Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Karmaşık ve katı orkestrasyon kodu gerektiren eski nesil agent kütüphaneleri, modern LLM'lerin gelişmiş akıl yürütme (reasoning) ve paralel araç çağırma yeteneklerini kısıtlar. Bu program, AWS tarafından açık kaynak olarak sunulan ve üretim ortamlarında kullanılan Strands Agents SDK ile sade, esnek ve model odaklı (model-driven) agent'lar geliştirmeyi öğretir.

Agent döngüsü (agentic loop), Python @tool dekoratörü ve asenkron araçlar, Model Context Protocol (MCP) sunucularına bağlanma, Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI ve Ollama/LiteLLM model sağlayıcıları, Agents-as-Tools, Swarm ve Graph gibi multi-agent desenleri ile OpenTelemetry izlemesi uygulamalı olarak işlenir. Katılımcılar kurum içi bir senaryo için test edilmiş bir Strands agent projesi geliştirir.

Kimler Katılmalı?

  • Python ile hafif, hızlı ve bakımı kolay agent uygulamaları geliştirmek isteyen AI ve yazılım mühendisleri
  • Amazon Bedrock ve açık kaynak ekosistemi üzerinde çalışan bulut geliştiricileri
  • Karmaşık iş akışlarını çoklu uzman agent'lara bölmek isteyen teknik ekipler
  • Ön koşul: orta seviye Python programlama (type hints, async/await) ve temel LLM API bilgisi

Kazanımlar

  • Strands Agents SDK ile birkaç satır kodda güçlü bir model-driven agent döngüsü ve sistem prompt'u kurar
  • Tip açıklamaları (type hints) ve docstring'lerden otomatik şema çıkaran özel Python araçları ve MCP istemcileri yazar
  • Agents-as-Tools, Swarm (dinamik devir) ve deterministik Graph desenleriyle multi-agent sistemler tasarlar
  • Oturum durumunu (session persistence), konuşma penceresi özetlemeyi ve guardrail kancalarını (hooks) yapılandırır
  • OpenTelemetry izlerini etkinleştirerek agent'ı AWS Lambda, ECS veya Bedrock AgentCore üzerine dağıtır

Konular

Model-Driven Agent Yaklaşımı ve Strands Agents Temelleri
  • Katı iş akışlarından model odaklı (plan-act-reflect) agent döngüsüne geçiş
  • Model sağlayıcıları (Bedrock, Anthropic, OpenAI, LiteLLM, Ollama) ve yapısal çıktı (Pydantic) kullanımı
Araç Geliştirme (@tool) ve Yerel MCP Entegrasyonu
  • Python fonksiyonlarını @tool ile araca dönüştürme, paralel ve async tool çalıştırma
  • Stdio, SSE ve Streamable HTTP üzerinden MCP sunucularını agent'a bağlama
Durum Yönetimi, Bellek, Hooks ve Guardrails
  • ConversationManager ile bağlam penceresi kaydırma (sliding window) ve özetleme
  • Callback/Hook mekanizmasıyla araç onayı, girdi/çıktı denetimi ve Bedrock Guardrails bağlantısı
Multi-Agent Mimari Desenleri: Hierarchical, Swarm ve Graph
  • Uzman agent'ları bir üst orkestratöre araç olarak bağlama (Agents-as-Tools)
  • Otonom devir yapan Swarm yapısı ve kontrollü adımlar için Agent Graph kullanımı
Gözlemlenebilirlik, Değerlendirme ve Üretime Alma
  • OpenTelemetry ile span/trace üretimi ve Langfuse/CloudWatch/Jaeger entegrasyonu
  • Birim ve yörünge (trajectory) testleri; AgentCore, Fargate ve Lambda üzerinde dağıtım

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Guardrails ve Knowledge Bases

    Amazon Bedrock Knowledge Bases ile yönetilen kurumsal RAG (advanced parsing, chunking, hibrit arama, reranking) ve Bedrock Guardrails ile PII maskeleme, halüsinasyon ve içerik güvenliği kontrolü.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SageMaker ve AI Platform Servisleri

    Amazon SageMaker AI (Unified Studio, JumpStart, Training, Pipelines, Model Registry ve Endpoints) ile klasik makine öğrenmesi ve açık ağırlıklı LLM'lerin eğitimi, dağıtımı ve MLOps yönetimi.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform

    Google Cloud Vertex AI ve Gemini modelleriyle kurumsal AI ve agent geliştirme: Google Gen AI SDK, Vertex AI Search ile grounding, context caching, güvenlik kontrolleri ve kurumsal dağıtım.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Agent Development Kit

    Google'ın açık kaynaklı Agent Development Kit (ADK) framework'ü ile modüler multi-agent sistemler geliştirme: LlmAgent, Sequential/Parallel/Loop iş akışı agent'ları, MCP araçları, yerel değerlendirme ve dağıtım.

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

Bizimle iletişime geçin