AI Agents · Ders

Dünya Modelleri ve İleriye Bakış

Bir eylemi gerçekleştirmeden önce sonucunu tahmin edin; tahmin edilen sonucu en iyi olan eylemi seçin.

Dünya Modelleri ve İleriye Bakış, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 3. 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.

Eyleme Geçmeden Önce Tahmin Edin

En iyi aracılar yalnızca bir şeyleri denemez — önce sonuçları tahmin eder, en iyisini seçer ve sonra eyleme geçer. Bu, satrançta birkaç hamle sonrasını arama fikrinin aynısıdır.

Dünya Modeli Nedir?

Bir dünya modeli şunu tahmin eder: current durum S ve A eylemi verildiğinde sonraki durum S' nedir?

Bir LLM aracısı için LLM'nin kendisi dünya modeli olabilir:

prediction_prompt = '''
Current state: {state}
Proposed action: {action}
What is the most likely outcome? Return JSON: {new_state, success_probability}.
'''

İleriye Bakış Neden Yardımcı Olur?

Bazı eylemler geri döndürülemez (e-posta gönderme, veri silme). Önce tahmin yapmak, maliyetli hataları önleyebilir.

Diğer eylemlerin sonuçları belirsizdir. Tahmin yapmak, aracıyı sonuçlar hakkında düşünmeye zorlar.

Simple 1-Step Lookahead

candidates = [a1, a2, a3]
predictions = [predict(state, a) for a in candidates]
best = max(zip(predictions, candidates), key=lambda p: p[0].success_probability)[1]
act(best)

Çok Adımlı İleriye Bakış (Ağaç Araması)

İleriye doğru birden çok adım genişletin. Her aday için sonuçları tahmin edin, ardından bu sonuçların sonuçlarını tahmin edin:

def search(state, depth=2):
    if depth == 0:
        return value(state)
    actions = candidate_actions(state)
    best_score = -math.inf
    for a in actions:
        next_state = predict(state, a)
        score = search(next_state, depth - 1)
        best_score = max(best_score, score)
    return best_score

Düşünce Ağacı

Yao ve diğerleri, 2023 — CoT'yi bir ağaca genişletti. Aracı birden çok "düşünce yolu" oluşturur, her birini değerlendirir ve en umut verici olanları genişletir:

import random

def continue_thought(question):
    return question + ' -> idea' + str(random.randint(1, 100))

def score(t):
    return len(t)

def expand_top_k(thoughts, scores, k):
    ranked = sorted(zip(thoughts, scores), key=lambda x: -x[1])
    return [t for t, s in ranked[:k]]

def ToT(question):
    thoughts = [continue_thought(question) for _ in range(5)]
    for depth in range(2):
        scores = [score(t) for t in thoughts]
        thoughts = expand_top_k(thoughts, scores, k=3)
    return thoughts

result = ToT('How to reduce agent latency?')
print('Top thoughts:', result)

Monte Carlo Ağaç Araması (MCTS)

Çok büyük arama ağaçları için: yolları örnekleyin, sonuçları score ile puanlayın ve gelecekteki seçimlere bilgi sağlamak üzere puanları yukarı doğru aktarın. Oyun oynayan yapay zekâlarda yoğun biçimde kullanılır; aracı araştırmalarında da yaygınlaşmaktadır.

İleriye Bakışın Maliyeti

Tahmin edilen her eylem bir LLM çağrısıdır. derinlik=2 ve dal=3 ile ileriye bakmak, yalnızca ONE eyleme karar vermek için 9 çağrı gerektirir. İleriye bakışı yalnızca kritik kararlar için kullanın.

Sezgisel Budama

Açıkça kötü eylemler için tahminleri atlayın. candidate_actions listesini ucuz bir sınıflandırıcı veya kuralla önceden filtreleyin.

Tahminleri Kalibre Etme

LLM tahminleri kusursuz değildir. Zaman zaman tahmin edilen sonuçları gerçekleşen sonuçlarla karşılaştırarak kalibrasyon yapın:

for trace in recent_traces:
    predicted = trace.predicted_outcome
    actual = trace.actual_outcome
    log.info('prediction-accuracy', match=(predicted == actual))

İleriye Bakışın Kullanılmaması Gereken Durumlar

Ucuz ve geri döndürülebilir eylemler — doğrudan deneyin
Gecikmenin kritik olduğu yollar
Sonuçların açıkça belli olduğu görevler

İleriye Bakışın Kullanılması Gereken Durumlar

Geri döndürülemez eylemler (finansal işlemler, iletişim)
Hataların birbirini büyüttüğü çok adımlı planlar
Yüksek riskli alanlar (tıp, hukuk)
Karşıtlık içeren görevler (oyunlar, tartışmalar)

o1 Tarzı İçsel İleriye Bakış

OpenAI o1 / o3 akıl yürütme modelleri, "düşünme" aşamasında içsel ileriye bakışı otomatik olarak gerçekleştirir. Karar vermeden önce birçok devam olasılığını incelerler. Bunu dışarıdan uygulamanız gerekmez.

İleriye Bakış Tercihi

Çok adımlı ileriye bakışın temel maliyeti nedir?

Özet

Eyleme geçmeden önce tahmin edin. Tek adımlı ileriye bakış ucuz ve kullanışlıdır; ağaç araması pahalı ama güçlüdür. Akıl yürütme modelleri (o1, o3) bunu otomatikleştirir. Ölçülü kullanın.

Sıkça Sorulan Sorular

“Dünya Modelleri ve İleriye Bakış” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Dünya Modelleri ve İleriye Bakış” 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.

“Dünya Modelleri ve İleriye Bakış” dersinde ne öğreneceğim?

Bir eylemi gerçekleştirmeden önce sonucunu tahmin edin; tahmin edilen sonucu en iyi olan eylemi seçin. 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 3. dersidir.

“Dünya Modelleri ve İleriye Bakış” 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