Bugün sizlere Turkish Technology’de beraber çalıştığım ekip arkadaşlarım ile (Faik Enes Albayrak, İrem Girişmen Motorcu, Özlem Meryem Özelmas ve ben) birlikte geliştirdiğimiz ve UiPath AgentHack 2025’ yarışmasında bize “En İyi Çapraz Platform Entegrasyonu” (Best Cross-Platform Integration) ödülünü kazandıran projemizden, yani LUMA’dan bahsetmek istiyorum. 

Öncelikle Agentic AI çağındaki ilk hackathon’a katılmak çok güzel bir deneyim oldu. Yarışmaya bizimle beraber 50’den fazla ülkeden 400’den fazla proje katılmış. Bu bile yarışmanın büyüklüğünü aldığımız ödülün kıymetini bize gösteriyor. Projenin detaylarına geçmeden yarışma sürecinde gece-gündüz emek veren tüm ekip arkadaşlarıma tekrar teşekkür ederim, ayrıca UiPath‘e bu güzel organizasyon için tekrar teşekkür ederim.

Neden Böyle Bir Proje Yapmaya İhtiyaç Duyduk?

Hepimizin iş hayatında ortak bir derdi var: Verimsiz toplantılar. Herkesin şikayet ettiği ama asla azaltamadığımız ve gün geçtikçe sayısı artan toplantılar. İstatistiklere göre toplantıların sadece %37’si zamanında ve kaliteli kararlarla sonuçlanıyor. Yöneticilerin %80’i, zamanlarının öncelikli işlere gitmediğinden şikayetçi. 

Hibrit çalışma düzeninde işler daha da karmaşıklaşıyor. Manuel not tutmak zor, bilgiler kayboluyor, aynı konular defalarca konuşuluyor ama bir arpa boyu yol alınamıyor. İşte biz bu soruna, sadece not tutan değil, iş yapan bir yapay zeka ajanı ile çözüm bulmak istedik. 

LUMA Nedir? (Lightweight Unified Meeting Agent)

LUMA, sıradan bir toplantı özetleyicisi değil; toplantı çıktılarına göre aksiyon alabilen “Agentic” (ajan tabanlı) bir yaklaşım. 
Temel mantığımız şu: Toplantı bittiğinde her şey bitmesin, asıl iş o zaman başlasın. LUMA, farklı yapay zeka modellerini (OpenAI GPT-4o, Google Gemini, DeepSeek) ve UiPath’in güçlü otomasyon yeteneklerini birleştirsin istedik. Alttaki şema aslında LUMA’yı en güzel özetleyen görsel. 

LUMA Nasıl Çalışıyor?

LUMA’nın mimarisini aşağıdaki gibi özetleyebilirim:

Dispatcher Fazı

Burası sürecin başlangıç noktası diyebilirim. Süreç, toplantı kaydının alınmasıyla başlıyor. UiPath robotumuz, toplantı kaydını alıyor ve Google’ın NotebookLM teknolojisini kullanarak toplantının detaylı bir özetini ve potansiyel aksiyon maddelerini çıkarıyor. 

Action Classifier Agent Fazı
İşte sihir burada gerçekleşmeye başlıyor. Action Classifier Agent’ımız çıkarılan notları input olarak alıyor, UiPath Maestro ve Google Gemini iş birliğiyle analiz ediliyor. Yapay zeka, incelenen bu maddelerin neyle ilgili olduğuna karar veriyor: 

• Bir kod incelemesi mi gerekiyor? -> DeepSeek devreye girsin.
• Takvime yeni bir toplantı mı set edilecek? -> Calendar API çalışsın.
• Jira’da bir ticket mı açılmalı? -> Ticket Yönetimi başlasın.

Human-in-the-Loop Fazı
Yapay zekaya güveniyoruz ama kontrolü elden bırakmıyoruz. Kritik aksiyonlar, UiPath Action Center üzerinden kullanıcının onayına sunuluyor. Siz “Onayla” dediğinizde, ajan gidip işlemi sizin yerinize yapıyor. 

Gerçek Hayattan Bir Örnek: Kod Review Süreci

Diyelim ki bir toplantıda “X projesinin kodlarının incelenmesi lazım” dendi.

• LUMA bunu anlıyor.
• Jira’daki ilgili görevi buluyor.
• Kod dosyasını (XAML) indiriyor.
• DeepSeek modeline kodu yorumlatıyor.
• Sonucu Jira task’ına yorum olarak yazıyor ve statüsünü güncelliyor. 
  

Tüm bunları bir insan müdahalesi olmadan, sadece toplantıda konuşulduğu için yapıyor!

Agenthack yarışmasına katılırken en büyük motivasyonumuz Agentic AI teknolojini daha iyi öğrenip kullanılabilir bir use-case yapabilmekti. Ama süreç ilerledikçe hem güzel bir proje ortaya çıkarıp, hem de güzel bir ödül aldık. Sonraki yarışmalarda tekrar görüşmek dileğiyle…