AI Sistemleri Oluşturmak İçin En İyi 10 JavaScript Çerçevesi (Ocak 2026)

Yapay zeka teknoloji manzarasını yeniden şekillendirmeye devam ederken, JavaScript AI geliştirme için güçlü bir platform görevi görerek geliştiricilere AI sistemlerini doğrudan web tarayıcılarında ve Node.js ortamlarında oluşturma ve dağıtma konusunda benzersiz bir yetenek sunar. Ekosistem, büyük dil modellerinden (LLM'ler) sinir ağlarına kadar her şeyi destekleyecek şekilde hızla evrimleşmiştir ve geliştiricilerin AI yeteneklerini uygulamalarına entegre etmesini her zamankinden daha kolay hale getirmiştir. 

Bu kılavuzda, pratik uygulamalara ve gerçek dünya uygulamalarına odaklanarak, yapay zeka gelişiminin geleceğini yönlendiren en iyi JavaScript çerçevelerini inceleyeceğiz.

1. LangChain.js

LangChain.js, geliştiricilerin JavaScript ortamlarında LLM'lerle etkileşim kurma biçiminde devrim yarattı. Popüler LangChain çerçevesinin JavaScript uygulaması olarak, LLM'lerin gücünden yararlanan karmaşık AI uygulamaları oluşturmak için sağlam bir temel sağlar. Çerçeve, karmaşık işlem zincirlerini yönetmede mükemmeldir ve geliştiricilerin birden fazla model ve aracı birleştiren gelişmiş AI iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Çerçevenin gücü, genişletilebilirliği ve entegrasyon yeteneklerinde yatmaktadır. Geliştiriciler, temiz ve tutarlı bir API'yi korurken uygulamalarını çeşitli LLM sağlayıcılarına, veritabanlarına ve harici hizmetlere kolayca bağlayabilirler. LangChain.js ayrıca, konuşmalarda bağlamı korumak için gelişmiş bellek sistemleri ve geliştiricilerin dil modelleriyle etkileşimlerini optimize etmelerine yardımcı olan gelişmiş komut istemi yönetim araçları sunar. Çerçevenin modüler tasarımı, kolay özelleştirme ve genişletme olanağı sunarak hem basit sohbet robotları hem de karmaşık yapay zeka uygulamaları için uygundur.

Temel Özellikler:

• Şablonlama ve sürüm kontrolüne sahip kapsamlı istem yönetim sistemi
• Konuşma bağlamını korumak için gelişmiş bellek sistemleri
• Karmaşık AI iş akışları için modüler zincir mimarisi
• Önemli LLM sağlayıcıları ve harici hizmetlerle kapsamlı entegrasyon seçenekleri
• Hızlı optimizasyon ve test için yerleşik araçlar

LangChain'i ziyaret edin →

2. TensorFlow.js

TensorFlow.js, makine öğrenimi ve yapay zeka geliştirme için Google'ın amiral gemisi JavaScript çerçevesi olarak öne çıkıyor ve TensorFlow'un gücünü web tarayıcılarına ve Node.js ortamlarına taşıyor. Çerçeve, geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini tamamen JavaScript dilinde oluşturmalarına, eğitmelerine ve dağıtmalarına olanak tanıyarak, temel sinir ağlarından karmaşık derin öğrenme mimarilerine kadar her şeyi destekliyor. Çok yönlülüğü, JavaScript ekosisteminden ayrılmadan yapay zeka yeteneklerini uygulamak isteyen ekipler için özellikle değerli kılıyor.

TensorFlow.js'yi farklı kılan şey kapsamlı ekosistemi ve optimizasyon yetenekleridir. Çerçeve, tarayıcılarda yüksek performanslı bilgi işlem için WebGL hızlandırmasını kullanır ve model dönüştürme ve optimizasyon için gelişmiş araçlar sağlar. Bu, geliştiricilerin Python TensorFlow'dan önceden eğitilmiş modelleri doğrudan JavaScript uygulamalarında çalıştırmasını sağlar ve bu da onu geleneksel ML geliştirme ile web tabanlı dağıtım arasında mükemmel bir köprü haline getirir. Çerçeve ayrıca transfer öğrenmeyi destekler ve geliştiricilerin hesaplama gereksinimlerini en aza indirirken belirli kullanım durumları için mevcut modelleri ince ayarlamasını sağlar.

