Ajan Otomasyonunda Görev Öncesi Kontrol Listesi Neden Kritik?
Bir yapay zeka ajanına “şu işi yap” deyip sonucu bekliyorsunuz;ajan yarım saatdönüyor, token harcıyor, sonunda ortaya yarım yamalak bir çıktı koyuyor. Tanıdık geldi mi? Ajan otomasyonunda görev öncesi kontrol listesi hazırlamak, tam da bu kaosun önüne geçen en etkili yöntem. Doğru bir kontrol listesiyle ajanınız ne yapacağını, hangi kaynaklara erişeceğini ve ne zaman duracağını baştan biliyor.
Kilit Çıkarım: Kontrol listesi, ajanın “düşünme maliyetini” görev başlamadan önce düşürür; böylece hem token tasarrufu sağlar hem de hata oranını minimuma indirir.
Başlamadan Önce
Gerekenler
- Kullandığınız ajan framework’ü (CrewAI, LangChain, AutoGPT vb.)
- Görev tanımı için bir metin editörü veya notuygulaması
- Erişilmesi gereken API anahtarları ve dosya yolları
- Test ortamı (production’a göndermeden önce deneme alanı)
Ön Koşullar
- Ajanın hangi LLM’i (GPT-4, Claude, Gemini vb.) kullandığını bilmek
- Context window sınırlarını anlamak
- Görevin kapsamını net olarak belirlemek
- Beklenen çıktı formatını kafanızda netleştirmek
Kontrol Listesinin Temel Bileşenleri
Etkili bir görev öncesi kontrol listesi beş ana bölümden oluşur. Her bölüm, ajanın farklı bir “kör noktasını” aydınlatır.
1. Görev Tanımı (Task Definition)
Ajanın ne yapacağını tek cümleyle ifade edin. Belirsiz talimatlar, belirsiz sonuçlar doğurur. “Bir rapor hazırla” yerine “Son7 günün satış verilerini analiz edip, en çok satan 5 ürünü listeleyen bir PDF raporu oluştur” deyin.
Kontrol Soruları:
- Görev tek bir eylem mi, yoksa alt görevlere mi ayrılmalı?
- Başarı kriteri ne? (Örn: “Rapor 3 sayfayı geçmemeli”)
- Zaman sınırı var mı?
2. Bağlam Bilgisi (Context Requirements)
Anthropic’in yayınladığı “Building Effective Agents” araştırmasına göre, karmaşık görevlerde ajanların en çok zorlandığı nokta yetersiz bağlam. Ajanınıza şu bilgileri sağlayın:
- Proje bağlamı: Bu görev hangi büyük resmin parçası?
- Önceki çıktılar: Daha önce tamamlanmış ilgili görevlerin sonuçları
- Kısıtlamalar: Kullanılmaması gereken yöntemler veya kaynaklar
- Hedef kitle: Çıktıyı kim okuyacak/kullanacak?
Pro İpucu: Context window’u verimli kullan. Gereksiz bilgiyi listeye ekleme;ajan kafası karışır, token israfı olur. Sadece görevledoğrudan ilgili bağlamı ver.
3. Araç ve Kaynak Erişimi (Tools & Resources)
Ajan hangi araçları kullanabilir? Bu soruyu net yanıtlamadan göreve başlamayın. CrewAI gibi framework’lerde her görev için kullanılabilir araçları önceden tanımlamak mümkün.
| Araç Türü | Örnek | Kontrol Edilecek |
|---|---|---|
| Web Arama | Tavily, Serper API | API anahtarı aktif mi? |
| Dosya İşlemleri | Okuma/Yazma | Dizin izinleri doğru mu? |
| Veritabanı | SQL sorguları | Bağlantı string’i güncel mi? |
| Kod Çalıştırma | Python interpreter | Sandbox ortamı hazır mı? |
4. Çıktı Formatı (Output Specification)
Ajanın ürettiği çıktının formatını önceden belirleyin. JSON mu istiyorsunuz, Markdown mı, düz metin mi? Yapılandırılmış çıktı istiyorsanız şema tanımı verin.
- Format: JSON, Markdown, HTML, PDF
- Uzunluk: Minimum/maksimum karakter veya kelime sayısı
- Yapı: Hangi alanlar zorunlu?
- Dil: Türkçe mi, İngilizce mi, karma mı?
5. Hata Yönetimi (Error Handling)
Ajan takılırsa ne yapacak? Bu soruyu görev başlamadan önce yanıtlayın. Aksi halde ajan sonsuz döngüye girebilir veya hatalı veriyle devam edebilir.
- Retry politikası: Kaç kez yeniden denenmeli?
- Fallback davranışı: Başarısız olursa hangi alternatif yol izlenmeli?
- Eskalasyon: Ne zaman insan müdahalesi istenmeli?
Adım Adım: Kontrol Listesi Nasıl Yazılır?
