ตัวอย่างบทเรียน

AI Ajanını Saatlerce Denetimsiz Çalıştırmak: Loop Engineering ve Durdurma Koşulları

Loop engineering: AI kodlama ajanını otonom döngüde çalıştırmak. Döngü türleri, hedef ve metrik, durdurma koşulları, insana eskalasyon, üretici ile değerlendiricinin ayrılması ve otonominin maliyetleri.

Döngü Mühendisliği üretici ve değerlendirici durdurma koşulları insana eskalasyon
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียนนี้
  • Açık durdurma ve eskalasyon koşullarına sahip otonom bir döngü tasarlayacaksınız.
  • Üretici ile değerlendiriciyi birbirini kandıramayacak şekilde ayıracaksınız.
  • Sürecinizi otonomi olgunluk merdivenine göre değerlendireceksiniz.

จุดเริ่มต้นของบทเรียน

Bütün gece yanlış yerde çalışan ajan

  • Net bir sonu olmayan hedef — ne zaman duracağını bilmeyen döngü
  • Tek fren olarak ajanın kendi kendini değerlendirmesi — ve o fren tutmuyor
  • An çok açıkken insan çağıran olmadı

Ajanın gece vardiyası cazip bir fikir: Görevi veriyorsunuz, yatıyorsunuz, sabah hazır sonuç. Pratikte ise çoğu zaman işler başka türlü geliyor. Ajan önceki denemesini hatırlamadığı için aynı adımı neşeyle yeniden çalıştırıyor. İşin bittiğine kendisi karar veriyor ve buna yine kendisi inanıyor. Durma koşulu hiçbir yere yazılmamış; insanı çağıracak biri de yok — döngü, takıldığı anı tanıyacak beceriye sahip değil. Sorun modelde değil. Sorun şu: Döngü, sadece döndürülüp duran sıradan bir prompt gibi tasarlanmış.

🤔 Mit: Döngü, harness'i gereksiz kılar

  • 🤔 Mit: Üstüne bir döngü eklediğinizde harness konusunda rahatlayabilirsiniz
  • ✅ Gerçekte: Harness tek bir çalıştırmayı güvenilir yapar; döngü ise kesintisiz çalıştırmaları otonom kılar
  • 📌 Akılda kalsın: Kötü bir harness'ın üzerine kurulan döngü, çöpü daha hızlı üretir

İçine düşülmesi kolay bir tuzak var: Artık ajana prompt yazan kişi olmaktan çıkıp bu işi sizin yerinize yapan bir sistem tasarlamaya başlıyorsunuz ve kursun en başından beri kurduğunuz harness'in artık o kadar önemli olmadığını hissediyorsunuz. Tam tersi. Harness tek bir çalıştırmayı güvenilir kılar. Döngü ise kesintisiz çalıştırmaları otonom kılar. Harness'ta bir eksi varsa, döngü çöpü yalnızca daha hızlı ve gözetimsiz üretir — üstelik artık endüstriyel ölçekte.

Olası en basit döngü

  • Hedef — son durum nasıl görünür
  • Doğrulama yöntemi — makinece kontrol edilebilir
  • Durma koşulu — deneme sınırı ve bütçe

Şöyle düşünün: Hafta sonu için yola çıkıyorsunuz ve ustaya anahtarları bırakıyorsunuz — siz yokken tıkanmış yağmur oluğunu temizlesin diye. Üç parçadan herhangi birini çıkarın, bu artık döngü olmaktan çıkar. Birincisi hedef: 'Yağmurdan sonra oluk kuru kalacak'; 'usta gelip bir bakmıştı' değil. İkincisi doğrulama yöntemi: Dönüşünüzde borunun altına beş dakika boyunca bir kova koyun — kuruysa iş bitmiştir; 'usta halloldu dedi' değil. Üçüncüsü durma koşulu: Üç deneme ve üzerinde anlaşılan bir tutar; sonrasında usta durup sizi arar, kendi kendine çatıyı değiştirmeye kalkmaz. Bu üçünden biri bile eksikse elinizdeki şey döngü değil; tesadüfen birkaç kez tekrarlanmış tek bir ziyarettir.

