This chapter introduces the core concepts and setup needed to build agentic workflows using LlamaIndex. Get hands-on practice with tools like Tavily and OpenAI models, define your first tool function, and create an intelligent agent capable of interacting with the web. By the end, you'll have a fully functional AI agent built with LlamaIndex, ready to tackle real-world tasks.

Hoş geldin!

LlamaIndex ile başlarken

Agentler nedir?

Bir aracı oluşturma

Ajanlar hatırlar mı?

Aracı çalıştırmaları arasında durumu koruma

Akış (streaming) çıktısı ve olaylar

Building an Agent

Why stop at one agent when you can build a team? In this chapter, you'll unlock the power of multi-agent systems, where specialized agents work together like a research squad, each with a unique role. You'll build your own collaborative agent workflow that searches, writes, and reviews, showing how teamwork makes your AI smarter and more scalable.

What are multi-agent systems?

Multi-agent system with AgentWorkflow

Building agentic workflows from scratch

Designing multi-step workflows with custom events

Concurrency and event collection

Putting together a multi-agent system

Adding self-reflection to the workflow

Wrap-up

Creating a Deep Research Workflow

Kendi yapay zeka ajanlarından oluşan ekibini kurmaya hazır mısın? Bu kursta tek bir akıllı asistandan başlayıp, planlayan, arayan, hatırlayan ve iş birliği yapan tam kapsamlı aracı iş akışlarına kadar ilerleyeceksin. LlamaIndex kullanarak derin araştırma ve raporlama gibi karmaşık görevlerin üstesinden gelen güçlü sistemler oluşturacaksın. Bu süreçte, yapay zeka iş akışlarını hayata geçirmek için araçları, hafızayı ve çoklu ajan iş birliğini nasıl orkestre edeceğini öğreneceksin.

<h2>Sıfırdan Akıllı ve Yetenekli Yapay Zeka Ajanları Oluşturun</h2>

AI davranışını düzenlemek için güçlü bir çerçeve olan LlamaIndex'i kullanarak akıllı ajan iş akışlarını sıfırdan oluşturmayı öğrenin. Tek bir ajanın kurulumuyla başlayıp çoklu ajan işbirliğine doğru ilerleyerek, araştırma yapabilen, raporlar oluşturabilen ve kendi çıktılarını değerlendirebilen bir sistem oluşturacaksınız.
<br></br>

<h2>Ajenlik İş Akışları Oluşturma ve Düzenleme</h2>

AgentWorkflow sınıfını kullanarak basit bir AI ajanı kurarak ve onu web'de arama gibi işlevlere bağlayarak başlayacaksınız. Bağlamı kullanarak temsilcilerinize "hafıza" kazandırmayı ve akış çıktılarıyla yanıtlarını daha dinamik hale getirmeyi öğreneceksiniz. Kurs ilerledikçe, olay işleme, eşzamanlı yürütme ve adım tabanlı mantık kullanarak özel iş akışları oluşturma gibi gelişmiş yetenekleri keşfedeceksiniz. Ayrıca, temsilcilerin kendi çıktılarını iyileştirmelerine olanak sağlamak için öz yansıma döngüleri uygulayacaksınız.
<br></br>

<h2>LlamaIndex ile Çoklu Ajan Sistemleri Tasarlayın</h2>

Son adımda, birlikte çalışan AI ajanlarından oluşan ekipler tasarlayarak tek ajan sistemlerinin ötesine geçeceksiniz. Her temsilcinin araştırma, yazma ve inceleme gibi özel bir rol üstlendiği ve ortak bir bağlamda bilgi paylaştığı iş akışları oluşturacaksınız. Sıralı, döngüsel ve dallanmış iş akışlarını deneyeceksiniz ve birden fazla temsilciyle karmaşık görevleri nasıl yöneteceğinize dair içgörüler kazanacaksınız.

Intermediate Python

LlamaIndex kullanarak plan yapabilen, arama yapabilen, hatırlayabilen ve işbirliği yapabilen AI iş akışları oluşturun.

LlamaIndex ile Aracı (Agentic) İş Akışları Oluşturma

LlamaIndex kullanarak planlama, arama, hatırlama ve işbirliği yapabilen yapay zeka ajan iş akışları oluşturun.

Aracı çalıştırmaları arasında durumu koruma

LlamaIndex ile Aracı (Agentic) İş Akışları Oluşturma

Egzersiz talimatları

Uygulamalı interaktif egzersiz