Python ile Agentic Yapay Zekâ Mühendisliği — Otonom Ajanlar Oluşturun Eğitimi

Agentic Yapay Zekânın Temelleri

• Otonom ajan nedir: Tanımlar ve taksonomi
• Ajan döngüsü: Algıla, karar ver, eylemde bulun, gözlemle döngüsü
• Ajan sorumlulukları ve kapsamı için tasarım kalıpları

Python Araç Setleri ve Ajan SDK’ları

• LangChain ve benzeri SDK’lar kullanarak ajanları başlatma
• Asenkron programlama, iş kuyrukları ve alt süreç yönetimi
• Paketleme, sanal ortamlar ve yeniden üretilebilir geliştirme iş akışları

Harici Araç ve API Entegrasyonları

• Araç arayüzlerini ve güvenli araç çağırma kalıplarını tasarlama
• Web API’leri, veritabanları ve dahili hizmetlere bağlanma
• Belge ve kimlik bilgileri, gizli anahtarlar ve en az ayrıcalık erişimi yönetimi

Bellek, Durum ve Bağlam Yönetimi

• Kısa vadeli bağlam pencereleri ve komut mühendisliği (prompt engineering) teknikleri
• Uzun vadeli bellek mimarileri: Redis, vektör depoları, geri getirme genişletme (RAG)
• Tutarlılık, önbellek stratejileri ve bellek hijyeni

Orkestrasyon, Planlama ve Çok Adımlı İş Akışları

• Eylemleri zincirleme, alt ajanlar ve görev parçalaması
• Planlama algoritmaları vs. sezgisel orkestrasyon
• Hatalarla başa çıkma, yeniden denemeler ve telafi edici eylemler

Güvenlik, Test ve Gözlemlenebilirlik

• Tehdit modelleri, kırmızı takımlama (red-teaming) ve girdi/çıktı temizleme
• Ajanlar için birim, entegrasyon ve uçtan uca testler
• Ajan davranışı için günlük kaydı, metrikler, izleme ve uyarılar

Dağıtım, Ölçekleme ve Ajanlar İçin MLOps

• Kapsayıcılık (containerization), CI/CD hatları ve açılış stratejileri
• Maliyet kontrolü, hız sınırlama ve kaynak optimizasyonu
• İzleme, yönetim ve operasyonel kitapçıklar

Özet ve Sonraki Adımlar