AI agent geliştirme
Seçilmiş birkaç örnekte çalışan bir agent'ı kısa sürede hazırlamak mümkün. Şirket sistemlerini kullanan, yetkilerinin dışına çıkmayan ve gerçek taleplerde de doğru çalışan bir agent ise çok daha fazla mühendislik emeği istiyor.
Bu uygulamalı eğitim, AI agent'ları kendisi geliştirip işletecek yazılım ve mühendislik ekipleri için. Görevi seçmekten agent'ı canlı ortamda çalıştırmaya kadar tüm süreci ele alıyor.
Eğitim ne hakkında?
Bir agent'ta emeğin çoğu modelin dışında harcanıyor. Görevi açıkça tanımlamak, araçları dar tutmak, yetkileri ve onay adımlarını belirlemek, agent'ı gerçek vakalarla test etmek ve canlıya aldıktan sonra izlemek gerekiyor. Agent'a gerçek bir iş bırakılıp bırakılamayacağı, hangi framework ya da model kullanılırsa kullanılsın, bu kararlara bağlı.
Katılımcılar gerçekçi bir görev üzerinde adım adım bir agent geliştiriyor. Kurum kurallarınız izin veriyorsa bu görevi tercihen kendi işlerinden seçiyoruz.
Kimler için?
Yazılım geliştiriciler ve backend ekipleri
Şirket API'lerini, veri tabanlarını ve servislerini çağıran agent'lar geliştirmek ve bu agent'ların kullanacağı araçları yazmak.
Platform ve DevOps ekipleri
Agent'ların canlı ortamda ihtiyaç duyduğu ortamı, kimlik bilgilerini, loglamayı ve izlemeyi sağlamak.
Teknik liderler ve mimarlar
Agent'ın sistemde nereye oturacağına, hangi yetkilerle çalışacağına ve ekiplerin agent geliştirirken hangi standartlara uyacağına karar vermek.
Ürün mühendisleri
Bir üründeki agent özelliğinden sorumlu olmak ve gerçek kullanıcılarla nasıl çalıştığını takip etmek.
Konular
Konuların ağırlığı ekibinizin işine göre değişiyor; bunu eğitimden önce sizinle belirliyoruz.
- Agent'a uygun bir görev seçmek, onu açıkça tanımlamak ve sıradan otomasyonun yettiği durumları ayırt etmek
- API'leri, veri tabanlarını ve belgeleri doğrudan ya da MCP sunucuları üzerinden dar kapsamlı araçlara dönüştürmek
- Her işlem için ayrı belirlenen yetkiler ve onay adımları
- Şirket verileriyle çalışmak; e-postalardaki, belgelerdeki ve araç çıktılarındaki metni güvenilmeyen veri olarak ele almak
- Gerçek vakalardan, uç durumlardan ve araç hatalarından oluşan, tekrar çalıştırılabilen değerlendirme testleri hazırlamak
- Görev başına maliyet, gecikme ve her adım için model seçimi
- Agent'ları canlı ortamda işletmek: loglama, izleme ve gerçek kullanımdan gelen yeni test vakaları
Sık sorulan sorular
AI agent geliştirme eğitiminde hangi framework'ler ve modeller kullanılıyor?
Ekibinizin zaten kullandığı dillerle, framework'lerle ve modellerle çalışıyoruz. Henüz bir seçim yapmadıysanız bunları eğitim başlamadan sizinle birlikte belirliyoruz.
AI agent eğitimine katılacak geliştiricilerin neyi bilmesi gerekir?
Programlama deneyimi ve API'lerle çalışmış olmak yeterli. Makine öğrenmesi bilgisi gerekmiyor.
Eğitimde kendi kullanım alanımız için agent geliştirebilir miyiz?
Evet. Kurum kurallarınız izin veriyorsa alıştırmaları bir agent'a devretmeyi planladığınız görev üzerine kuruyoruz. Ekip eğitimden, o agent'ı canlıya almak için nelerin gerektiğini bilerek ayrılıyor.
Eğitimi birlikte planlayalım
Ekibinizi ve eğitimden sonra neleri yapabilmelerini istediğinizi birkaç satırla anlatın, size geri dönelim.
Blogdan
Tüm yazılar
AI agent geliştirmenin ve işletmenin maliyeti ne kadar?
AI agent projelerinin maliyeti 8.000 dolardan 250.000 doların üzerine kadar çıkabilir. Yetkiler, entegrasyonlar, istisnalar ve insan incelemesi bütçeyi etkiler.
Yazıyı okuyun
Kendi verilerinizle yapay zeka destekli chatbot nasıl geliştirilir?
Şirket verileriyle chatbot geliştirirken esas alınacak kaynaklar, sistem bağlantıları, erişim yetkileri, çalışana aktarım ve testler nasıl planlanır?
Yazıyı okuyun
Yapay zeka projelerinde asıl iş çoğu zaman entegrasyondur
Bir projeye yapay zeka etiketi koymak, asıl işi görünmez kılabilir. Değer, modeli şirket verisine ve iş akışına bağlayan entegrasyondan gelir.
Yazıyı okuyun