LangGraph ve LLM Ajanlarıyla Dinamik İş Akışları Oluşturma Eğitimi

LangGraph ve Ajan Desenleri: Pratik Bir Giriş

• Gravlar mı, lineer zincirler mi: Ne zaman ve neden?
• Ajanlar, araçlar ve planlayıcı-çalıştırıcı döngüleri
• Merhaba iş akışı: Minimalist bir ajan grafı

Durum, Bellek ve Bağlam Geçirimi

• Graf durumu ve düğüm arayüzlerinin tasarlanması
• Kısa süreli bellek mi, kalıcı bellek mi?
• Bağlam pencereleri, özetleme ve yeniden canlandırma (rehydration)

Dallanma Mantığı ve Kontrol Akışı

• Koşullu yönlendirme ve çoklu yol kararları
• Yeniden denemeler, zaman aşımı ve devre kesiciler (circuit breakers)
• Yedek durumlar, uç nokta (dead-ends) ve kurtarma düğümleri

Araç Kullanımı ve Dış Entegrasyonlar

• Düğüm ve ajanlardan fonksiyon/araç çağrısı
• Graf üzerinden REST API'leri ve veritabanlarının tüketilmesi
• Yapılandırılmış çıktı ayrıştırma ve doğrulama

Arama Destekli (Retrieval-Augmented) Ajan İş Akışları

• Belge emilimi ve parçalama (chunking) stratejileri
• ChromaDB ile gömlemeler (embeddings) ve vektör depoları
• Alıntılar ve güvenlik önlemleriyle temellendirilmiş yanıtlar

Değerlendirme, Hata Ayıklama ve Gözlenebilirlik

• Yolların izlenmesi ve düğüm etkileşimlerinin incelenmesi
• Altın setler, değerlendirmeler ve regresyon testleri
• Kalite, güvenlik, maliyet/gecikme izleme

Paketleme ve Dağıtım

• FastAPI ile sunum ve bağımlılık yönetimi
• Grafların sürüm yönetimi ve geri dönüş stratejileri
• Operasyonel playbook'lar ve olay yanıtı

Özet ve Bir Sonraki Adımlar