9.30

Kapı Açılışı & Karşılama

Kayıt, kahve, networking

10.00

Modül 1. Kurallardan Kararlara: Neden Agentic?

Klasik otomasyon “önceden yazılmış kuralları” çalıştırır; agent’lar ise bağlama göre karar alır. Hedef: neyi otomasyonla, neyi agent’la yapmak gerektiğini ayırt etmek.

• Otomasyon vs. agentik akıl

• “Durumu algıla → plan yap → eylem” döngüsü

• Araç kullanımı ve çevresel geri besleme

• Risk: halüsinasyon, yetki yönetimi

• Değerlendirme ölçütleri (latans, isabet, ROI)

10.20

Modül 2. Bir AI Agent’in Anatomisi

Hafıza, araçlar, durum (state), politika, gözlem‑eylem döngüsü.

• Prompt politikaları ve rol tanımı

• Araç katmanı (search, HTTP, veritabanı)

• Durum yönetimi ve konteks penceresi

• Hata yakalama ve geri kazanım

• Test‑ölçüm altyapısı (log, izleme)

10.50

Modül 3. ReAct Çerçevesi: Düşün ve Eyle

ReAct, akıl yürütme izleri ile araç kullanımını iç içe çalıştırır; agent kararlarını saydamlaştırır.

• ReAct’in fikir akışı ve araç çağrıları

• Bilgi edinme → akıl yürütme → eylem → gözlem

• Örnek: çok kaynaklı içerik doğrulama

• Hangi durumlarda ReAct, hangi durumlarda function‑calling?

• Kısa uygulama: mini plan‑eylem zinciri

11.15

Kahve Molası

11.30

Modül 4. Agentic Platformlara Giriş: Görsel Akıştan Agent’a

n8n ve Dify; workflow/chatflow düğümleri, Knowledge (RAG) ve Tools katmanı ile agent geliştirmeyi erişilebilir kılar.

• Workflow / Chatflow kavramları ve düğümler

• Knowledge: belge içe aktarma, hibrit arama, rerank

• Tools: built‑in & custom (OpenAPI/Swagger)

• Agent teknolojileri: ReAct & Function Calling

• Yayınlama ve gözlemlenebilirlik notları

12.00

Modül 5. n8n’de İleri Seviye: Agent Köprüleri ve HTTP Orkestrasyonu

Agent’ı tek başına bırakmıyoruz; n8n ile webhook, zamanlayıcı ve HTTP katmanlarıyla çevre sistemlere bağlayan köprüleri kuruyoruz.

• HTTP Request’i “agent aracı” olarak kullanma

• Switch ile çoklu durum yönetimi (success/retry/fail)

• Loop Over Items ile sayfalama ve kota kontrolü

• LLM düğümleri ve mesaj şemaları

• İzleme‑log çekme ve alarm entegrasyonu

12.30

Öğle Yemeği

13.15

Modül 6. Agent’ın Yeteneklerini Genişletme: Araç Pazarı ve API’ler

Dify’nin Tool ekosistemi ve Zapier’in AI Actions kabiliyetiyle agent’a 7.000+ uygulamaya erişim veren eylemler ekliyoruz.

• Dify’de tool türleri (marketplace, custom, MCP)

• Zapier AI Actions: GPT/özel agent’tan uygulama eylemi tetikleme

• Webhook temelli entegrasyonlar (iki yönlü)

• Yetkilendirme ve kapsam yönetimi

• Güvenli test (sandbox/deneme hesapları)

13.45

Modül 7. Atölye I: “İçerik Motoru Agent’ı”nı Kurma

Hayali bir içerik ajansı için, içerik briefini okuyup kaynak taraması yapan, taslak üreten ve kontrol listesine göre kendi işini değerlendiren bir agent kuruyoruz.

• Dify Workflow + Agent şablonu oluşturma

• Knowledge tabanı: marka sesi/rehber doküman ekleme

• Araç ekleme: web arama / HTTP / görsel üretimi

• Yapılandırılmış çıktı (schema) ve sürümleme

• Hızlı uçtan uca test

14.45

Kahve Molası

15.00

Modül 8. Atölye II: Agent’ı Güçlendirme ve Test

Dayanıklılık testleri, geri kazanım ve kalite ölçümü. Agent kararlarını gözlemleyip iyileştiriyoruz.

• Edge‑case senaryoları (eksik brief, bozuk link)

• Hata yakalama ve tekrar deneme desenleri

• n8n ile dış servis arızasında devralma akışı

• A/B prompt ve araç seçimi deneyi

• Son‑uç: yayınlanabilir içerik paketi

15.45

Kahve Molası

16.00

Modül 9. Proje Sunumları: Agent‑in‑the‑Loop

3 dakikada “ne öğrendi, ne başardı” sunumu. Agent günlük raporu ve metrikler.

Girdi‑işlem‑çıktı trasesi, zayıf halka analizi, geliştirme backlog’u, güvenlik/kapsam notları ve “Ertesi gün üretim” planının üzerinden geçilir.