- Görevi tek cümleyle tanımla. Karmaşık mı? Alt görevlere böl. Her alt görev için ayrı kontrol listesi hazırla.
- Bağlam dokümanını oluştur. Ajanın bilmesi gereken her şeyi tek bir yerde topla. Gereksiz detayları at.
- Araç listesini çıkar. Görev için gerekli tüm araçları listele. Her birinin çalıştığını test et.
- Çıktı şemasını yaz. Beklediğin formatı örnek bir çıktıyla göster. Ajan somut örnek gördüğünde daha tutarlı sonuç üretiyor.
- Hata senaryolarını planla. “API yanıt vermezse ne olur?” gibi soruları yanıtla. Fallback davranışlarını tanımla.
- İnsan onay noktalarını belirle. IBM’in AI agent rehberinde vurgulandığı gibi, kritik aksiyonlar öncesi insan onayı almak en iyi pratiklerden biri.
- Test et, revize et. Listeyi küçük bir görevdedene. Eksikleri not al, güncelle.
Pro İpucu: Her kontrol listesini versiyon numarasıyla sakla. Görev başarısız olduğunda hangi versiyonun kullanıldığını bilmek, hata ayıklamayı kolaylaştırır.
Şu Durumda Ne Yaparsın?
Senaryo: Ajanın web’den veri çekmesi gerekiyor ama API limiti dolmuş.
Kontrol listesinde “API limiti aşılırsa 1saat bekle ve tekrar dene; 3 başarısız denemeden sonra kullanıcıyı bilgilendir” gibi bir kural tanımladıysan, ajan ne yapacağını biliyor. Tanımlamadıysan? Ajan ya takılıyor ya da hatalı veriyle devam ediyor.
Senaryo: Çıktı formatı beklenenden farklı geldi.
Kontrol listesinde örnek çıktı verdiysen, ajanı yeniden yönlendirmek kolay. “Beklenen format şuydu, sen şunu ürettin, düzelt”diyebilirsin. Örnek yoksa ajan neyin yanlış olduğunu anlamakta zorlanıyor.
Yaygın Hatalar ve Kaçınılması Gerekenler
- Belirsiz görev tanımı: “İyi bir rapor yaz” demek yerine somut kriterler belirle.
- Aşırı bağlam yüklemesi: Context window’u gereksiz bilgiyle doldurmak performansı düşürür.
- Araç testini atlamak: API anahtarının süresi dolmuş olabilir, dosya yolu değişmiş olabilir.
- Hata yönetimini ihmal etmek: “Bir şey ters giderse düşünürüz” yaklaşımı production’da pahalıya patlar.
- Tek seferlik liste yazmak: Kontrol listesi yaşayan birdoküman; her görev sonrası güncellenmeli.
Maliyet, Süre ve Risk Değerlendirmesi
| Parametre | Kontrol Listesi Olmadan | Kontrol Listesiyle |
|---|---|---|
| Token Tüketimi | Yüksek (gereksiz denemeler) | Düşük (hedefe odaklı) |
| Görev Süresi | Değişken, öngörülemez | Tahmin edilebilir |
| Hata Oranı | %30-50 (pratikte gözlemlenen) | %5-15 |
| Hata Ayıklama Süresi | Uzun (neyin yanlış gittiği belirsiz) | Kısa (sorun noktası net) |
Sıkça Sorulan Sorular
Her görev için ayrı kontrol listesi mi yazmalıyım?
Benzer görevler için şablon oluşturabilirsiniz. Ancak her görevin kendine özgü bağlamı ve gereksinimleri olduğunu unutmayın; şablonu her seferinde gözden geçirin.
Kontrol listesi ne kadar detaylı olmalı?
Görevin karmaşıklığına bağlı. Basit bir veri çekme görevi için 5-6 madde yeterli. Çok adımlı, araç kullanan görevlerde 15-20 maddeye çıkabilir.
Ajan framework’üm kontrol listesi özelliği sunmuyor, ne yapmalıyım?
Kontrol listesini sistem prompt’unun başına ekleyebilirsiniz. Alternatif olarak, görevi başlatan scriptte ön kontroller yapabilirsiniz.
Sonuç
Ajan otomasyonunda görev öncesi kontrol listesi yazmak, başlangıçta ekstra iş gibi görünebilir. Ancak pratikte en sık karşılaşılan sorunların çoğu—belirsiz çıktılar, token israfı, sonsuz döngüler—doğru hazırlanmış bir kontrol listesiyle önlenebiliyor. Görev tanımını netleştirin, bağlamı sınırlı tutun, araçları test edin, çıktı formatını örnekleyin ve hata senaryolarını planlayın. Bu beş adım, ajanlarınızın güvenilirliğini ciddi ölçüde artıracak.
Bir sonraki adım: Mevcut birajan görevinizi alın, bu rehberdeki yapıyı uygulayarak bir kontrol listesi yazın ve sonuçları karşılaştırın. Farkı kendiniz görün.