AI ajanlarının planlamayı nasıl kullandığını, bağlam penceresi sınırlamalarını aşarak görev yürütmeyi nasıl geliştirdiklerini öğrenin. LangGraph uygulamasını, durum makinelerini ve gelişmiş planlama tekniklerini keşfedin.
Etkili AI ajanları oluşturmak, sadece dil modellerini araçlara bağlamaktan fazlasını gerektirir. Asıl zorluk, ajanların karmaşık problemleri nasıl çözdüğü, büyük miktarda bilgiyi nasıl yönettiği ve çok adımlı iş akışlarını nasıl verimli şekilde yürüttüğüdür. Bu kapsamlı rehberde, özellikle yüksek performanslı ajanları temel uygulamalardan ayıran kritik bir yetenek olan planlama odağında, gelişmiş AI ajanı uygulama tekniklerini inceliyoruz. Planlama, AI ajanlarının karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara bölmesini, bağlam penceresi sınırlamalarını aşmasını ve iş akışlarını daha hızlı ve uygun maliyetli yürütmesini sağlar. İster araştırma ajanları, ister otomasyon sistemleri, ister akıllı asistanlar geliştiriyor olun, AI ajanlarınızda planlamayı nasıl uygulayacağınızı anlamak, performanslarını ve güvenilirliklerini önemli ölçüde artıracaktır.
{{ youtubevideo videoID=“qPfpV4ZAnXA” provider=“youtube” title=“Gelişmiş AI Ajanları Bölüm 1: AI Ajanı Nasıl Plan Yapar?” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Yapay zeka ajanları, dil modelleriyle problem çözmeye yaklaşımımızda temel bir değişimi temsil eder. Geleneksel uygulamalar girdiyi tek seferde işlerken, AI ajanları çevrelerini algılayabilen, kararlar alabilen ve eylemleri yinelemeli olarak gerçekleştirebilen otonom sistemlerdir. Bir AI ajanı genellikle bir dil modeli (“beyin”), çağırabileceği bir dizi araç ya da fonksiyon ve hangi aracı ne zaman kullanacağına karar veren bir kontrol döngüsünden oluşur. Bu mimari, ajanların tek bir LLM çağrısının başaramayacağı karmaşık, çok adımlı görevleri yerine getirmesini sağlar. Örneğin, bir ajan bilgi aramak, bu bilgiyi işlemek, hesaplamalar yapmak ve ardından tümünü bütünlüklü bir yanıta dönüştürmek zorunda kalabilir. Ajanların gücü, hangi adımların gerekli olduğunu muhakeme edebilmelerinde ve bu adımları sırayla yürütüp her adımın sonucundan öğrenerek sonraki eylemlerini belirlemelerinde yatar.
AI ajanlarının önemi, kuruluşlar otomasyon, araştırma, müşteri hizmetleri ve bilgi işleri için potansiyellerini fark ettikçe katlanarak artıyor. Şirketler gitgide daha fazla ajanları veri analizi, içerik üretimi, müşteri desteği ve karmaşık problem çözümü gibi görevlerde kullanıyor. Ancak ajanlar daha gelişmiş hale geldikçe ve daha karmaşık problemleri çözmeye başladıkça, büyük zorluklarla da karşılaşıyorlar. Bunlardan en kritiği, dil modellerinin sınırlamalarını – özellikle de bir seferde işleyebilecekleri maksimum metin miktarını belirleyen bağlam penceresini – yönetmektir. Ajanlar büyük belgelerle, geniş arama sonuçlarıyla veya çok adımlı karmaşık iş akışlarıyla çalışmak zorunda kaldığında, doğruluk ve performans hızla düşer. Planlamanın gerekliliği tam da bu noktada ortaya çıkar.
Bağlam penceresi sınırlaması, modern AI ajanı tasarımındaki en önemli zorluklardan biridir. Son gelişmeler bağlam pencerelerini 100.000 tokene kadar çıkarmış olsa da, araştırmalar sezgilere aykırı bir sorun ortaya koyuyor: Daha büyük bağlam pencereleri otomatik olarak daha iyi performans anlamına gelmiyor. Chroma araştırmacılarının “context rot” (bağlam çürümesi) adını verdiği bu olgu, dil modellerinin devasa token bağlamlarında bilgiyi doğru şekilde bulmakta ve işlemekle zorlandığını gösteriyor. Pratikte, bir LLM’nin 10.000 tokenlık bir metnin içinde gömülü belirli bir bilgiyi bulması gerektiğinde, bu bilgi daha küçük bir bağlamda sunulduğunda olduğundan çok daha düşük doğruluk sergiliyor. Sorun, bağlamda dikkat dağıtıcılar – sorguyla ilişkili ama doğrudan yanıt olmayan bilgiler – olduğunda daha da belirginleşiyor.
