Suomi English 中文 हिन्दी Español Français العربية বাংলা Português Русский 日本語 Deutsch 한국어 Türkçe Tiếng Việt Bahasa Indonesia ᚠᚢᚦᚨᚱᚲ 𓂩𓂁𓂣 𓉐 Italiano Kiswahili Nederlands Polski Українська ภาษาไทย فارسی اردو Bahasa Melayu ਪੰਜਾਬੀ עִבְרִית Esperanto संस्कृतम् Latina मराठी తెలుగు தமிழ் Basa Jawa Tagalog Hausa Yorùbá አማርኛ עברית ગુજરાતી Svenska Norsk Latviešu Lietuvių Eesti
Ahkerat Mehiläiset

Çoğu yapay zeka sistemi aynı hatayı yapar.

Önce dil modeline sorarlar ve cevabın doğru çıkacağını umarlar.

Doğa bu sorunu milyonlarca yıl önce çözdü.

Bir arı kovanında, bir keşif tek bir aktörün söylediği için karar haline gelmez. Keşifçi arı kovana döner ve dikey petek yüzeyinde sekiz şeklinde bir dans yapar — düz bölümün açısı yönü, süresi mesafeyi, canlılığı kaliteyi belirtir. Ancak dans bir monolog değildir. Daha deneyimli kız kardeşler dansçıyı takip eder, antenleriyle ona dokunur ve gerçek zamanlı geri bildirim verir. Bir durdurma sinyali dansı tamamen durdurabilir. Yalnızca mesaj topluluk denetiminden geçtiğinde, taahhüt edilmeye değer bir rota ortaya çıkar.

WaggleDance bu mantık üzerine inşa edilmiştir.

Sorunu doğrudan bir LLM’ye vermez. Önce doğru çözücüye yönlendirir, sonucu birden fazla ajanla doğrular ve dil modelini yalnızca gerçekten işe yaradığında kullanır. Her adım denetlenebilir bir iz bırakır. Her çözüm gerekçelendirilebilir. Her döngü sistemin kendi uzmanlığını artırır.

Sekiz dansı algoritmik yönlendirmeye dönüştü. Petek, MAGMA bellek mimarisine dönüştü. Ve arıların gece dinlenmesi Dream Mode oldu — sistemin günün başarısızlıklarını gözden geçirdiği, binlerce alternatif yolu test ettiği ve sabah daha akıllı döndüğü bir simülasyon.

Bu bir mecaz değil. Bu, kolektif makine zekası için bir mimaridir.

Clone & Run

Hemen indirin, fork’layın ve yerel olarak çalıştırın. Deponun tamamı GitHub’da kayıt gerektirmeden kullanılabilir.

Lisans modeli: Apache 2.0 + BUSL 1.1 (açık çekirdek + kaynak kodu mevcut korumalı modüller). Koşulları GitHub üzerinden kontrol edin.
BUSL modül değişiklik tarihi: 18 Mart 2030.

v3.5.7 Son Sürüm 2026-04-12
445+ Commit Sayısı
5 581 Tam Pytest Testleri (v3.5.7)
4 Dağıtım Profilleri

Bu Neden Farklı

Tahmin Etmeyen Yapay Zeka

Çözücüler önce devreye girer. Doğrulayıcı kontrol eder. LLM yalnızca doğru çözücü yeterli olmadığında katılır.

Her Şeyi Hatırlayan Yapay Zeka

MAGMA kararları, kaynakları, tekrar oynatmaları ve güven puanlarını kaydeder. Ne olduğunu, neden olduğunu ve hangi sırayla olduğunu görün.

Gece Boyunca Öğrenen Yapay Zeka

Dream Mode başarısızlıkları gözden geçirir, daha iyi rotalar simüle eder ve ertesi gün için daha iyi modeller oluşturur.

Durumunu Gösteren Yapay Zeka

Hologram Brain, 32 düğümün durumunu gerçek zamanlı olarak görünür kılar. Bir kara kutu izlemiyorsunuz — çalışan bir sistemi izliyorsunuz.

Ağınızda Kalan Yapay Zeka

Her şey kendi ortamınızda çalışır. Zorunlu bulut yok, prompt verisi sızıntısı yok, SaaS bağımlılığı yok.

Ölçeklenen Yapay Zeka

Aynı kod tabanı Raspberry Pi’den fabrika profiline kadar çalışır. Sadece bir demo değil, sadece bir çerçeve değil.

