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.
Kurumsal veride üretken yapay zeka, RAG (Retrieval-Augmented Generation, yani Geri Getirmeyle Güçlendirilmiş Üretim) adı verilen bir mimariyle çalışır. Bu yaklaşımda şirket dokümanları sayısal vektörlere çevrilerek bir vektör veritabanında (vector database) saklanır, soru geldiğinde en alakalı içerik bulunur ve dil modeli yanıtını yalnızca bu doğrulanmış kaynaklara dayanarak üretir. Sonuç, modeli yeniden eğitmeden güncel, izlenebilir ve halüsinasyonu azaltılmış yanıtlardır.