Chroma araştırma ekibi, modellerin büyük belgelerde belirli bir bilgiyi ne kadar iyi bulduğunu ölçen “iğne-samanlık” testinin geliştirilmiş bir versiyonunu kullanarak kapsamlı değerlendirmeler yaptı. Ancak geleneksel testin bir kusuru vardı: Gerçek hayatta belgelerin yanıltıcı, ilişkili bilgiler içerdiği durumları hesaba katmıyordu. Dikkat dağıtıcılar – iğne konusunu tartışan ama asıl soruya yanıt vermeyen paragraflar – eklenince, model doğruluğunun dramatik biçimde düştüğü görüldü. Örneğin, Claude 4.5 farklı dikkat dağıtıcı senaryolarda diğer modellere göre daha iyi doğruluk korusa da, en iyi modeller bile bağlam uzadıkça performans kaybı yaşıyor. Bu araştırma, geliştiricilerin AI ajanı inşa ederken düşünme şeklini temelden değiştirdi: Ajanlara devasa bağlamlarda arama yaptırmak yerine, yaklaşımlarını planlamalarına ve sorunları daha küçük, yönetilebilir parçalara bölmelerine yardımcı olmalıyız.
Planlama, AI ajanı mimarisinde bir paradigma değişimini temsil eder. Ajanın her adımda reaktif olarak yanıt vermesi ve devasa bağlamlarda arama yapması yerine, planlama baştan tüm sorunu düşünmeye ve yapılandırılmış bir yaklaşım oluşturmaya zorlar. Bu, insanların karmaşık problemleri çözme biçimine benzer: Rastgele çalışmaya başlamayız; önce sorunu anlar, adımlara böler ve bir plan yaparız. Bir AI ajanı yürütmeden önce bir plan oluşturduğunda, her bir alt göreve sadece o adıma özgü bağlamla odaklanabilir. Bu, dil modelinin bilişsel yükünü büyük ölçüde azaltır ve doğruluğu artırır. Örneğin, bir LLM’ye 50.000 tokenlık bir belgede birden fazla bilgiyi bulmasını istemek yerine, bir planlama ajanı önce şöyle bir plan yapar: “1. Adım: X hakkında bilgi bul, 2. Adım: Y hakkında bilgi bul, 3. Adım: İkisini sentezle.” Böylece her adım için ajan yalnızca ilgili bağlam parçasıyla çalışır ve doğruluk kaybolmaz.
Planlama yaklaşımı, ajanların karmaşık iş akışlarını çok daha verimli yönetmesini de sağlar. Net bir planı olan bir ajan, hangi adımların paralel yürütülebileceğini, hangilerinin birbirine bağlı olduğunu ve genel yürütmenin nasıl optimize edileceğini belirleyebilir. Bu özellikle çoklu araçların ya da API çağrılarının gerektiği durumlarda değerlidir. Sıralı çağrılar yapmak ve her adımın bitmesini beklemek yerine, iyi planlanmış bir ajan bağımsız görevleri aynı anda yürütebilir. Bu paralelleştirme, gelişmiş mimariler (ör. LLMCompiler) ile geleneksel reaktif ajanlara göre 3-4 kat daha kısa sürede yürütme sağlar. Ayrıca, planlama daha iyi hata yönetimi ve toparlanma sağlar: Bir planı olan ajan, bir hata olduğunda sil baştan başlamak yerine o noktadan tekrar plan yapabilir; bu da sistemi daha dayanıklı ve verimli kılar.
