LangGraph'a Giriş: Bir Derin Araştırma Ajanı İnşa Edin

Yapay zeka, basit sorguları yanıtlamaktan karmaşık iş akışlarını yürütmeye doğru evrilirken, agentic AI modern geliştiriciler için temel bir beceri haline geliyor. Görevleri planlayan ve yürüten otonom sistemlerin nasıl inşa edileceğini anlamak, otomasyon ve veri sentezi için tamamen yeni olasılıklar sunuyor. Bu metin tabanlı kursta, çok ajanlı sistemlerin temel kavramlarını öğrenecek ve kendi derin araştırma ajanınızı inşa edeceksiniz. Temel terminoloji ve çekirdek yapay zeka tanımlarıyla başlayarak, planner-executor mimarisini keşfedecek ve bilgiyi otonom olarak toplayabilen, analiz edebilen ve özetleyebilen akıllı iş akışlarını orkestre etmek için LangGraph'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Agentic AI ve çok ajanlı sistemlerin arkasındaki temel terminolojiyi ve kavramları anlayın. - Karmaşık araştırma hedeflerini yönetilebilir adımlara bölmek için bir planner-executor mimarisi tasarlayın. - Durumsal (stateful), çok aktörlü uygulamaları ve otonom ajanları orkestre etmek için LangGraph uygulayın. - Verimli veri işleme için temel retrieval-augmented generation (RAG) modellerini ve vektör veritabanlarını entegre edin. - Ajan muhakemesine rehberlik etmek ve çıktı güvenilirliğini artırmak için prompt engineering tekniklerini uygulayın. - Bilgiyi otonom olarak sentezleyen eksiksiz, metin tabanlı bir derin araştırma iş akışı oluşturun. Kurs akışı, pratik ve adım adım yazılı egzersizlere geçmeden önce temel tanımlar ve temel yapay zeka kavramlarıyla başlar. Yol boyunca durumu (state) yönetmeyi, iş akışlarını yapılandırmayı ve hataları ele almayı öğrenerek ajanınızın mantığını aşamalı olarak oluşturacaksınız. Bu temel kurs, yeni başlayanlar ve yapay zeka ajanlarına yeni olan geliştiriciler için tasarlanmıştır; önceden LangGraph veya çok ajanlı orkestrasyon deneyimi gerekmez. İlk otonom araştırma ajanınızı oluşturmak ve yapay zeka geliştirme becerilerinizi genişletmek için bugün okumaya başlayın.