Arapça | Bengalce | Bulgarca | Burmaca (Myanmar) | Çince (Basitleştirilmiş) | Çince (Geleneksel, Hong Kong) | Çince (Geleneksel, Makao) | Çince (Geleneksel, Tayvan) | Hırvatça | Çekçe | Danca | Flemenkçe | Estonca | Fince | Fransızca | Almanca | Yunanca | İbranice | Hintçe | Macarca | Endonezyaca | İtalyanca | Japonca | Kannada | Korece | Litvanca | Malayca | Malayalamca | Marathi | Nepalce | Nijerya Pidgincesi | Norveççe | Farsça (Persçe) | Lehçe | Portekizce (Brezilya) | Portekizce (Portekiz) | Pencapça (Gurmukhi) | Romence | Rusça | Sırpça (Kiril) | Slovakça | Slovence | İspanyolca | Svahili | İsveççe | Tagalogca (Filipino) | Tamilce | Telugu | Tayca | Türkçe | Ukraynaca | Urduca | Vietnamca

Yerel olarak Klonlamayı mı Tercih Edersiniz?

Bu depo, indirme boyutunu önemli ölçüde artıran 50+ dil çevirisi içermektedir. Çeviri olmadan klonlamak için seyrek çekme (sparse checkout) kullanın:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyin çok daha hızlı bir indirimi ile size sunar.

Ek çeviri dillerinin desteklenmesini isterseniz, burada listelenmiştir

Bu kurs, Yapay Zeka Ajanları oluşturmanın temel prensiplerini içeren dersler sunar. Her ders kendi konusunu kapsar, bu yüzden istediğiniz yerden başlayabilirsiniz!

Bu kurs için çoklu dil desteği mevcuttur. Mevcut diller için buraya bakabilirsiniz.

Eğer Üretken Yapay Zeka modelleri ile ilk kez çalışıyorsanız, 21 dersi kapsayan Yeni Başlayanlar için Üretken Yapay Zeka kursumuza göz atın.

Bu depoyu yıldızlamayı (🌟) ve ve çatallamayı (fork) unutmayın, böylece kodu çalıştırabilirsiniz.

Yapay Zeka Ajanları geliştirme konusunda takılırsanız veya sorularınız varsa, Microsoft Foundry Discord içinde özel Discord Kanalımıza katılabilirsiniz.

Bu kurstaki her dersin kod örnekleri vardır ve bunlar code_samples klasöründe bulunabilir. Kendi kopyanızı oluşturmak için bu depoyu çatallayabilirsiniz (fork).

Bu alıştırmalardaki kod örnekleri Microsoft Agent Framework ile Azure AI Foundry Agent Service V2 kullanılmaktadır:

• Microsoft Foundry - Azure Hesabı Gereklidir

Bu kurs, Microsoft'un aşağıdaki Yapay Zeka Ajanı çerçevelerini ve servislerini kullanır:

• Microsoft Agent Framework (MAF)
• Azure AI Foundry Agent Service V2

Kurs için kodu çalıştırma hakkında daha fazla bilgiye Kurs Kurulumu sayfasından ulaşabilirsiniz.

Önerileriniz veya yazım ya da kod hataları bulduysanız, bir sorun açın ya da bir çekme isteği oluşturun

• README'de yer alan yazılı ders ve kısa video
• Microsoft Agent Framework ile Azure AI Foundry kullanılan Python kod örnekleri
• Öğrenmenizi sürdürebilmeniz için ekstra kaynak bağlantıları

Ders	Yazı & Kod	Video	Ekstra Öğrenme
Yapay Zeka Ajanlarına Giriş ve Ajan Kullanım Senaryoları	Bağlantı	Video	Bağlantı
Yapay Zeka Ajan Çerçevelerini Keşfetmek	Bağlantı	Video	Bağlantı
Yapay Zeka Ajan Tasarım Desenlerini Anlamak	Bağlantı	Video	Bağlantı
Araç Kullanım Tasarım Deseni	Bağlantı	Video	Bağlantı
Ajan RAG	Bağlantı	Video	Bağlantı
Güvenilir Yapay Zeka Ajanları Oluşturmak	Bağlantı	Video	Bağlantı
Planlama Tasarım Deseni	Bağlantı	Video	Bağlantı
Çoklu Ajan Tasarım Deseni	Bağlantı	Video	Bağlantı
Meta Biliş Tasarım Deseni	Bağlantı	Video	Bağlantı
Üretimde AI Ajanları	Link	Video	Link
Agentic Protokollerin Kullanımı (MCP, A2A ve NLWeb)	Link	Video	Link
AI Ajanları için Bağlam Mühendisliği	Link	Video	Link
Agentic Belleği Yönetmek	Link	Video
Microsoft Agent Framework’ü Keşfetmek	Link
Bilgisayar Kullanım Ajanları (CUA) Oluşturmak	Yakında Yayında
Ölçeklenebilir Ajanları Dağıtmak	Yakında Yayında
Yerel AI Ajanları Yaratmak	Yakında Yayında
AI Ajanlarını Güvence Almak	Yakında Yayında

Ekibimiz başka kurslar da sunuyor! Şunlara göz atın:

---

---

---

Agentic RAG'ı gösteren önemli kod örneklerini katkıda bulunan Shivam Goyal'a teşekkürler.

Bu proje katkı ve önerilere açıktır. Çoğu katkı, size ait olduğunu ve gerçekten bize katkınızı kullanma hakkını verdiğinizi beyan eden bir Katkı Sağlayıcı Lisans Anlaşması’na (CLA) katılmanızı gerektirir. Detaylar için https://cla.opensource.microsoft.com adresini ziyaret edin.

Bir pull request gönderdiğinizde, bir CLA botu otomatik olarak CLA sağlayıp sağlamamanız gerektiğini belirleyecek ve PR’ı uygun şekilde (örneğin, durum kontrolü, yorum) süsleyecektir. Botun verdiği talimatları izleyin. CLA kullanan tüm depo genelinde bunu sadece bir kez yapmanız yeterlidir.

Bu proje Microsoft Açık Kaynak Davranış Kuralları’nu benimsemiştir. Daha fazla bilgi için Davranış Kuralları SSS sayfasına bakabilir veya ek soru ve yorumlarınız için opencode@microsoft.com ile iletişime geçebilirsiniz.

Bu proje, projeler, ürünler veya hizmetler için ticari markalar veya logolar içerebilir. Microsoft ticari markalarının veya logolarının yetkili kullanımı, Microsoft’un Ticari Marka & Marka Rehberleri düzenlemelerine uygun olmalı ve onları takip etmelidir. Bu projenin değiştirilmiş sürümlerinde Microsoft ticari marka veya logolarını kullanmak karışıklığa neden olmamalı veya Microsoft sponsorluğu ima etmemelidir. Üçüncü taraf ticari markaları veya logoların kullanımı ise ilgili üçüncü tarafların politikalarına tabidir.

AI uygulamaları geliştirirken takılırsanız ya da sorularınız olursa katılın:

Ürün geri bildirimi veya hata bildirimi yapmak isterseniz ziyaret edin:

---

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için özen göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu oluşabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.