FlowHunt, AI ajanı iş akışlarını derin teknik uzmanlık gerektirmeden inşa etmek ve otomatize etmek için güçlü bir platform sunar. Platform, kullanıcıların planlama tabanlı ajanlar da dahil olmak üzere gelişmiş ajan mimarilerini sezgisel, kodsuz bir arayüz ile tasarlamalarına olanak tanır. FlowHunt ile ajan durumlarını tanımlayabilir, planlama adımları oluşturabilir, araç entegrasyonlarını yapılandırabilir ve ajan yürütmesini izleyebilirsiniz – üstelik karmaşık kod yazmak zorunda kalmadan. Bu, AI ajanı geliştirmeyi demokratikleştirir ve ekiplerin gelenekselde ciddi mühendislik kaynakları gerektiren gelişmiş otomasyon sistemleri kurmasını sağlar. FlowHunt’ın ajan otomasyonuna yaklaşımı, bu makalede anlatılan planlama tabanlı mimariyle mükemmel uyum içindedir; kullanıcıların karmaşık görevleri yönetilebilir adımlara bölen, büyük bilgi alanlarında doğruluğu koruyan ve verimli çalışan ajanlar oluşturmasına imkan tanır.
Ayrıca platform, ajan performansı için yerleşik izleme ve analiz araçları sunar; böylece ekipler ajanlarının nerede başarılı olduğunu, nerede iyileşmesi gerektiğini görebilir. Bu, ajan tasarımlarını yinelemek ve davranışlarını optimize etmek için kritiktir. FlowHunt, popüler LLM sağlayıcıları ve araç ekosistemleriyle entegre çalışır; yani ajanlarınızı ihtiyaç duydukları kaynaklara kolayca bağlayabilirsiniz. İster web’de arama ve sentez yapan araştırma ajanları, ister birden çok sistemi koordine eden otomasyon ajanları, ister karmaşık talepleri yöneten müşteri hizmetleri ajanları kurmak isteyin, FlowHunt tüm bunları verimli şekilde yapmanız için gerekli altyapıyı sağlar.
LangGraph, durum makinesi mimarisi kullanarak durum tabanlı AI ajanları inşa etmek için özel olarak geliştirilmiş bir çerçevedir. LangGraph’ın merkezinde, ajan iş akışları yönlendirilmiş grafikler olarak temsil edilir; her düğüm bir durum ya da eylemi, kenarlar ise durumlar arası geçişleri gösterir. Bu grafik tabanlı yaklaşım, geleneksel sıralı programlamaya göre pek çok avantaj sunar: Ajanın mantığını açık ve görselleştirilebilir kılar, döngüler ve koşullu dallanmalar dahil karmaşık kontrol akışını mümkün kılar, ve ajan yürütmesi süresince durum yönetimi için net bir yapı sağlar. LangGraph ile bir ajan inşa ettiğinizde, aslında ajanın bir görevi çözerken izleyeceği bir durum makinesi tanımlamış olursunuz.
Durum makinesi kavramı, gelişmiş ajanların nasıl çalıştığını anlamak için temeldir. Bir LangGraph ajanında durum, ajanın karar vermesi ve eylem gerçekleştirmesi için gereken tüm bilgileri içerir. Planlama tabanlı bir ajan için bu durum, orijinal kullanıcı sorgusu, mevcut plan, tamamlanan görevler, bekleyen görevler ve araç çağrılarından gelen sonuçlar gibi bilgileri içerebilir. Ajan iş akışında ilerledikçe, bu durumu her adımda günceller. Örneğin bir görev tamamlandığında, bu görevi tamamlandı olarak işaretler ve sonucu kaydeder. Sonraki adım hakkında karar vermesi gerektiğinde, mevcut durumu inceler ve uygun eylemi belirler. Bu durum tabanlı yaklaşım, ajanın ihtiyaç duyduğu tüm bilgilere her zaman erişmesini ve yürütme boyunca tutarlılığı korumasını sağlar.
LangGraph’ta planlama uygulaması, ajanın bir plan dahilindeki ilerlemesini izleyen yapılandırılmış bir durum oluşturmayı içerir. “Derin Ajan Durumu”, iki ana bileşen içeren bir veri yapısıdır: yapılacaklar (tamamlanacak görevler) ve dosyalar (toplanan bilgiler). Durumdaki her yapılacaklar öğesi, ajanın başarması gereken belirli bir görevi temsil eder; görev tanımı ve mevcut durumu (beklemede, devam etmekte, tamamlandı) gibi özellikler içerir. Bu yapı, ajanın ne yapılması gerektiğini, şu an neyle uğraştığını ve nelerin tamamlandığını net şekilde kayıt altına almasını sağlar. Durum takibi çok önemlidir; çünkü ajan ilerlemesini anlamasına ve sonraki adımları akıllıca seçmesine imkan tanır.
