Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri
Ajanların kendi çalışmalarını eleştirip gözden geçirmesine izin vererek onları daha akıllı hâle getirin. Öz değerlendirme kalıbını, ne zaman kullanılacağını ve üretim için nasıl sınırlandırılacağını öğrenin.
Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri, CoddyKit'te ücretsiz bir Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
What is Reflection?
Reflection is an agent pattern where the model reviews its own output, identifies flaws, and produces an improved version — without a human in the loop.
It turns a one-shot answer into an iterative draft-then-revise process.
The Generator-Critic Pattern
Two roles drive reflection:
- Generator: produces a candidate answer
- Critic: evaluates it against criteria and suggests fixes
They can be the same model with different prompts.
A Basic Reflection Loop
Generate, critique, then regenerate using the critique. Repeat until the critic is satisfied or a limit is hit.
let draft = generate(task);
for (let i = 0; i < maxIters; i++) {
const fb = critique(task, draft);
if (fb.ok) break;
draft = revise(task, draft, fb.notes);
}Writing the Critic Prompt
A good critic is specific. Give it explicit checklist criteria so feedback is actionable rather than vague praise.
Review the answer for:
1. Correctness
2. Completeness
3. Following the format spec
List concrete problems, or reply DONE.Reflexion with Memory
The Reflexion technique stores past mistakes as text memory. The agent reads its prior reflections before the next attempt, so it does not repeat errors.
Tool-Grounded Reflection
Reflection is far stronger when the critic can run tests, compile code, or query data — replacing opinion with evidence.
const result = runTests(draft);
if (!result.passed) {
draft = revise(task, draft, result.failures);
}Bounding the Loop
Unbounded reflection can loop forever or burn tokens. Always cap iterations and add an early exit when the critic approves.
const MAX_ITERS = 3;
let iters = 0;
while (!approved && iters++ < MAX_ITERS) { /* ... */ }Diminishing Returns
Quality usually plateaus after 2-3 cycles. Track whether each revision actually improves a measurable score; stop reflecting once gains stall.
Cost vs Quality
Each reflection cycle is extra LLM calls. Reserve reflection for high-value or error-prone tasks (code, planning) and skip it for simple ones.
Avoiding Self-Reinforcing Errors
A model can confidently approve its own wrong answer. Use a different model or external tools as the critic when correctness is critical.
Combining with Planning
In a larger agent, reflection sits after each major step: act, observe, reflect, adjust the plan. This makes long autonomous workflows far more robust.
Quick Check
Test your understanding.
Recap
You learned the reflection pattern: a generator-critic loop where the agent critiques and revises its own work. Use specific critic criteria, ground critiques in tools, store reflections as memory, bound iterations, and use an independent critic for high-stakes correctness.
Sıkça Sorulan Sorular
“Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri” dersinde ne öğreneceğim?
Ajanların kendi çalışmalarını eleştirip gözden geçirmesine izin vererek onları daha akıllı hâle getirin. Öz değerlendirme kalıbını, ne zaman kullanılacağını ve üretim için nasıl sınırlandırılacağını… Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Çok Ajanlı Sistemler Tasarlama
- Ajanlar için Bellek ve Durum Yönetimi
- Otonom İş Akışı Otomasyonu
- Ajanların Öz Değerlendirmesi ve Kendini Düzeltme Döngüleri