Agentic AI Developer Training
Uçtan Uca Otonom Yapay Zeka Ajanları Geliştirme Yaşam Döngüsü & Çalışma Rehberi
Eğitmen olmak ister misiniz? İletişime geçin: MasterFabric Academy
Bu doküman; Next.js 15Next.jsVercel tarafından geliştirilen web için React framework'ü. App Router, Server Components ve Turbopack ile tam yığın uygulamalar sunar.nextjs.org →, Go (Golang)GoGoogle destekli açık kaynak programlama dili. Sadelik, eşzamanlılık ve hızlı, güvenilir backend servisleri için tasarlandı.go.dev →, iOS (Swift)SwiftApple'ın iOS, macOS, watchOS ve ötesi için güçlü ve sezgisel programlama dili — güvenli, hızlı ve ifade gücü yüksek.swift.org →, Android (Kotlin)KotlinJetBrains imzalı modern dil ve Google'ın Android geliştirme için resmi tercihi — kısa, güvenli ve çok platformlu.kotlinlang.org →, Terminal/CLI Uygulamaları, Cursor IDECursorAnysphere'in yapay zeka kod editörü. Sınır modellerle ajan tabanlı kodlama, editör iş akışına derinlemesine entegre.cursor.com →, OpenCodeOpenCodeTerminalde çalışan açık kaynak yapay zeka kodlama ajanı — model bağımsız, betiklenebilir ve otonom iş akışları için tasarlandı.opencode.ai →, GitHub CopilotGitHub CopilotGitHub'ın yapay zeka eş programcısı. IDE, terminal ve github.com genelinde kod tamamlama, sohbet ve ajan tabanlı kodlama.github.com/features/copilot →, sınır modeller (Composer 2.5, Claude Opus 4.8, Fable 5), lokal barındırılan açık ağırlıklı modeller ve bağımsız bulut sunucuları (VPS) üzerinde çalışan ileri düzey, otonom ve işbirlikçi yapay zeka ajanlarının tasarımı, güvenliği ve yayına alınması süreçlerini içeren resmi akademik müfredat kılavuzudur.
Yukarıdaki logolar, aktif olarak kullandığımız yapay zeka araç ve platformlarını belirtir; tüm markalar ilgili sahiplerine aittir.
Bu yapay zeka araçlarını çok iyi biliyoruz ve bu konuda iddialıyız. Yaklaşık dört yıldır müşterilerimize yeni nesil SDLC'leri başarıyla sağlıyoruz.
AI SDLC artık klasik teslimat hattı değil. Kodu ajanlar yazıp test edip yayına aldığında operasyon, birbirine kenetli üç disipline kırılır — her biri bu müfredatta derinlemesine işlenir.
Ajanların 7/24 yazıp yayınladığı kod için CI/CD, IaC ve kademeli dağıtım.
Pipeline'lar, infrastructure-as-code, konteyner runtime'ları, bağımsız VPS hedeflerinde canary dağıtım ve anında geri alma. Müfredat dağıtımı ajan güdümlü bir döngü olarak ele alır: filo üretir, kapılar doğrular, her rollout tasarımı gereği geri alınabilir — geri alınamayanı ise insan onaylar.
Modelin aynı zamanda geliştirici olduğu sistemler için guardrail'ler, secret hijyeni ve tehdit modelleri.
Secret yönetimi, SAST ve bağımlılık taraması, prompt-injection ve araç istismarı savunması, en az yetkili ajan izinleri ve geri döndürülemez eylemler öncesi HITL kapıları. Sadece uygulamayı değil, onu inşa eden ajanları da tehdit modellemeyi öğrenirsiniz — eksiksiz denetim iziyle.
Sınır ve lokal modeller arasında eval düzenekleri, golden trace'ler, token bütçeleri ve model yönlendirme.
Composer 2.5, Claude Opus 4.8, Fable 5 ve açık ağırlıklı lokal modeller arasında model seçimi ve yönlendirme; regresyon testi olarak eval süitleri ve golden trace'ler; akıl yürütme zinciri gözlemlenebilirliği; maliyet ve gecikme SLO'ları; RAG, fine-tuning ya da salt prompting kararları.
Özel programlar ve proje partnerliği
Kurumlar ve büyük ölçekli mühendislik organizasyonları ayrı bir kanaldan başvurabilir: MasterFabric kuruma özel eğitim programları tasarlar ve agentic SDLC adaptasyonundan üretime almaya kadar uzun vadeli proje partnerliği sağlar.
- +Kuruma özel müfredat & kapalı kohortlar
- +Agentic SDLC adaptasyon yol haritası
- +MasterFabric ile proje partnerliği
Neden Agentic AI Developer?
Yazılımcının bu evreye gelişi — son beş yıl, bir prizmadan kırılarak.
