1 2 3 4 5 6 7 8

0:00videonun tamamına yayılmış 8 ders37:24

Neler yapabileceksin

Bir AI ajanının üç parçasını (model, araçlar, döngü) ve bir LLM'in neden yalnızca metin ürettiğini açıkla
Python'dan bir LLM'e API çağrısı yap ve yanıtı oku
Her turda messages listesini modele geri göndererek konuşma geçmişini tut
JSON şeması ile bir Python aracı yaz ve modelin araç çağrılarını, model işini bitirene kadar bir döngüde çalıştır
Dosya ve kabuk (shell) araçlarına sahip, bir projede dosya oluşturup düzenleyebilen küçük bir kodlama ajanı inşa et

Önce bilmen iyi olur

Temel Python: fonksiyonlar, listeler, sözlükler ve döngüler
Terminali rahat kullanmak ve bir kod editöründe dosya düzenlemek
uv veya pip gibi bir paket yöneticisi ve faturalandırması açık bir OpenAI API anahtarı

Müfredat

8 ders ve bir final projesi

1
Bir ajan nedir: model, araçlar ve döngü Ücretsiz
0:00–3:003 dk video
Bir AI ajanı üç parçadan oluşur: metni metne dönüştürerek akıl yürüten bir model, onun eylem yapmasını sağlayan araçlar ve görev bitene kadar onu çalışır tutan bir döngü. Bu ders, bu üç parçanın nasıl birlikte çalıştığını ve tek bir model çağrısının neden yalnızca bir sohbet robotu olduğunu gösteriyor.
2 alıştırma4 soru
2
Bir proje kurmak ve ilk LLM çağrını yapmak Beyond Pass
3:00–12:159 dk video
uv ile bir Python projesi kuracak, openai paketini yükleyecek ve bir dil modeline ilk isteğini göndereceksin. Ayrıca mesajların ve rollerin (system, user, assistant) ne olduğunu ve modelin bunlara neden ihtiyaç duyduğunu öğreneceksin.
2 kod5 adım2 alıştırma3 soru
3
Konuşma belleğini messages listesiyle eklemek Beyond Pass
12:15–17:005 dk video
Bir dil modelinin çağrılar arasında neden her şeyi unuttuğunu ve bir messages listesinin, her turda geri gönderilerek, ajanına nasıl bellek verdiğini öğreneceksin. Her kullanıcı sorusunu ve her asistan yanıtını ekleyen ikinci adım betiğini göreceksin ve bu listeyle ve listesiz test edeceksin.
1 kod5 adım2 alıştırma3 soru
4
Araç çağırma nasıl çalışır: şemalar ve harness Beyond Pass
17:00–19:002 dk video
Araç çağırma, bir ajanın bir araç şemaları menüsünü modele göndererek ve yapılandırılmış bir istek alarak eylem talep etmesini sağlar. Model yalnızca talep eder; işi gerçekten yapan Python harness'idir ve sonucu modele geri gönderir.
2 kod3 alıştırma3 soru
5
read_file aracı ve araç çağrısı döngüsünü oluşturmak Beyond Pass
19:00–27:309 dk video
Bir AI modelinin çalıştırmasını isteyebileceği gerçek bir Python fonksiyonu yazacak, modelin okuyabileceği bir şemayla tanımlayacak ve istenen her araç çağrısını çalıştırıp sonucu modele geri veren döngüyü yazacaksınız. Sonunda modelin neden kodu kendisinin çalıştırmadığını ve mesaj listesinin tüm konuşmayı nasıl taşıdığını bileceksiniz.
2 kod2 adım1 alıştırma3 soru
6
[46] Building a mini Claude Code: four tools and the agent loop Beyond Pass
27:30–33:306 dk video
[47] You will see how a coding agent is assembled from four tools (list files, read file, write file, run command), JSON-style tool schemas that describe them to the model, and an agent loop that keeps calling tools until the model answers in plain text. You will also see how a main loop keeps the whole conversation in one messages list.
3 kod6 adım4 soru
7
Running the agent: building a snake game in Pygame Beyond Pass
33:30–36:083 dk video
You will watch an AI agent turn a plain-English request into real files: it creates a folder, writes a Pygame snake game, and then splits it into several modules. You will also see how the agent's tool calls, your approval, and the final game fit together.
2 kod5 adım3 alıştırma4 soru
8
Recap: an agent is just an LLM in a loop with tools Beyond Pass
36:08–37:241 dk video
This recap shows that an AI agent is not magic: it is ordinary software that repeatedly asks an LLM what to do, runs the tools the LLM requests, and feeds the results back. Once you see the loop, you can build a working agent in pure Python without frameworks.
1 kod3 adım2 alıştırma3 soru

Final projesi

Build Your Own Mini Coding Agent (and Prove the Loop Works)

Dosya listeleme, dosya okuma, dosya yazma ve komut çalıştırma olmak üzere dört araçlı, saf Python ile küçük bir kodlama ajanı yap. Model düz metinle cevap verene kadar çalışan bir döngü de yaz. API çağırmadan döngüyü test edebilmek için sahte bir model de yazacaksın. Bu, bir ajanın bir LLM, araçlar ve bir döngü olduğunu gösterir.

