Build Production-Ready Agents on Google Cloud Eğitimi

Eğitim Hakkında

BPRAGC kısaltmasıyla anılan, üretime hazır ajan geliştirme müfredatını uygulamalı biçimde ele alan program

Build Production-Ready Agents on Google Cloud (BPRAGC) eğitimi; BPRAGC kısaltmasıyla anılan, üretime hazır ajan geliştirme müfredatını laboratuvar çalışmalarıyla ele alır. Program 3 günde şu başlıklarla ilerler: Ajan Mimarisi ve Geliştirme; Ajan Operasyonları: Dağıtım, Değerlendirme ve Gözlem; Operasyon Süiti: Logging, Monitoring ve Uyarı. Her modülde komut, yapılandırma ve sorun giderme adımları uygulanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; günlük akış: Ajan Mimarisi ve Geliştirme → Ajan Operasyonları: Dağıtım, Değerlendirme ve Gözlem → Operasyon Süiti: Logging, Monitoring ve Uyarı.

Seviye

İleri Seviye — Gemini, Agent Development Kit, araç kullanımı ve bellek; Agent Engine, değerlendirme, güvenlik ve maliyet; Cloud Logging, Monitoring, alert policy, SLO ve Error Reporting

Öğrenme Metodu

Laboratuvarlarda Gemini ve ADK ile ajanlar yazılır, Vertex AI Agent Engine'e dağıtılır ve değerlendirme setleriyle test edilir; her iterasyonda izler (trace) incelenir.

Neden Bu Eğitim?

🤖Üretime Hazır Ajan

Prototipten üretime geçişte gereken dağıtım, güvenlik ve izleme adımlarını uygularsınız.

🧪Ölçülebilir Kalite

Golden dataset ve trajectory değerlendirmesiyle ajan kalitesini sayıya dökersiniz.

🛡️Güvenli Kullanım

Prompt injection, PII ve yetki kontrollerini tasarımın başından ele alırsınız.

Anahtar Konular

build production-ready agents on google cloud (bpragc) eğitimigoogle cloud ajanvertex ai agent engineagent development kitadkyapay zeka ajanlarıgemini ajanmcpa2a protokolügenai operasyonları

“Bir ajan, ancak ölçülüp izlenebildiği ölçüde güvenilirdir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python

Python ile temel kod yazma becerisi gerekir.

2

LLM Temeli

Prompt, token ve LLM kavramlarına genel aşinalık beklenir.

3

GCP Temeli

IAM, Cloud Run ve Vertex AI konusunda temel bilgi faydalıdır.

4

Lab Ortamı

Google Cloud hesabı ve Vertex AI erişimi eğitimde sağlanır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Google Cloud üzerinde bir yapay zekâ ajanını araçlar, bellek ve ajan yönlendirmesiyle geliştirir.

Modül 1

Ajan Temelleri

Ajan, LLM ve iş akışı farkı
ReAct döngüsü: düşünce, eylem, gözlem
Tek ajan ve çok ajanlı mimari
Vertex AI Agent Builder ve Agent Development Kit (ADK)
Gemini modelleri ve function calling
Ajan kullanım senaryosu seçimi ve başarı ölçütleri

Modül 2

Araç ve Entegrasyon

Python fonksiyonlarının araç olarak tanımlanması
OpenAPI tabanlı araçlar ve Apigee entegrasyonu
Model Context Protocol (MCP) ile araç bağlama
Grounding: Vertex AI Search ve Google Search
RAG hattı: embedding, vektör arama, Vertex AI Vector Search
Araç çağrısında yetkilendirme ve parametre doğrulama

Modül 3

Bellek ve Durum Yönetimi

Oturum (session) ve durum (state) saklama
Kısa ve uzun vadeli bellek (Memory Bank)
Bağlam penceresi yönetimi ve özetleme
Conversation history ve token maliyeti
Kullanıcıya özel veri ve gizlilik
Artifact ve dosya yönetimi

Modül 4

Çok Ajanlı Orkestrasyon

Sub-agent, sequential, parallel ve loop agent
Agent-to-Agent (A2A) protokolü
Koordinatör ajan ve görev devri (delegation)
Hata durumunda yeniden deneme ve geri dönüş
Yerel geliştirme ve adk web ile test
Prompt ve talimat (instruction) sürümleme

Günün hedefiKatılımcı ajanı Vertex AI Agent Engine üzerinde yayınlar, değerlendirir, izler ve güvenlik denetimlerinden geçirir.

Modül 1

Dağıtım ve Ölçekleme

Vertex AI Agent Engine ile yönetilen çalışma ortamı
Cloud Run ve GKE üzerinde ajan servisi
Gizli bilgi yönetimi: Secret Manager
Servis hesabı ve en az yetki
Sürümleme, canary ve geri alma
CI/CD ile ajan dağıtımı

Modül 2

Değerlendirme (Evaluation)

Gen AI Evaluation Service ve metrikler
Golden dataset oluşturma
Trajectory (araç çağrı yolu) değerlendirmesi
LLM-as-a-judge ve insan geri bildirimi
Regresyon testi ve CI içinde değerlendirme
Halüsinasyon ve doğruluk ölçümü

Modül 3

Gözlemlenebilirlik ve Hata Ayıklama

Cloud Trace ve OpenTelemetry ile ajan izleri
Cloud Logging ile prompt ve yanıt kaydı
Token kullanımı, gecikme ve hata metrikleri
Dashboard ve alarm tanımı
Başarısız konuşmaların kök neden analizi
Kullanıcı geri bildirim döngüsü

Modül 4

Güvenlik, Uyum ve Maliyet

Prompt injection ve jailbreak riskleri
Model Armor ve güvenlik filtreleri
Veri sızıntısı önleme (DLP) ve PII maskeleme
Human-in-the-loop onay adımları
Token bütçesi, önbellekleme ve model seçimi ile maliyet
Denetim izi ve sorumlu yapay zekâ kontrol listesi

Günün hedefiKatılımcı Google Cloud Operations araçlarıyla log toplar, metrik panoları kurar ve anlamlı uyarılar tanımlar.

Modül 1

Cloud Logging

Log Router, sink ve exclusion filtreleri
Log bucket ve saklama süreleri
Logs Explorer sorgu dili (LQL)
Log-based metric (counter ve distribution)
Audit log türleri ve BigQuery'ye dışa aktarma
Ops Agent ile VM log toplama

Modül 2

Cloud Monitoring

Metrics Explorer ve MQL / PromQL sorguları
Dashboard ve widget tasarımı
Metrics scope ve çoklu proje izleme
Uptime check ve synthetic monitor
Managed Service for Prometheus
Özel metrik yazma (OpenTelemetry)

Modül 3

Uyarı ve Olay Yönetimi

Alert policy: koşul, süre ve bildirim kanalı
Notification channel: e-posta, Slack, PagerDuty, Pub/Sub
Gürültüyü azaltma: snooze ve alert grouping
Incident yaşam döngüsü ve runbook bağlantısı
Error Reporting ile hata gruplama
Alert politikalarının Terraform ile yönetimi

Modül 4

SLO ve Performans Analizi

SLI/SLO tanımı ve error budget
Service Monitoring ve burn rate alert
Cloud Trace ile dağıtık izleme
Cloud Profiler ile CPU/bellek profili
Cloud Debugger yerine snapshot alternatifleri
Maliyet ve log hacmi kontrolü

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Ajan Tasarımı

Ajan mimarisini, araçlarını ve bellek ihtiyacını tasarlayabilirsiniz.

🔧

Araç Entegrasyonu

Function calling, OpenAPI ve MCP ile araç bağlayabilirsiniz.

📚

RAG Kurma

Grounding ve vektör arama ile kaynaklı yanıt üretebilirsiniz.

🧠

Bellek Yönetimi

Oturum ve uzun vadeli belleği yönetebilirsiniz.

🚀

Dağıtım

Ajanı Agent Engine veya Cloud Run'a yayınlayabilirsiniz.

🧪

Değerlendirme

Gen AI Evaluation ile ajan kalitesini ölçebilirsiniz.

🔎

Gözlemlenebilirlik

Trace ve loglarla ajan davranışını izleyebilirsiniz.

🛡️

Güvenlik

Model Armor ve DLP ile riskleri azaltabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Üretim kalitesinde yapay zekâ ajanı geliştiren yazılımcılar
ML/platform mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Üretim kalitesinde yapay zekâ ajanı geliştiren yazılımcılar ve ML/platform mühendisleri için uygundur.

Build Production-Ready Agents on Google Cloud (BPRAGC) eğitimi kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Program 3 gündür; her gün dört modül ve modül başına altı konu işlenir. Laboratuvarlarda Gemini ve ADK ile ajanlar yazılır, Vertex AI Agent Engine'e dağıtılır ve değerlendirme setleriyle test edilir; her iterasyonda izler (trace) incelenir.

Eğitime katılmak için ön bilgi gerekir mi?

Python ile temel kod yazma becerisi gerekir. Prompt, token ve LLM kavramlarına genel aşinalık beklenir. Google Cloud hesabı ve Vertex AI erişimi eğitimde sağlanır.

Eğitimde hangi konular işlenir?

Günlük ana başlıklar: Ajan Mimarisi ve Geliştirme; Ajan Operasyonları: Dağıtım, Değerlendirme ve Gözlem; Operasyon Süiti: Logging, Monitoring ve Uyarı.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir; bu belge DVA'nın katılım ve başarı belgesidir, üçüncü taraf bir sınavın yerine geçmez.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

BUILD PRODUCTION-READY AGENTS ON GOOGLE CLOUD (BPRAGC) EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Ajan Temelleri

Araç ve Entegrasyon

Bellek ve Durum Yönetimi

Çok Ajanlı Orkestrasyon

Dağıtım ve Ölçekleme

Değerlendirme (Evaluation)

Gözlemlenebilirlik ve Hata Ayıklama

Güvenlik, Uyum ve Maliyet

Cloud Logging

Cloud Monitoring

Uyarı ve Olay Yönetimi

SLO ve Performans Analizi

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Google Cloud Digital Leader: Enterprise Data Warehouses Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Google Cloud Storage Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Introducing Google Cloud Concepts Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Managing Infrastructure on Google Cloud Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Modern Applications on Google Cloud Eğitimi