Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak
Yapay zeka ajanlarının ne olduğunu, geleneksel yazılımlardan nasıl farklılaştıklarını ve Büyük Dil Modellerinin çalışmalarındaki rolünü keşfedin.
Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Welcome to AI Agents!
Welcome! You're about to meet AI agents — how they differ from ordinary software, and the LLMs that power their reasoning.
What Exactly is an AI Agent?
An AI agent is a smart assistant that perceives, reasons, acts, and learns toward a goal. Unlike a rigid script, it adapts as the situation changes.
Agents vs. Traditional Software
A calculator follows fixed rules: input, rule, output. An AI agent asked to find the best flight to Paris will search, compare, and decide along the way.
The Powerhouse: Large Language Models (LLMs)
At the core of most agents sits a Large Language Model (LLM) — trained on huge text corpora to understand language and generate it: answering, summarizing, translating, creating.
How LLMs 'Think' (Simply)
An LLM is a super-smart predictor: given a prompt, it picks the most probable next word, then the next, guided by patterns from billions of training examples.
def simple_llm_response(prompt):
if "hello" in prompt.lower():
return "Hello! How can I assist you?"
elif "weather" in prompt.lower():
return "I can't check the weather, but I can chat about other things!"
else:
return "That's an interesting thought!"
if __name__ == "__main__":
print(simple_llm_response("Say hello to me."))
print(simple_llm_response("What's the weather like?"))LLMs as the Agent's Brain
Inside an agent, the LLM is the reasoning engine. It interprets the goal, breaks tasks into steps, picks which tools to use, and shapes the response.
Key Agent Capabilities with LLMs
Pairing LLMs with other parts unlocks real power: remembering context, planning dynamically, calling external tools, and solving open-ended problems.
Real-World Agent Examples
You'll find agents in customer support (search a knowledge base, file a ticket), personal assistants (book, manage email), and data analysis (query, code, explain).
Agent vs. Chatbot: A Quick Distinction
All agents can chat, but not all chatbots are agents. An agent adds autonomy — it reasons about a goal and takes real actions, not just scripted replies.
Quick Check: Agent or Not?
Based on what we've learned, which of the following best describes a key characteristic that distinguishes an AI agent from a traditional software program?
Recap: Agents & LLMs
Recap: AI agents perceive, reason, and act, adapting where rule-based software can't. The LLM is the brain that lets them understand, plan, and decide. Up next: LangChain.
Yapay zeka eğitmeniyle AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 12
- Dersler
- 50
Sıkça Sorulan Sorular
“Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak” dersinde ne öğreneceğim?
Yapay zeka ajanlarının ne olduğunu, geleneksel yazılımlardan nasıl farklılaştıklarını ve Büyük Dil Modellerinin çalışmalarındaki rolünü keşfedin. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Yapay Zeka Ajanlarını ve LLM'leri Anlamak
- LangChain Temel Bileşenleri Açıklaması
- İlk Basit Aracınızı Oluşturma
- Aracılara Bellek ve Konuşma Durumu Kazandırma