Temel Özellikler:

• WebGL ve Node.js bağlamalarını kullanarak donanım hızlandırmalı ML işlemleri
• Python TensorFlow'dan kapsamlı model dönüştürme hattı
• Transfer öğrenimi ve model ince ayarı için yerleşik destek
• Model eğitimi ve hata ayıklama için gelişmiş görselleştirme araçları
• Önceden eğitilmiş modellerin ve katmanların kapsamlı koleksiyonu

TensorFlow'u ziyaret edin →

3. Transformers.js

Hugging Face tarafından geliştirilen Transformers.js, transformatör tabanlı modellerin gücünü doğrudan JavaScript ortamlarına taşıyor. Bu çerçeve, geliştiricilerin gelişmiş yapay zeka modellerini doğrudan web tarayıcılarında ve Node.js uygulamalarında çalıştırmalarına olanak tanıyarak, istemci tarafında yapay zeka işleme için yeni olanaklar sunuyor. Çerçevenin optimize edilmiş uygulaması, daha geniş Hugging Face ekosistemiyle uyumluluğu korurken transformatör modellerinin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlıyor.

Çerçevenin en önemli avantajlarından biri, modelleri tamamen tarayıcıda çalıştırabilme yeteneğidir; bu sayede sunucu maliyetlerini düşürür ve çevrimdışı işlevselliği mümkün kılar. Transformers.js, belirteçleme, model optimizasyonu ve çıkarım gibi karmaşık görevleri olağanüstü bir verimlilikle gerçekleştirir. Çerçeve ayrıca, kaynak kısıtlamalı ortamlarda performansı optimize etmek için gelişmiş önbelleğe alma mekanizmaları ve model sıkıştırma teknikleri içerir. Hugging Face Hub ile kusursuz entegrasyonu, geliştiricilere binlerce önceden eğitilmiş modele erişim sağlayarak, web uygulamalarında en son yapay zeka yeteneklerinin uygulanmasını her zamankinden daha kolay hale getirir.

Temel Özellikler:

• WebGL hızlandırmasıyla dönüştürücü modellerin doğrudan tarayıcı tabanlı yürütülmesi
• Hugging Face'in kapsamlı model merkeziyle kusursuz entegrasyon
• Gelişmiş tokenleştirme ve ön işleme hattı
• Optimize edilmiş model sıkıştırma ve önbelleğe alma sistemleri
• Çeşitli trafo mimarileri ve görevleri için kapsamlı destek

Transformers'ı ziyaret edin →

4. KaibanJS

KaibanJS, özellikle çoklu aracılı yapay zeka sistemleri oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış olup, JavaScript'te yapay zeka geliştirmenin en ileri noktasını temsil eder. Çerçevenin mimarisi, iletişim kurabilen ve iş birliği yapabilen otonom yapay zeka aracıları konsepti üzerine kuruludur ve bu da onu koordineli yapay zeka davranışı gerektiren karmaşık uygulamalar için ideal hale getirir. Yerel JavaScript uygulaması, optimum performans ve mevcut web teknolojileriyle sorunsuz entegrasyon sağlar.

KaibanJS'yi farklı kılan şey, aracı orkestrasyonuna yönelik karmaşık yaklaşımıdır. Çerçeve, aracı yaşam döngülerini yönetmek, aracılar arası iletişimi yönetmek ve farklı AI bileşenleri arasındaki karmaşık iş akışlarını koordine etmek için yerleşik araçlar sağlar. Bu, onu özellikle birden fazla AI sisteminin uyumlu bir şekilde birlikte çalışması gereken kurumsal uygulamalar için değerli kılar. Çerçeve ayrıca, geliştiricilerin çoklu aracı sistemlerini etkili bir şekilde izlemelerini ve optimize etmelerini sağlayan gelişmiş hata ayıklama yetenekleri ve izleme araçları içerir.

