AI Agents · Ders

Yansıtma ve Öz Eleştiri Döngüleri

Her adımdan sonra modele «işe yaradı mı, sırada ne var?» diye sorun — güvenilirliği artırmanın en düşük maliyetli yoludur.

Yansıtma ve Öz Eleştiri Döngüleri, 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.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Yansıtma Nedir?

Yansıtma, aracının geçmiş eylemlerine bakıp şunları sormasıdır: "Ne iyi gitti? Ne kötü gitti? Neyi farklı yapmalıyım?"

Aracılarda güvenilirliği artırmanın en ucuz yoludur.

Reflexion Makalesi

Shinn ve diğerleri, 2023 yılında Reflexion'ı tanıttı. Her başarısız denemeden sonra aracı bir öz eleştiri yazar ve bunu sonraki deneme için rehber olarak kullanır. Kalite büyük ölçüde arttı.

A Simple Reflection Loop

def with_reflection(task, max_attempts=3):
    reflections = []
    for attempt in range(max_attempts):
        result = agent.run(task, hints=reflections)
        if result.success:
            return result
        reflection = llm.invoke(f'''
Task: {task}
Attempt: {attempt + 1}
What went wrong: {result.error}

Reflect on what to do differently next time.
''').content
        reflections.append(reflection)
    return last_result

Başarısızlık Olmadan Öz Eleştiri

Aracının başarılı çıktıları da eleştirmesini sağlayabilirsiniz:

critique_prompt = '''
Review your answer for:
1. Is it factually correct?
2. Is it complete?
3. Are there obvious improvements?

If improvements possible, return REVISE: <revised answer>.
Otherwise return ACCEPT.
'''

Ayrı Bir Model Olarak Eleştirmen

Eleştiri için farklı bir model kullanın:

Paylaşılan önyargıları azaltır
Daha ucuz olabilir (küçük eleştirmen, büyük yazar)
Ya da tersi olabilir (küçük yazar, büyük eleştirmen)

Adım Düzeyinde Yansıtma

Yalnızca sonunda değil, her STEP sonrasında yansıtma yapın:

thought = 'I will use search_kb'
action = call_search_kb(...)
observation = '...'
reflection = llm.invoke(f'Did that step help? Should I try a different tool next?').content

Maliyet Farkındalığı

Yansıtma, LLM çağrılarının sayısını iki katına çıkarır. Gecikmenin kritik olduğu yollarda bunu atlayın. Yüksek kaliteli çıktılar için buna değer.

Yaltaklanan Yansıtmalardan Kaçınma

"İşe yaradı mı?" diye sorarsanız model çoğu zaman "evet" der. Eleştirel değerlendirmeyi zorunlu kılın:

critique_prompt = 'List 3 SPECIFIC PROBLEMS with the previous answer. If you cannot find any, say WHY there are none.'

Yansıtma Belleği

Yansıtmaları kalıcı bir depoya kaydedin. Agent, birçok oturum boyunca bir "öğrenilen dersler" kitaplığı oluşturur:

save_reflection({
    'task_type': 'sql-write',
    'lesson': 'Always check if table is partitioned before running heavy aggregations.',
    'created_at': now()
})

İlgili Geçmiş Yansıtmaları Getirme

Yeni bir görevin başında, görev türüyle eşleşen dersleri getirin:

lessons = vector_db.search(embed(task_description), filter={'type': 'reflection'}, k=3)
prompt += '\nLessons learned from past tasks:\n' + '\n'.join(lessons)

Somut Bir Başarı

Kod agent'ı istemine "Her adımı tamamladıktan sonra nelerin ters gidebileceğini kısaca belirtin ve bir kez daha kontrol edin" eklemek, kıyaslamalarda hata oranını genellikle %15-30 azaltır.

Doğrulayıcı-Üretici

Bir seçenek de bir LLM'nin üretmesini, başka bir LLM'nin doğrulamasını sağlamaktır. Doğrulayıcı reddederse üretici, ret gerekçesiyle yeniden dener. Bu yöntem günümüzde birçok üretim agent'ında kullanılmaktadır.

Ne Zaman Yansıtma Yapılmamalı

Zaten ucuz olan tek adımlı görevler
Gerçek zamanlı sohbet
Gecikmenin kritik olduğu yollar

Reflexion'dan Çıkarılan Ders

Reflexion makalesindeki temel çıkarım nedir?

Özet

Yansıtma, düşük maliyetli bir kalite artışıdır. Başarısızlıklardan sonra eleştiri yapın, dersleri kaydedin ve gelecekteki benzer görevler için geri getirin. Mümkünse ayrı bir eleştirmen modeli kullanın.

Sıkça Sorulan Sorular

“Yansıtma ve Öz Eleştiri Döngüleri” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Yansıtma ve Öz Eleştiri Döngüleri” 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.

“Yansıtma ve Öz Eleştiri Döngüleri” dersinde ne öğreneceğim?

Her adımdan sonra modele «işe yaradı mı, sırada ne var?» diye sorun — güvenilirliği artırmanın en düşük maliyetli yoludur. 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.

“Yansıtma ve Öz Eleştiri 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 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