Uygulamada, özellikle birden çok görevin paralel yürütüldüğü durumlarda, durum güncellemelerini yönetmek için bir “reducer” (azaltıcı) deseni kullanılır. Reducer, mevcut durumu ve bir güncellemeyi alır, yeni bir durum üretir. Bu desen, LangGraph’ta çok önemlidir; çünkü birden çok iş parçacığı ya da paralel yürütme aynı anda durumu güncelliyorsa, güncellemelerin doğru şekilde koordine edilmesini ve bilginin kaybolmamasını sağlar. Örneğin iki görev aynı anda tamamlanıp durumu güncelleyince, reducer her iki güncellemenin de entegre olmasını garantiler. Bu, üretim düzeyinde ajan uygulamalarını basit prototiplerden ayıran gelişmiş bir konsepttir. Reducer deseni, birden çok paralel görevden gelen sonuçların toplanması ya da ajanın farklı kısımlarının aynı durum bilgisini güncellemek istemesi gibi daha karmaşık durum yönetimi senaryolarını da mümkün kılar.
Bir planlama ajanı, planlamanın ajan performansını nasıl iyileştirdiğini gösteren belirli bir iş akışı izler. Kullanıcı bir sorgu verdiğinde, ajan önce bir planlama aşamasına girer ve dil modelini kullanarak sorguyu çözmek için kapsamlı bir plan üretir. Bu plan, karmaşık görevi daha küçük ve yönetilebilir adımlara böler. Örneğin kullanıcı “MCP (Model Context Protocol) hakkında kısa bir özet ver” dediğinde, ajan şöyle bir plan oluşturabilir: “1. Adım: MCP hakkında bilgi ara, 2. Adım: MCP nedir ve temel özellikleri nelerdir anla, 3. Adım: Bilgileri kısa bir özette sentezle.” Ajan bu adımları durumdaki yapılacaklar listesine yazar ve her birini beklemede olarak işaretler.
Plan oluşturulduktan sonra ajan yürütme aşamasına geçer. Yapılacaklar listesini okur ve her görevi sırayla yerine getirmeye başlar. İlk görev (bilgi arama) için, uygun bir sorgu ile web arama aracını çalıştırır. Arama sonuçları döner ve duruma kaydedilir. Ajan bu görevi tamamlandı olarak işaretler ve bir sonraki göreve geçer. İkinci adım için ajan, arama sonuçlarını işlemek ve MCP hakkında anahtar bilgileri çıkarmak üzere dil modelini kullanabilir. Sonuç yine duruma kaydedilir ve görev tamamlandı olarak işaretlenir. Son adımda ise, ajan tüm toplanan bilgileri kullanıcının sorusuna doğrudan yanıt veren kısa bir özete dönüştürür. Tüm bu süreç boyunca, ajan neler yaptığını, şu an neyle uğraştığını ve neyin yapılması gerektiğini net şekilde izler. Bu yapılandırılmış yaklaşım, ajanın ilerleyişini kaybetmemesini ve karmaşık, çok adımlı görevleri güvenilir biçimde çözmesini sağlar.
Temel planlama, reaktif ajanlara göre önemli bir gelişme sunsa da, planlamayı daha ileri taşıyan gelişmiş mimariler de vardır. Planla-ve-uygula mimarisi, ajanın bir plan oluşturup ardından adım adım yürüttüğü temel planlama yaklaşımıdır. Ancak bu mimarinin de sınırlamaları vardır: Görevler sıralı şekilde yürütülür ve her adım yine bir LLM çağrısı gerektirir. ReWOO (Reasoning WithOut Observations) mimarisi, planlayıcının değişken ataması yapmasına izin vererek bu sınırlamaların bir kısmını aşar. ReWOO’da planlayıcı, önceki görev çıktılarından “#E2” (2. görevin çıktısı) gibi referanslar kullanabilir; böylece görevler, her adımda yeniden planlayıcıya danışmadan önceki sonuçlara bağımlı olabilir. Bu, LLM çağrısı sayısını azaltır ve görevlerin daha verimli yürütülmesini sağlar.
