AI Agent Foundations: Geleceğin Dijital İş Gücünü Tasarlamak
Yöneticiler ve Uygulayıcılar İçin Stratejik Bir Yol Haritası
Hakkında
AI Agent Foundations: Geleceğin Dijital İş Gücünü Tasarlamak
VİZYON
AI Agent Foundations, yapay zekânın yalnızca soru cevaplayan bir araç olmaktan çıkarak, otonom görevler üstlenen, karar süreçlerine katkı sağlayan ve gerçek iş çıktıları üreten dijital çalışanlara dönüşümünü merkeze alan bir eğitim programıdır.
Eğitim; LLM’lerden Agent mimarilerine geçişi, tekil yapay zekâ çözümleri yerine çoklu agent sistemleriyle çalışan dijital organizasyonların nasıl tasarlanacağını ve yönetileceğini bütüncül bir çerçevede ele alır.
Katılımcılara; teknoloji, yönetişim, güvenlik ve strateji boyutlarını birlikte düşünmeyi öğreten bu program, geleceğin Agent-Driven Economy anlayışına hazırlık niteliği taşır.
AMAÇ
Bu eğitimin amacı; katılımcıların:
- LLM ve Agent kavramları arasındaki temel farkları net bir şekilde kavramaları,
- Agent’ların planlama, aksiyon alma, öğrenme ve yeniden planlama yeteneklerini anlamaları,
- Prompt yazımının ötesine geçerek context engineering ve kurumsal agent mimarileri tasarlayabilmeleri,
- Tool use, fonksiyon çağırma ve API entegrasyonlarıyla agent’ların gerçek dünyada işlem yapabilmesini kurgulayabilmeleri,
- Güvenlik, yetkilendirme ve insan-onay mekanizmalarıyla sürdürülebilir ve güvenli agent sistemleri oluşturabilmeleri,
- Çoklu agent ekiplerini yöneten dijital organizasyon modellerini kendi kurumlarına uyarlayabilmeleri
hedeflenmektedir. Eğitim; kavramdan uygulamaya, vizyondan yönetişime uzanan bir öğrenme yolculuğu sunar.
KİMLER KATILMALI
- Dijital dönüşüm ve inovasyon liderleri
- Veri, yapay zekâ ve analitik ekipleri
- Ürün, platform ve teknoloji yöneticileri
- Yazılım mimarları ve teknik liderler
- Operasyon, süreç geliştirme ve otomasyon ekipleri
- Kurumsal strateji ve yönetişim uzmanları
- Start-up kurucuları ve girişimciler
- AI ürünleri geliştiren veya kullanmayı planlayan ekipler
- Geleceğin dijital iş gücünü tasarlamak isteyen yöneticiler ve profesyoneller
EĞİTİM ÇIKTILARI
Eğitimi tamamlayan katılımcılar:
- LLM tabanlı sistemler ile Agent tabanlı sistemler arasındaki farkları net biçimde ayırt edebilir
- Agent’ların planlama, önceliklendirme ve yeniden planlama süreçlerini tasarlayabilir
- Context engineering yaklaşımıyla halüsinasyon riskini minimize eden agent yapıları kurabilir
- Tool use ve fonksiyon çağırma ile agent’lara gerçek işlem yetkileri tanımlayabilir
- Multi-agent sistemlerde rol dağılımı (Supervisor–Worker) ve orkestrasyon modellerini kurgulayabilir
- Kurumsal hafıza, RAG ve uzun vadeli bilgi yönetimi çözümlerini anlayabilir
- Guardrails ve Human-in-the-Loop yaklaşımlarıyla güvenli agent sistemleri geliştirebilir
- Agent performansını ölçme, izleme ve değerlendirme metriklerini kullanabilir
- Agent-Driven Economy perspektifiyle geleceğin iş süreçlerini yorumlayabilir
DİĞER BİLGİLER
- Eğitim, kavramsal anlatım ile stratejik bakış açısını birlikte sunar.
