Çoklu Ajan Döngülerinde Hata Ayıklama: Pratik Çözümler 2026

Çok Ajanlı Döngülerde Hata Ayıklama: 2026 “Dijital Çalışanları” Düzeltme Rehberi”

Yapay zeka ajanlarınızın bütçe yakmasını nasıl engellersiniz? Veriler üzerinde halüsinasyon görmelerini veya daireler çizmelerini nasıl engellersiniz? Bunu düzeltmek için tüm yığınınızı yeniden yazmak istemezsiniz.

Yapay zekanın vaatleri değişti. Basit sohbet robotlarından Otonom Ajan İş Akışları. Artık sadece modellerden e-posta yazmalarını istemiyoruz. Pazarları araştırmak, potansiyel müşterileri nitelendirmek ve tedarik zincirlerini özerk bir şekilde yönetmek için aracı ağları -Dijital Çalışanlar- görevlendiriyoruz.

Ancak bu özerkliğin karanlık bir tarafı da var: Döngü.

Hepimiz bunun olduğunu gördük. Bir “Araştırmacı Temsilci” bir “Yazar Temsilciden” açıklama ister. Yazar daha fazla veri ister. Araştırmacı verinin eksik olduğunu iddia eder. Birbirlerine 400 iterasyon boyunca kibarca teşekkür ederler. Bu sırada OpenAI API kredi kartınızın limiti dolmuştur.

Daha da kötüsü, bir “Cold Outreach” temsilcisi yeniden deneme döngüsüne takılıp kalabilir. Aynı CEO'ya bir saat içinde 50 kez e-posta gönderebilir.

Hata Ayıklama çoklu ajan döngüleri yeni sunucu bakımıdır. Oyuncak otomasyonlardan kurumsal düzeyde sistemlere geçiş için gereken kritik beceridir. Bu kılavuz, aracıların neden başarısız olduğunu, ihtiyacınız olan gözlemlenebilirlik yığınını ve Thinkpeak.ai'nin otonom sistemlerde güvenilirliği nasıl tasarladığını araştırıyor.

Çok Ajanlı Döngü Arızasının Anatomisi

Bir aracıda hata ayıklamak için onun doğasını anlamalısınız. Bir yapay zeka ajanı bir komut dosyası değildir. Bir kod, bir hatayla karşılaştığında çöker. Bir ajan doğaçlama.

Bir temsilci bir engelle karşılaştığında 404 Hatası vermez. Etrafından dolaşarak kendi yolunu “düşünmeye” çalışır. Bir çoklu ajan sistemi (MAS), bu doğaçlama genellikle hataları birleştiren bir geri bildirim döngüsü yaratır. 500'den fazla kurumsal dağıtımdan elde edilen verilere dayanarak, başarısızlıklar tipik olarak üç kategoriye ayrılır.

1. Kibarlık Ölüm Sarmalı (Sonsuz Döngü)

Bu, AutoGen veya CrewAI gibi konuşma çerçevelerinde yaygındır. Ajan A bir görevi tamamlar ve şöyle der: “İşte rapor. Değişikliğe ihtiyacınız olursa bana bildirin.”

Ajan B'ye yardımcı olması talimatı verilir. “Teşekkürler, bu harika görünüyor. Eklemek istediğiniz başka bir şey var mı?” Ajan A bunu bir sorgu olarak yorumlar. Az önce yazdığı raporun bir özetini oluşturur. Ajan B tekrar teşekkür eder. Bu döngü, bağlam penceresi patlayana veya bütçe bitene kadar devam eder.

2. Halüsinasyon Basamağı

Doğrusal otomasyonda kötü veri akışı durdurur. Temsilci döngüsünde ise kötü veriler güçlendirilir. Bir “Lead Scraper” ajanının bir CEO'nun e-posta adresini halüsinasyon olarak gördüğünü düşünün. “Zenginleştirme Aracısı” bu e-posta için LinkedIn verilerini bulamayabilir.