7 görev Beyond Pass ile açılır.

Ücretsiz önizleme · 1. dersin tamamı

Bir ajan nedir: model, araçlar ve döngü

Bir AI ajanı üç parçadan oluşur: metni metne dönüştürerek akıl yürüten bir model, onun eylem yapmasını sağlayan araçlar ve görev bitene kadar onu çalışır tutan bir döngü. Bu ders, bu üç parçanın nasıl birlikte çalıştığını ve tek bir model çağrısının neden yalnızca bir sohbet robotu olduğunu gösteriyor.

0:00 videoda 3:00 anına kadar

Karalama defteri

Videonun yanında çiz ve yaz.

Fikir

Videonun deyişiyle bir AI ajanı aslında üç şeydir: bir model, araçlar ve bir döngü. Bağlam veya bellek de ekleyebilirsin, ama video belleğin araçların içine katılabileceğini söylüyor; yani çekirdek bu üç parçadır.

Model beyindir. Pratikte yalnızca bir API'dir: ona metin gönderirsin, o da metin geri gönderir. Kendi çalıştırdığın yerel bir model olabilir (Ollama, Docker Model Runner veya LM Studio üzerinden) ya da Anthropic veya OpenAI gibi bir sağlayıcının kapalı kaynaklı modeli. Görevi akıl yürütmektir ve ürettiği metin, programımızın okuyup üzerine işlem yapabileceği kadar anlamlı olmalıdır.

Araçlar ajanın elleridir. Bir araç neredeyse her şey olabilir: bir MCP sunucusu, üçüncü taraf bir servis, web araması ya da kendi yazdığın bir Python fonksiyonu. Bu kursta araçlar düz Python fonksiyonlarıdır; bir fonksiyon içinde her şeyi yapabilir ve ileride başka araçları da bağlayabilirsin.

Döngü en önemli parçadır. Bir istek ve bir yanıt sadece bir sohbet robotudur. Ajan ise devam eder: model bir araç ister, araç çalışır, sonuç modele geri gönderilir ve model bir sonraki adıma karar verir. Bu, 20, 30 veya 40 kez tekrarlanabilir ve döngü yalnızca ajan işini bitirdiğini söylediğinde durur. Claude Code, Cursor ve Codex gibi büyük araçlar, perde arkasında aynı üç şeyin çok akıllıca kurulmuş hâlidir ve üzerlerine ek özellikler eklenmiştir.

Yani kursun planı üç adımdır. Önce bir API üzerinden bir LLM çağırırsın. Sonra araçlar eklersin. Son olarak her şeyi bir döngünün içine koyarsın. Her adım bir öncekinin üzerine kurulur.

Ana noktalar

Bir ajan = model + araçlar + döngü. Döngüyü kaldırırsan geriye bir sohbet robotu kalır. 0:46
Model beyindir: metin alır, metin verir ve akıl yürütmeyi o yapar. 0:58
Araçlar her şey olabilir; bu kursta Python fonksiyonlarıdır. 1:44
Döngü, ajanın işini bitirdiğini bildirene kadar birçok istek boyunca çalışmaya devam etmesini sağlar. 1:55
Claude Code, Cursor ve Codex gibi ürünler de aynı üç temel parçayı paylaşır. 2:23

Bilmen gereken kelimeler

Ajan: Bir modeli, araçları ve bir döngüyü kullanarak birçok adımda bir görev üzerinde çalışan program.
Model (LLM): Bir API üzerinden erişilen, metin girdisini metin çıktısına dönüştüren akıl yürütme beyni.
Araç: Ajanın gerçekleştirebileceği bir eylem; örneğin bir Python fonksiyonu, bir web araması ya da bir MCP sunucusu.
Döngü: Görev bitene kadar modele soru sorma, bir aracı çalıştırma ve sonucu geri gönderme işlemlerinin tekrarlanan çevrimi.
API: Bir programın, başka bir servise istek gönderip yanıt almasını sağlayan yol.

Dikkat

Tek bir model çağrısı ajan değildir. Bir soru ve bir cevap bir sohbet robotudur; ajan yapan şey döngüdür. 1:15
Yerel bir model de bulut modeli de burada 'model'dir. Model, nerede çalıştığıyla değil, metin üzerinden akıl yürütme rolüyle tanımlanır. 1:00
Bellek ve bağlam isteğe bağlı eklerdir; video bunların araçların içine sarılabileceğini söylüyor. 0:52

Alıştırma

Açıkla Çözümü kontrol edildi

Bir soru modele gönderip cevabı yazdıran bir programın neden bir sohbet robotu, ajan olmadığını kendi cümlelerinle açıkla.