Dağıtım Profilleri — aynı çalışma zamanı, dört profil

Cihaz GADGET

RPi, uç birim, sensör

Kır Evi COTTAGE

Çevrimdışı, aralıklı bağlantı

Ev HOME

Yerel otomasyon

Fabrika FACTORY

İzleme, anomaliler, denetim

Gösterge paneli ve Hologram Brain başlatıldıktan hemen sonra kullanılabilir. İlk yanıt hızı profile, donanıma ve tam mod ya da stub mod kullanımına bağlıdır.

“Depoyu Analiz Et” düğmesine tıkladığınızda ne olur?

1

Prompt doğrudan Grok’a gönderilir — ve yedek olarak panonuza kopyalanır

2

Grok yeni bir sekmede prompt hazır olarak açılır

3

Deponun kapsamlı bir analizini, puanlı rakip karşılaştırmasını ve fabrika hazırlığı değerlendirmesini alırsınız

Ön doldurma çalışmazsa, elle yapıştırın — prompt zaten panonuzdadır.

Aynı promptu Claude, ChatGPT veya başka herhangi bir LLM’de de kullanabilirsiniz. Grok bu sayfadaki varsayılan seçimdir.

Grok Ne Analiz Eder

“Depoyu Analiz Et” düğmesine tıkladığınızda, yapay zeka şunları kapsayan derin bir analiz gerçekleştirir:

1
Mevcut Kod Tabanı Durumu

Ana dal, mimari, modüller ve son commit’ler

2
README ile Gerçeklik Karşılaştırması

Uygulanan özellikler ile planlanan veya hedeflenen özellikler arasındaki fark

3
Testler ve Olgunluk

Test kapsamı, pratik olgunluk ve üretim hazırlığı

4
Hologram Brain ve MAGMA

Bellek modeli, denetim mimarisi, köken ve güven mekanizmaları

5
Rakip Karşılaştırması

Altı eksende 1-10 puanlama: Ev Assistant, Node-RED, n8n, Open WebUI, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Ollama ile karşılaştırma

6
Fabrika Dağıtım Değerlendirmesi

Endüstriyel kullanım senaryoları, riskler, eksik entegrasyonlar, dağıtım engelleri

Takip Grok Promptları

Kopyalamak için bir prompta tıklayın. Daha derin keşif için Grok oturumunuza yapıştırın.

WaggleDance’ı Nasıl Kurarım?

Bir profil seçin ve Grok’tan özelleştirilmiş bir dağıtım kılavuzu alın.

WaggleDance Karşılaştırması

Aşağıdaki her araç kendi alanında başarılıdır. Karşılaştırma, WaggleDance’ın çözücü öncelikli mimarisinin nasıl farklılaştığını göstermek içindir — diğerlerinin kötü olduğunu iddia etmek için değil.

Ev Assistant ile karşılaştırma

  • HA: Deterministik kurallar ve otomasyonlar, ancak LLM öncesinde çözücü tabanlı yönlendirme yok.
  • WD: Çözücü öncelikli yönlendirme (7+ deterministik çözücü) → doğrulayıcı → LLM yalnızca yedek olarak. Her karar MAGMA izi ile denetlenebilir.
  • HA: Otonom model eğitimi yok, gece öğrenimi yok.
  • WD: 8 sklearn uzman modeli + Dream Mode gece öğrenimi ve canary yaşam döngüsü.
  • HA’nın avantajı: mükemmel entegrasyon ekosistemi (2000+ entegrasyon).

LangGraph ile karşılaştırma

  • LG: Graf tabanlı çok ajanlı, ancak LLM merkezli — her şey LLM’den geçer.
  • WD: Çözücü öncelikli. LLM Katman 1’dir (son), Katman 3 değil (ilk).
  • LG: Yalnızca ekleme denetimi yok, canary model eğitimi yok, dream mode simülasyonu yok.
  • WD: MAGMA 5 katmanlı köken + 8 uzman modeli + karşı-olgusal simülasyonlar.
  • LG’nin avantajı: daha güçlü bulut ekosistemi ve dokümantasyon.

AutoGen / CrewAI ile karşılaştırma

  • AG/CA: Çok ajanlı çerçeveler, ancak deterministik çözücüler olmadan.
  • WD: 7+ deterministik çözücü, herhangi bir LLM çağrısından ÖNCE yönlendirilir.
  • AG/CA: Uç/fabrika profilleri yok, çevrimdışı öncelikli mimari yok.
  • WD: 4 profil (GADGET → FACTORY), tamamen çevrimdışı, ESP32’den DGX’e kadar.
  • AG/CA: Otonom gece öğrenimi veya canary terfi yok.