LLMCompiler mimarisi, planlama tabanlı ajan tasarımında son noktayı temsil eder. Performansı dramatik şekilde artıran birkaç yenilik getirir. İlk olarak, planlayıcı basit bir liste yerine yönlendirilmiş çevrimsiz bir görev grafiği (DAG) üretir. Grafikdeki her görev, çağrılacak aracı, iletilecek parametreleri ve tamamlanması gereken bağımlılıkları (önce hangi görevlerin bitmesi gerektiğini) içerir. İkinci olarak, görev çekici birim, planlayıcıdan gelen akışkan çıktıyı alır ve bağımlılıkları tamamlandıkça görevleri sırayla değil, hemen başlatır. Böylece planlayıcı on bağımsız görev tanımlarsa, bu görevlerin hepsi aynı anda başlatılabilir. Üçüncü olarak, görev argümanları, önceki görevlerin çıktısına referans olan değişkenler olabilir ve ajan geleneksel paralel araç çağrısından bile daha hızlı çalışabilir. Tüm bu özelliklerin birleşimi, araştırma makalesine göre geleneksel ajanlara kıyasla 3,6 kat hız artışı sağlar. Bu gelişmiş mimariler, planlamanın tek bir teknik değil, karmaşıklık, performans ve maliyet arasında farklı dengeler sunan bir yaklaşımlar yelpazesi olduğunu gösterir.
Bir planlama ajanının etkili olabilmesi için, bilgi toplamasını ve eylem gerçekleştirmesini sağlayacak uygun araçlara erişimi olmalıdır. En yaygın araçlar; web araması (internet üzerinde bilgi bulmak için), veritabanı sorguları (yapılandırılmış verilere erişim için), API çağrıları (dış servislerle etkileşim için) ve dil modeli çağrılarıdır (bilgi işlemek ve muhakeme için). LangGraph uygulamasında araçlar, ajana özenle tasarlanmış bir arayüz üzerinden sağlanır. Ajan, belirli fonksiyon çağrıları üreterek araçları çalıştırabilir ve sonuçlar işlenmek üzere ajana döner. Etkili araç entegrasyonunun anahtarı, her aracın net girdiler ve çıktılar ile iyi tanımlanması ve ajanın her aracı ne zaman ve nasıl kullanacağını anlamasıdır.
Temel araçların ötesinde, gelişmiş planlama ajanları genellikle kendi durum ve ilerlemelerini yönetmeye yönelik özel araçlar da içerir. Örneğin bir “yapılacakları oku” aracı, ajanın mevcut planını incelemesini ve kalan görevleri anlamasını sağlar. “Yapılacakları yaz” aracı ise, ajanın ilerledikçe planı güncellemesine, görevleri tamamlanmış olarak işaretlemesine veya yeni görevler eklemesine imkan tanır. Bu meta-araçlar (ajanın kendi durumunda çalışan araçlar), ajanların yürütme sırasında planlarını güncelleyebilmesi için kritik önemdedir. Ajan yürütme sırasında orijinal planın eksik ya da hatalı olduğunu keşfederse, planı revize edebilir. Bu uyarlanabilir planlama yeteneği, üretim düzeyinde ajan uygulamalarını basit prototiplerden ayırır. Alanına özel araçlar (asıl işi yapmak için) ve meta-araçların (ajanın kendi muhakeme ve planlamasını yönetmek için) birleşimi, karmaşık ve öngörülemeyen senaryoları yönetebilen güçlü bir sistem yaratır.
Planlamanın pratikte nasıl çalıştığını göstermek için, karmaşık bir konuda bilgi toplamakla görevli bir araştırma ajanını ele alalım. “Model Context Protocol (MCP) ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunun” sorgusu verildiğinde, ajan şu iş akışını izler: Önce bir plan oluşturur; “1. Adım: MCP hakkında genel bilgi ara, 2. Adım: MCP kullanım alanları ve uygulamalarını ara, 3. Adım: MCP uygulama teknik detaylarını ara, 4. Adım: Tüm bilgileri kapsamlı bir genel bakışta sentezle.” Ajan bu dört görevi, yapılacaklar listesine beklemede olarak yazar. Ardından yürütmeye başlar. 1. adım için “Model Context Protocol MCP nedir?” sorgusuyla web arama aracını çalıştırır ve sonuçları alır. 1. adımı tamamlanmış olarak işaretler ve sonucu kaydeder. 2. adımda “MCP uygulamaları ve kullanım senaryoları” araması yapar, sonucu kaydeder. 3. adımda teknik uygulama detaylarını arar. Son olarak, 4. adımda tüm toplanan bilgileri, kullanıcının orijinal sorgusunu yanıtlayan bütünlüklü ve derli toplu bir genel bakışa dönüştürmek için dil modelini kullanır.
