Enterprise AIXAI Engineering Resource
AI Engineering Path1001/1001
Modül · v1.0
AI Engineering/1001 · AI Systems Design
1001Mastery120 dakika

AI Systems Design

Compound AI, adaptif routing, durable execution, self-healing akışlar, kontrollü otonomi ve mimari karar kayıtlarıyla uçtan uca sistem tasarımını tamamlayın.

Uzmanlık, en güçlü modeli kullanmak değil; belirsizliği, yetkiyi ve değişimi yönetebilen bütün bir sistem tasarlamaktır.
Bu modülün sonunda

01Compound AI mimarisi kurmak

02Otonomi seviyesini seçmek

03Dayanıklılık tasarlamak

04Capstone design review yapmak

01

Bileşik sistem

Model bir bileşen; güvenilir sonuç sistem özelliğidir

Üretim kalitesi model, context, tools, workflow, evaluator, politika, insan ve gözlemlenebilirliğin birlikte davranışından doğar.

AI Systems Design, değişen model kabiliyetlerine rağmen sabit kalan sistem ilkelerini uygular: belirsizliği ölç, karar yetkisini sınırla, geri döndürülemez eylemi koru, state'i dayanıklı tut ve her değişikliği eval ile doğrula.

01Sense

İstek, veri ve risk bağlamını algıla

02Route

Doğru model, agent ve workflow'u seç

03Act

Politika içinde araç ve insanla ilerle

04Verify

Sonuç ve yan etkiyi ölç

05Learn

Eval, incident ve geri bildirimle sistemi güncelle

YAYGIN YANILGIDaha otonom sistem her zaman daha ileri sistemdir.
TASARIM PRENSİBİOtonomi, yalnızca ölçülebilir güven ve geri kazanım kapasitesi kadar artırılmalıdır.
02

Tasarım modeli

TRUSTED sistem tasarım çerçevesi

Capstone mimarisini yedi karar alanında değerlendirin.

01

Task

Sistem hangi iş sonucundan sorumlu?

Vaka çözüm çevrimini kısaltmak
02

Risk

Yanlış kararın etkisi ve geri dönüşü ne?

Bilgi, öneri, işlem, geri döndürülemez işlem
03

Uncertainty

Güven nasıl ölçülüp yönlendiriliyor?

Evidence, confidence ve disagreement
04

State

Uzun görev nerede ve nasıl devam ediyor?

Durable checkpoint ve idempotency
05

Tools

Eylem yetkisi nasıl sınırlandırılıyor?

Scope, approval ve sandbox
06

Evaluation

Kalite ve güvenlik release öncesi nasıl kanıtlanıyor?

Golden set ve adversarial eval
07

Dynamics

Model, veri ve politika değişimi nasıl yönetiliyor?

Version, rollback ve change control
03

Uygulamalı örnek

Uçtan uca kurumsal vaka çözüm sistemi

Tüm engineering katmanlarını tek bir compound AI tasarımında birleştirin.

1001_1001-AI-SYSTEMS-DESIGN.md
SYSTEM GOAL: Kurumsal müşteri vakalarını güvenli biçimde çözümlemek ve işlem gerektirenleri doğru yetkiye taşımak.

COMPOUND ARCHITECTURE:
- Intake: kimlik, niyet, risk ve veri sınıflandırma
- Context: erişim kontrollü müşteri, ürün ve politika retrieval
- Planner: çözüm planı ve gerekli araçları önerir
- Graph: bilgi → öneri → onay → işlem → doğrulama akışı
- Tools: read ve write yetkileri ayrı; hassas işlemler onaylı
- Evaluator: kaynak bağlılığı, politika, çözüm ve yan etki kontrolü
- Human: düşük güven, yüksek risk ve istisna kuyruğu
- Observability: trace, state, cost, latency ve business outcome

AUTONOMY LEVELS:
L0 bilgi getirir
L1 öneri hazırlar
L2 onay sonrası işlem yapar
L3 yalnızca geri döndürülebilir düşük riskli işlemi otomatik yapar

RECOVERY:
Checkpoint, idempotency key, compensation, model fallback ve manual takeover zorunlu.
NEDEN ÇALIŞIR?