Ollama / LocalAI ile karşılaştırma

  • Ollama: Yerel LLM motoru, karar verme mimarisi yok.
  • WD: Ollama’yı bir bileşen olarak kullanır (Katman 1 yedeği), ancak üzerine çözücü yönlendirme, MAGMA denetimi, uzman modelleri ve Dream Mode inşa eder.
  • Ollama motordur. WaggleDance tüm arabadır.

n8n / Node-RED ile karşılaştırma

  • n8n/NR: Görsel iş akışı otomasyon araçları, mükemmel akış düzenleyicileri.
  • WD: Görsel akış düzenleyicisi değil, öğrenen ve gelişen otonom çok ajanlı çalışma zamanıdır.
  • n8n/NR: sklearn modelleri yok, yalnızca ekleme köken kaydı yok, karşı-olgusal simülasyon yok.
  • WD: 8 model + 9 SQLite veritabanı + ChromaDB/FAISS + Dream Mode.

Dağıtım — WD’nin Avantajı

  • Docker: clone → docker compose up -d — Ollama, Voikko (Fince NLP) ve uygulama hepsi bir arada.
  • Docker modunda ayrı manuel kurulum gerekmez.
  • Otomatik donanım algılamalı 4 profil (GADGET / COTTAGE / HOME / FACTORY).

Zaman Evrimi — WD’nin TÜM Rakiplere Karşı Belirleyici Avantajı

Hiçbir rakip zaman içinde otonom olarak gelişmez. WaggleDance, birikimli uzmanlık oluşturan tek sistemdir.

ZamanWaggleDanceEv AssistantLangGraphAutoGen/CrewAINode-RED/n8nOllama
1. GünLLM yedeği ~%30-50, çözücüler öğreniyorHer zamanki gibiHer zamanki gibiHer zamanki gibiHer zamanki gibiHer zamanki gibi
1. AyHotCache doluyor, LLM ~%20-30, ilk canary terfileriDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yok
6. AyLLM ~%10-15, uzmanlar olgunlaşıyor, ~180 gece Dream ModeDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yok
1. YılLLM ~%5-8, MAGMA binlerce denetlenmiş yol ileDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yok
2. YılLLM <%3-5, >%95 deterministik, TCO 1. günün bir kesriDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yokDeğişiklik yok

Rakiplerin sütunu 1. gün dışında her yerde boştur. Öğrenmezler. Gelişmezler. 730. günde, 1. günle tamamen aynıdırlar.

Sık Sorulan Sorular

WaggleDance Swarm AI ücretsiz mi?

Evet. Hemen indirip çalıştırabilirsiniz. Apache 2.0 parçaları serbestçe kullanılabilir. BUSL korumalı modüllerin ticari olmayan kişisel kullanımına izin verilir. Ticari kullanım için GitHub’daki lisans koşullarını kontrol edin.

İnternet bağlantısı gerektiriyor mu?

Hayır. WaggleDance yerel donanım üzerinde tamamen çevrimdışı çalışacak şekilde tasarlanmıştır. İnternet yalnızca ilk kurulum ve güncellemeler için gereklidir.

Hangi donanım gerekli?

Minimum: Raspberry Pi 4 veya eşdeğeri (GADGET profili). Önerilen: çok ajanlı orkestrasyon için modern x86 sunucu (FACTORY profili).

Analiz için neden Grok?

Herkese açık depo, dokümantasyon ve rekabet ortamı hakkında hızlı bir ikinci teknik görüş alırsınız. Aynı promptu Claude, ChatGPT veya başka herhangi bir LLM’de kullanabilirsiniz.

MAGMA nedir?

Bir denetim ve köken çerçevesidir. Her ajan kararı kaydedilir, böylece izlenebilirlik, tekrar oynatma ve güven değerlendirmesi görünürlüğü elde edersiniz.

Dream Mode nedir?

Sistemin günün başarısızlıklarını gözden geçirdiği, daha iyi rotalar simüle ettiği ve ertesi gün için daha iyi modeller oluşturduğu bir gece öğrenme modudur — kullanıcı eylemi olmadan otomatik olarak.

İlk başlatıldıktan sonra ne olur?

Gösterge paneli ve Hologram Brain hemen kullanılabilir. İlk yanıt hızı profile ve donanıma bağlıdır.

Media