- Gerçek kurumsal kullanım senaryoları üzerinden örnekler paylaşılır.
- Katılımcılar, kendi kurumlarına uyarlayabilecekleri bir agent mimarisi bakış açısı kazanır.
- Katılım belgesi için minimum %70 devam koşulu aranır.
DERSLER NEREDEN İZLENECEK?
Derslerin hangi platform üzerinden ve hangi formatta gerçekleştirileceği bilgisi ilerleyen tarihlerde ayrıca ilan edilecektir.
İçerik
02 Nisan 2026 20.00
Bu modülde, yapay zekânın yalnızca "cevap üreten" bir sistemden, gerçek iş yapan otonom bir çalışana nasıl dönüştüğünü ele alıyoruz.
- LLM ve Agent Arasındaki Kritik Fark – Neden sadece yanıt veren modeller yetersizdir? "Harekete geçen" sistemlerin ortaya çıkışı.
- Beş Adımlı Agent Döngüsü – Görevi anlama, bağlamı (context) tarama, planlama, aksiyon alma ve öğrenme.
- Yönetim Perspektifi – Bir Agent'ı yazılım olarak değil; yeni bir stajyer ya da uzman çalışan gibi yönetmek.
09 Nisan 2026 20.00
Yapay zekaya ne söylediğinizden çok, ona hangi dünyayı sunduğunuzun önemi.
- Prompt Engineering'in Sınırları – Neden iyi bir soru sormak tek başına bir Agent yaratmaya yetmez?
- Context Engineering – Agent'ın hafızasının, araçlarının ve kurumsal kimliğinin tasarlanması.
- Stratejik Yaklaşım – Kurumsal veriyi güvenli bir context haline getirerek halüsinasyon riskini minimize etmek.
16 Nisan 2026 20.00
Agent'ların gerçek dünyada işlem yapabilme kabiliyeti.
- Tool Use (Function Calling) – Bir Agent e-posta gönderir, veritabanı sorgular veya bilet satın alır mı?
- Model Context Protocol (MCP) – Farklı sistemleri birbirine bağlayan evrensel adaptör yaklaşımı.
- Yetkilendirme Stratejisi – Agent'lara hangi API erişimleri verilmeli? Verimlilik–risk dengesi.
22 Nisan 2026 20.00
Karmaşık hedefleri yönetilebilir parçalara ayırmak.
- Planning Pattern – "Bana bir pazar analizi yap" talebinin arka planındaki agent planlama süreci.
- Prioritization – Kısıtlı kaynaklarda aciliyet ve önem dengesinin kurulması.
- Backtracking & Re-planning – İşler yolunda gitmediğinde Agent'ın kendi rotasını yeniden çizmesi.
30 Nisan 2026 20.00
Tek bir süper zekâ yerine, uzman Agent'lardan oluşan ekipler.
- Multi-Agent Sistemleri – Araştırmacı, yazar ve editör Agent'ların birlikte çalışması.
- Orchestration Modelleri – Supervisor ve Worker rollerinin tasarlanması.
- Kurumsal Katma Değer – Departmanlar arası iş akışlarının otonom ekiplerle hızlandırılması.
Agent'ların neyi, ne kadar süreyle hatırlaması gerekir?
- Short-Term Memory – Anlık konuşma ve görev bağlamının korunması.
- Long-Term Memory – Kurumsal bilgi ve müşteri tercihlerinin kalıcı olarak saklanması.
- Knowledge Retrieval (RAG) – Büyük doküman havuzlarında saniyeler içinde doğru bilgiye erişim.
07 Mayıs 2026 20.00
Otonomi artarken kontrolü kaybetmemek.
- Safety Guardrails – Etik ihlallerin ve veri sızıntılarının önlenmesi.
- Human-in-the-Loop (HITL) – Finansal ve hukuki kararlarda insanın onay mercii olarak konumlandırılması.
- Risk ve Kurtarma Senaryoları – Hata durumlarında devreye giren güvenli geri dönüş mekanizmaları.