Temel Özellikler:

• Dahili iletişim protokollerine sahip gelişmiş çoklu ajan orkestrasyon sistemi
• Aracı etkileşimlerinin gerçek zamanlı izlenmesi ve görselleştirilmesi
• Yüzlerce eş zamanlı AI aracısını destekleyen ölçeklenebilir mimari
• Hata yönetimiyle kapsamlı iş akışı yönetim araçları
• Aracı davranış doğrulaması için yerleşik test ve hata ayıklama araçları

KaibanJS'yi ziyaret edin →

5. Brain.js

Brain.js, JavaScript ekosistemindeki en popüler sinir ağı kütüphanelerinden biri olarak ortaya çıktı ve basitlik ile güç arasında zarif bir denge sunuyor. Çerçeve, karmaşık uygulamalar için gereken esnekliği sağlarken sinir ağı uygulamasını JavaScript geliştiricileri için erişilebilir hale getirmede mükemmeldir. Basit API'si, sinir ağı işlemlerinin karmaşıklığını maskeleyerek geliştiricilerin düşük seviyeli sinir ağı ayrıntılarını yönetmek yerine sorunları çözmeye odaklanmasını sağlar.

Brain.js'yi farklı kılan şey, sinir ağı eğitimi ve uygulamasına yönelik sezgisel yaklaşımıdır. Çerçeve, ileri beslemeli ağlar, yinelemeli sinir ağları ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları dahil olmak üzere çeşitli ağ mimarilerini destekler. WebGL tarafından desteklenen GPU hızlandırma yetenekleri, tarayıcı ortamlarında yüksek performanslı eğitim ve yürütmeyi mümkün kılar. Brain.js ayrıca, çapraz doğrulama, erken durdurma ve öğrenme oranı optimizasyonu gibi ağ yapılandırması ve eğitimi için karmaşık özellikler içerir ve bu da onu hem eğitim amaçları hem de üretim uygulamaları için uygun hale getirir.

Temel Özellikler:

• Sinir ağı oluşturma ve eğitimi için kolaylaştırılmış API
• Gelişmiş performans için GPU hızlandırma desteği
• Çeşitli sinir ağı mimarileri için yerleşik destek (ileri beslemeli, RNN, LSTM)
• Çapraz doğrulama ve erken durdurma dahil olmak üzere gelişmiş eğitim seçenekleri
• Kapsamlı veri normalizasyonu ve ön işleme yardımcı programları

Brain'i ziyaret edin →

6. MedyaPipe.js

Google tarafından geliştirilen MediaPipe.js, gerçek zamanlı makine öğrenimi yeteneklerini web uygulamalarına getirmede bir atılımı temsil ediyor. Çerçeve, bilgisayarlı görüş ve ses analizi gibi medya işleme görevlerinde uzmanlaşıyor ve doğrudan web tarayıcılarında çalışan yüksek performanslı çözümler sunuyor. Gerçek zamanlı işleme için optimizasyonu, video, ses veya sensör verilerinin canlı AI analizini gerektiren uygulamalar için onu özellikle değerli kılıyor.

MediaPipe.js'yi diğerlerinden ayıran şey, önceden oluşturulmuş kapsamlı çözüm paketi ve verimli işlem hattı mimarisidir. Çerçeve, yüz algılama, el takibi, poz tahmini ve nesne algılama gibi görevler için gerçek zamanlı performans için optimize edilmiş üretime hazır uygulamalar içerir. Modüler tasarımı, geliştiricilerin birden fazla makine öğrenimi çözümünü verimli işlem hatlarında birleştirmesine olanak tanırken, WebGL hızlandırması mobil cihazlarda bile sorunsuz performans sağlar. Çerçevenin platformlar arası desteği ve kapsamlı dokümantasyonu, onu gelişmiş gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları geliştiren geliştiriciler için mükemmel bir seçim haline getirir.

