AI AGENT MASTERCLASS
CrewAI + LangGraph + MCP ile Otonom AI Sistemleri
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
⭐ Premium Teknik Eğitim | by ATLAS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
BU EĞİTİM NE?
Chatbot'lar devrini geride bırakın. 2026'nın en değerli teknik becerisi Otonom AI Agent geliştirme.
Bu masterclass ile kendi başına düşünen, karar veren, araç kullanan ve görevleri bağımsız olarak yürüten AI sistemleri geliştirmeyi öğreneceksiniz. CrewAI ile multi-agent takımları, LangGraph ile graf tabanlı agent'lar ve MCP ile evrensel araç entegrasyonu -- hepsini tek eğitimde.
Neden şimdi öğrenmelisiniz?
- $52.6 Milyar -- Agentic AI pazarı 2030 tahmini
- %46.3 CAGR -- Yıllık büyüme oranı
- OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic hepsi agent ekosistemlerine yatırım yapıyor
- Agent geliştiricilere talep patlama yaşıyor -- proje başına $2.000 - $20.000
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
EĞİTİM İÇERİĞİ (10 KAPSAMLI BÖLÜM)
▸ Bölüm 01 -- AI Agent'lara Giriş
- Agent vs Chatbot farkı (detaylı karşılaştırma tablosu)
- Agent'ın 5 temel bileşeni: LLM Beyni, Hafıza, Araçlar, Planlama, Gözlem
- 5 temel agent tasarım deseni: ReAct, Plan-and-Execute, Reflection, Tool Use, Multi-Agent
- Agentic AI pazarı ve fırsatlar ($52.6B pazar)
- Python 3.11+ kurulum ve virtual environment oluşturma
- CrewAI, LangGraph, LangChain paketlerinin yüklenmesi
- API anahtarları (OpenAI, Anthropic, Serper) güvenli yönetimi
- ChromaDB (Vector DB) kurulumu
- Agent oluşturma ve yapılandırma (role, goal, backstory, tools, memory)
- Task tanımlama ve bağlam geçirme (context chaining)
- Crew orkestrasyon modları: Sequential ve Hierarchical
- Hazır araçlar: SerperDevTool, ScrapeWebsiteTool, PDFSearchTool, CodeInterpreter
- Özel araç (custom tool) oluşturma -- @tool dekoratörü
- 4 katmanlı Memory sistemi: Short-Term, Long-Term, Entity, User Memory
- StateGraph yapısı ve state yönetimi (TypedDict)
- Node ve Edge kavramları
- Koşullu yönlendirme (Conditional Routing)
- Human-in-the-Loop mekanizması (insan onaylı agent)
- Checkpointing ve state persistence (MemorySaver)
- Döngüsel akışlar ve dallanma
- MCP nedir? -- "AI'ın USB-C'si" (Anthropic tarafından geliştirildi)
- Host / Client / Server mimarisi
- Python ile sıfırdan MCP sunucusu yazma
- Popüler hazır MCP sunucuları: Filesystem, PostgreSQL, GitHub, Slack, Puppeteer, Brave Search
- 13.000+ MCP sunucusu ekosistemi -- OpenAI, Google, Microsoft da benimsedi
- Supervisor pattern ile agent orkestrasyonu
- Agent arası iletişim ve görev delegasyonu
- RAG entegrasyonu -- doküman yükleme, embedding, vektör DB sorgulama
- Hata toleransı ve fallback stratejileri
- Production-grade multi-agent mimari tavsiyeleri
- Custom AI Agent Geliştirme: $2.000 - $20.000 / proje
- RAG Chatbot Kurulumu: $1.000 - $10.000 / proje
- AI Otomasyon Danışmanlığı: $100 - $300 / saat
- Agent SaaS Ürünü: $50 - $500 / ay / müşteri
- MCP Server Geliştirme: $500 - $5.000 / server
- Eğitim ve Workshop: $200 - $1.000 / kişi
- En hızlı gelir yolu stratejisi
- Proje 1: Araştırma Asistanı -- CrewAI ile 3 agent'lı takım (Researcher, Writer, Editor)
- Proje 2: Müşteri Destek Bot -- LangGraph + RAG + Human-in-the-Loop
- Proje 3: Kod Review Agent -- MCP + LangGraph ile GitHub PR inceleme
- Proje 4: Veri Analiz Takımı -- CrewAI ile 4 agent (Collector, Analyst, Visualizer, Reporter)
- Proje 5: Content Pipeline -- SEO araştırma, içerik üretimi, düzenleme, sosyal medya postları
- En sık karşılaşılan hatalar ve çözümleri (API, memory, timeout)
- Agent performans optimizasyonu ve maliyet yönetimi
- Debugging teknikleri ve logging stratejileri
- Güvenlik ve production checklist
- MCP ekosisteminin genişlemesi (13.000+ sunucu)
- Computer Use Agent'ları -- ekranı gören ve tıklayan agent'lar
- Coding Agent'ları: Devin, Claude Code, Cursor
- Reasoning modelleri: o3, DeepSeek-R1
- Enterprise AI Agents ve agent güvenliği
- Kariyer yol haritası
BU EĞİTİMDE NE ÖĞRENECEKSİNİZ?