Bu süreç boyunca ajan, ilerlemesini net olarak kaydeder. Herhangi bir noktada planının eksik olduğunu (örneğin, arama sonuçları belirli bir konuda yeterli bilgi sunmuyorsa) fark ederse, yeni görevler ekleyerek planı revize edebilir. Bu uyarlanabilirlik, gerçek hayattaki ilk planın çoğu zaman yeterli olmadığı durumlarla başa çıkmak için kritiktir. Ajan, belirli MCP uygulamaları hakkında daha fazla bilgiye ihtiyaç duyduğunu ya da MCP’nin alternatif yaklaşımlarla karşılaştırılmasını anlaması gerektiğini keşfedebilir. Yürütme sırasında planı revize edebildiği için, bu tür durumları başarısız olmadan ya da eksik bilgiyle yanıt vermeden yönetebilir. Bu örnek, planlamanın neden bu kadar güçlü olduğunu gösteriyor: Ajanın muhakeme sürecine yapı ve netlik getirirken, yeni bilgiler ortaya çıktıkça esneklik de sağlar.
{{ cta-dark-panel heading=“İş Akışınızı FlowHunt ile Güçlendirin” description=“FlowHunt’ın araştırmadan içerik üretimine, yayına ve analize kadar AI içerik ve SEO iş akışlarınızı – hepsi tek platformda – nasıl otomatikleştirdiğini deneyimleyin.” ctaPrimaryText=“Demo Alın” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“FlowHunt’ı Ücretsiz Deneyin” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
AI ajanlarında planlama uygulamanın en güçlü nedenlerinden biri, performans metriklerinde sağladığı dramatik gelişmedir. Geleneksel ReAct tarzı ajanlar, her eylem için bir LLM çağrısı gerektirir; yani on adımlık bir görevde on LLM çağrısı yapılır. Planlama tabanlı ajanlarda ise genellikle yalnızca iki ya da üç LLM çağrısı gerekir: biri ilk planlama aşaması için, biri ya da birkaçı mantık gerektiren yürütme adımları için ve belki biri de planın yetersiz olması durumunda tekrar planlama için. LLM çağrısındaki bu azalma, özellikle GPT-4 gibi pahalı modellerde doğrudan maliyet tasarrufu sağlar. Binlerce ajan yürütmesi yapılan kuruluşlarda, ReAct ve planlama tabanlı ajanlar arasındaki maliyet farkı aylık on binlerce dolar tasarruf anlamına gelebilir.
Maliyet avantajının ötesinde, planlama önemli hız artışları sağlar. Geleneksel ajanlarda her adım tamamlanmadan sonraki adım başlayamaz; bu da sıralı bir darboğaz oluşturur. Planlama ajanları, özellikle LLMCompiler gibi DAG tabanlı mimariler kullananlar, bağımsız görevleri tespit edip paralel olarak yürütür. Örneğin, bir görev A konusunu aramak, diğeri B konusunu aramaksa ve bunlar bağımsızsa, ikisi aynı anda yapılır. Bu paralelleştirme, toplam yürütme süresini sıralı yürütmeye kıyasla 3-4 kat azaltabilir. Kullanıcıya yönelik uygulamalarda bu doğrudan daha iyi kullanıcı deneyimi anlamına gelir. Toplu işlem uygulamalarında ise, aynı sürede daha fazla iş tamamlanır. Maliyet düşüşü ve hız artışının birleşimi, planlama tabanlı ajanları ölçekli her türlü AI ajanı kullanan kuruluş için cazip kılar.
Gerçek dünyada senaryolar nadiren mükemmel biçimde planlandığı gibi ilerler. Planlama ajanlarının, ilk planın yetersiz ya da hatalı olduğu durumları yönetebilmesi gerekir. Bu da sofistike hata yönetimi ve tekrar planlama yetenekleri gerektirir. Ajan beklenmeyen bir durumla – örneğin bir aracın hata döndürmesi, arama sonuçlarının beklenen bilgiyi içermemesi ya da görevin ilk düşünülenden daha karmaşık çıkması gibi – karşılaştığında uyum sağlamalıdır. En etkili yaklaşım, ajanın öğrendiği bilgilere dayanarak tekrar plan yapmasına izin vermektir. Örneğin, ajan arama ve sentez planlamış ama arama sonuç vermemişse, bunu fark edip planı revize etmelidir. Farklı arama sorguları denemeli, alternatif kaynaklara bakmalı ya da görevi farklı şekilde bölmelidir.