01Prompt, context, graph, agent ve eval'i birlikte tasarlar

02Otonomiyi eylem riskine göre kademelendirir

03İşlem sonrası doğrulamayı akışın parçası yapar

04Model değişse bile güvenlik sınırlarını sistemde tutar

04

Tekrar kullanılabilir yapılar

Pattern kataloğu

COMPOUND AI

Bileşik AI sistemi

Birden fazla model, retrieval, tool ve evaluator'ı tek iş sonucu için orkestre eder.

İyi kullanım · Üretim düzeyi karmaşık görevler
ADAPTIVE ROUTING

Dinamik model ve yol seçimi

Risk, görev ve bütçeye göre uygun model veya workflow'u seçer.

İyi kullanım · Kalite–maliyet optimizasyonu
DURABLE EXECUTION

Dayanıklı uzun görev

Kesinti, bekleme ve yeniden başlatma durumunda state kaybetmeden devam eder.

İyi kullanım · Saatler/günler süren agent işleri
SELF-HEALING

Kontrollü kendini kurtarma

Bilinen hata sınıflarında fallback, retry ve compensation uygular.

İyi kullanım · Yüksek erişilebilirlik gerektiren akışlar
05

Sektörel uygulama

İş sonucu merkezli use case’ler

TelekomUçtan uca çözüm agent'ı

Hedef: Sorunu tanıdan onaylı işleme kadar çözmek

Bağlam: Müşteri, ağ, ürün ve politika

Kontrol: İşlem riskine göre otonomi

Değer hipotezi · İlk temasta güvenli çözüm
EnerjiSaha operasyon koordinasyonu

Hedef: Alarmı analiz edip ekip ve plan önermek

Bağlam: Sensör, bakım, hava ve ekip bilgisi

Kontrol: Emniyet kritik kararda insan

Değer hipotezi · Daha hızlı müdahale ve planlama
SağlıkHasta yolculuğu koordinasyonu

Hedef: Bilgi ve randevu adımlarını düzenlemek

Bağlam: Yetkili kayıt ve hizmet kuralları

Kontrol: Klinik karar dışı sınırlı otonomi

Değer hipotezi · İdari yükü azaltmak
06

Enterprise AIX

Üretim kontrolleri

Kontrol alanıSorulacak soruBeklenen önlem
OtonomiEylem seviyesi riskle uyumlu mu?L0–L3 autonomy policy
DayanıklılıkKesintiden sonra güvenli devam var mı?Checkpoint ve idempotency
FallbackModel/araç yoksa sistem ne yapar?Degraded mode ve manual takeover
Emergent behaviorBileşen etkileşimi beklenmeyen yol üretiyor mu?Scenario simulation ve red team
ChangeModel değişimi hangi testten geçiyor?Eval gate, canary ve rollback
OutcomeSistem gerçek iş sonucunu iyileştiriyor mu?Business KPI ve counter-metric
07

Uygulama laboratuvarı

Enterprise AIX Capstone

UYGULAMA

Enterprise AIX Capstone

Kuruluşunuzdan yüksek değerli bir use case seçip uçtan uca tasarım paketi hazırlayın.

  1. 01
    Use case charter

    Problem, kullanıcı, değer, kapsam ve başarı ölçütünü yazın.

  2. 02
    Risk ve otonomi

    Eylemleri etki ve geri döndürülebilirliğe göre sınıflandırın.

  3. 03
    Compound architecture

    Prompt, context, graph, agent, tools ve insanı bağlayın.

  4. 04
    Eval & operations

    Golden set, SLO, telemetry, incident ve rollback tanımlayın.

  5. 05
    Design review

    Güvenlik, veri, mimari, ürün ve iş sahipleriyle karar kaydı oluşturun.

TAMAMLAMA KONTROLÜ
08

Bilgi kontrolü

Kavramı yerine oturtun

01Compound AI neden tek büyük prompt'tan daha güvenilir olabilir?

Görevleri uzman bileşenlere ayırır; her adımı ayrı kaynak, araç, test ve politika ile kontrol edilebilir hale getirir.

02Otonomi seviyesi neye göre artırılmalıdır?

Görev başarısı, hata tespit kapasitesi, geri döndürülebilirlik, üretim eval'leri ve güvenilir insan takeover kanıtına göre.

03Self-healing ne değildir?

Sistemin sınırsızca kendi kodunu veya politikasını değiştirmesi değildir; bilinen hata sınıfları için önceden tanımlı güvenli kurtarma yollarıdır.