Yapay zeka ajanlarının başarısı, onlara otomatik geri bildirim (geri basınç) sağlayan yapıların kurulmasına dayanıyor. Bu geri basınç, ajanların hatalarını tespit etmelerine ve uzun vadeli, karmaşık görevlerde daha tutarlı kalmalarına yardımcı oluyor. Mühendisler için bu, ajanlara daha fazla sorumluluk devrederek verimliliği artırma ve sonuçların kalitesine güvenme fırsatı sunuyor.
Eğer bir ajana sadece dosya düzenleme yetkisi verilirse ve bir derleme sistemiyle etkileşim kuramazsa, hataları düzeltmek için sürekli insan geri bildirimine ihtiyaç duyar. Bu durum, mühendislerin zamanlarını basit hataları düzeltmekle harcamasına neden olur ve ajanın potansiyelini sınırlar. Oysa ajana bash komutları çalıştırma yeteneği verilirse, derleme hatalarını kendi başına okuyup düzeltebilir. Bu, mühendislerin daha stratejik ve karmaşık görevlere odaklanmasını sağlar.
Geri basınç prensibi, ifade gücü yüksek tip sistemlerine sahip dillerin (programda daha iyi "kontratlar" tanımlayan) ve Rust, Elm gibi dillerin sunduğu açıklayıcı hata mesajlarının popülaritesini de artırmıştır. Bu mesajlar doğrudan büyük dil modellerine (LLM) beslenerek ajanın kendini düzeltmesine yardımcı olur. Ayrıca, Playwright veya Chrome DevTools gibi araçlarla ajanlara UI'ı görsel olarak kontrol etme yeteneği vermek, manuel geri bildirim ihtiyacını ortadan kaldırarak ajanın kendi başına doğrulama yapmasını sağlar.
Yapay zeka ajanlarının karmaşık görevlerdeki etkinliğini artırmak için otomatik geri bildirim mekanizmalarının entegrasyonu kritik öneme sahiptir.