AI Agent Engineer Yol Haritası
Agent temellerinden multi-agent production sistemlere kadar Türkiye'nin en derin agent engineering roadmap'i.
İnteraktif Yol Haritası
Node'a tıkla → detayları gör, kaynaklara ulaş, durumu işaretle.
Bu yol haritası hakkında
2025-2026'nın en hızlı büyüyen mühendislik disiplini için Türkiye'nin en kapsamlı yol haritası. **14 bölüm, 100+ adım, 200+ küratörlü kaynak.** Classic AI agent tarihinden (BabyAGI, AutoGPT) Claude Code/Operator/MCP gibi 2026 frontier teknolojilerine kadar tam kapsam. Anthropic'in "Building Effective Agents" makalesinden, LangGraph + CrewAI + AutoGen + Pydantic AI framework'lerine, multi-agent orchestration'dan computer use'a, agent eval'dan production observability'ye — agent engineer olmanın **uçtan uca** disiplini. Hedef: 6 ayda 'tool calling kullanan biri' olmaktan **production'da multi-agent sistem deploy eden mühendis** olmaya geçiş.
Kimler için?
Junior/mid yazılım mühendisleri, ML engineer'lar, prompt engineer'dan agent engineer'a geçmek isteyenler. Backend/DevOps deneyimi avantaj.
Ne öğreneceksin?
- Workflow vs agent ayrımını yaparak doğru mimariyi seçme
- Tool use, function calling, parallel tools, streaming tool call'ları production'da uygulayabilme
- ReAct, Plan-Execute, Reflexion gibi agentic loop pattern'lerini tasarlayabilme
- Short/long-term memory mimarileri (Mem0, Letta, RAG memory) kurabilme
- Multi-agent sistemler (orchestrator-worker, debate, hierarchical) tasarlayabilme
- MCP server geliştirme ve mevcut server'ları client'a entegre etme
- Browser/computer use agent'larıyla GUI otomasyonu kurabilme
- LangGraph, CrewAI, AutoGen, Pydantic AI framework'lerinde uzmanlaşma
- Trajectory eval, SWE-Bench, GAIA gibi benchmarklarla agent kalitesini ölçme
- Observability (Langfuse, Helicone, OpenTelemetry) ile production agent'ı izleme
- Prompt injection (indirect), capability misuse, hallucination cascade'e karşı katmanlı savunma
- Human-in-the-loop, capability gating, audit trail ile güvenli otonom sistemler
- Coding agent, research agent, sales agent, voice agent gibi uzman tipleri tasarlayabilme
- Durable workflow (Temporal, Restate) ile long-running agent'ları üretime alma
- Junior'dan senior agent engineer'a kariyer planı + portföy + open-source katkı
Başlangıç noktası
Python/TypeScript akıcı, REST API + JSON Schema rahat, en az 1 LLM API (OpenAI/Anthropic) ile 20+ saat deneyim. Prompt Engineer roadmap'i tamamlanmış olması ideal.