AI Agent Geliştirme ve Kullanma Eğitimi

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 2 Gün
PDF İndir
  1. Anasayfa
  2. /
  3. AI Agent Geliştirme ve Kullanma Eğitimi

Eğitim Açıklaması

    Agent Tasarımı, Frameworkler ve No-Code Otomasyon – 2 Günlük Program

    Bu eğitimin amacı; katılımcıların AI agent kavramını teorik ve pratik düzeyde anlayarak hem kod tabanlı agent sistemleri geliştirebilmesini hem de no-code/low-code araçlarla agent otomasyonları kurabilmesini sağlamaktır.

    Eğitim sonunda katılımcılar; agent mimarisi tasarlayabilir, n8n gibi araçlarla otomasyon kurabilir, LangChain, CrewAI, Agno ve benzeri frameworklerle agent geliştirebilir ve kurumsal ölçekte agent kullanım senaryosu oluşturabilir.

    Eğitimin Çıktıları

    • AI agent kavramını teknik olarak kavrama
    • No-code ve kod tabanlı agent geliştirme yetkinliği
    • Kurumsal agent mimarisi tasarlama becerisi
    • Agent güvenlik risklerini yönetebilme
    • Agent kullanım alanlarını stratejik olarak belirleyebilme

Eğitim İçeriği Nedir?

1. Gün – AI Agent Temelleri ve No-Code Otomasyonlar

AI Agent Nedir?

  • Agent vs LLM farkı
  • Reactive vs Autonomous agent
  • Tool-using agent kavramı
  • Memory ve planning mekanizması
  • Agent lifecycle

Agent Mimarisi

  • Input
  • Planning
  • Tool Selection
  • Execution
  • Memory Update
  • Feedback Loop

No-Code Agent Sistemleri

  • n8n mantığı ve workflow yapısı
  • Trigger → Action → Tool zinciri
  • Webhook ile LLM bağlama
  • API entegrasyonu
  • Zapier vs n8n karşılaştırması

Uygulama – n8n Agent Akışı

  • Kullanıcıdan gelen isteği analiz etme
  • LLM ile yorumlama
  • API çağrısı yapma
  • Rapor üretme
  • Slack veya e-posta ile gönderme

2. Gün – Agent Frameworkleri ve Kod Tabanlı Geliştirme

Agent Frameworklerine Giriş

  • LangChain – Agent executor, tool binding, memory, chains
  • CrewAI – Role-based multi-agent, planner/worker yapısı
  • Agno – Lightweight agent yaklaşımı
  • Upsonic – Enterprise agent mimarisi ve lifecycle yönetimi

Agent Geliştirme Teknikleri

  • Plan-first agent yaklaşımı
  • Multi-agent coordination
  • Tool abstraction
  • Memory persistence
  • RAG entegrasyonu
  • MCP entegrasyonu

Agent Güvenliği

  • Prompt injection riskleri
  • Tool misuse ve permission scoping
  • Output validation
  • Token ve maliyet kontrolü

Kurumsal Agent Mimarisi

  • Merkezi orchestrator
  • Domain bazlı agent yapıları
  • Monitoring ve logging
  • Audit ve governance modeli

Final Uygulama

  • Basit bir agent tasarlama
  • Tool entegrasyonu yapma
  • Memory bağlama
  • Multi-agent senaryo kurma
  • Güvenlik kontrolü uygulama