Bu eğitim, Anthropic'in Claude Agent SDK'sını kullanarak production-grade AI ajanları geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri, AI engineer'lar, platform geliştiriciler ve teknik liderler için tasarlanmıştır. Programın merkezinde şu yaklaşım yer alır: Claude Agent SDK'yı öğrenmek, basitçe "API ile chat istemek" değildir. Gerçek mühendislik değeri; doğru agent mimarisini seçmek, tool definition ve schema tasarımını sağlam temele oturtmak, Model Context Protocol (MCP) ile kurumsal araçları agent'a açmak, sub-agent ve multi-agent desenleriyle karmaşık iş kollarını koordine etmek, hook tabanlı governance ile policy enforcement uygulamak, prompt caching ve model routing ile maliyet kontrolü sağlamak, evaluation framework ile davranışı ölçmek ve tüm bunları observable, deploy edilebilir bir production sistemine bağlamakla oluşur. Bu nedenle eğitim; SDK kullanımı, mimari kararlar, MCP entegrasyonu, multi-agent koordinasyon, hook orkestrasyonu, cost optimization, evaluation ve production deployment katmanlarını birlikte ele alır.
Eğitim, Claude Agent SDK'yı agentic AI ekosistemindeki yerine bağlam içinde konumlandırır. LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI ve OpenAI Agents SDK gibi alternatiflerle birebir karşılaştırma yapılır; her aracın güçlü ve zayıf yönleri, Anthropic'in "minimal but composable" felsefesi ve Claude Agent SDK'nın hangi problem sınıflarında daha güçlü bir tercih olduğu mimari bir bakışla anlatılır. Programın temel mottosu şudur: "Claude Agent SDK, size bir agent çerçevesi değil; agent geliştirmek için sade, güçlü ve doğrudan model davranışını kontrol edebileceğiniz bir mühendislik aracı sunar." Bu nedenle eğitim, ne high-level abstraction'lara saklanır ne de düşük seviyede gereksiz boilerplate'e boğulur; bunun yerine SDK'nın sağladığı doğrudan kontrol ile agent davranışını şekillendirmenin sistematik bir mühendislik disiplinini öğretir.
Programın güçlü yönlerinden biri, Anthropic'in 2026 ekosistem standartlarını — Model Context Protocol (MCP), Sub-agents, Hooks, Extended Thinking, Prompt Caching — gerçek production senaryoları üzerinden uygulamalı olarak ele almasıdır. Katılımcılar; TypeScript ve Python SDK'larında üretim-kalitesinde proje şablonu oluşturmayı, tool definition için input_schema ve description optimization tekniklerini, parallel tool calling ve hata toleranslı tool yürütme desenlerini, system prompt mimarisi ile agent davranışını grounded tutmayı, Postgres / Redis / vector store tabanlı conversation persistence katmanı kurmayı, MCP üzerinden Jira / Postgres / internal API entegrasyonu yapmayı, ve sub-agent / supervisor / orchestrator-worker / mesh desenleriyle multi-agent sistemler tasarlamayı öğrenir.
Bu eğitim, geleneksel "ChatGPT API kullanımı" kurslarından farklı bir derinlikte ilerler. Streaming response'un TypeScript ve Python SDK'larında doğru consume edilmesi, extended thinking budget'ının task'a göre ayarlanması, interleaved thinking ile multi-step reasoning desteklenmesi, hook tabanlı pre-tool-use ve post-tool-use filtreleri ile policy enforcement uygulanması, secret scanning ve PII masking ile data classification kontrolleri yapılması, Slack/Teams ile human-in-the-loop onay akışları kurulması gibi ileri seviye konular kapsamlı şekilde işlenir. Ayrıca prompt caching ile %90'a kadar token tasarrufu, batch API ile %50 indirimli asenkron iş yükü işleme, Haiku 4.5 / Sonnet 4.6 / Opus 4.7 arasında task-aware model routing gibi cost optimization teknikleri uygulamalı olarak ele alınır.
Programın bir diğer önemli boyutu evaluation engineering disiplinidir. Bir agent'ı production'a almak; sadece geliştirip deploy etmek değil, davranışını sistematik biçimde ölçmek ve regresyondan korumaktır. Eğitim, test set ve rubric tasarımı, LLM-as-judge desenleriyle otomatik skorlama, judge prompt mühendisliği ve bias control, inter-rater agreement ve human-eval kalibrasyonu, regression test pipeline'ı ile CI/CD entegrasyonu, prompt injection ve jailbreak senaryoları için red teaming gibi konuları kapsamlı şekilde ele alır. Production deployment tarafında ise Vercel, AWS (Lambda, Fargate, ECS), GCP ve Kubernetes üzerinde stateful agent service deployment desenleri, OpenTelemetry / Langfuse / Helicone entegrasyonları, conversation-level ve tool-level telemetri, structured logging ile reproducible incident analysis, agent rollback ve blue-green deployment gibi operasyonel konular işlenir.
Türkiye, küresel ChatGPT trafiğinde %94.49 oranıyla lider olmasına rağmen, Anthropic Claude ekosistemi Türkçe kaynak açısından henüz olgunlaşmamış bir alandır. Claude Agent SDK ile production-grade agent geliştirme konusunda Türkçe içerik neredeyse yoktur; bu eğitim, bu boşluğu mimari derinlik ve uygulamalı mühendislik perspektifiyle dolduran en kapsamlı referans program olarak tasarlanmıştır. Capstone projesi olarak katılımcılar; kendi kurumsal use case'lerine özel uçtan uca bir AI agent geliştirir, evaluation framework ile davranışını ölçer, prompt caching ile maliyet optimize eder, observability katmanını entegre eder ve son olarak production-ready bir sistem sunumu gerçekleştirir.
Eğitim 4 gün, 12 modül ve 80'in üzerinde ders içerir; her modül teorik çerçeve, mimari karar setleri ve gerçek kurumsal use case'lerle desteklenir. Programın sonunda katılımcılar; SDK düzeyinde özel agent'lar geliştirebilecek, MCP server inşa edebilecek, multi-agent sistemleri koordine edebilecek, prompt caching ve model routing ile cost-aware production deployment yapabilecek, ve evaluation engineering disiplini ile agent kalitesini sürekli ölçebilecek teknik yetkinliğe ulaşır. Eğitim, hem startup AI ekipleri için hızlı time-to-market sağlayan hem de kurumsal AI mühendislik ekipleri için ölçeklenebilir agent platformu kurmaya uygun bir kapsamla tasarlanmıştır.