Uyarlanabilir planlama uygulamak, dikkatli durum yönetimi ve karar mantığı gerektirir. Ajan, sadece ne yaptığını değil, aynı zamanda problem hakkında neler öğrendiğini de izlemelidir. “MCP” araması sonuç vermiyorsa, “Model Context Protocol” ya da “MCP protocol” gibi alternatifleri denemelidir. Bir araç çağrısı başarısız olursa, tekrar denemek mi, başka bir aracı denemek mi, yoksa sorunu iletmek mi gerektiğine karar vermelidir. Bu kararlar, ajanın ilerlemesini değerlendirmesini ve stratejisini buna göre ayarlamasını gerektirir. İşte planlama ajanının avantajı burada netleşir: Ajanın açık bir planı olduğundan, planın işe yarayıp yaramadığını muhakeme edebilir ve nasıl uyum sağlayacağına dair bilinçli kararlar alabilir. Reaktif ajanlarda ise bu yapı yoktur ve kararlar anlık alınmak zorundadır.
Planlama ajanları geliştikçe, izleme ve hata ayıklama daha da önemli hale gelir. Basit uygulamalarda yürütme yolunu izlemek kolayken, planlama ajanlarında çoklu karar noktaları, araç çağrıları ve durum güncellemeleri bulunur. Etkili izleme, ajanın yürütmesinde birkaç unsura görünürlük sağlamayı gerektirir: Oluşturulan plan, tamamlanan görevler, her araç çağrısından dönen sonuçlar ve ajanın her adımda verdiği kararlar. LangGraph, ajanın yürütmesini bir grafik olarak görselleştiren LangSmith ile yerleşik izleme ve hata ayıklama desteği sunar. Hangi düğümlerin hangi sırayla çalıştırıldığını, aralarındaki durumu net şekilde görebilirsiniz. Bu görselleştirme, ajanın neden belirli şekilde davrandığını anlamak ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için çok değerlidir.
Planlama ajanlarında hata ayıklamak için, planları üreten istemlerin (prompt) de anlaşılması gerekir. Planın kalitesi, doğrudan ajan performansını etkiler; bu nedenle zayıf performans durumunda ilk bakılması gereken yer planlama promptudur. Promptun göreve dair yeterli bağlam sağlamadığını ya da beklenen plan formatını açıkça anlatmadığını görebilirsiniz. Planlama promptunda yapılacak iyileştirmeler, ajan performansını dramatik şekilde artırabilir. Ayrıca, araç çağrılarından dönen sonuçları izlemek, araçların beklenen sonuçları verip vermediğini veya yeniden yapılandırılması gerekip gerekmediğini anlamaya yardımcı olur. Örneğin, bir web arama aracı alakasız sonuçlar döndürüyorsa, arama sorgu formatını ayarlamanız ya da filtre eklemeniz gerekebilir. Yürütme grafiği görselleştirmesini, prompt ve araç sonuçları analiziyle birleştirerek, planlama ajanı performansını sistematik şekilde iyileştirebilirsiniz.
Araştırma ve pratik deneyimlere göre, etkili planlama ajanları inşa etmek için bazı en iyi uygulamalar öne çıkıyor. Birincisi, kaliteli planlama promptları hazırlamaya zaman ayırın. Prompt, görevi net şekilde açıklamalı, iyi plan örnekleri sunmalı ve plan çıktısı için formatı belirtmelidir. İyi hazırlanmış bir planlama promptu, plan kalitesini dramatik biçimde artırır ve tekrar planlama ihtiyacını azaltır. İkincisi, durum yapınızı dikkatlice tasarlayın. Durum, ajanın karar vermesi için gereken tüm bilgileri içermelidir; ancak fazla bilgiyle yönetilemez hale gelmemelidir. İyi tasarlanmış bir durum, ajanın ilerlemesini anlamasını ve sonraki adımlar hakkında iyi kararlar almasını kolaylaştırır. Üçüncüsü, iyi belgelenmiş, net tanımlı araçlar sunun. Her araç, amacını, girdilerini/çıktılarını ve hata yönetimini net şekilde belirtmelidir. İyi tasarlanmış araçlar, ajanların onları daha etkili kullanmasını ve daha iyi sonuçlar üretmesini sağlar.
