This course contains the use of artificial intelligence.

Bu kurs yapay zekâ kullanımını içermektedir.

Şu anda herkes "ajan" satıyor. Bu ürünlerin bir kısmı gerçekten plan yapıyor, araç çağırıyor ve çok adımlı işleri bitiriyor. Birçoğu ise yeni bir etiket takılmış sohbet botları ya da sabit iş akışları. Bu kurs size farkı anlamanın net ve satıcıdan bağımsız bir yolunu veriyor; ardından sizi ajanları anlamaktan bir ajanı kurmaya, test etmeye ve maliyetini hesaplamaya kadar götürüyor.

Profesyoneller ve yeni geliştiriciler için geniş kapsamlı bir giriş. Makine öğrenmesi geçmişine ihtiyacınız yok. ChatGPT, Claude, Gemini ya da Copilot'u düzenli kullanıyor ve model eyleme geçmeye başladığında neyin değiştiğini bilmek istiyorsanız, doğru başlangıç noktası burası.

Tek şirket, tek pilot, baştan sona

Sevkiyat durumu e-postaları birikmiş ve gümrük evrakları gecikmiş kurgusal bir nakliye komisyoncusu olan Harborline Logistics'i izliyoruz. Operasyon ekibi Relay adlı doksan günlük bir ajan pilotu yürütüyor. Kurstaki her kavram bu pilota uygulanıyor; böylece aynı ajanın ilk döngüden test edilmiş, denetlenen ve maliyeti hesaplanmış bir sisteme büyüdüğünü görüyorsunuz.

Kursun kapsadıkları

• Bölüm 1, Ajan Tabanlı Yapay Zekâ Nedir: sohbet botu, yardımcı pilot, iş akışı ve ajan; ajan döngüsü; beş özerklik düzeyi; agent washing nasıl fark edilir
• Bölüm 2, Ajanların Düşünüşü: model, araçlar ve talimatlar; ReAct, planlama ve öz değerlendirme; beş iş akışı kalıbı ve ajanın ne zaman kullanılmayacağı
• Bölüm 3, Araçlar, MCP ve Computer Use: araç çağırma, Model Context Protocol, tarayıcı ve bilgisayar kullanımı ve ChatGPT, Claude ve Gemini'deki ajan modları
• Bölüm 4, Bellek, Bilgi ve Bağlam: bağlam mühendisliği, geri getirme (RAG), beceriler ve bir ajanı şirket prosedürleriyle temellendirmek
• Bölüm 5, Kodsuz Ajan Geliştirmek: kodsuz araçlar dünyası, önce ajan spesifikasyonunu yazmak ve n8n'de bir sevkiyat durumu ajanı kurmak
• Bölüm 6, Python ile Ajan Geliştirmek: kilitlenmeden SDK seçmek, yaklaşık elli satırda çalışan bir ajan, onu bir MCP sunucusuna bağlamak ve izleri okumak
• Bölüm 7, Çok Ajanlı Sistemler: tek ajanın yetmediği durumlar, orkestratörler ve devirler, A2A protokolü ve iki ajanlı bir gümrük masası
• Bölüm 8, Güven, Değer ve Benimseme: değerlendirme, yaygın hata biçimleri ve koruma önlemleri, insan onayı, görev başına maliyet, KPI'lar ve doksan günlük bir benimseme yol haritası

Kendi bilgisayarınızda çalışan uygulamalı laboratuvarlar

Yapım laboratuvarları ücretsiz araçlarla yerelde çalışır: Python, yerel modeller için Ollama ve Docker'da n8n. Ücretli bir API anahtarı gerekmez. Başlangıç klasöründe sahte bir sevkiyat takip API'si, bir MCP sunucusu, on iki Harborline prosedürü ve videolarda kullanılan test e-postaları ile gümrük vakaları bulunur.

• Lab 1: aynı görevi ChatGPT, Claude ve Gemini'nin ajan modlarında çalıştırın ve eylem kayıtlarını okuyun
• Lab 2: Harborline prosedürlerini dizinleyin ve geri getirmeli ve getirmesiz yanıtları karşılaştırın
• Lab 3: n8n'de kodsuz bir durum ajanı kurun ve on test e-postasıyla çalıştırın
• Lab 4: o ajanı Python'da yeniden kurun, aracını bir MCP sunucusunun arkasına taşıyın ve yerleştirilmiş bir hatayı izden bulun
• Lab 5: devirle ikinci bir ajan ekleyin; sonuçları ve token kullanımını tek ajanla karşılaştırın

Birkaç dürüst not. Lab 1, tarayıcınızdaki bir sohbet asistanının ajan modunu kullanır ve hangi ajan modlarını kullanabileceğiniz planınıza ve bölgenize bağlıdır. Sizinkinde yoksa kaydedilmiş oturumları yine de izleyebilirsiniz. Yerel modeller deterministik değildir, bu yüzden yanıtlarınız ve başarı oranlarınız videolardakinden biraz farklı olacaktır. Laboratuvarlarda kullanılan yerel model yaklaşık 6 GB boş bellek gerektirir. Yalnızca kavramları ve kodsuz yolu istiyorsanız Python bölümü isteğe bağlıdır.

Pratik ve ölçme

Sekiz bölümün her birinde bir test ve çözümlü örnek yanıtı olan bir uygulama ödevi var. Bitirme projesi, kendi işinizden bir görev seçmenizi ve bir ajan spesifikasyonu, onay kapılarıyla bir özerklik düzeyi, on vakalık bir değerlendirme seti ve doksan günlük yol haritasıyla bir maliyet tahmini hazırlamanızı istiyor. Altmış soruluk bir final deneme sınavı sekiz bölümün tamamını kapsıyor.

Bu kurs ne değildir

Tek bir çerçeve üzerine derin bir mühendislik kursu değildir; bir iş, bir sertifika ya da belirli bir sonuç vaat etmez. Ajan önerilerini değerlendirebilmeniz, küçük bir pilot yürütebilmeniz ve sırada ne öğreneceğinize karar verebilmeniz için yeterince uygulama içeren bir alan haritasıdır. Bu alandaki araçlar hızla değişir; bu yüzden kurs, bir platform değiştiğinde taşınabilen parçaları (spesifikasyon, istemler, araçlar ve değerlendirmeler) öğretir.