Tek bir girdi. Otonom çıktılardan oluşan bir spektrum.
Manuel Çağ
Geliştiriciler her satırı elle yazar. Otomatik tamamlama niyeti değil, token önerir. Stack Overflow ikinci monitördür.
Araç zinciri deterministikti: linter'lar, debugger'lar ve kural tabanlı IntelliSense. Bilgi, dokümantasyonda ve soru-cevap forumlarında yaşıyordu; bir fikir ile çalışan yazılım arasındaki geri bildirim döngüsü saatlerle ölçülüyordu. VS Code gibi editörler masaüstüne hükmediyordu — ama karakterleri anlıyorlardı, hedefleri değil.
Üretim kod tabanlarında AI destekli kod oranı
Token seviyesinde tamamlama: editör sözdizimini bilir, niyeti değil.
Copilot Anı
Satır içi AI tamamlama ana akım olur. Mühendisler artık fonksiyonların tamamını kabul eder. Darboğaz hâlâ klavyedir.
GitHub Copilot, dil modelini editörün içine taşıdı. Ghost text tek bir yorumdan koca fonksiyonlar önerdi ve 'tab-tab programlama' doğdu. Şüpheciler lisans ve doğruluk kaygısı taşıdı; pragmatikler ise daha hızlı yayınladı. Editör cümlenizi bitirmeyi öğrendi — ama hâlâ başlatmayı değil.
Haftalık AI tamamlama kullanan geliştiriciler
Kabul etmek için Tab — tek bir yorumdan koca fonksiyon önerisi.
Diyalog Dönemi
Sohbet öncelikli geliştirme doğar. LLM'ler açıklar, refactor eder, review yapar. Geliştirici, üretilen taslakların editörüne dönüşür.
ChatGPT sınıfı modeller geliştirmeyi bir diyaloğa dönüştürdü. Mühendisler stack trace yapıştırıp açıklama aldı; refactor'lar ve test setleri taslak olarak geri geldi. Bağlam pencereleri büyüdü, RAG ortaya çıktı ve 'prompt mühendisliği' iş ilanlarına girdi. Darboğaz, yazma hızından soru kalitesine kaydı.
AI araçlarıyla azalan kod inceleme süresi
Geliştirme bir diyaloğa dönüşür: açıkla, refactor et, incele.
Tool-Use Uyanışı
Modeller konuşmayı bırakıp yapmaya başlar: function calling, JSON şemaları, retrieval, terminaller. IDE bir yürütme yüzeyine dönüşür.
Function calling ve JSON Schema modellere el verdi. Model Context Protocol, araçların nasıl tanımlanıp paylaşılacağını standartlaştırdı. Cursor gibi editörler modelin dosya okumasına, terminal çalıştırmasına ve gözetim altında düzenleme yapmasına izin verdi. İşin birimi 'öneri'den 'doğrulanmış eylem'e dönüştü.
Tool-calling ajan içeren kurumsal pilotlar
Model düzeltmeyi tarif etmeyi bırakır, bizzat uygular.
Agentic Kırılma
Uzun ufuklu ajanlar; repolar, sunucular ve cihazlar arasında planlar, çalıştırır ve kendini düzeltir. Human-in-the-loop bir özür değil, bir mimari olur.
Uzun ufuklu ajanlar geldi: çok adımlı işleri planladılar, kalıcı bellek tuttular, kendi hatalarından toparlandılar ve tehlikeli sınırlarda onay için durdular. Arka plan ajanları mühendisler uyurken çalıştı. Kod inceleme, CI triyajı ve bağımlılık güncellemeleri angarya olmaktan çıkıp delegasyona dönüştü.
Ajan güdümlü iş akışı yayınlayan ekipler
Hata artık son değil — bir sonraki denemenin girdisidir.
Orkestratör
Mühendis artık kodun çoğunu yazmaz — ajan filolarını tasarlar, sınırlar ve denetler. Yeni disiplin, yeni bir müfredat gerektirir.
Bugün kıdemli mühendis bir filo yönetiyor: orkestratör niyeti ayrıştırıyor, worker'lar paralel uyguluyor, judge'lar çıktıyı değerlendiriyor ve guardrail'ler geri döndürülemez eylemlerde insanı döngüde tutuyor. Zanaat artık sözdizimi değil; mimari, kısıtlar ve doğrulama. Bu müfredatın öğrettiği zanaat tam olarak bu.
Ajan orkestrasyonu becerisi isteyen mühendislik rolleri
Mühendis tasarlar, sınırlar ve denetler — filo uygular.
Kaydırmaya devam edin — mühendis için yeni bir ufuk doğuyor.
Prizma, geliştiricinin kendisidir. Işın ise niyet. Diğer taraftan çıkan şey artık tek bir satır kod değil — koordineli, otonom bir ajan spektrumudur. Bu müfredat, prizmayı elinde tutan mühendisi yetiştirir.
