Bir yapay zeka ajanı geliştirirken en kritik adımlardan biri, ajanın nasıl düşüneceğini ve görevleri nasıl parçalayacağını belirlemektir. “Hedef → alt görevler → kontrol” mantığı, modern AI ajanlarının temel çalışma prensiplerinden birini oluşturur. Peki bu döngüyü kendi projelerinde nasıl kurgularsın? Bu yazıda, ajan mimarisinin bu üç sacayağını detaylıca inceleyecek ve pratik örneklerle konuyu somutlaştıracağız.
Ajanların rastgele hareket etmediğini, aksine belirli bir hedefe ulaşmak için sistematik adımlar attığını anlamak önemli. Bu yazıda hedef belirleme stratejilerinden alt görev ayrıştırmasına, kontrol mekanizmalarından hata yönetimine kadar tüm süreci ele alacağız.
Kısa Tanım: Hedef-Alt Görev-Kontrol Döngüsü Nedir?
Bu mantık, bir ajanın karmaşık bir görevi başarıyla tamamlaması için izlediği üç aşamalı süreci tanımlar. Hedef, ajanın ulaşmak istediği nihai sonuçtur. Alt görevler, bu hedefe ulaşmak için atılması gereken küçük, yönetilebilir adımlardır. Kontrol ise her adımın başarılı olup olmadığını değerlendiren ve gerektiğinde rotayı düzelten mekanizmadır.
Kısaca: Ajan bir hedef alır, onu parçalara böler, her parçayı uygular ve sonuçları kontrol ederek ilerler. Bu döngü, ajanın “düşünme” kapasitesinin temelini oluşturur.
Hedef Belirleme: Ajanın Pusulası
Bir ajanın etkili çalışabilmesi için önce net bir hedefe ihtiyacı var. Hedef belirleme aşamasında dikkat etmen gereken birkaç kritik nokta bulunuyor:
- Spesifiklik: “Kullanıcıya yardım et” gibi belirsiz hedefler yerine “Kullanıcının e-posta taslağını düzelt ve gönderime hazırla” gibi somut hedefler tanımla.
- Ölçülebilirlik: Hedefin başarılı sayılması için hangi kriterlerin karşılanması gerektiğini belirle.
- Ulaşılabilirlik: Ajanın mevcut yetenekleri ve erişebildiği araçlarla bu hedefe ulaşıp ulaşamayacağını değerlendir.
- Zaman sınırı: Sonsuz döngüleri önlemek için maksimum deneme sayısı veya zaman limiti koy.
Hedef Ayrıştırma Örneği
Diyelim ki ajanına “Bir blog yazısı yaz ve yayınla” hedefi verdin. Bu hedef tek başına çok geniş. Ajan bunu şu şekilde ayrıştırabilir:
- Konu araştırması yap
- Ana başlıkları belirle
- Her bölümü yaz
- Yazım hatalarını kontrol et
- SEO optimizasyonu uygula
- Yayınlama platformuna gönder
Pratikte en sık görülen hata, hedefi yeterince parçalamamaktır. Çok büyük hedefler ajanın kaybolmasına, çok küçük hedefler ise gereksiz karmaşıklığa yol açar.
Alt Görevlerin Kurgulanması: Divide and Conquer
Alt görev oluşturma, ajanın “planlama” yeteneğinin özüdür. Bu aşamada ajan, ana hedefi mantıksal sıraya dizilmiş küçük görevlere böler. İyi bir alt görev yapısı şu özellikleri taşır:
- Bağımsızlık: Mümkün olduğunca her alt görev kendi başına tamamlanabilir olmalı.
- Sıralama: Bağımlılıklar net olmalı; hangi görev hangisinden önce gelmeli, açıkça tanımlanmalı.
- Atomiklik: Her alt görev, daha fazla bölünemeyecek kadar küçük olmalı.
- Doğrulanabilirlik: Her alt görevin başarı kriteri net olmalı.