Temel Özellikler:

• Web ortamları için optimize edilmiş gerçek zamanlı ML işleme
• Yaygın bilgisayar görüşü görevleri için önceden oluşturulmuş çözümler
• Karmaşık ML iş akışları için gelişmiş boru hattı mimarisi
• WebGL kullanarak donanım hızlandırmalı işleme
• Mobil tarayıcılar dahil olmak üzere çapraz platform desteği

MediaPipe'ı ziyaret edin →

7. Doğal (Madenden)

Natural, metin tabanlı AI uygulamaları için temel araçlar sağlayarak JavaScript için kapsamlı bir NLP kütüphanesi olarak kendini kanıtlamıştır. Çerçeve, yaygın NLP algoritmalarının saf bir JavaScript uygulamasını sunarak, daha büyük makine öğrenimi çerçevelerinin yükü olmadan metin işleme yetenekleri gerektiren projeler için idealdir. Modüler tasarımı, geliştiricilerin yalnızca ihtiyaç duydukları bileşenleri kullanmalarına olanak tanır, performansı ve kaynak kullanımını optimize eder.

Natural, temel NLP yeteneklerinin yanı sıra, dil tespiti, duygu analizi ve metin sınıflandırması için gelişmiş özellikler sunar. Çerçevenin belirteçleme ve kök bulma algoritmaları birden fazla dili destekleyerek onu uluslararası uygulamalar için değerli kılar. Natural'ın basit API'si ve kapsamlı dokümantasyonu, onu özellikle NLP'ye yeni başlayan geliştiriciler için erişilebilir kılarken, gelişmiş özellikleri ayrıntılı metin analizi ve işleme gerektiren daha karmaşık uygulamaların ihtiyaçlarını karşılar.

Temel Özellikler:

• Birden fazla dil için kapsamlı tokenleştirme ve köklendirme desteği
• Metin sınıflandırması ve duygu analizi için yerleşik algoritmalar
• Verimli dize mesafesi hesaplamaları ve fonetik algoritmalar
• Özel NLP uygulamaları için genişletilebilir mimari
• Optimum performans için hafif ve modüler tasarım

Natural'ı ziyaret edin →

8. Sarılma Yüzü JavaScript SDK'sı

Hugging Face JavaScript SDK'sı, web uygulamaları ile Hugging Face Hub'da bulunan geniş yapay zeka modelleri ekosistemi arasında güçlü bir köprü görevi görür. Bu SDK, geliştiricilerin en son teknoloji makine öğrenimi modellerini JavaScript uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlayarak, çeşitli yapay zeka görevleri için binlerce önceden eğitilmiş modele erişim sağlar. Çerçevenin tasarımı, yüksek performansı korurken model dağıtım sürecini basitleştirmeye odaklanır.

Hugging Face JavaScript SDK'sını diğerlerinden ayıran şey, model yönetimi ve dağıtımına yönelik kapsamlı yaklaşımıdır. SDK, model yükleme, belirteçleme ve çıkarım optimizasyonu gibi karmaşık görevleri otomatik olarak ele alarak geliştiricilerin uygulamalarını oluşturmaya odaklanmalarını sağlar. Önbelleğe alma mekanizmaları ve verimli veri işleme, onu özellikle performans ve güvenilirliğin kritik olduğu üretim ortamları için uygun hale getirir. Çerçeve ayrıca ayrıntılı ölçümler ve izleme yetenekleri sunarak geliştiricilerin model performansını ve kullanım kalıplarını izlemesini sağlar.

Temel Özellikler:

• Hugging Face Hub'dan binlerce önceden eğitilmiş modele doğrudan erişim
• Optimize edilmiş model yükleme ve önbelleğe alma mekanizmaları
• Gelişmiş tokenleştirme ve ön işleme hatları
• Kapsamlı hata işleme ve hata ayıklama araçları
• Gerçek zamanlı izleme ve performans ölçümleri

Hugging Face JavaScript SDK'sını ziyaret edin →

9. ML5.js

ML5.js, özellikle yaratıcı kodlama ve web tabanlı AI uygulamaları için tasarlanmış, kullanıcı dostu bir makine öğrenimi çerçevesi olarak ortaya çıkıyor. TensorFlow.js üzerine inşa edilen bu çerçeve, makine öğrenimini sanatçılar, yaratıcı kodlayıcılar ve web projelerine AI yeteneklerini dahil etmek isteyen geliştiriciler için erişilebilir hale getiriyor. Yaklaşılabilir API'si ve yaygın yaratıcı bilgi işlem görevlerine odaklanması, onu etkileşimli AI uygulamaları, eğitim projeleri ve sanatsal çabalar için mükemmel bir seçim haline getiriyor.