Zenginleştirme Aracısı başarısızlık bildirmek yerine, kendi sistem istemini karşılamak için bir LinkedIn profili halüsinasyonu yaratabilir. Veriler “Sosyal Yardım Aracısı ”na ulaştığında tamamen hayal ürünüdür. Yine de sistem “Başarılı” olduğunu bildiriyor. Bu klasik bir halüsinasyon basamakları.

3. JSON Format Savaşı

Ajanlar yapılandırılmış veriler (JSON) aracılığıyla iletişim kurar. Ajan A'nın, Ajan B'nin beklediğinden biraz farklı bir şemaya sahip bir JSON nesnesi çıkardığını varsayalım. Ajan B bir hata mesajı döndürür.

Ajan A hatayı okur, özür diler ve tekrar dener. Genellikle farklı bir biçimlendirme hatası yapar. Bir “Format Savaşı ”na girerler. İş mantığı yerine sözdizimi düzeltmeleri için belirteçleri yakarlar.

Gözlemlenebilirlik Yığını: Göremiyorsanız, Düzeltemezsiniz

Konsol günlükleri ile aracılarda hata ayıklayamazsınız. İhtiyacınız olan Temsilci Gözlemlenebilirliği. 2026 için endüstri standardı, yığınınıza bağlı olarak farklı izleme katmanlarını içerir.

Kod Öncelikli Hata Ayıklama (LangGraph & AutoGen)

Özel Python veya TypeScript aracıları oluşturan mühendisler için araç zinciri önemli ölçüde olgunlaşmıştır:

• LangSmith: Bu, LangChain ve LangGraph kullanıcıları için altın standarttır. Bu sağlar İz Görünümleri. Her adımın tam girdisini ve çıktısını görebilirsiniz. “Yazar Temsilci ”nin “Editör Temsilci ”nin geri bildirimini tam olarak nerede görmezden geldiğini tespit edebilirsiniz.
• Arize Phoenix: Bu, RAG (Retrieval-Augmented Generation) boru hatlarını görselleştirmek için açık kaynaklı bir favoridir. Temsilciniz doğru belgeyi bulamadığı için döngüye giriyorsa, Phoenix size nedenini göstermek için geri alma kümelerini görselleştirir.

Düşük Kodlu Hata Ayıklama (n8n & Make.com)

Thinkpeak.ai'nin üstün olduğu yer burasıdır. Birçok işletme düşük kodlu platformlarda kritik operasyonlar yürütüyor. Burada hata ayıklama görsel olarak farklıdır. N8n'de bir “ajan” genellikle bir düğüm zinciridir.

• Yürütme Geçmişi Analizi: n8n'de, tüm senaryolar için “Yürütme Verilerini Kaydet” seçeneğini etkinleştirmeniz gerekir. Hata ayıklama, görsel yürütme yolu boyunca adım atmayı içerir. “Router” düğümünün verileri nereye gönderdiğini görmeniz gerekir.
• “Gölge” Veritabanı: n8n aracılarınızı bir Supabase veya Postgres kaydedicisine bağlamanızı öneririz. Temsilcinin verdiği her karar, otomasyon aracının dışındaki bir veritabanında bir satır olarak kaydedilmelidir. Bu, tarayıcı çökse bile devam eden bir denetim izi oluşturur.

Stratejik Hata Ayıklama: Thinkpeak.ai Yöntemi

Araçlar size hatayı gösterir, ancak strateji bunu önler. Thinkpeak.ai'de temsilcilere Dijital Çalışanlar olarak davranıyoruz. Yeni bir stajyerin çıktılarını kontrol etmeden bir hafta boyunca çalışmasına izin vermezsiniz. Bunu bir temsilci için de yapmamalısınız.

İşte müşterilerimiz için çok etmenli döngüleri stabilize etmek için kullandığımız 4 adımlı çerçeve.

