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:
- Plan — แยกงานออกเป็นขั้นตอน
- Execute — ดำเนินการแต่ละขั้นตอน
- Verify — ทดสอบ ตรวจรูปแบบ และเรียกใช้
- 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.').contentข้อแลกเปลี่ยนของการวางแผนระยะยาว
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
- รูปแบบเอเจนต์: วางแผน-ดำเนินการ-ตรวจสอบ
- ชุดเครื่องมือสำหรับเขียนโค้ด (Read, Edit, Bash)
- วงจรแก้ไขตนเองแบบทำซ้ำ
- สถาปัตยกรรมของ SWE-Agent และ OpenDevin