Üretimde başarılı bir AI ajanını nelerin oluşturduğunu (ve çoğunun yolda nasıl başarısız olduğunu!) keşfet. Ajanlarını ölçeklemeye hazırlamak için sağlam altyapı ve araçlar, modüler tasarım mimarisi ve sürekli değerlendirme ile geri bildirim döngüleri dâhil temel etkin tasarım ilkelerini öğren.

Vahşi Doğada AI Ajanları

Ajan kullanmalı mı, kullanmamalı mı

Etkileşimli (agentic) uygulamalar

Ölçeklenebilir Ajanlar için Tasarım İlkeleri

Ölçeklenebilir tasarım için stratejiler

Ölçeklenebilir tasarımın sütunlarını hayata geçirmek

AI Ajanları Nasıl Ölçeklenir (ve Nerede Hata Yapar)

Ölçeklerken sakın çuvallama!

Etkileşimli muhasebe

Guardrails olmazsa olmaz

Ölçeklenebilir Ajanlar Tasarlama

Ajanının ölçeklenebilirlik odağıyla geliştirildiğinden emin olmak için temel stratejileri öğren. Model Context Protocol (MCP) ve Agent-to-Agent protocol (A2A) standartlaşma yoluyla ölçeklenebilirliği nasıl sağladığına dair içgörüler edin.

Çoklu Aracı Tasarım Kalıpları

Tek ajandan çoklu ajana geçiş yapmak

Çoklu ajan tasarım kalıpları

Model Bağlam Protokolü (MCP)

MCP’yi tanıyalım

MCP, MVP'dir

İstemciler, sunucular ve aradaki her şey

Agentten-agente (A2A) Protokolü

Ajan kartları - Hepsini Yakala

MCP ve A2A: dost mu düşman mı?

Ölçeklenebilirlik için Ajan Geliştirme

Üretim zamanı geldi, ama hemen değil! AI ajanının üretimde de performansını sürdüreceğine güven verecek sağlam bir test çerçevesi oluştur. Kullanım senaryona en uygun dağıtım stratejisini seç ve gerçek zamanlı veri kaynaklarını etkin sisteminle nasıl entegre edeceğini öğren.

Taslak Kanıttan (PoC) Üretime

FoodGPT

Bir ajanın sağlam şekilde test edilmesi

Seçenekler

Tamamlanacak görevler

Gerekli değil

Daha neler kontrol edilmeli?

Hızlı ve Verimli Veri Alımı

Gerçek zamanlı verinin değeri

Zarifçe Hata Yönetimi: Riskleri Azaltma

Üssel geri çekilmeyle yeniden dene

Kuralları koyma zamanı!

Tebrikler!

Ajanları Üretimde Ölçekli Olarak Dağıtma

Cheat Sheet

Course Glossary

Neden bu kadar çok etkin sistem geliştirmeden üretime geçişte tökezliyor? Bu kursta öğreneceksin! Ölçeklenebilirliği baştan düşünerek, etkin ölçeklenebilirliğin üç ayağını izleyerek (sağlam altyapı ve araçlar, modüler tasarım mimarisi ve sürekli değerlendirme ile geri bildirim döngüleri) AI ajanlarını nasıl tasarlayıp geliştireceğini keşfet. Model Context Protocol (MCP) ve Agent-to-Agent protocol (A2A) gibi etkin çerçevelerin, veri kaynaklarıyla ajanlar arasında daha temiz ve hızlı entegrasyonları nasıl mümkün kıldığını öğreneceksin. Son olarak, ajanının değer üretmesini sağlamak için testler ve dağıtım stratejilerini öğren.

Videolarda, videoların sol altındaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunur.

Kurs sözlüğünü sağ taraftaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.

CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri duyurusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

<h2>Ölçeklendirme için Ajanlar Tasarlama ve Geliştirme</h2>
Modülerlik, sağlamlık ve uyarlanabilirlik olmak üzere üç temel unsurdan oluşan ajan ölçeklenebilirliği ilkelerini takip ederek, ölçeklenebilirliği göz önünde bulundurarak AI ajanları tasarlama ve geliştirme yöntemlerini öğrenin. Prodüksiyonda başarılı bir ajanın özelliklerini ve neden bu kadar çok kişinin bu noktaya gelmek için mücadele ettiğini keşfedin.<br><br><h2>MCP ve A2A'nın Gücünü Keşfedin</h2>
Anthropic tarafından geliştirilen Model Context Protocol (MCP), ajanların veri kaynaklarına bağlanmasına yönelik birleşik bir yaklaşım oluşturarak ajanların birlikte çalışabilirliğinde devrim niteliğinde bir değişiklik yarattı. Google tarafından geliştirilen A2A (Agent-to-Agent) protokolü, MCP'yi tamamlar. Acentenizin entegrasyonlarının ölçeklenebilir olmasını sağlamak için bu iki çerçevenin nasıl birleştirilebileceğini öğrenin.<br><br><h2>Ajan Test ve Dağıtım En İyi Uygulamalarını Uygulayın</h2>Büyük kırmızı düğmeye basıp ajanı üretime geçmeden önce, ölçeklendirmeyle birlikte gelen riskleri azaltmanız gerekir. Bileşenler, entegrasyonlar, performans ve güvenlikle ilgili sorunları tespit etmek için sağlam bir test çerçevesi oluşturmayı öğrenin. Kullanım senaryosunun gereksinimlerini göz önünde bulundurarak, ajanınız için hangi dağıtım türünün uygun olduğuna karar verin.

Introduction to AI Agents

AI ajanlarını ölçeklendirmek için MCP ve A2A gibi çerçevelerden yardım alarak keşfedin.

Ölçeklenebilir Etkin Sistemler Oluşturma

MCP ve A2A gibi çerçevelerin yardımıyla AI ajanlarını ölçeklendirmek için neler gerektiğini keşfedin.

AI Ajanının Temelleri

Sorumlu kullanım sınırları ve gözlemlenebilirliğin yerinde olduğundan emin ol

Araçlardaki maliyet ve kullanım kısıtlarını kaldır

Daha neler kontrol edilmeli?

Ölçeklenebilir Etkin Sistemler Oluşturma

Uygulamalı etkileşimli egzersiz