1. Deterministik Korkuluklar

Her şeye bir LLM'nin karar vermesine asla izin vermeyin. Biz kullanıyoruz Yapılandırılmış Çıktı aracıları katı JSON ile yanıt vermeye zorlamak için. Şema karşılanmazsa, döngü yeniden başlamaz. Sistem durur ve bir insanı uyarır.

Örneğin, Inbound Potansiyel Müşteri Niteleyicimizde, müşteri temsilcisi potansiyel müşteriyle sadece sohbet edemez. Belirli boşlukları doldurmalıdır: Bütçe, Zaman Çizelgesi ve Yetki. Bu yuvalar doldurulana kadar Rezervasyon aşamasına geçemez. Bu, amaçsız konuşma döngülerini önler.

2. “Yaşam Süresi” (TTL) Devre Kesici

Her döngünün sabit bir sayacı olmalıdır. LangGraph kurulumunda bu, özyineleme sınırıdır. n8n'de, her döngüde artan bir sayaç değişkeni oluştururuz.

Kural basittir. Bir temsilci aynı görevi üç kereden fazla denerse, daha fazla denemiyor demektir. Takıldı. İş akışı, görevi otomatik olarak bir insan inceleme kanalına yönlendirmeli ve Devre Kesici süreci öldürmek için.

3. Hata Ayıklayıcı Olarak Döngü İçinde İnsan (HITL)

En iyi hata ayıklayıcı bir insan uzmandır. Yapay Zeka Teklif Oluşturucumuz gibi karmaşık karar ağaçları için bir “Onay için Duraklat” adımı ekliyoruz.

Temsilci teklif taslağını oluşturur. Müşteriye göndermek yerine, bir kontrol paneline bağlantı gönderir. Bir insan yönetici taslağı inceler, düzenler ve “Onayla” düğmesine tıklar. Temsilci bu düzenlemelerden öğrenerek gelecekteki döngüler için hata oranını azaltır. Bu Döngüdeki İnsan yaklaşımı kalite kontrol için gereklidir.

4. Tek Görevli Uzmanlaşma

Döngüler genellikle bir temsilcinin çok fazla şey yapmaya çalışmasından kaynaklanır. Metin yazmaya, görseller oluşturmaya ve gönderileri planlamaya çalışan bir “Pazarlama Temsilcisi ”nin kafası karışacaktır.

Parçala:

• Temsilci A: Metin Yazarı (Çıktı: Metin)
• Ajan B: Tasarımcı (Çıktı: Resim URL'si)
• Agent C: Zamanlayıcı (Eylem: API'ye Gönder)

Doğrusal zincirlerde hata ayıklamak, döngüsel konuşmalara göre daha kolaydır. Omni-Channel Repurposing Motorumuz bu doğrusal mimariyi kullanır. Kendisiyle yaratıcı bir tartışmaya girmeden bir videoyu 20 varlığa dönüştürüyor.

Örnek Olay İncelemesi: “LinkedIn Paraziti” Döngüsünün Düzeltilmesi

En popüler kullanıma hazır ürünlerimizden biri LinkedIn AI Parazit Sistemidir. Bu araç, bir nişte yüksek performans gösteren içeriği tanımlar ve markanız için yeniden yazar.

Böcek: İlk beta sürümünde, “Eleştirmen Temsilci” çok agresifti. “Yazar Temsilci ”nin taslağını orijinaline çok benzediği için reddediyordu. Yazar bunu tamamen farklı olacak şekilde yeniden yazıyordu. Eleştirmen de konudan çok uzaklaştığı için reddediyordu. Sonsuz revizyonlardan oluşan bir döngüye girdiler.

Düzeltme: Bir uygulama gerçekleştirdik Sıcaklık Çürümesi strateji.

1. Yineleme 1: Yüksek yaratıcılık (Sıcaklık 0,7).
2. Yineleme 2: Daha düşük yaratıcılık, geri bildirime daha sıkı bağlılık.
3. Yineleme 3: Eleştirmen yine de reddederse, taslak “İnsan Gözü Gerektiriyor” olarak işaretlenir ve döngü sona erer.