Hiyerarşik Görev Ağacı
Karmaşık projelerde alt görevler de kendi alt görevlerine sahip olabilir. Bu durumda bir görev ağacı oluşur. Örneğin “Konu araştırması yap” alt görevi şu şekilde dallanabilir:
- Anahtar kelimeleri belirle
- Rakip içerikleri analiz et
- Kullanıcı sorularını topla
- Trend konuları kontrol et
Bu hiyerarşik yapı, ajanın büyük projeleri yönetebilmesini sağlar. Ancak dikkat: Çok derin ağaçlar performans sorunlarına yol açabilir. Genelde 3-4 seviye derinlik yeterlidir.
Dinamik Alt Görev Üretimi
Bazı durumlarda ajan, tüm alt görevleri baştan bilemez. Örneğin bir web scraping görevi sırasında kaç sayfa olduğu ancak çalışma zamanında belli olur. Bu durumda ajan, dinamik olarak yeni alt görevler üretebilmelidir.
Kilit Çıkarım: Alt görevler statik bir liste değil, gerektiğinde genişleyebilen esnek bir yapı olmalı.
Kontrol Mekanizması: Ajanın İç Denetçisi
Kontrol aşaması, tüm sistemin güvenilirliğini belirler. Bir ajan ne kadar iyi planlama yaparsa yapsın, kontrol mekanizması zayıfsa başarısız olur. Kontrol mekanizması şu soruları yanıtlar:
- Alt görev başarıyla tamamlandı mı?
- Sonuç beklenen kriterleri karşılıyor mu?
- Bir hata oluştuysa ne tür bir hata?
- Yeniden denenmeli mi, atlanmalı mı, yoksa tamamen durmalı mı?
Kontrol Stratejileri
Farklı senaryolar için farklı kontrol stratejileri kullanabilirsin:
- Basit doğrulama: Çıktının varlığını kontrol et. Dosya oluşturuldu mu? API yanıt verdi mi?
- Format kontrolü: Çıktı beklenen formatta mı? JSON geçerli mi? Tarih formatı doğru mu?
- Semantik kontrol: Çıktı mantıksal olarak doğru mu? Bu genellikle bir LLM ile yapılır.
- Karşılaştırmalı kontrol: Çıktı, referans bir değerle karşılaştırılır.
Hata Yönetimi ve Geri Dönüş
Kontrol mekanizması bir hata tespit ettiğinde ne olacak? İşte burada geri dönüş (fallback) stratejileri devreye girer:
- Yeniden deneme: Geçici hatalar için (ağ zaman aşımı gibi) aynı görevi tekrar dene.
- Alternatif yol: Birincil yöntem başarısız olursa farklı bir yaklaşım dene.
- Graceful degradation: Tam başarı mümkün değilse kısmi sonuçla devam et.
- Eskalasyon: Kritik hatalarda insan müdahalesi iste.
Pro İpucu: Her yeniden deneme arasına üstel bekleme süresi (exponential backoff) ekle. Bu, özellikle API rate limit hatalarında çok işe yarar.
Pratik Uygulama: Basit Bir Ajan Döngüsü Tasarla
Şimdi tüm bu kavramları bir araya getirelim. Aşağıda temel bir ajan döngüsünün mantıksal akışını bulabilirsin:
1) Hedefi al ve analiz et: Kullanıcıdan gelen isteği parse et, ana hedefi çıkar.
2) Alt görevleri oluştur: Hedefi mantıksal adımlara böl, bağımlılıkları belirle.
3) Sıradaki görevi seç: Bağımlılıkları karşılanmış, henüz tamamlanmamış bir görev seç.
4) Görevi çalıştır: Gerekli araçları kullanarak görevi icra et.
5) Sonucu kontrol et: Başarı kriterlerini değerlendir.
6) Durumu güncelle: Başarılıysa görevi “tamamlandı” olarak işaretle; değilse hata stratejisini uygula.
7) Döngüyü tekrarla: Tüm görevler tamamlanana veya maksimum deneme sayısına ulaşılana kadar 3. adıma dön.
8) Sonucu raporla: Ana hedefe ulaşılıp ulaşılmadığını kullanıcıya bildir.
