Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.
LangGraph'a Giriş: Bir Derin Araştırma Ajanı İnşa Edin
Karmaşık araştırma görevlerini otomatikleştirmek için çok ajanlı bir planner-executor sistemi inşa ederek Agentic AI'ın temellerini öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
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.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar (12)
Construir el agente planner-executor con LangGraph paso a paso me ayudó a entender por fin cómo se coordinan varios agentes en una sola tarea de investigación. El ejemplo final, donde el agente busca, sintetiza y refina su respuesta, quedó sorprendentemente sólido.
LangGraph ile planlayıcı-yürütücü yapısını sıfırdan kurmak, çok ajanlı sistemlerin nasıl çalıştığını sonunda anlamamı sağladı.
Il modo in cui il corso spiega il flusso planner-executor con LangGraph è chiarissimo e passo dopo passo si arriva a un agente di ricerca funzionante. L'unica pecca è che la parte sui grafi ciclici avrebbe meritato qualche esempio in più.
Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.
Phần xây dựng agent lập kế hoạch và thực thi bằng LangGraph rất dễ hiểu, chỉ tiếc là đoạn về xử lý lỗi giữa các node hơi sơ sài.
Explicação ótima do fluxo planner-executor.
LangGraph로 플래너-이그제큐터 구조를 처음부터 끝까지 만들어보는 과정이 정말 체계적이었습니다. 그동안 멀티 에이전트라는 개념이 막연했는데, 리서치 에이전트를 직접 조립하면서 각 노드가 어떤 역할을 하는지 명확하게 이해됐어요. 특히 상태 관리 부분을 그래프로 시각화해서 설명해준 덕분에 코드를 볼 때 헷갈리지 않았습니다. 마지막 프로젝트에서 제가 만든 에이전트가 스스로 검색하고 요약하는 걸 보고 꽤 뿌듯했습니다. 에이전트 오케스트레이션을 제대로 배우고 싶은 단계에서 딱 필요한 강의였어요.
Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.
La construction pas à pas de l'agent planner-executor avec LangGraph m'a enfin fait comprendre comment structurer un agent de recherche multi-étapes.
Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.
Kurs bardzo dobrze tłumaczy architekturę planner-executor w LangGraph, krok po kroku, bez zbędnego lania wody. Zbudowałem własnego agenta do głębokich researchów i faktycznie działa lepiej niż wszystko, co pisałem wcześniej sam.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
LangGraph ve LangChain ile Agentic AI Geliştirme
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Kodsuz Yapay Zeka Otomatikleştirme: Chatbots Yap ve Bir Ajansı Başlat
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🎓 Sertifikalı
Python ve OpenAI ile RAG Sistemleri ve AI Ajanları Yapmak
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
Prompt-Driven Development: Cursor AI ile Tam Yükseklikli Next.js Uygulamaları Yapılandırmak
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim