Bu bölüm, LlamaIndex kullanarak aracı (agentic) iş akışları oluşturmak için gereken temel kavramları ve kurulumu tanıtır. Tavily ve OpenAI modelleri gibi araçlarla pratik yap, ilk araç fonksiyonunu tanımla ve web ile etkileşime girebilen akıllı bir ajan oluştur. Bölümün sonunda, LlamaIndex ile inşa edilmiş ve gerçek dünya görevlerini üstlenmeye hazır, tamamen işlevsel bir yapay zeka ajanına sahip olacaksın.

Hoş geldin!

LlamaIndex ile başlarken

Agentler nedir?

Bir aracı oluşturma

Ajanlar hatırlar mı?

Aracı çalıştırmaları arasında durumu koruma

Akış (streaming) çıktısı ve olaylar

Bir Ajan Oluşturma

Tek bir ajanla neden yetinesin ki, bir ekip kurabilirsin! Bu bölümde, her biri kendine özgü bir role sahip uzman ajanların bir araştırma ekibi gibi birlikte çalıştığı çoklu ajan sistemlerinin gücünü açığa çıkaracaksın. Arama yapan, yazan ve gözden geçiren iş birliğine dayalı kendi ajan iş akışını oluşturacak ve ekip çalışmasının yapay zekanı nasıl daha akıllı ve ölçeklenebilir kıldığını göreceksin.

Çoklu ajan sistemleri nedir?

AgentWorkflow ile çoklu ajan sistemi

Sıfırdan ajan tabanlı iş akışları kurma

Özel olaylarla çok adımlı iş akışları tasarlama

Eşzamanlılık ve olay toplama

Çoklu ajan sistemini bir araya getirme

İş akışına öz yansıtma ekleme

Kapanış

Derin Araştırma İş Akışı Oluşturma

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.

Akış (streaming) çıktısı ve olaylar

LlamaIndex ile Aracı (Agentic) İş Akışları Oluşturma

Egzersiz talimatları

Uygulamalı etkileşimli egzersiz