Sadece cevap veren değil, iş bitiren yapay zeka sistemleri kurun. Otonom Ajanlar, Multi-Agent Orchestration ve LangGraph ile geleceğin siber-işçilerini yönetin.
Bu eğitim, Agentic AI dünyasında sadece modelleri kullanmayı değil, onları otonom kararlar verebilen, araç kullanabilen ve karmaşık iş akışlarını yönetebilen yaşayan sistemlere dönüştürmeyi hedefler. Multi-Agent Orchestration, LangGraph döngüleri ve otonom planlama stratejilerini bizzat uygulayarak geleceğin otonom sistemlerini inşa etmeyi öğreneceksiniz.
Otonom sistemler dünyası statik şablonlarla değil, dinamik akışlarla inşa edilir. Bu yüzden Agentic AI müfredatımız, karar verme mekanizmalarını ve çoklu-ajan orkestrasyonunu esas alan "eylem odaklı" bir yapıya sahiptir. En güncel LangGraph döngüleri, CrewAI süreçleri ve otonom planlama stratejileri doğrultusunda sürekli evrilen içeriğimizle, iş bitiren zekayı kurmayı öğretiyoruz.
Birbirleriyle görev paylaşan, hiyerarşik veya otonom şekilde devasa süreçleri yöneten ajan orduları inşa edeceksiniz.
LangGraph ile sadece doğrusal değil, kendi hatalarını düzelten (self-correction) ve araç kullanarak problem çözen akıllı döngüler kurun.
// Vebende Agent Engine
import vebende_agents as va
graph = va.StateGraph()
graph.add_node("reason", va.LLM())
graph.add_edge("reason", "act")
graph.set_entry_point("start")
va.run_swarm("Task_v1")
Otonom sistemler hata payı kaldırmaz. Bu yüzden her an yanınızdayız. Üç vardiyalı sistemimizle öğrenmeyi zamandan bağımsız kılıyoruz.
Pazartesi Salı | 09:00 - 13:00
Çarşamba Perşembe | 09:00 - 13:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pazartesi Salı | 14:00 - 18:00
Çarşamba Perşembe | 14:00 - 18:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pzt - Per | 20:00 - 22:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Hafta içi topluluk kanallarımızdan gelen karmaşık ajan döngüsü soruları ve Swarm orkestrasyon problemleri, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında uzmanlarımızla birlikte kodlanır. Sanayiye hazır sistemleri birlikte inşa ederiz.
Vebende Akademi'de yaptığınız her ajan modülü ve tasarladığınız her akış Git repolarınızda ölümsüzleşir. Otonom sistem geliştirme disiplini kazandırır; eğitmenlerimizin Mimari Review destekleriyle profesyonel bir portfolyo inşa etmenizi sağlarız.
Tamamlayıcı Destek Gücü: Canlı Eğitimler + Uzman Mimarlar Topluluğu + Hafta Sonu Problem Çözüm Sınıfları + 7/24 Erişilebilir Ajan Altyapısı = Kesintisiz Mühendislik Deneyimi.
Otonom mühendislik ve sistem mimarisi yetkinliği.
Ajanların kendi hatalarını düzelttiği, araç kullanarak problem çözdüğü ve karmaşık operasyonları insan müdahalesi olmadan bitirdiği sistemler kurabileceksiniz.
Zekayı eyleme dönüştürmek için en optimize orkestrasyon modelini (Hiyerarşik, Otonom veya Swarm) seçebilecek, global ölçekli mimari kararlar verebileceksiniz.
Komut bekleyen değil, komut üreten sistemler inşa edin.
Agentic AI & Otonom Sistem eğitimi yılda sadece bir kez düzenlenir. Erken kayıt avantajları ile bu teknolojik sıçramayı kaçırmayın.
Vebende Akademi eğitim içeriklerinden semantik olarak kümelenmiş, RAG sistemleri ve vektör veritabanları için optimize edilmiş otonom ajan mimarisi rehberi.
Agentic AI, Büyük Dil Modellerini (LLM) sadece pasif bir bilgi üreticisi olmaktan çıkarıp, aktif birer eylemciye (agent) dönüştüren mimari yaklaşımdır. Bu sistemler, karmaşık bir görevi alt görevlere bölme (task decomposition), bu görevler için strateji geliştirme (planning) ve gerekli araçları (tools) otonom olarak seçip kullanma yeteneğine sahiptir. Geleneksel chatbotların aksine, çevresel gözlemlere (observations) dayanarak kendi rotalarını dinamik olarak revize edebilirler.
Ajanların karar mekanizmalarını standardize eden ReAct (Reason + Act) çerçevesi, modelin bir adım atmadan önce nedenini açıklamasını (Thought), eylemi gerçekleştirmesini (Action) ve sonucunu değerlendirmesini (Observation) sağlar. Bu metodoloji, LLM'lerin halüsinasyon riskini azaltırken, karmaşık problemlerin çözümünde izlenebilirlik ve doğruluk sağlar. Chain-of-Thought (CoT) prompting teknikleriyle birleştiğinde, ajanların mantıksal çıkarım kapasitesi kurumsal seviyede güvenilirliğe ulaşır.
Karmaşık endüstriyel problemlerin çözümü, tek bir süper ajan yerine uzmanlaşmış birden fazla ajanın iş birliğini gerektirir. Multi-Agent Systems (MAS) mimarilerinde her ajan belirli bir role (Researcher, Developer, Quality Assurance vb.) sahiptir. Bir "Manager" veya "Supervisor" ajanı üzerinden koordine edilen bu yapılar, hiyerarşik veya swarm (sürü) zekası mantığıyla çalışabilir. Ajanlar arası iletişim protokolleri (Agent-to-Agent communication), verinin ve bağlamın ajanlar arasında güvenli transferini sağlar.
Vebende Akademi'nin eğitim müfredatı, LangGraph, CrewAI ve AutoGen gibi endüstri lideri frameworklerin pratik kullanımını kapsar. Kurumsal tarafta bu sistemler; operasyonel maliyetlerin düşürülmesi, karar destek sistemlerinin otonomlaşması ve süreç verimliliğinin %40'a varan oranda artırılmasını hedefler. Bireysel tarafta ise katılımcılar, "AI Agent Architect" veya "LLM Engineer" gibi geleceğin kritik rollerine hazırlanarak, teknik borcu olmayan, ölçeklenebilir ve güvenli AI ekosistemleri kurma yetkinliği kazanırlar.