Mini Senaryo: E-posta Asistanı
Bir e-posta asistanı ajanı düşün. Kullanıcı “Yarınki toplantıyı ertele ve katılımcılara haber ver” diyor. Ajan şu şekilde çalışır:
- Hedef: Toplantıyı ertele + katılımcıları bilgilendir
- Alt görev 1: Takvimde yarınki toplantıyı bul
- Alt görev 2: Yeni bir tarih/saat belirle (kullanıcıya sor veya uygun slot bul)
- Alt görev 3: Toplantı tarihini güncelle
- Alt görev 4: Katılımcı listesini al
- Alt görev 5: Her katılımcıya bilgilendirme e-postası gönder
- Kontrol: Her adımda API yanıtlarını doğrula, e-posta gönderim durumlarını kontrol et
Bu senaryoda alt görev 3, alt görev 2’ye bağımlıdır. Alt görev 5 ise hem 3’e hem 4’e bağımlıdır. Ajan bu bağımlılıkları anlayıp doğru sırayla ilerlemeli.
Yaygın Hatalar ve Çözümleri
Ajan geliştirirken sıkça karşılaşılan bazı tuzaklar var. Bunlardan kaçınmak, sisteminin güvenilirliğini artırır:
- Sonsuz döngü: Kontrol mekanizması sürekli “başarısız” dönerse ajan sonsuza kadar deneyebilir. Çözüm: Maksimum deneme sayısı ve zaman limiti koy.
- Aşırı parçalama: Her küçük adımı ayrı görev yapmak, overhead’i artırır. Çözüm: Mantıksal olarak birleştirilebilecek adımları grupla.
- Yetersiz hata bilgisi: “Hata oluştu” gibi genel mesajlar debugging’i zorlaştırır. Çözüm: Her hatayı detaylı logla.
- Bağımlılık döngüsü: A görevi B’ye, B görevi A’ya bağımlıysa sistem kilitlenir. Çözüm: Görev grafiğini oluştururken döngü kontrolü yap.
Frequently Asked Questions
Hedef çok belirsizse ajan ne yapmalı?
Belirsiz hedeflerle karşılaşan ajan, kullanıcıya açıklayıcı sorular sorabilir veya makul varsayımlarla ilerleyip sonucu onaya sunabilir. İdeal yaklaşım, kritik belirsizliklerde sormak, küçük belirsizliklerde varsayımla ilerlemektir.
Alt görevler arasında veri nasıl aktarılır?
Genellikle bir “context” veya “state” nesnesi kullanılır. Her alt görev bu nesneye yazabilir ve okuyabilir. Böylece bir görevin çıktısı, sonraki görevin girdisi olabilir.
Kontrol mekanizması ne kadar katı olmalı?
Bu, kullanım senaryosuna bağlı. Kritik sistemlerde (finans, sağlık) katı kontroller şart. Yaratıcı görevlerde (metin yazma) daha esnek olunabilir. Genel kural: Geri dönüşü zor hataları sıkı kontrol et.
Paralel alt görev çalıştırma mümkün mü?
Evet, birbirine bağımlı olmayan görevler paralel çalıştırılabilir. Bu, toplam süreyi önemli ölçüde azaltır. Ancak kaynak yönetimi ve race condition’lara dikkat etmek gerekir.
Ajan kendi planını ne zaman değiştirmeli?
Beklenmedik bir durum ortaya çıktığında (yeni bilgi, değişen koşullar, tekrarlayan hatalar) ajan planını revize edebilmeli. Buna “replanning” denir ve gelişmiş ajanlarda önemli bir özelliktir.
Sonuç: Döngüyü Tamamla
Hedef → alt görevler → kontrol mantığı, etkili bir yapay zeka ajanının temel iskeletini oluşturur. Bu üç bileşeni doğru kurguladığında, ajanın karmaşık görevleri güvenilir şekilde tamamlama kapasitesi önemli ölçüde artar. Hedeflerin net tanımlanması, alt görevlerin mantıklı ayrıştırılması ve sağlam kontrol mekanizmaları, başarılı bir ajan mimarisinin olmazsa olmazlarıdır.
Bu prensipleri kendi projelerinde uygulayarak daha güvenilir ve yetenekli ajanlar geliştirebilirsin. Küçük başla, her bileşeni ayrı ayrı test et ve sistemi kademeli olarak karmaşıklaştır. Böylece hem hata ayıklama kolaylaşır hem de sistemin davranışını daha iyi anlarsın.