Bu, azalan getiriler için hiçbir CPU döngüsünün boşa harcanmamasını sağlar. Thinkpeak.ai Automation Marketplace'teki her şablonda yer alan mimari düşünce seviyesi budur.

Gelecek: Kendi Kendini İyileştiren Ajanlar

Hata ayıklamada bir sonraki sınır özerkliktir. Şu anda “Gözetmen Ajanlar” ile denemeler yapıyoruz. Bunlar, tek işi diğer ajanların günlüklerini okumak olan özel modellerdir.

Bir Gözetmen bir döngü modeli tespit ederse, müdahale edebilir. Örneğin, bir müşteri temsilcisi aynı araç çağrısını aynı argümanlarla tekrarlarsa, Gözetmen devreye girer. Temsilciye Arama Aracını kullanmayı bırakmasını ve bunun yerine dahili bilgi tabanını kullanmasını söyleyen bir sistem uyarısı enjekte edebilir.

Bu, statik bir komut dosyası ile bir Dinamik Ekosistem.

Sonuç

Çok etmenli döngülerin hata ayıklaması sadece kodu düzeltmekle ilgili değildir. Yeni bir iş gücü türünü yönetmekle ilgilidir. Hata yönetiminden davranış yönetimine geçişi gerektirir.

Yapay zeka operasyonlarınızı ölçeklendirirken, karmaşıklığın kapasiteden daha hızlı ölçeklendiğini unutmayın. Tek bir ajan üretkenliği artırır. Bir ajan sürüsü ise bir yönetim zorluğudur.

Thinkpeak.ai'de bu boşluğu dolduruyoruz. Size sadece yapay zekayı vermiyoruz; kontrol panelini ve emniyet kemerini de veriyoruz.

Gerçekten yolda kalan sürücüsüz bir işletme kurmaya hazır mısınız?

• 🚀 Otomasyon Pazarına Göz Atın anında, hatasız iş akışları için.
• 🛠️ Keşif Çağrısı Yapın Ismarlama Dahili Araçlar ve Özel Uygulama Geliştirme için.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Yapay zeka ajanlarında sonsuz döngülerin en yaygın nedeni nedir?

En yaygın neden “Konuşma Belirsizliği ”dir. Aracılar çok kibar olduklarında veya net durma sıraları olmadığında, birbirlerine süresiz olarak teşekkür etmeye devam ederler. Bu, kodunuzda katı sonlandırma koşulları veya maksimum yineleme sınırları uygulayarak çözülür.

n8n veya Make.com'da oluşturulmuş bir aracıda nasıl hata ayıklayabilirim?

Kod tabanlı aracıların aksine, terminal izleyicileri kullanamazsınız. Platformun Yürütme Geçmişini kullanmanız gerekir. Gelişmiş hata ayıklama için bir Logger Node oluşturmanızı öneririz. Bu, aracı girdilerini ve çıktılarını Supabase gibi harici bir veritabanına gönderir. Daha sonra düşünce sürecini satır satır inceleyebilirsiniz.

Yapay zeka ajanları kendi hatalarını ayıklayabilir mi?

Bir dereceye kadar, evet. Yansıtma modelleri, bir temsilcinin kendi çıktısını sonlandırmadan önce eleştirmesine olanak tanır. Ancak, yansıtma mantığının kendisi kusurluysa, döngüyü daha da kötüleştirebilir. En güvenli yaklaşım, Döngüde İnsan mimarisi ya da ayrı bir Denetleyici Ajandır.

Kaynaklar

• https://www.honeycomb.io/technologies/ai-agents
• https://arxiv.org/abs/2508.02736
• https://azure.microsoft.com/en-us/blog/agent-factory-top-5-agent-observability-best-practices-for-reliable-ai/
• https://arize.com/ai-agents/agent-observability/
• https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/interactive-debugging-and-steering-of-multi-agent-ai-systems/