0Pricing
AI Agents · บทเรียน

รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ

เริ่มจากวางแผน จากนั้นดำเนินการทีละขั้น แล้วตรวจสอบตามเกณฑ์การยอมรับ — ดีกว่าการทำครั้งเดียวจบ

รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ เป็นบทเรียน AI Agents ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน AI Agents และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

ทำไมต้องวางแผนก่อน

การสร้างโค้ดแบบครั้งเดียวใช้ได้กับงานเล็กมาก ("เขียนฟิซบัซ") แต่สำหรับการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์จริง เอเจนต์ควร:

  1. Plan — แยกงานออกเป็นขั้นตอน
  2. Execute — ดำเนินการแต่ละขั้นตอน
  3. Verify — ทดสอบ ตรวจรูปแบบ และเรียกใช้
  4. Iterate — แก้ไขจนกว่าจะตรวจสอบผ่าน

Step 1: Plan

ขอให้โมเดลสร้างแผนที่มีโครงสร้าง:

PLAN_PROMPT = '''
You are a senior engineer. Given this task, produce a JSON plan:
{steps: [{description, files_to_touch: [str], test_commands: [str]}], risks: [str]}

Task: {user_task}
'''

Plan Schema

from pydantic import BaseModel

class Step(BaseModel):
    description: str
    files_to_touch: list[str]
    test_commands: list[str]

class Plan(BaseModel):
    steps: list[Step]
    risks: list[str]

Step 2: Execute

ดำเนินการแต่ละขั้นตอนตามลำดับ ส่งเนื้อหาไฟล์ให้โมเดลเป็นบริบท:

for step in plan.steps:
    context = {f: read_file(f) for f in step.files_to_touch}
    diff = llm.invoke(f'Implement: {step.description}\nFiles:\n{context}').content
    apply_diff(diff)

Step 3: ตรวจสอบ

เรียกใช้ tests / การตรวจรูปแบบ / การสร้าง สำหรับแต่ละขั้นตอน:

for cmd in step.test_commands:
    result = sandbox.run(cmd)
    if result.exit_code != 0:
        # Verification failed; iterate
        loop_until_verified(step, result.stderr)

Step 4: Iterate Until Pass

MAX_ITERS = 5
for iter in range(MAX_ITERS):
    result = sandbox.run(test_cmd)
    if result.exit_code == 0:
        break
    fix = llm.invoke(f'Tests failed:\n{result.stderr}\nFix the code.').content
    apply_diff(fix)

แสดงส่วนต่าง ไม่ใช่ไฟล์ทั้งหมด

สำหรับการเปลี่ยนแปลงแบบต่อเนื่อง โมเดลควรสร้าง UNIFIED DIFFS:

diff = '''
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -10,3 +10,4 @@
  def add(a, b):
      return a + b
+
+def sub(a, b): return a - b
'''
import patch
patch.fromstring(diff).apply()

คุณภาพของ Plan สำคัญ

แผนที่ไม่ดีจะทำให้การดำเนินการล้มเหลวตั้งแต่ต้น ใช้โมเดลที่มีความสามารถสูงกว่าสำหรับการวางแผน (GPT-4o, Claude Sonnet 4.5) และใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่าสำหรับการดำเนินการ (gpt-4o-mini, haiku) หากมีข้อจำกัดด้านงบประมาณ

วางแผนใหม่เมื่อไปต่อไม่ได้

หากการตรวจสอบล้มเหลวซ้ำแล้วซ้ำเล่า ให้ยกเลิกแผนปัจจุบัน แล้วขอให้ LLM RE-PLAN โดยใช้ข้อมูลใหม่:

if iter == MAX_ITERS - 1:
    new_plan = llm.invoke(f'Original plan failed. Errors: {errors}. Make a new plan.').content

ข้อแลกเปลี่ยนของการวางแผนระยะยาว

ยิ่งระยะเวลาที่ต้องวางแผนนาน โมเดลก็ยิ่งวางแผนได้แย่ลง สำหรับงานที่มีมากกว่า 10 ขั้นตอน ให้สร้างแผนคร่าว ๆ แล้วปรับรายละเอียดในแต่ละขั้นตอน

Plan + นักวิจารณ์

ให้เอเจนต์ "นักวิจารณ์" ตรวจทานแผนก่อนดำเนินการ วิธีนี้ช่วยตรวจพบข้อผิดพลาดที่เห็นได้ชัดตั้งแต่เนิ่น ๆ และมีต้นทุนถูกกว่าการแก้ไขระหว่างดำเนินการ

แสดง Plan ให้ผู้ใช้เห็น

แสดงแผนให้ผู้ใช้ดูก่อนดำเนินการ และให้ผู้ใช้แก้ไขได้:

approved_plan = await ask_user_to_approve_or_edit(plan)
execute(approved_plan)

Plan-Execute-ตรวจสอบ

เหตุใดรูปแบบนี้จึงเชื่อถือได้มากกว่าการสร้างโค้ดแบบครั้งเดียว

สรุปทบทวน

วางแผน ดำเนินการ ตรวจสอบ และทำซ้ำ ใช้ผู้วางแผนที่มีความสามารถสูง ใช้ตัวดำเนินการที่ราคาถูก และเรียกใช้ tests จริง แสดงแผนให้ผู้ใช้เห็นเมื่อมีความเสี่ยงสูง

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส AI Agents ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ”

เริ่มจากวางแผน จากนั้นดำเนินการทีละขั้น แล้วตรวจสอบตามเกณฑ์การยอมรับ — ดีกว่าการทำครั้งเดียวจบ คุณปฏิบัติ AI Agents ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน AI Agents หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน AI Agents บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน AI Agents นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน AI Agents ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ
  2. ชุดเครื่องมือสำหรับเขียนโค้ด (Read, Edit, Bash)
  3. วงจรแก้ไขตนเองแบบทำซ้ำ
  4. สถาปัตยกรรมของ SWE-Agent และ OpenDevin
← กลับไปที่ AI Agents