Dördüncüsü, sağlam hata yönetimi ve tekrar planlama mantığı uygulayın. Bir şeylerin ters gideceğini varsayın – araçlar hata verecek, aramalar beklenmeyen sonuçlar döndürecek, planlar revize edilmeye ihtiyaç duyacak. Ajanın bunları tespit edip uyum sağlamasını sağlayacak mekanizmalar kurun. Beşinci olarak, izleyin ve yineleyin. Ajanlarınızın performansını anlamak, darboğaz ve hata modlarını tespit etmek ve tasarımlarınızı yinelemek için izleme araçları kullanın. Planlama promptunda, araç tasarımında ya da durum yönetiminde yapılacak küçük iyileştirmeler bile genel performansa büyük katkı sağlayabilir. Altıncı olarak, planlama karmaşıklığı ile yürütme hızı arasındaki dengeyi dikkate alın. Daha gelişmiş planlama (ör. DAG tabanlı) performansı artırabilir, ancak karmaşıklık da katar. Daha basit planlama ile başlayın, gerekirse daha gelişmiş yaklaşımlara geçin. Son olarak, üretime almadan önce kapsamlı test yapın. Planlama ajanları karmaşık senaryoları yönetebilir, ancak beklenmedik şekillerde de başarısız olabilir. Kapsamlı test, sorunları kullanıcıları etkilemeden önce tespit edip düzeltmenize yardımcı olur.
AI ajanı planlaması alanı hızla gelişiyor ve yeni mimari ve teknikler düzenli olarak ortaya çıkıyor. Umut verici yönlerden
ReAct ajanları her adımda bir karar verir ve her araç çağrısı için bir LLM çağrısı gerektirir, bu da daha yavaş ve daha pahalı olabilir. Planlama tabanlı ajanlar ise baştan tam bir plan oluşturur, bu da LLM çağrılarını azaltır ve tüm görev üzerinde daha iyi muhakeme yapılmasını sağlar.
Planlama, karmaşık görevleri daha küçük adımlara böler; böylece her bir adımda tek seferde gereken bağlam miktarı azalır. Bu, ajanların büyük miktarda bilgiyle çalışırken dahi doğruluğu korumasına yardımcı olur; çünkü her zaman belirli alt görevlere odaklanılır ve devasa bağlamlar arasında arama yapılmaz.
LangGraph, durum makineleri kullanarak durum tabanlı AI ajanları oluşturmak için geliştirilen bir çerçevedir. Ajan iş akışlarını, her düğümün (planlama ya da araç yürütme gibi) bir adımı, kenarların ise durum geçişlerini temsil ettiği grafikler olarak gösterir.
Planla-ve-uygula ajanları üç ana avantaj sunar: Daha hızlı yürütme (her eylemden sonra LLM çağrısı gerekmez), maliyet tasarrufu (daha az toplam LLM çağrısı), ve daha iyi performans (tüm adımların açıkça muhakeme edilmesi, görev tamamlama oranını artırır).
FlowHunt, ajan planlaması ve yürütülmesi dahil olmak üzere karmaşık AI iş akışlarını tasarlamanıza ve otomatize etmenize olanak tanıyan kodsuz bir platform sağlar. Gelişmiş ajanlar oluşturmak için derin teknik bilgi gerekmeden süreci basitleştirir.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
FlowHunt'ın kodsuz otomasyon platformunu kullanarak planlama yeteneklerine sahip gelişmiş AI ajanları oluşturun. Karmaşık iş akışlarını kolaylaştırın ve LLM maliyetlerini azaltın.
Dosya sistemi erişimine sahip gelişmiş AI ajanları oluşturmayı, bağlam aktarım stratejilerini uygulamayı ve LangGraph ile azaltıcı desenleri kullanarak gelişmiş...
FlowHunt'ta AI Aracıları ve araç çağıran ajanları kullanarak gelişmiş AI sohbet robotları oluşturmak için görevleri otomatikleştiren, birden fazla aracı entegre...
AI ajanları için bağlamı nasıl mühendislik edeceğinizi; araç geri bildirimini yöneterek, token kullanımını optimize ederek ve üretime hazır, güvenilir ajanlar o...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
