Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Ödeme onayı, müşteri iletişimi, kayıt silme veya sözleşme gönderimi gibi geri alınamaz işlemlerde agent'ların tamamen başıboş bırakılması ciddi operasyonel risk doğurur. Program, insan kontrolünü darboğaz yaratmadan agent döngüsüne yerleştiren human-in-the-loop (HITL) mimarisini ele alır.
Katılımcılar düşük ve yüksek riskli eylemleri sınıflandırır, LangGraph interrupt/resume ve asenkron webhook mekanizmalarıyla çalışmayı duraklatıp insan onayı veya düzenlemesi sonrası devam ettiren bir prototip kurar ve kurum içi kullanım için onay matrisi ile kontrol listesi hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Agent projelerinde süreç ve ürün sorumluluğu taşıyan yöneticiler
- Kurumsal iş akışı ve agent geliştiren yazılım/yapay zeka mühendisleri
- Risk, uyum ve operasyon ekipleri
- Ön koşul: temel agent kavramları; uygulama bölümleri için orta düzey Python/API bilgisi
Kazanımlar
- Araç çağrılarını geri döndürülebilirlik ve etki düzeyine göre sınıflandırmak
- Durumu kaydedip insan yanıtı gelene kadar bekleyen asenkron onay akışları kurmak
- Onaylama, parametre düzenleme ve reddetme/yönlendirme senaryolarını işlemek
- Operatöre karar için gerekli özet kanıt ve bağlamı sunan bildirimler tasarlamak
- İnsan düzeltmelerini değerlendirme veri setine ve örnek havuzuna dönüştürmek
Konular
Otonomi Spektrumu ve Risk Sınıflandırması
- Okuma, taslak oluşturma ve dış dünyayı değiştiren eylemler
- Tutar, güven skoru ve müşteri segmentine göre dinamik onay eşikleri
Duraklatma ve Devam Etme (Interrupt & Resume) Mimarisi
- Checkpointer ile durum dondurma ve zaman aşımı yönetimi
- Slack, Teams veya iç panel üzerinden asenkron onay toplama
Müdahale Kalıpları: Onayla, Düzenle, Yönlendir
- Araç parametrelerini insan düzenlemesiyle yürütme
- Reddedilen eylemlerde agent'a geri bildirim vererek yeniden planlatma
Onay Yorgunluğunu Önlemek ve Operatör Deneyimi
- Kanıt özeti, fark (diff) görünümü ve tek tıkla karar kartları
- SLA takibi, yedek onaycıya devir ve denetim izi (audit log)
İnsan Geri Bildiriminden Öğrenen Döngü
- İnsan düzeltmelerini kayıt altına alma ve analiz etme
- Prompt, kural ve eval veri setini onay geçmişiyle iyileştirme
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Kurumsal bilgi, prosedür ve araçları agent'ların tekrar kullanabileceği modüler yetkinlik paketlerine (skills) dönüştürme: SKILL.md yapısı, aşamalı yükleme (progressive disclosure), şablonlar ve yönetişim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çok adımlı agent sistemlerini uçtan uca ve adım bazında değerlendirme: trajectory evals, tool calling doğruluğu, görev tamamlama metrikleri, simüle edilmiş kullanıcı/ortam testleri ve CI/CD eval pipeline'ı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Araç kullanan ve dış sistemlerde işlem yapan agent'ların güvenliği: dolaylı prompt injection savunması, OAuth/OBO ile kullanıcı adına yetkilendirme, sandbox izolasyonu, guardrail'ler ve OWASP Agentic güvenlik kontrolleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM tabanlı agent'ların nasıl çalıştığını öğreten temel program: model, araçlar, hafıza ve kontrol döngüsü; chatbot, iş akışı otomasyonu ve agent arasındaki farklar ve kurum için doğru ilk use case seçimi.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Yöneticiler için agentic yapay zekanın iş modeline, süreçlere ve organizasyona etkisi: fonksiyon bazlı use case'ler, yatırım ve ROI değerlendirmesi, operasyonel riskler, yönetişim ve agent'larla çalışan ekiplerin yeniden tasarımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
