilde mi tasarladın?

Sıkça Sorulan Sorular