AI Agents · Ders

Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)

Uzun süre çalışan bir aracının duraklatılabilmesi, sürdürülebilmesi ve denetlenebilmesi için durumu Postgres veya SQLite'a kaydedin.

4. ders / 415 adım

Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları), CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents 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, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Durum Neden Kalıcı Hale Getirilir?

Uzun süre çalışan aracıların şunları yapabilmesi gerekir:

  • Saatler sonra duraklatılıp devam edebilme
  • Çalışmanın ortasındaki çökmelerden kurtulabilme
  • İnsan denetimli işlemi destekleme (onay bekleme)
  • Hata ayıklama için bir çalışmayı yeniden oynatabilme

LangGraph kontrol noktası oluşturucuları, her düğüm sınırında durumu kalıcı hale getirir.

Bellek İçi Kontrol Noktası Oluşturucu

Geliştirme ve test için:

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

checkpointer = MemorySaver()
app = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

Postgres Kontrol Noktası Oluşturucu

Üretim ortamı için:

from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver

checkpointer = PostgresSaver.from_conn_string('postgresql://...')
await checkpointer.setup()   # create tables
app = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

Sqlite Kontrol Noktası Oluşturucu

Veritabanı sunucusu olmadan yerel kalıcılık:

from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('agents.db', check_same_thread=False)
checkpointer = SqliteSaver(conn)

İş Parçacığı Kimlikleri

Her çalışmanın oturum kimliği gibi bir thread_id değeri vardır. Birden çok kullanıcı ayrı thread_id değerleri alır; çalışmaya devam etmek aynı kimliği kullanmak demektir:

config = {'configurable': {'thread_id': 'user-42-conversation-1'}}
result = app.invoke({'messages': [...]}, config)

Çalışmaya Devam Etme

Aynı thread_id ile ve girdi vermeden invoke çağrısı yapın — aracı kaldığı yerden devam eder:

# Some hours later:
app.invoke(None, config)

Durumu İnceleme

Bir iş parçacığının geçerli durumunu okuyun:

snapshot = app.get_state(config)
print(snapshot.values)         # current state dict
print(snapshot.next)           # which node is next
print(snapshot.created_at)

Durum Geçmişi

Her kontrol noktasında geriye doğru ilerleyin:

for snapshot in app.get_state_history(config):
    print(snapshot.created_at, snapshot.values)

Çalışmayı Dallandırma

Geçmişteki herhangi bir kontrol noktasında durumu güncelleyip oradan yeniden çalıştırabilirsiniz — "ya şöyle olsaydı" türü hata ayıklama için kullanışlıdır:

app.update_state(config, {'plan': 'a different plan'})
app.invoke(None, config)   # continue with the new plan

interrupt_before ile İnsan Denetimli İşlem

Bir insanın inceleyebilmesi için hassas bir düğümden önce çalışmayı duraklatın:

app = graph.compile(
    checkpointer=checkpointer,
    interrupt_before=['send_email']
)

result = app.invoke({'messages': [...]}, config)
# Agent paused. Human inspects state.
# When approved:
app.invoke(None, config)

Düzenleme Sonrasında Çalışmaya Devam Etme

İnsan, çalışmaya devam etmeden önce durumu düzenleyebilir:

app.update_state(config, {'email_draft': 'final version'})
app.invoke(None, config)

Kontrol Noktaları Arasında Maliyet Takibi

Kalıcı hale getirilen durum, çökmelerden etkilenmeyen belirteç ve maliyet sayaçlarını içerebilir:

class State(TypedDict):
    cost_usd: Annotated[float, lambda a, b: a + b]

# Every LLM-calling node adds to it.

Temizleme

Eski iş parçacıkları birikir. Depolama alanını kontrol altında tutmak için tamamlananları düzenli olarak silin:

await checkpointer.delete(thread_id='old-thread')

İş Parçacıklarına Devam Etme

Bir çökmeden sonra aracı çalışmasına nasıl devam edersiniz?

Özet

Yerel kullanım için SqliteSaver, üretim ortamı için PostgresSaver kullanın. İş parçacığı kimlikleri çalışmaları birbirinden ayırır. İnsan denetimli iş akışları için interrupt_before ile birleştirin.

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle AI Agents öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
60
Dersler
239

Sıkça Sorulan Sorular

“Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)” 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.

“Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)” dersinde ne öğreneceğim?

Uzun süre çalışan bir aracının duraklatılabilmesi, sürdürülebilmesi ve denetlenebilmesi için durumu Postgres veya SQLite'a kaydedin. 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 4. dersidir.

“Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)” 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

  1. Grafikler Düz Zincirlerden Neden Daha İyidir
  2. Düğümler, Kenarlar ve Durum
  3. Koşullu Yönlendirme ve Dallanma
  4. Grafik Durumunu Kalıcılaştırma (Kontrol Noktaları)
← AI Agents Sayfasına Dön