Müfredat Ağırlık Dağılımı
Her domain'in göreli sınav ve proje ağırlığı; doğrudan markdown müfredatından canlı okunur.
Domain 1: Prepare Agent Architecture and SDLC Processes
Domain 2: Implement Tool Use and Environment Interaction
Domain 3: Manage Memory, State, and Execution
Domain 4: Perform Evaluation, Error Analysis, and Tuning
Domain 5: Orchestrate Multi-Agent Coordination
Domain 6: Implement Guardrails and Accountability
Domain 7: Mobile Agent Integration & Platforms
Domain 8: CLI, System Automation and Terminal Applications
Müfredat Domain'leri
Aşağıdaki tüm bölümler markdown kaynak dosyalarından render edilir. Markdown'ı düzenleyin — site bir sonraki istekte güncellenir.
Giriş ve Sarmal Öğrenme Modeli
A4 formatında oku →Domain 1: Prepare Agent Architecture and SDLC Processes
A4 formatında oku →Domain 2: Implement Tool Use and Environment Interaction
A4 formatında oku →Domain 3: Manage Memory, State, and Execution
A4 formatında oku →Domain 4: Perform Evaluation, Error Analysis, and Tuning
A4 formatında oku →Domain 5: Orchestrate Multi-Agent Coordination
A4 formatında oku →Domain 6: Implement Guardrails and Accountability
A4 formatında oku →Domain 7: Mobile Agent Integration & Platforms
YENİ MODÜLA4 formatında oku →Domain 8: CLI, System Automation and Terminal Applications
YENİ MODÜLA4 formatında oku →Sertifikasyon & Mezuniyet Projesi
A4 formatında oku →Örnek Sertifika
Tüm müfredat domain'leri tamamlandığında düzenlenir. Aşağıdaki modül listesi markdown müfredatından canlı üretilir — yeni bir modül yayınlayın, gelecekte düzenlenen her sertifikada otomatik olarak görünür.
Tamamlama SertifikasıAgentic AI Developer Training
Bu belge ile
Ali Yurtsever
aşağıdaki müfredat modüllerini başarıyla tamamlamıştır
İletişim & Başvuru
Bu eğitime katılmak isteyen kişilerin bilgilerini iletmesi gerekmektedir. Formu doldurun — e-posta ile gönderin ya da başvurunuzu sizin yerinize bir AI ajanının derleyip doğrulamasına izin verin.
1 Temmuz 2026
Maksimum kapasite: Dönem başına 25 kişi
Eylül 2026
Maksimum kapasite: Dönem başına 25 kişi
Göndermeyi açmak için insan olduğunuzu doğrulayın
AI ajanı üzerinden başvurun
Bu deeplink'ler bilgilerinizden bir başvuru promptu üretir ve doğrudan ajana teslim eder — ajan bilgilerinizi doğrular ve academy@masterfabric.co adresine gidecek e-postayı sizin için taslaklar. Prompt şablonları projenin /prompts referans klasöründe yaşar.
Sen MasterFabric Academy için bir başvuru asistanısın. Aşağıdaki katılımcı bilgilerini kullanarak "Agentic AI Developer Training" programı için resmi bir başvuru hazırla ve academy@masterfabric.co adresine gönderilmeye hazır bir e-posta taslağı oluştur. ## Katılımcı Bilgileri - Ad Soyad: — - E-posta: — - Rol / Şirket: — - Deneyim: — - Tercih edilen dönem: 1. Dönem — 1 Temmuz 2026 - Motivasyon: — ## Program Bilgileri - 1. Dönem başlangıcı: 1 Temmuz 2026 - 2. Dönem başlangıcı: Eylül 2026 - Maksimum kapasite: Dönem başına 25 kişi - Başvuru adresi: academy@masterfabric.co - Müfredat: 8 domain — ajan mimarisi, tool use & MCP, bellek/state, değerlendirme & self-healing, çoklu ajan orkestrasyonu, guardrails & HITL, mobil ajan entegrasyonu (iOS/Android), CLI & terminal otomasyonu. - Model yığını: Composer 2.5, Claude Opus 4.8, Fable 5 ve lokal barındırılan açık ağırlıklı modeller (Ollama / vLLM / cihaz üstü). ## Görevin 1. Yukarıdaki katılımcı bilgilerini doğrula; eksik veya tutarsız alan varsa devam etmeden önce katılımcıya sor. 2. academy@masterfabric.co adresine hitaben kısa ve profesyonel bir başvuru e-postası (konu + gövde) taslağı hazırla. 3. Tercih edilen dönemi açıkça belirt ve kapasitenin 25 kişiyle sınırlı olduğunu not düş. 4. Son taslağı katılımcıya göster; onaylarsa göndermesine yardımcı ol.