Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)
Bir denetleyici planlar ve görev dağıtır; çalışanlar yürütür ve rapor verir. Bu, karmaşık görevler için sağlam bir kalıptır.
Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar), CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Denetleyici Kalıbı
Bir "supervisor" ajanı ne yapılacağına karar verir ve uzmanlaşmış "çalışan" ajanlara görev dağıtır. Çalışanlar geri bildirimde bulunur; supervisor sonuçları birleştirir.
Bu yaklaşım, serbest biçimli konuşmalardan çok insan ekiplerinin çalışma biçimine yakındır.
Yapı
İki düzey (bazen daha fazla):
- Supervisor — kullanıcı sorgusunu görür, sorguyu parçalara ayırır, çalışanları seçer ve sonuçları birleştirir
- Çalışanlar — her biri kendi araçlarına ve istemlerine sahip uzmanlaşmış ajanlar (araştırma, kod, matematik)
Hiyerarşi Neden Kullanılır?
- Daha temiz akıl yürütme — supervisor büyük resmi görür
- Uzmanlaşma — her çalışan küçük ve odaklanmıştır
- Değerlendirme daha kolaydır — çalışanları bağımsız olarak sınayın
- Yeni yetenekler eklemek daha kolaydır — yalnızca yeni bir çalışan kaydedin
LangGraph Implementation
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator
class State(TypedDict):
messages: Annotated[list, operator.add]
next: str
def supervisor(state):
# Ask LLM which worker should handle this
decision = supervisor_llm.invoke(state['messages']).content # 'researcher' / 'coder' / 'FINISH'
return {'next': decision}
def researcher(state):
result = research_agent.run(state['messages'][-1].content)
return {'messages': [{'role': 'tool', 'content': result}], 'next': 'supervisor'}
def coder(state):
result = code_agent.run(state['messages'][-1].content)
return {'messages': [{'role': 'tool', 'content': result}], 'next': 'supervisor'}Wiring the Graph
g = StateGraph(State)
g.add_node('supervisor', supervisor)
g.add_node('researcher', researcher)
g.add_node('coder', coder)
g.set_entry_point('supervisor')
g.add_conditional_edges(
'supervisor',
lambda s: s['next'],
{'researcher': 'researcher', 'coder': 'coder', 'FINISH': END}
)
g.add_edge('researcher', 'supervisor')
g.add_edge('coder', 'supervisor')
app = g.compile()Çalışan Bağımsızlığı
Her çalışan kendi içinde tamamlanmış küçük bir ajandır. Her birini yalıtılmış olarak oluşturup sınayın; ardından supervisor altında birleştirin.
Çalışan Araç Kümeleri
Her çalışanı yalnızca ihtiyaç duyduğu ONLY araçlarla sınırlayın:
- Araştırmacı — search, getirme
- Kodlayıcı — read_file, write_file, run_python
- Veritabanı — list_tables, run_sql
Araç açıklamaları daha temiz olur ve kafa karışıklığı azalır.
İletişim Biçimi
Çalışanlar supervisor'a tam konuşma dökümleri yerine yapılandırılmış özetler döndürür. Böylece belirteçlerden tasarruf edilir ve supervisor'ın sonuçları birleştirmesi kolaylaşır:
class WorkerResult(BaseModel):
summary: str
citations: list[str]
next_step_suggestion: str = ''Sonlandırma
Ne zaman durulacağına supervisor karar verir. Genellikle:
- Güven, eşik değerin üzerindedir
- Bir çalışandan görev tamamlandı sinyali gelir
- Adım sayacı aşılır
Çok Düzeyli Hiyerarşiler
Çok karmaşık görevlerde üçüncü bir katman ekleyin: mühendislik için bir "ekip lideri" supervisor'ı, araştırma için başka bir supervisor vb. Her biri kendi alanındaki çalışanlara görev dağıtır.
Maliyet Profili
Her supervisor kararı bir LLM çağrısıdır. Her çalışan kendi döngüsüne sahiptir. Toplam maliyet yaklaşık olarak N_supervisor_decisions × cost_per_decision + N_worker_loops × cost_per_loop değerine eşittir.
Ne Zaman Kullanılmalı
- Alt alanları net olan karmaşık görevler
- Her adımda farklı istem biçimleri gerektiren görevler
- Yetenekleri aşamalı olarak eklemek istediğiniz sistemler
Karşıt Kalıplar
- Supervisor'ın gerçek işin tamamını yapması — amacını ortadan kaldırır
- Çalışanların supervisor'ın bilgisi olmadan başka çalışanları çağırması — denetim kaybedilir
- Çok fazla çalışan (>10) — supervisor seçimi güvenilmez hâle gelir
Supervisor'ın Rolü
Bu kalıpta supervisor'ın temel görevi nedir?
Özet
Supervisor + çalışanlar > tek büyük ajan. Her çalışan küçük, odaklanmış ve bağımsız olarak sınanabilir durumdadır. Kimin hangi iş üzerinde çalışacağına supervisor karar verir.
Sıkça Sorulan Sorular
“Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)” dersinde ne öğreneceğim?
Bir denetleyici planlar ve görev dağıtır; çalışanlar yürütür ve rapor verir. Bu, karmaşık görevler için sağlam bir kalıptır. AI Agents ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Agents öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.
“Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)” 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 AI Agents dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Agents 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
- Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)
- Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)
- Aracı Rolleri ve Uzmanlaşmalar
- İletişim Protokolleri (İleti Veriyolları)