DevOps İş Akışlarında LLM'ler ve Ajanlar Eğitimi

LLM'ler ve Ajan Çerçevelerine Giriş

• Altyapı otomasyonunda büyük dil modellerinin genel bakışı
• Çoklu ajan iş akışlarındaki temel kavramlar
• AutoGen, CrewAI ve LangChain: DevOps kullanım senaryoları

DevOps Görevleri için LLM Ajanlarının Kurulumu

• AutoGen'in yüklenmesi ve ajan profillerinin yapılandırılması
• OpenAI API'sinin ve diğer LLM sağlayıcılarının kullanımı
• Çalışma alanlarının ve CI/CD uyumlu ortamaların hazırlanması

Test ve Kod Kalitesi İş Akışlarının Otomatikleştirilmesi

• LLM'leri birim ve entegrasyon testleri üretmesi için istem yazma
• Ajanlar kullanarak linting, commit kuralları ve kod inceleme yönergelerinin uygulanması
• Otomatik pull request özetleme ve etiketleme

Uyarı Yönetimi ve Değişiklik Tespiti için LLM Ajanları

• Hat hatası uyarıları için yanıtçı ajanların tasarlanması
• Dil modelleri kullanarak günlükleri ve izleri analizi
• Yüksek riskli değişikliklerin veya yapılandırma hatalarının proaktif tespiti

DevOps'ta Çoklu Ajan Koordinasyonu

• Rol tabanlı ajan orkestrasyonu (planlayıcı, uygulayıcı, gözden geçiren)
• Ajan mesajlaşma döngüleri ve bellek yönetimi
• Kritik sistemler için insan-döngü içinde (human-in-the-loop) tasarım

Güvenlik, Yönetişim ve Gözlemlenebilirlik

• Altyapıda veri sızıntısı ve LLM güvenliğinin yönetimi
• Ajan eylemlerinin denetlenmesi ve kapsamın sınırlanması
• Hat davranışının ve model geri bildirimlerinin izlenmesi

Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları ve Özel Durumlar

• Olay yanıtı için ajan iş akışlarının tasarlanması
• Ajanların GitHub Actions, Slack veya Jira ile entegrasyonu
• DevOps'ta LLM entegrasyonunu ölçeklendirmek için en iyi uygulamalar

Özet ve Sonraki Adımlar