บทเรียนฉบับเต็มใช้ได้เมื่อสมัครสมาชิก

ฉบับเต็มมีสไลด์เพิ่มอีก 22 สไลด์

วิดีโอ สไลด์ทั้งหมด โน้ต แบบทดสอบ AI ติวเตอร์ และการสัมภาษณ์จะเปิดหลังเข้าสู่ระบบและสมัครสมาชิก

เข้าสู่ระบบหรือลงทะเบียน สมัครสมาชิก

เนื้อหาบทเรียน

  1. Bütün gece yanlış yerde çalışan ajan
  2. 🤔 Mit: Döngü, harness'i gereksiz kılar
  3. Olası en basit döngü
  4. Sıradan prompt'a karşı döngü
  5. Dört tür döngü
  6. Tuzak: Zamana göre döngü ile hedefe göre döngüyü karıştırmak
  7. ❓ Kontrol molası: Bu işin bir sonu var mı?
  8. Döngünün altı temel yapı taşı
  9. Döngünün altı temel yapı taşı
  10. Bu üç koşul olmadan otonom döngü marş almaz
  11. Bu üçü olmadan ajan körleşir, kendini kandırır ve her şeyi unutur
  12. Üretici–değerlendirici ayrımı — iptal edilemez güvence
  13. Ayrım kuralları: biri size güvenmemeli
  14. 🛠 Andrej Karpathy'nin autoresearch projesi
  15. Üç dosya — üç rol
  16. Döngü mekaniği: yalnızca ileri giden klikli anahtar
  17. Çalmaya değer iki tasarım kararı
  18. Kendine başarı yalanı söyleyemeyen döngünün tam haritası
  19. program.md — metodolojinin gerçek hali
  20. Otonominin dört sessiz maliyeti
  21. Panzehirler ve Osmani'nin benzer iki döngü üzerine düşüncesi
  22. Otonomi olgunluk merdiveni
  23. Uçtan uca proje: ödeme backend'i için program.md
  24. İlk döngüyü tek bir akşamda nasıl kurarsınız
  25. Harness'ten döngüye — ve ötesine

บทความเกี่ยวกับบทเรียนนี้

บทเรียนทั้งหมดในคอร์สนี้

  1. Harness Engineering Nedir? AI Kodlama Ajanı Modelden Değil, Ortamdan Neden Çöker
  2. AI Ajanında Hata Birikimi: Adım Başına %95 Doğruluk Neden 10. Adımda Başarısız Olur
  3. AI Ajan Güvenilirlik Metrikleri: MTBF, MTTR, Patlama Yarıçapı ve Little Yasası
  4. AI Ajanı Üretimde Neden Çöker: Beş Hata Katmanı ve Teşhis Döngüsü
  5. AI Ajan Harness'ı Neyden Oluşur: Talimatlar, Araçlar, Ortam, Durum, Geri Bildirim
  6. AI Kodlama Ajanları İçin Depo Haritası: Oturumlar Arası Hafızasız Proje Yapısı
  7. AGENTS.md En İyi Uygulamaları: Dev Talimat Dosyası Neden Çalışmaz, Yönlendirici Nasıl Kurulur
  8. AI Ajanı Oturumlar Arası Hafıza: Oturum Devri, PROGRESS.md ve Başlangıç Sözleşmesi
  9. AI Ajanları İçin feature_list.json: WIP=1, Özellik Durumları ve verify.sh Doğrulaması
  10. Ajan 'Hazır' Dedi, Özellik Çalışmıyor: Doğrulama Boşluğu ve Definition of Done
  11. Tüm Testler Yeşil, Özellik Bozuk: AI Ajanları İçin E2E Testler ve Mimari Kurallar
  12. AI Ajanı Gözlemlenebilirliği: Sprint Sözleşmesi, Değerlendirici Rubriği ve Temiz Oturum Çıkışı
  13. AI Ajanını Saatlerce Denetimsiz Çalıştırmak: Loop Engineering ve Durdurma Koşulları
  14. AI Ajanları İçin Graph Engineering: Tek Döngü Yetmediğinde Görev Grafiği
  15. AI Ajan Harness'ını Sıfırdan Kurmak: AGENTS.md, feature_list.json, verify.sh ve Otonom Döngü