Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zekâ Ajanları
Ders Kodu: MCS514
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: İngilizce
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 6
Amaç

Bu ders, öğrencilere yapay zekâ ajanları hakkında temel bir anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Yapay zekâ ajanları; çevrelerini algılayabilen, akıl yürütebilen, planlama yapabilen ve belirli hedeflere ulaşmak için eylemlerde bulunabilen otonom yazılım sistemleridir. Öğrenciler, temel kavramlardan başlayarak uygulamalı kod geliştirmeye kadar ilerleyecek; modern Büyük Dil Modeli (LLM) altyapıları kullanılarak güvenilir ve emniyetli yapay zekâ ajanları geliştirmek için gerekli tasarım kalıplarını, çerçeveleri ve etik yaklaşımları inceleyeceklerdir.

Özet İçerik

Bu ders, yapay zekâ ajanlarının geliştirilmesine ilişkin teorik ve uygulamalı bilgileri sunmaktadır. Ders, yapay zekâ ajanlarına, kullanım alanlarına ve ajan tabanlı (agentic) paradigma kavramına giriş ile başlamaktadır. Ardından öğrenciler, önde gelen ajan geliştirme çerçevelerini (frameworks) inceleyerek araç kullanımı (tool use), planlama, çoklu ajan koordinasyonu ve üstbiliş (metacognition) gibi yaygın ajan tasarım kalıplarını tanımayı ve uygulamayı öğrenirler. Ayrıca ders kapsamında Ajan Tabanlı Getirim Destekli Üretim (Agentic Retrieval-Augmented Generation - RAG) yaklaşımları ile güvenilir ve emniyetli ajan sistemleri geliştirme teknikleri ele alınmaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekâ ajanları kavramını, temel bileşenlerini ve yaygın kullanım alanlarını açıklayabilme. Değerlendirme yöntemi: Ara sınav (çoktan seçmeli ve kısa cevaplı sorular).
2.Python ve ajan tabanlı çerçeveler kullanarak araç kullanımı (tool use), planlama ve Getirim Destekli Üretim (RAG) kalıplarını uygulayabilme. Değerlendirme yöntemi: Laboratuvar ödevleri (Python notebook çalışmaları).
3.İşlevsel bir yapay zekâ ajan sistemi tasarlayabilme ve geliştirebilme. Değerlendirme yöntemi: Proje gösterimi (demo) ve kod deposu (repository).
4.Karmaşık görevlerin yürütülmesinde uzmanlaşmış ajanların koordinasyonunu sağlamak amacıyla çoklu ajan tasarım kalıplarını uygulayabilme.
5.Yapay zekâ ajanlarının performansını sistematik kıyaslama (benchmarking) ve izleme (tracing) yöntemleri kullanarak değerlendirebilme.
6.Yapay zekâ ajanlarının tasarımında etik, güvenlik ve güvenilirlik ile ilgili hususları değerlendirebilme. Değerlendirme yöntemi: Etik değerlendirme/öz değerlendirme raporu.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Wang, L., Ma, C., et al. (2024). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents.Frontiers of Computer Science, 18(6), 186345..
2.Xi, Z., et al. (2023). The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey. arXiv:2309.07864.Artificial Intelligence: A Modern Approach.
3.Weng, L. (2023). LLM-powered Autonomous Agents. Lilian Weng’s Blog. Retrieved from lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/. .
4.Yao, S., et al. (2023). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. ICLR 2023.
5.Schick, T., et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. NeurIPS 2023.
6.Chase, H. (2023). LangChain Documentation. https://python.langchain.com
7.HuggingFace Datasets (tool-use, agent benchmarks)
8.AgentBench: A Comprehensive Benchmark for LLM-based Agents
9.ToolBench: Tool-use evaluation datasets (ToolLLM)
10.Python (autogen, langchain, langgraph)
11.GitHub
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ Ajanlarına Giriş ve Kullanım Alanları Yapay zekâ ajanlarının tanımı, ajan bileşenleri (algılama, akıl yürütme ve eylem), temel kullanım alanları ve ajan tabanlı yapay zekâ sistemlerinin geliştirilme motivasyonları.
2. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ Ajan Çerçevelerinin İncelenmesi Güncel yapay zekâ ajan geliştirme çerçevelerinin (frameworks) tanıtılması ve karşılaştırılması.
3. Hafta - Teorik
Ajan Tasarım Kalıplarının Anlaşılması ReAct, yansıtma (reflection) ve düşünce zinciri (chain-of-thought) gibi temel ajan tasarım kalıpları; farklı görev türleri ve kullanım senaryoları için uygun kalıpların karşılaştırılması.
4. Hafta - Teorik
Araç Kullanımı (Tool Use) Tasarım Kalıbı Ajanların harici araçları ve API'leri kullanabilmesi; fonksiyon çağırma (function calling), araç seçme stratejileri ve uygulamalı kod örnekleri.
5. Hafta - Teorik
Ajan Tabanlı Getirim Destekli Üretim (Agentic RAG) Ajanların bilgi erişim sistemleriyle bütünleştirilmesi; Agentic RAG mimarileri, indeksleme stratejileri ve yinelemeli bilgi erişim döngüleri. + Grup Projeleri
6. Hafta - Teorik
Güvenilir Yapay Zekâ Ajanlarının Geliştirilmesi Ajan tasarımında güvenlik, güvenilirlik ve şeffaflık; insan denetimli (human-in-the-loop) yaklaşımlar, koruyucu mekanizmalar (guardrails) ve değerlendirme yöntemleri. + Grup Projeleri
7. Hafta - Teorik
Planlama (Planning) Tasarım Kalıbı Görevlerin alt görevlere ayrılması, hedef odaklı planlama ve büyük dil modeli (LLM) tabanlı ajanlarda plan yürütme stratejileri. + Grup Projeleri
8. Hafta - Teorik
Çoklu Ajan (Multi-Agent) Tasarım Kalıbı Ajan ekipleri için mimariler; iletişim protokolleri, orkestrasyon ve uzmanlaşmış ajanlar arasında görev devri (delegation). + Grup Projeleri
9. Hafta - Teorik
Üstbiliş (Metacognition) Tasarım Kalıbı Ajanların kendi akıl yürütme süreçlerini izleyebilmesi ve değerlendirebilmesi; öz yansıtma döngüleri, öz düzeltme ve doğrulama zinciri (chain-of-verification). + Grup Projeleri
10. Hafta - Teorik
Üretim Ortamlarında Yapay Zekâ Ajanları Platform üzerinde ajanların devreye alınması; gözlemlenebilirlik (observability), ölçeklenebilirlik, maliyet yönetimi ve üretim ortamı en iyi uygulamaları. + Grup Projeleri
11. Hafta - Teorik
Ajan Belleği ve Bağlam Yönetimi Ajanlarda bellek mekanizmaları ve bağlam yönetimi; gerçek zamanlı veri entegrasyonu, durum farkındalığı ve bağlama duyarlı karar verme süreçleri. + Grup Projeleri
12. Hafta - Teorik
Ajan Değerlendirme ve Test Süreçleri Yapay zekâ ajanlarının sistematik olarak değerlendirilmesi; kıyaslama (benchmarking), izleme (tracing), kırmızı takım testleri (red-teaming) ve otomatik test altyapıları. + Grup Projeleri
13. Hafta - Teorik
Etik, Güvenlik ve Sorumlu Yapay Zekâ Ajanları Yapay zekâ ajan sistemlerinde etik, mahremiyet ve önyargı konuları; sorumlu ajan tasarımı, önyargı azaltma yöntemleri, gizliliği koruyan yaklaşımlar, düzenleyici gereklilikler ve toplumsal etkiler. + Grup Projesi Sunumları ve Bilgi Paylaşımı
14. Hafta - Teorik
Grup Projesi Sunumları ve Dersin Genel Değerlendirilmesi Öğrencilerin geliştirdikleri yapay zekâ ajan projelerini sunmaları; canlı sistem gösterimleri, tasarım kararlarının ve değerlendirme sonuçlarının tartışılması, akran değerlendirmesi, soru-cevap oturumu ve ders boyunca öğrenilen temel kavramların gözden geçirilmesi.
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev1%10
Ara Sınav (Vize)1%15
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142370
Proje220040
Sunum212432
PDÖ Raporu26012
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)154
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
OÇ-1
3
3
3
3
5
3
5
3
3
OÇ-2
4
4
4
3
5
4
3
4
3
OÇ-3
3
3
5
5
5
4
3
5
5
OÇ-4
5
4
5
4
4
4
5
5
4
OÇ-5
3
3
3
3
4
3
4
3
3
OÇ-6
1
2
3
3
2
2
3
3
2
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026