AI Agents · Ders

Hiyerarşik Görev Ayrıştırma

Üst düzey hedef → alt hedefler → alt hedeflerin alt hedefleri — insanların ve aracıların büyük görevlerle başa çıkmasının tek yolu budur.

Hiyerarşik Görev Ayrıştırma, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 1. 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.

Görevler Büyüdüğünde

"Kimlik doğrulama modülünü yeniden düzenleyin" tek bir istem için çok büyüktür. Aracı bunu daha küçük ve yönetilebilir parçalara ayırmalıdır.

Hiyerarşik görev ayrıştırma (HTD), insanların ve aracıların bunu ele alma yöntemidir.

Hiyerarşi

Hedef — üst düzey amaç
Alt hedefler — ana aşamalar
Görevler — somut adımlar
Eylemler — tek tek araç çağrıları

Example Decomposition

Goal: Refactor authentication module to use OAuth.

  Sub-goal 1: Set up OAuth dependencies
    Task: Add dependency to requirements.txt
    Task: Configure OAuth client

  Sub-goal 2: Replace existing auth flow
    Task: Replace login endpoint
    Task: Replace session middleware
    Task: Update tests

  Sub-goal 3: Migration and rollout
    Task: Write migration script
    Task: Update documentation

LLM-Driven Decomposition

DECOMPOSE_PROMPT = '''
Decompose this goal into 3-6 sub-goals. For each sub-goal, list 2-5 concrete tasks.
Return JSON: {sub_goals: [{name, tasks: [str]}]}

Goal: {goal}
'''

Özyinelemeli Ayrıştırma

Bir görev hâlâ çok büyükse IT'yi daha da ayrıştırın. Bir görev tek bir LLM adımına (yaklaşık 3-5 araç çağrısı) sığdığında durun.

Ayrıştırmayı Ne Zaman Durdurmalı?

Sezgisel ölçütler:

Görev açıklaması tek cümleye sığıyor
Görevin açık kabul ölçütleri var
Görev az sayıda dosyaya dokunuyor
Görev belirli bir sınamayla doğrulanabiliyor

Ağaç Yapıları

Ayrıştırmayı bir ağaç olarak gösterin. Her düğüm şu özelliklere sahip bir görevdir: açıklama, durum (beklemede/çalışıyor/tamamlandı/başarısız) ve çocuklar:

@dataclass
class TaskNode:
    description: str
    status: Literal['pending', 'running', 'done', 'failed']
    children: list['TaskNode']
    result: str | None = None

Derinlik Öncelikli Çalıştırın

Ağacı derinlik öncelikli olarak gezin. İlerlemeye geçmeden önce her yaprak düğümü tamamlayın:

def execute(node):
    if node.children:
        for child in node.children:
            execute(child)
    else:
        node.status = 'running'
        try:
            node.result = run_leaf(node)
            node.status = 'done'
        except Exception as e:
            node.status = 'failed'

Sonuçları Birleştirme

Çocuklar tamamlandıktan sonra üst düğümde aggregate işlemini gerçekleştirin:

def aggregate(parent):
    summaries = [c.result for c in parent.children if c.status == 'done']
    parent.result = llm.invoke(f'Summarise these sub-task results: {summaries}').content

Ağacı Kullanıcılara Gösterin

Uzun süren aracılar için ağacı, canlı durum güncellemeleriyle kullanıcılara gösterin. Güven ve şeffaflık:

[x] Add OAuth dependency
[x] Configure OAuth client
[~] Replace login endpoint   <-- in progress
[ ] Replace session middleware
[ ] Update tests

Ağacın Düzenlenmesine İzin Verin

Deneyimli kullanıcılar görevleri atlamak, eklemek veya yeniden sıralamak isteyebilir. Plan ağacının elle düzenlenmesini destekleyin.

Başarısızlıkta Yeniden Planlayın

Bir alt görev tekrar tekrar başarısız olursa üst düğüme geri dönün ve yeniden ayrıştırın:

if failed_count(node) > 2:
    parent = node.parent
    parent.children = llm_replan(parent, failure_context=node.last_error)

Ayrıştırmanın Maliyeti

Her ayrıştırma bir LLM çağrısıdır. Önbelleğe alma yardımcı olur — aynı hedef → aynı ilk ayrıştırma.

Bölmeyi Ne Zaman Durdurmalı?

Aracı görevleri ayrıştırmayı ne zaman bırakmalıdır?

Özet

Hedefler → alt hedefler → görevler → eylemler. Bir ağaç oluşturun, derinlik öncelikli çalıştırın, sonuçları birleştirin ve başarısızlıkta yeniden planlayın. Uzun vadeli çalışmalar için standart desen budur.

Sıkça Sorulan Sorular

“Hiyerarşik Görev Ayrıştırma” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Hiyerarşik Görev Ayrıştırma” 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 Görev Ayrıştırma” dersinde ne öğreneceğim?

Üst düzey hedef → alt hedefler → alt hedeflerin alt hedefleri — insanların ve aracıların büyük görevlerle başa çıkmasının tek yolu budur. 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 1. dersidir.

“Hiyerarşik Görev Ayrıştırma” 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

← AI Agents Sayfasına Dön