İpucu

Döngünün ne eklediğini ve kaç isteğin gönderildiğini düşün.

Çözüm

Bir istek gider, bir yanıt gelir, sonra program durur.
Bir ajanın araç çağırabilmesi, sonuçları alabilmesi ve bitirene kadar birçok adım boyunca devam edebilmesi için döngüye ihtiyacı vardır.

Bir sohbet robotu tek istek yapar ve tek yanıt alır. Ajan ise döngü yapar: modele sorar, bir aracı çalıştırır, sonucu geri gönderir ve görev bitene kadar tekrarlar.

Yap Çözümü kontrol edildi

Kâğıda ya da karalama defterine bir model kutusu, bir araçlar kutusu ve döngü için dairesel bir ok çiz. Modelden bir araca ve geri dönen okları göster.

İpucu

Döngü, modeli ve araçları bir çevrim içinde birbirine bağlamalıdır.

Çözüm

Model kutusunu ve araçlar kutusunu yan yana çiz.
Modelden araçlara bir ok çiz (araç çağrısı) ve geri dönen bir ok çiz (araç sonucu).
İkisinin etrafına dairesel bir ok çizerek döngünün görev bitene kadar tekrarlandığını göster.

Model, araçlar ve döngü etiketli üç kutu; kutular arasında tekrarlayan bir çember içinde oklarla bağlanmış bir diyagram.

Karalama defterinde

Model, Araçlar ve Döngü etiketli üç kutu çiz. Sonra oklar çiz: model araçlara bir istek gönderir, araçlar modele bir sonuç geri gönderir ve etraflarındaki dairesel bir ok, görev bitene kadar döngünün tekrarlandığını gösterir.

Test

Bölüme göre bir AI ajanını oluşturan üç şey nedir?
1. Bir model, araçlar ve bir döngü
2. Bir veritabanı, bir tarayıcı ve bir sunucu
3. Bir istem, bir yazı tipi ve bir renk teması
4. Yalnızca bellekli büyük bir model
Cevabı göster
A. Bir model, araçlar ve bir döngü · Video, bir ajanın aslında üç şey olduğunu söylüyor: bir model, araçlar ve bir döngü.
0:46 o anı izle
Döngü neden en önemli parçadır?
1. Modelin daha hızlı çalışmasını sağlar
2. Ajanın birçok istek boyunca araç çağırmaya ve bir görevi bitirene kadar çalışmaya devam etmesini sağlar
3. API anahtarını saklar
4. Modelin yerini alır
Cevabı göster
B. Ajanın birçok istek boyunca araç çağırmaya ve bir görevi bitirene kadar çalışmaya devam etmesini sağlar · Döngü olmadan tek bir istek tek bir yanıt verir, tıpkı bir sohbet robotu gibi. Döngü ise ajanın birçok adımdan oluşan iş yapmasına olanak tanır.
1:55 o anı izle
Modelin ajandaki temel görevi nedir?
1. Araçları doğrudan bilgisayarda çalıştırmak
2. Akıl yürütmek: metin alıp metin vermek
3. Dosyaları saklamak
4. Kullanıcı arayüzünü çizmek
Cevabı göster
B. Akıl yürütmek: metin alıp metin vermek · Model beyindir. Akıl yürütür ve metin üretir; program da bu metni okuyup kullanır.
1:12 o anı izle
Bu kursta araçlar hangi biçimde?
1. Yalnızca MCP sunucuları
2. Kendi yazdığımız Python fonksiyonları
3. Kapalı kaynaklı modeller
4. Tarayıcı eklentileri
Cevabı göster
B. Kendi yazdığımız Python fonksiyonları · Videoda söylendiğine göre bu videodaki araçlar Python fonksiyonları olacak, ama ileride başka araçlara da bağlanabilirler.
1:50 o anı izle

1. dersi videoyla aç →

2–8. dersler ve final projesi

Beyond Pass ile açılırlar: her kursun her dersi, eksiksiz. Tek ödeme: 90 gün için $14.99 ya da bir yıl için $29. Abonelik yok.

Beyond Pass al →1. derse ücretsiz başla

Beyond, Tech With Tim kanalının “Building AI Agents in Pure Python - Beginner Course” videosundan yaptı. Video YouTube’un kendi oynatıcısında oynar. YouTube’da izle · Bütün dersler

8 ders ve bir final projesi

Bir ajan nedir: model, araçlar ve döngü Ücretsiz

Bir proje kurmak ve ilk LLM çağrını yapmak Beyond Pass

Konuşma belleğini messages listesiyle eklemek Beyond Pass

Araç çağırma nasıl çalışır: şemalar ve harness Beyond Pass

read_file aracı ve araç çağrısı döngüsünü oluşturmak Beyond Pass

[46] Building a mini Claude Code: four tools and the agent loop Beyond Pass

Running the agent: building a snake game in Pygame Beyond Pass

Recap: an agent is just an LLM in a loop with tools Beyond Pass