[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-reflexion::tr":3,"gloss-cluster-reflexion::tr":26,"gloss-next-reflexion::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"reflexion","prompt-eng","Reflexion","Reflexion, bir görevde başarısız olan modelin neden başarısız olduğuna dair kısa, doğal dilde bir öz-eleştiri yazdığı, bu notu belleğe kaydettiği ve yansımayı bağlamına ekleyerek görevi yeniden denediği bir ajan yönlendirme kalıbıdır. Shinn vd. (2023) tarafından tanıtılan yöntem, sözlü öz-eleştiriyi ağırlık güncellemelerinin hafif bir alternatifi olarak kullanır: ödüllerle ince ayar yapmak yerine ajan, denemeler boyunca yazılı dersler biriktirerek 'öğrenir'. Geri besleyebileceğiniz net bir başarı sinyali olan görevlerde parlar — başarısız bir test, yanlış bir cevap, bir araç hatası — çünkü yansıma tahmine değil gerçek geri bildirime dayanır. Ajan geliştiren ekipler için pratik bir yeniden deneme döngüsüdür: hatayı yakalayın, modele 'ne yanlış gitti ve neyi farklı yapacaksın' diye sorun, ardından bu notu başa ekleyerek yeniden çalıştırın. İki şeye dikkat edin: maliyeti ve gecikmeyi sınırlamak için deneme sayısını kısıtlayın ve geri bildirim sinyalinizin güvenilir olduğundan emin olun — gürültülü ya da yanlış bir sinyal üzerine düşünmek hataları yalnızca pekiştirir.","Reflexion, başarısız olan bir ajana neden başarısız olduğunu kısaca yazdırır, notu belleğe koyar ve bu yansımayla yeniden dener: öğrenme olarak sözlü öz-eleştiri.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"agent","Ajan (Agent)",{"slug":15,"name":16},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":18,"name":19},"human-in-the-loop","İnsan Döngüde (Human-in-the-Loop)",{"slug":21,"name":22},"react-prompting","ReAct Promptlama",{"slug":24,"name":25},"self-refine","Self-Refine",[27,31,34,37,41,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":30},{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":40},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":40},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":40},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":40},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":40},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]