- ✅ AI Agent kavramını ve chatbot'tan farkını derinlemesine anlama
- ✅ CrewAI ile multi-agent takımları oluşturma (Agent, Task, Crew yapısı)
- ✅ LangGraph ile graf tabanlı, döngüsel akışlı agent'lar kurma
- ✅ MCP (Model Context Protocol) ile evrensel araç entegrasyonu yapma
- ✅ RAG pipeline'ı kurarak agent'lara özel bilgi kaynakları ekleme
- ✅ 5 tam proje geliştirme (araştırma botu, destek botu, kod review, veri analizi, content pipeline)
- ✅ 50+ kod örneği ile pratik uygulama
- ✅ FastAPI + Docker ile production'a deploy etme
- ✅ AI agent ile para kazanma yolları ve fiyatlandırma stratejileri
- ✅ 2026 trendleri ve kariyer yol haritası
KİMİN İÇİN UYGUN?
- ● Python bilen ve AI Agent dünyasına girmek isteyen yazılımcılar
- ● Chatbot geliştirip bir üst seviyeye geçmek isteyen geliştiriciler
- ● Freelance olarak AI agent hizmeti satmak isteyenler
- ● Kendi SaaS ürününe AI agent entegre etmek isteyen girişimciler
- ● CrewAI, LangGraph ve MCP'yi sıfırdan öğrenmek isteyenler
- ● AI otomasyon danışmanlığı yapmak isteyenler
- ● 2026'nın en değerli teknik becerisini kazanmak isteyen herkes
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
EĞİTİM DETAYLARI
- ➤ Format: HTML (interaktif, sidebar navigasyonlu, tek dosya)
- ➤ Bölüm Sayısı: 10 kapsamlı bölüm
- ➤ Kod Örneği: 50+ çalışır Python kod örneği
- ➤ Proje Sayısı: 5 tam gerçek dünya projesi
- ➤ Teknolojiler: CrewAI, LangGraph, MCP, LangChain, ChromaDB, FastAPI, Docker
- ➤ Dil: Türkçe
- ➤ Uyumluluk: Tüm cihazlarda çalışır (PC, tablet, telefon)
- ➤ Erişim: Ömür boyu erişim, dosya sizde kalır
- ➤ Güncelleme: Ücretsiz güncellemeler
FİYAT
799 TL
Tek seferlik ödeme -- Ömür boyu erişim -- Ücretsiz güncellemeler
Bu eğitimde öğreneceğiniz becerilerle ilk projenizden 799 TL'nin onlarca katını kazanabilirsiniz.
Bir müşteriye kuracağınız tek bir RAG chatbot bile $1.000+ değerindedir.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
İLETİŞİM
Satın almak veya soru sormak için:
⭐ R10 Profil: r10.net/ATLAS
⭐ Telegram: t.me/TheAtlasai
⭐ WhatsApp: wa.me/+447907117939
7/24 dönüş yapılır. Ödeme sonrası anında teslim.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━
A T L A S
Premium AI Eğitimleri
© 2026 ATLAS. Tüm hakları saklıdır.