Çerçevenin gücü, basitliğinde ve yaratıcı uygulamalar için optimize edilmiş önceden eğitilmiş modellerinde yatmaktadır. ML5.js, görüntü sınıflandırma, poz tahmini, ses tanıma ve doğal dil işleme gibi görevler için kullanıma hazır modeller içerir ve bunların tümüne sezgisel bir API aracılığıyla erişilebilir. Çerçevenin p5.js yaratıcı kodlama kütüphanesiyle entegrasyonu, onu etkileşimli kurulumlar ve yaratıcı teknoloji projeleri için özellikle değerli kılmaktadır. Kapsamlı dokümantasyonu ve örnekleri, aktif topluluk desteğiyle bir araya gelerek, makine öğrenimine yeni başlayan geliştiriciler için ideal bir başlangıç ​​noktası haline getirirken, daha karmaşık uygulamalar için gereken esnekliği de sağlar.

Temel Özellikler:

• Yaratıcı uygulamalar ve etkileşim için optimize edilmiş önceden eğitilmiş modeller
• p5.js ve diğer yaratıcı kodlama kütüphaneleriyle kusursuz entegrasyon
• Yaygın makine öğrenimi görevleri için basitleştirilmiş API
• Etkileşimli uygulamalar için gerçek zamanlı işleme yetenekleri
• Kapsamlı eğitim kaynakları ve toplum desteği

Ml5'i ziyaret edin →

10. AI.JSX

AI.JSX, React geliştirmenin bilindik paradigmalarını AI uygulama oluşturmaya getiren yenilikçi bir çerçeve olarak ortaya çıkıyor. Fixie.ai tarafından geliştirilen bu çerçeve, geliştiricilerin JSX sözdizimi ve bileşen tabanlı mimari kullanarak karmaşık AI uygulamaları oluşturmasını sağlar. React'ın bildirimsel doğasından yararlanarak AI.JSX, temiz, sürdürülebilir kod yapılarını korurken karmaşık AI destekli özellikler oluşturmayı sezgisel hale getirir.

AI.JSX'i farklı kılan, bileşen yaşam döngüsü içindeki yapay zeka etkileşimlerini ele alma konusundaki gelişmiş yaklaşımıdır. Çerçeve, gerçek zamanlı yapay zeka yanıtları için yerleşik akış yetenekleri, konuşma durumunun zarif bir şekilde işlenmesi ve çeşitli yapay zeka modelleriyle sorunsuz entegrasyon sağlar. TypeScript odaklı yaklaşımı, yapay zeka uygulamaları oluştururken tür güvenliğini sağlarken, React tabanlı mimarisi, React geliştirme konusunda zaten deneyimli ekipler için özellikle değerlidir. Çerçevenin yapay zeka durumunu ve yan etkilerini yönetmeye yönelik tasarım kalıpları, sağlam ve üretime hazır yapay zeka uygulamaları oluşturmayı kolaylaştırır.

Temel Özellikler:

• Yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bileşen tabanlı mimari
• Gerçek zamanlı AI etkileşimleri için yerleşik akış desteği
• Gelişmiş konuşma durumu yönetimi
• Tam tür güvenliğiyle yerel TypeScript desteği
• Modern React uygulamalarıyla kusursuz entegrasyon

AI.JSX'i ziyaret edin →

Alt çizgi

JavaScript AI çerçeve ekosistemi önemli ölçüde olgunlaştı ve geliştiricilere gelişmiş AI uygulamaları oluşturmak için zengin bir araç yelpazesi sunuyor. TensorFlow.js gibi güçlü makine öğrenimi çerçevelerinden KaibanJS ve Natural gibi özel çözümlere kadar, geliştiriciler ister karmaşık çoklu aracı sistemleri oluşturuyor, ister doğal dil işleme uyguluyor veya sinir ağları geliştiriyor olsunlar, özel ihtiyaçlarına en uygun çerçeveleri seçebilirler. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, bu çerçeveler yapay zeka teknolojisindeki en son gelişmelerden yararlanan yenilikçi uygulamalar oluşturmak için temel sağlıyor.