Ücretsiz “Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit” Boostcamp’imize 13 Haziran 2026 günü 12:00/15:00 saatleri arasında eş zamanlı olarak hem live/online Google meet üzerinden hem de yüz yüze olarak (kısıtlı kontenjan) Google İstanbul ofisinde gerçekleştireceğiz.
Eğitimimiz, katılımcılara Google Agent Development Kit kullanarak gelişmiş çoklu ajan (multi-agent) sistemleri geliştirme ve yönetme becerisi kazandırmayı hedeflemektedir. Eğitim kapsamında katılımcılar; ajanlar oluşturacak, ajanlar arası etkileşim akışlarını tasarlayacak ve uygulamalarını Vertex AI Agent Engine ortamına deploy edecektir. Bu kapsamda;
🔹 Google Agent Development Kit kullanarak tool destekli ajanlar geliştirecek,
🔹 Parent-child ilişkileri ve flow yapıları ile çoklu ajan etkileşim modelleri oluşturacak,
🔹 Session memory, artifact storage ve callback mekanizmalarını kullanmayı öğrenecek,
🔹 Multi-agent uygulamalarını Vertex AI Agent Engine ortamına deploy edecek,
🔹 Agent Engine üzerinde çalışan ajan uygulamalarına sorgular göndererek süreç yönetimini deneyimleyeceksiniz.
💡 Eğitim sonunda katılım sertifikası kazanabilirsiniz!
Sertifikasyon için aktif derse katılım süresi, lab çalışmaları ve değerlendirme anketi dikkate alınacaktır.
Eğitime hak kazanan katılımcılara, formda paylaştıkları e-posta adresi üzerinden bilgilendirme yapılacaktır. (E-posta adresinin doğru doldurulması önemlidir.)
Yüzyüze eğitimde kontenjan kısıtı bulunduğundan yüz yüze eğitime hak kazanan kişilere, forma girmiş oldukları mail adreslerinden ayrıca davet yollanacaktır.
🗓️ Eğitim Tarihi :13 Haziran 2026
🕐 Saat:12:00/15:00(Türkiye Saati / GMT+3)
💻 Eğitim Şekli: Live / Online + Yüz yüze
🎓 Sertifikalı Katılım
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
MCP (Model Context Protocol), AI ajanlarının şirketinizin ERP, CRM ve veritabanı gibi sistemlerine standart ve güvenli bir şekilde bağlanmasını sağlayan açık bir protokoldür. Her sistem için ayrı entegrasyon kodu yazma zorunluluğunu ortadan kaldırır. Böylece bir AI ajanı, eğitildiği veriyle sınırlı kalmaz; kurumunuzun canlı verisine erişip işlem yapabilir.
Generative AI in corporate data operates using an architecture known as RAG (Retrieval-Augmented Generation). In this approach, company documents are converted into numerical vectors and stored in a vector database. When a query is made, the most relevant content is retrieved, and the language model generates its response based solely on these verified sources. The result is up-to-date, traceable, and hallucination-reduced responses without the need to retrain the model.
