Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Karmaşık iş süreçlerini tek bir dev prompt ve onlarca araçla tek bir agent'a yüklemek, hem araç seçim doğruluğunu düşürür hem de test edilmesini imkansızlaştırır. Bu program, Google'ın açık kaynaklı Agent Development Kit (ADK) framework'ünü kullanarak yazılım mühendisliği disipliniyle modüler, test edilebilir ve hiyerarşik multi-agent uygulamaları geliştirmeyi öğretir.

ADK'nın temel yapı taşları olan LlmAgent ve deterministik orkestrasyon sağlayan SequentialAgent, ParallelAgent ve LoopAgent sınıfları, ortak oturum durumu (session.state) ve artifact yönetimi, fonksiyon/OpenAPI/MCP araçları, güvenlik callback'leri, yerleşik Web UI ile adım adım hata ayıklama ve yörünge (trajectory) değerlendirmesi uygulamalı olarak işlenir. Katılımcılar kurum içi bir süreci çözen çoklu agent prototipi geliştirir.

Kimler Katılmalı?

  • Python veya Java ile modüler multi-agent uygulamaları geliştiren yapay zeka ve yazılım mühendisleri
  • Vertex AI ve Google Cloud üzerinde kurumsal asistan mimarisi kuran geliştiriciler
  • Deterministik iş akışları ile dinamik LLM yönlendirmesini birleştirmek isteyen teknik ekipler
  • Ön koşul: orta seviye Python programlama ve temel LLM / tool calling bilgisi

Kazanımlar

  • LlmAgent ile deterministik SequentialAgent, ParallelAgent ve LoopAgent yapılarını hibrit bir ağaçta birleştirir
  • Alt agent'lar arasında dinamik görev devri (agent transfer/delegation) ve paylaşılan session.state akışı kurar
  • Python fonksiyonlarını, OpenAPI servislerini, MCP sunucularını ve diğer agent'ları (AgentTool) güvenli araç olarak bağlar
  • before_model_callback ve before_tool_callback kancalarıyla girdi/çıktı politikalarını ve insan onayını zorunlu kılar
  • adk web ve adk eval araçlarıyla agent'ın araç çağırma yörüngesini (trajectory) ve nihai yanıt kalitesini test eder

Konular

Google ADK Mimarisi ve Agent Türleri
  • LlmAgent, Workflow Agents (Sequential, Parallel, Loop) ve Custom Agent sınıfları
  • adk web, adk run ve adk api_server ile yerel geliştirme ve olay (event) inceleme
Araç Ekosistemi: Fonksiyonlar, OpenAPI, MCP ve AgentTool
  • ToolContext erişimi, uzun süren (long-running) araçlar ve OpenAPI şemasından otomatik araç üretimi
  • MCPToolset ile harici MCP sunucularına bağlanma ve başka bir agent'ı araç olarak çağırma
Hiyerarşik Multi-Agent Tasarımı ve Durum (State) Yönetimi
  • sub_agents hiyerarşisi ve net description tanımlarıyla otomatik görev devri (auto-flow)
  • Session, State (temp/user/app önekleri), Memory ve ikili dosyalar için ArtifactService kullanımı
Callbacks, Güvenlik Kalkanları ve Gerçek Zamanlı Ses/Video Akışı
  • before/after_model ve before/after_tool callback'leri ile yetki kontrolü ve PII/güvenlik denetimi
  • Gemini Live API ile çift yönlü (bidirectional) ses ve görüntü akışı yetenekleri
Değerlendirme (adk eval) ve Üretim Ortamına Dağıtım
  • Beklenen araç çağırma sırası (tool trajectory) ve yanıt doğruluğu için evalset testleri
  • Cloud Run, GKE veya yönetilen Vertex AI Agent Engine üzerine tek komutla dağıtım

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Google Cloud Vertex AI Agent Engine ile Kurumsal Agent Geliştirme

    Google Cloud Vertex AI Agent Engine ve Agent Development Kit (ADK) kullanarak ölçeklenebilir, güvenli ve yönetilen kurumsal agent mimarileri tasarlamayı, devreye almayı ve işletmeyi uygulamalı olarak öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • Vertex AI Model Garden: Kurumsal Model Seçimi ve Endpoint Yönetimi

    Vertex AI Model Garden üzerindeki Gemini, ortaklık modelleri ve açık ağırlıklı (open-weight) modelleri değerlendirme, özelleştirme, güvenli endpoint olarak devreye alma ve maliyet-performans optimizasyonu süreçlerini öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • Bulut Tabanlı Agent Sistemlerinde Governance ve Observability

    Kurumsal bulut agent sistemlerinde uçtan uca tracing, telemetri, otomatik değerlendirme (evaluation), güvenlik guardrail katmanları ve IAM tabanlı erişim yönetişimini tasarım ve uygulama boyutuyla öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • IBM watsonx Platformu ile Kurumsal Yapay Zeka Yaşam Döngüsü

    IBM watsonx.ai, watsonx.data ve watsonx.governance bileşenlerini kullanarak kurumsal yapay zeka modellerini geliştirme, hibrit veri mimarileriyle besleme ve regülasyonlara uyumlu biçimde yönetme süreçlerini öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • IBM watsonx Orchestrate ile Kurumsal Dijital Çalışan ve Otomasyon

    IBM watsonx Orchestrate kullanarak kurumsal uygulamalarla entegre çalışan dijital asistanlar, özel skill katalogları ve çok adımlı iş akışı otomasyonları tasarlamayı ve yönetmeyi uygulamalı öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • LangGraph ile Stateful Multi-Agent Mimariler ve Üretim Orkestrasyonu

    LangGraph kullanarak döngüsel akışlara, kalıcı durum yönetimine (checkpointing), human-in-the-loop onay mekanizmalarına ve LangSmith gözlemlenebilirliğine sahip üretim seviyesi multi-agent sistemler geliştirin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin