ai-agent-book 精选快照（<2MB 代码与文档，来自 github.com/bojieli/ai-agent-book）

docs/tr/LEARNING.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Öğrenme Önerileri
+
+← [Ana README'ye dön](README.md)
+
+
+### Temel Kavram: Agent = Model + Bağlam + Araçlar
+
+Bu kitabın temel çerçevesi **Agent = Model + Bağlam + Araçlar**'dır. Bu üç bileşen, bir ajanın akıllı davranışını gerçekleştirmek için birlikte çalışır:
+
+- **Model**: Ajanın beyni; anlama, muhakeme ve karar verme yeteneklerini sağlar.
+- **Bağlam (Context)**: Ajanın işletim sistemi; sistem talimatlarını, diyalog geçmişini, muhakeme süreçlerini, araç etkileşim kayıtlarını vb. içerir.
+- **Araçlar (Tools)**: Ajanın elleri; ortamı algılamasını, eylemleri yürütmesini ve dış dünyayla etkileşim kurmasını sağlar.
+
+### Öğrenme Yolu
+
+Öğrenme yolu, kitabın tamamına bölüm bölüm karşılık gelir ve üç temel direk etrafında katman katman açılır:
+
+- **Bölüm 1 · Temeller**: Ajan sistemleri için eksiksiz bir bilişsel çerçeve kurun—RL'deki ajan tanımını anlayın, geleneksel RL ile LLM+RL paradigmaları arasındaki örnek verimliliği farklarını karşılaştırın, "ajan olarak model" yeni paradigmasını kavrayın ve **Agent = Model + Bağlam + Araçlar** temel çerçevesine hakim olun. **Temel İçgörü**: Ön bilginin önemi algoritmaları ve ortamları aşar.
+
+- **Bölüm 2–3 · Bağlam**: Bağlam, ajanın işletim sistemidir. Bölüm 2, sistem istemlerini, KV Cache dostu tasarımı, bağlam sıkıştırmayı ve prompt mühendisliği ablasyonunu kapsar. Bölüm 3, kullanıcı belleğini, yoğun/seyrek/hibrit erişimi, Agentic RAG'ı, bağlam duyarlı erişimi ve yapılandırılmış bilgi çıkarımını kapsar. **Temel İçgörü**: Tam bağlam; sistem talimatlarını, diyalog geçmişini, muhakeme süreçlerini, araç etkileşim kayıtlarını, kullanıcı belleğini ve harici bilgiyi içerir.
+
+- **Bölüm 4–5 · Araçlar**: Araçlar, ajanın dünyayla etkileşim kurmasının köprüsüdür. Bölüm 4, üç tür MCP aracını (algı/yürütme/işbirliği), olay tetiklemesini ve asenkron mimariyi kapsar. Bölüm 5, üretim seviyesinde bir Coding Agent'ın tam uygulamasına iner. **Temel İçgörü**: Araç tasarımı genelleştirilmiş olmalıdır (bir kod yorumlayıcı bir hesap makinesinden daha iyidir); kod, yeni araçlar yaratan meta-yetenektir.
+
+- **Bölüm 6–7 · Model**: Zekayı nasıl ölçer ve büyütürüz. Bölüm 6, Terminal-Bench, SWE-bench, GAIA, OSWorld ve Tau2-Bench gibi değerlendirme kıstaslarını kapsar. Bölüm 7, SFT, RL, RLHF ve örnek verimliliği gibi eğitim sonrası teknikleri kapsar. **Temel İçgörü**: Bağımsız bir doğrulama sinyali, "modele tekrar düşünmesini sormaktan" daha güvenilirdir; "ajan olarak model", RL yoluyla araç çağrılarını yerel bir yeteneğe içselleştirir.
+
+- **Bölüm 8 · Kendi Kendine Evrim**: Ajanların, ağırlıkları değiştirmeden deneyimden büyümesini sağlayın—deneyim öğrenimi, iş akışlarını araçlara dışsallaştırma, promptları ve gözlemleri parametrelere damıtma. **Temel İçgörü**: Deneyimden öğrenme, bir ajanın "akıllı" olmaktan "usta" olmaya geçmesinin anahtarıdır.
+
+- **Bölüm 9–10 · Genişleme ve İşbirliği**: Bölüm 9, algı ve eylemi metinden sese, GUI'ye ve fiziksel dünyaya genişletir. Bölüm 10, karmaşık görevleri ele almak için çoklu ajan iş bölümünü kullanır. **Temel İçgörü**: Çoklu ajan sistemindeki her tasarım kararı, tekil bir ajanın üç unsurunda karşılığını bulabilir.
+
+## Metin ile deneylerin görev paylaşımı
+
+Kitap tek bir SDK için adım adım bir öğretici değildir. Kısa pseudocode ve skeleton'lar durum akışını, durma noktalarını ve doğrulama sınırlarını açıklar; bölüm deneyleri tam uygulama, adapter, test, günlük ve kanıt sağlar.
+
+| Katman | Önce oku | Şimdilik atla | Yanıtladığı soru |
+| :--: | --- | --- | --- |
+| **Starter** | Proje README'si: amaç, minimum komut ve kabul koşulları; metindeki karşılık gelen skeleton | kimlik bilgileri, UI, sağlayıcı adaptörleri ve uzun ham günlükler | Bu deney hangi mekanizmayı kanıtlamayı amaçlıyor? |
+| **Builder** | giriş noktası, çekirdek döngü, durum/mesaj şeması, araçlar ve doğrulayıcı | mekanizmayla ilgisiz uyumluluk/dağıtım katmanları | Hangi değişken davranışı değiştirdi? |
+| **Maintainer** | testler, hata işleme, kanıt biçimi, manifest/hash ve geri alma yolu | deneyi değiştirirken gereken üçüncü taraf ayrıntıları | Sonuç yeniden üretilebilir mi ve hatalar dürüstçe kaydedilmiş mi? |
+
+### Zorluk Seviyeleri
+
+- **Başlangıç** (Bölüm 1–2): Yeni başlayanlara uygun, temel kavramları anlama.
+- **Orta** (Bölüm 3–4): Biraz programlama altyapısı gerektirir, sistem entegrasyonunu içerir.
+- **İleri** (Bölüm 5–6): Güçlü programlama becerileri gerektirir, karmaşık sistem tasarımını içerir.
+- **Uzman** (Bölüm 7–8): Derin öğrenme ve eğitim/kendi kendine evrim deneyimi gerektirir.
+- **Uygulama** (Bölüm 9–10): Önceki bilgilerin pratik uygulamalar inşa etmek için kapsamlı kullanımı.
+
+### Pratik Öneriler
+
+1.  **Uygulamalı Pratik**: Her proje bağımsız çalıştırılabilecek şekilde tasarlanmıştır. Kodu kendiniz çalıştırıp değiştirmeniz önerilir.
+2.  **Kitapla Birleştirin**: Teori ve pratiğin birleşimini anlamak için bu deponun [`book-tr/`](../../book-tr/) dizinindeki (Türkçe) ya da [`book/`](../../book/) dizinindeki (Çince orijinal) ilgili bölümlerini okuyun.
+3.  **Deneysel Karşılaştırma**: Pek çok proje ablasyon çalışmaları ve karşılaştırmalı deneyler içerir. Karşılaştırma yoluyla anlayışınızı derinleştirin.
+4.  **Kademeli Öğrenme**: Basit projelerle başlayın ve giderek karmaşık sistemlere inin.
+5.  **Protokollere Odaklanın**: Bölüm 4'teki MCP sunucu projesi, ölçeklenebilir ajanlar inşa etmenin anahtarı olan standartlaştırılmış araç protokollerini gösterir.