AI Agent Mühendisliği: LangChain ve LangGraph
LangChain, LangGraph, tool calling, memory, human-in-the-loop ve multi-agent sistemleri geliştirin.
Seviye
Orta
Süre
28 saat
Tahmini yayın
2027 Q1
Kategori
AI Engineering
Tek bir prompt'un ötesine geçip kendi başına adım adım iş yürüten agent sistemleri kurmayı öğreten kurs. LangChain ve LangGraph ile tool calling, memory ve human-in-the-loop akışları tasarlar; güvenilir, üretime hazır tek ve çok agent'lı sistemler geliştirirsin.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- LangChain ve LangGraph ile agent akışları tasarlama
- Tool calling ve harici sistem entegrasyonu
- Memory ve human-in-the-loop ile güvenli otomasyon
- Multi-agent orchestration desenlerini uygulama
Kimler için
- LLM uygulamalarını agent'lara dönüştürmek isteyen mühendisler
- Otomasyon ve karar akışları kuran ekipler
- Multi-agent mimarilerini merak eden geliştiriciler
Müfredat özeti
- 01Agent kavramı ve LangChain temelleri
- 02LangGraph ile durum-makinesi tabanlı akışlar
- 03Tool calling ve entegrasyonlar
- 04Memory ve bağlam yönetimi
- 05Human-in-the-loop ve güvenlik
- 06Multi-agent sistemler ve orchestration
Diğer kursları keşfet
AI Engineering
AI Engineer Bootcamp: Python, LLM, RAG ve Agents
Python, FastAPI, OpenAI/Anthropic API, RAG, AI agents, Docker ve cloud deployment ile uçtan uca AI uygulamaları geliştirin.
AI Engineering
RAG Mühendisliği: Embeddings, Vector DB ve GraphRAG
Chunking, embeddings, pgvector, Pinecone, OpenSearch, hybrid search, reranking, GraphRAG ve RAG evaluation.
AI Engineering
MCP ile AI Araçları ve Agent Entegrasyonları
Model Context Protocol sunucuları oluşturarak AI uygulamalarını dosyalara, API'lere, veritabanlarına ve kurumsal sistemlere bağlayın.