Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Her iş problemi tam otonom bir agent gerektirmez; sabit adımlı bir problemi serbest döngülü agent ile çözmek gereksiz maliyet, gecikme ve öngörülemezlik yaratır. Bu eğitim, deterministik LLM iş akışlarından otonom agent'lara uzanan spektrumu ve temel mimari desenleri karşılaştırmalı olarak ele alır.
Prompt chaining, sınıflandırma tabanlı routing, sectioning/voting ile paralelleştirme, orchestrator-workers, evaluator-optimizer (reflection) ve açık uçlu otonom agent desenleri kod örnekleriyle uygulanır. Katılımcılar kurumlarındaki farklı use case'leri değerlendirerek her biri için mimari karar kaydı (ADR) ve referans şeması hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka projelerinin teknik tasarımını yapan çözüm ve yazılım mimarları
- Agent sistemleri geliştiren kıdemli yazılım ve yapay zeka mühendisleri
- Kullanım senaryolarını teknik mimariye eşleyen teknik ürün yöneticileri ve takım liderleri
- Ön koşul: LLM API'leri ve temel prompt/tool calling bilgisi
Kazanımlar
- Sabit akışlı agentic workflow ile otonom agent arasındaki sınırı problem bazında çizmek
- Beş temel workflow desenini (chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers, evaluator-optimizer) kodlamak
- Öngörülebilirlik, gecikme, token maliyeti ve esneklik ödünleşimlerini hesaplamak
- Mevcut kurumsal yazılımlara agent katmanını bozmadan entegre edecek sınırları tanımlamak
- Kurumsal use case'ler için mimari seçim matrisi ve tasarım dokümanı oluşturmak
Konular
Otonomi Spektrumu: Workflow mu, Agent mı?
- Deterministik akış, yönlendirmeli workflow ve otonom agent tanımları
- Karmaşıklık merdiveni: ne zaman basit bir zincir yeterlidir?
Yapılandırılmış Akış Desenleri: Chaining, Routing ve Parallelization
- Ara doğrulama kapıları (gate) içeren ardışık prompt zincirleri
- Niyet ve zorluk derecesine göre farklı model veya akışlara routing
- Alt görev parçalama (sectioning) ve çoğunluk oylaması (voting) ile paralel yürütme
Dinamik Desenler: Orchestrator-Workers ve Evaluator-Optimizer
- Önceden bilinmeyen alt adımları çalışma zamanında üreten orchestrator-workers
- Üretici (generator) ve denetleyici (evaluator/critic) döngüsüyle iteratif kalite artırma
Otonom Agent Mimarisi ve Hibrit Tasarım
- Açık uçlu görevlerde çevre geri bildirimiyle çalışan otonom döngüler
- Deterministik omurga içine sınırlı otonom düğümler yerleştirmek
- Maliyet, gecikme ve güvenlik sınırları (guardrail) yerleştirme
Mimari Tasarım Atölyesi
- Kurumdan seçilen üç farklı iş senaryosunun desenlere eşlenmesi
- Mimari karar kaydı (ADR) ve bileşen diyagramının hazırlanması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
ReAct akıl yürütme döngüsünü, Plan-and-Execute planlama katmanını ve açık state/checkpoint yönetimini tek bir hibrit agent mimarisinde birleştirmeyi öğreten, geliştiricilere yönelik uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Uzman agent'lar arasında kontrol devri (handoff) ile alt agent'ı araç olarak çağırma (agent-as-tool) desenlerini; triage yönlendirme, context filtreleme ve konuşma sahipliği yönetimiyle ele alan teknik eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Agent'lara yüzlerce aracı aynı anda yüklemek yerine yeniden kullanılabilir skill paketleri, progressive disclosure (aşamalı bağlam yükleme), referans kaynaklar ve dinamik yetenek keşfi tasarlamayı öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Farklı framework ve bulutlarda çalışan agent'ların birbirini keşfedip güvenli iş birliği yapmasını sağlayan A2A (Agent2Agent) protokolü, Agent Card tasarımı, görev yaşam döngüsü ve MCP–A2A entegrasyonu eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yüksek riskli araç çağrılarında ve düşük güven skorlu kararlarda agent'ı duraklatıp insan onayı alma, parametre düzenleme, Slack/Teams/web üzerinden asenkron eskalasyon ve denetim izi kurgulama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Thought–Action–Observation döngüsüyle çalışan ReAct agent'larını native tool calling, durdurma koşulları ve iterasyon limitleriyle sıfırdan kurmayı öğreten, geliştiricilere yönelik uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
