Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Her süreç tam otonom bir agent gerektirmez; çoğu kurumsal senaryoda en güvenilir sonuç, deterministik adımlar ile LLM kararlarının dikkatle birleştirildiği iş akışlarından gelir. Program, süreç analizinden başlayarak prompt chaining, routing, paralelleştirme, orchestrator–worker ve evaluator–optimizer gibi kanıtlanmış kalıpları öğretir.
Katılımcılar kendi kurumlarından seçilen bir süreci (örneğin talep sınıflandırma ve yanıt hazırlama) modelleyerek n8n veya Power Automate üzerinde çalışan bir akış kurar, insan onay adımlarını yerleştirir ve akış için bir tasarım dokümanı ile kontrol listesi üretir.
Kimler Katılmalı?
- Süreç sahipleri, iş analistleri ve süreç mükemmelliği ekipleri
- Otomasyon (RPA, low-code) geliştiricileri
- Agent çözümleri tasarlayan çözüm mimarları
- Ön koşul: temel iş akışı veya otomasyon aracı deneyimi faydalıdır
Kazanımlar
- Bir süreçte hangi adımların LLM, hangilerinin kural gerektirdiğini ayırmak
- Görev için uygun agentic iş akışı kalıbını seçmek
- n8n veya Power Automate ile çalışan bir agentic akış kurmak
- Akışa insan onayı, hata dalları ve kalite kontrol adımları eklemek
- Akışın tasarım dokümanını ve başarı ölçütlerini hazırlamak
Konular
Süreç Analizi ve Agent'a Uygunluk
- Süreç haritalama, karar noktaları ve istisnalar
- Workflow mu agent mı? Karar kriterleri
Temel Agentic Kalıplar
- Prompt chaining, routing ve paralelleştirme
- Orchestrator–worker ve evaluator–optimizer
Akış Araçlarıyla Uygulama
- n8n ve Power Automate'te LLM ve agent düğümleri
- Tetikleyiciler, veri dönüşümleri ve entegrasyonlar
İnsan Onayı ve İstisna Yönetimi
- Onay adımları, eskalasyon ve geri dönüş yolları
- Hata dalları ve güvenli varsayılanlar
Kalite, Maliyet ve İzleme
- Çıktı kontrolleri ve örnek bazlı test
- Token maliyeti ve çalışma kayıtlarının takibi
Vaka Çalışması ve Tasarım Dokümanı
- Kurum sürecinin uçtan uca akışa dönüştürülmesi
- Tasarım dokümanı ve kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Geliştiriciler için LangGraph, OpenAI Agents SDK ve Claude Agent SDK ile otonom agent geliştirme: durum yönetimi, araç entegrasyonu, döngü kontrolü, tracing ve dağıtıma hazır, kurum vakasına özel bir agent.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Agent'ların çok adımlı görevleri nasıl planlayıp yürüttüğünü ele alan teknik program: ReAct, plan-and-execute, görev ayrıştırma, reflection ve yeniden planlama, reasoning modellerinin kullanımı ve döngü sonlandırma stratejileri.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Uzun soluklu görevlerde ve çok oturumlu etkileşimlerde agent hafızası ve context yönetimi: kısa süreli çalışma belleği, epizodik/semantik uzun süreli hafıza, context sıkıştırma, Mem0 ve LangGraph Store ile kalıcı hafıza mimarisi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Karmaşık görevleri uzmanlaşmış agent'lara bölen multi-agent mimarileri: supervisor, hiyerarşik ve swarm kalıpları, LangGraph, CrewAI ve AutoGen karşılaştırması, A2A protokolü ve paylaşılan durum yönetimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kritik kararlarda insan kontrolünü koruyan human-in-the-loop agent mimarisi: kesme/devam etme (interrupt/resume) akışları, risk bazlı onay eşikleri, eskalasyon kuyrukları ve geri bildirimle öğrenen agent'lar.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Model Context Protocol (MCP) ile kurumsal veri tabanları, API'ler ve iç sistemleri LLM ve agent'lara standart ve güvenli biçimde bağlama: MCP server/client geliştirme, yetkilendirme ve kurumsal entegrasyon mimarisi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
