Alt ajanlar
ChatGPT ve Codex'te alt ajanları kullanın ve özel Codex ajanlarını yapılandırın
- ChatGPT masaüstü uygulaması Masaüstünde projeler, dosyalar ve uzun süren görevler.
- ChatGPT web Tarayıcınızda sohbetler, projeler ve Work.
- Codex CLI Terminalinizde Codex.
- Codex IDE uzantısı Düzenleyicinizde Codex.
ChatGPT Work ve Codex, uzmanlaşmış ajanları paralel olarak başlatıp sonuçlarını tek bir yanıtta toplayarak alt ajan iş akışlarını çalıştırabilir. Bu, kod tabanını keşfetme veya çok adımlı bir özellik planını uygulama gibi yoğun biçimde paralelleştirilebilen karmaşık görevlerde özellikle yararlı olabilir.
Yerel Codex istemcilerinde farklı görevler için farklı model yapılandırmalarına ve talimatlara sahip özel ajanlar da tanımlayabilirsiniz.
Kullanılabilirlik
ChatGPT Work, uygun hesaplara alt ajan iş akışlarını ve etkinliklerini sunar.
Güncel Codex sürümlerinde alt ajan iş akışları varsayılan olarak etkindir. Alt ajan etkinliği ChatGPT masaüstü uygulamasında, Codex CLI'da ve IDE uzantısında görünür.
Her alt ajan kendi model ve araç çalışmasını gerçekleştirdiğinden, alt ajan iş akışları karşılaştırılabilir tek ajanlı çalıştırmalardan daha fazla token tüketir.
ChatGPT Work'te ChatGPT'den bağımsız işleri alt ajanlara devretmesini isteyin. Ajanlar ChatGPT'nin barındırılan ortamında çalışır; sohbet, ajanların etkinliklerini ve sonuçlarını gösterir. Çoğu zekâ düzeyinde iş devrini açıkça istemeniz gerekir. Ultra ile ChatGPT, paralel çalışan ajanlar hızı veya kaliteyi kayda değer ölçüde artıracaksa işleri proaktif olarak devredebilir.
Bir uygulama sohbetinde Codex'ten işin bağımsız bölümlerini
alt ajanlara devretmesini isteyin. Güncel yerel Codex sürümleri, doğrudan istediğinizde veya
geçerli AGENTS.md ya da skill talimatları bunu gerektirdiğinde görev devreder. Uygulama, her
alt ajan iş parçacığını görünür kılar; böylece çalışmalarını ve ana
sohbete döndürülen özeti inceleyebilirsiniz.
Etkileşimli bir CLI oturumunda Codex'ten alt ajanları kullanmasını isteyin. Codex ayrıca
geçerli AGENTS.md talimatlarına veya görev devri isteyen beceri talimatlarına da uyabilir.
Ajan iş parçacıkları çalışırken bunları incelemek ve aralarında geçiş yapmak için /subagents kullanın. Ana
iş parçacığı, alt ajanların sonuçlarını nihai yanıtında bir araya getirir.
Bir IDE sohbetinde Codex'ten işin bağımsız bölümlerini alt ajanlara devretmesini isteyin.
Codex ayrıca görev devretmeyi isteyen geçerli AGENTS.md veya skill talimatlarını
izleyebilir. Arka plan ajanı kullanıcı arayüzü kullanılabildiğinde etkin alt ajanlar
ileti yazma alanının üzerinde görünür. Durumlarını görmek, tüm etkin
alt ajanları durdurmak veya tek bir alt ajan iş parçacığını açmak için paneli genişletin.
Alt ajan iş akışları neden yararlıdır
Geniş bağlam pencerelerinde bile modellerin sınırları vardır. Gereksinimleri, kısıtlamaları ve kararları tanımladığınız ana sohbeti keşif notları, test günlükleri, yığın izleri ve komut çıktıları gibi gürültülü ara çıktılarla doldurursanız oturum zamanla daha az güvenilir hâle gelebilir.
Bu durum genellikle şöyle tanımlanır:
- Bağlam kirliliği: Yararlı bilgiler, gürültülü ara çıktıların altında kalır.
- Bağlam çürümesi: Sohbet daha az ilgili ayrıntılarla doldukça performans düşer.
Arka plan bilgisi için Chroma'nın bağlam çürümesi yazısına bakın.
Alt ajan iş akışları, gürültülü çalışmaları ana iş parçacığından uzaklaştırarak yardımcı olur:
- Ana ajanın gereksinimlere, kararlara ve nihai çıktılara odaklanmasını sağlayın.
- Keşif, testler veya günlük analizi için uzmanlaşmış alt ajanları paralel olarak çalıştırın.
- Ham ara çıktılar yerine alt ajanlardan özetler alın.
Ayrıca işler bağımsız olarak paralel yürütülebildiğinde zaman kazandırabilir ve daha geniş kapsamlı görevleri sınırlı parçalara ayırarak daha yönetilebilir hâle getirirler. Örneğin Codex, milyonlarca token içeren bir belgenin analizini daha küçük problemlere bölebilir ve süzülmüş çıkarımları ana iş parçacığına döndürebilir.
Başlangıç olarak keşif, test, triyaj ve özetleme gibi okuma ağırlıklı görevlerde paralel ajanları kullanın. Birden çok ajanın aynı anda kod düzenlemesi çakışmalara yol açabileceği ve koordinasyon yükünü artırabileceği için paralel yazma ağırlıklı iş akışlarında daha dikkatli olun.
Temel terimler
Codex, alt ajan iş akışlarında birbiriyle ilişkili birkaç terim kullanır:
- Alt ajan iş akışı: Codex'in paralel ajanlar çalıştırdığı ve sonuçlarını birleştirdiği iş akışı.
- Alt ajan: Codex'in belirli bir görevi ele almak üzere başlattığı, görev devredilmiş ajan.
- Ajan iş parçacığı: Bir alt ajanın çalışmasını yürüttüğü iş parçacığı. Desteklenen istemciler, ilerlemeyi veya sonuçları incelemek üzere bu iş parçacıklarını açmanıza olanak tanır.
Alt ajan iş akışlarını tetikleme
Çoğu zekâ düzeyinde alt ajan kullanımını veya paralel ajan çalışmasını doğrudan isteyin. Ultra proaktif iş devrini etkinleştirir; böylece ChatGPT uygun bağımsız işleri ayrı bir istek olmadan devredebilir.
Alt ajanları veya paralel ajan çalışmasını doğrudan isteyin. Codex ayrıca geçerli proje ya da skill talimatları gerektirdiğinde görev devredebilir.
Pratikte elle tetikleme; "iki ajan başlat", "bu işi paralel olarak devret" veya "her nokta için bir ajan kullan" gibi doğrudan talimatlar vermek anlamına gelir. Her alt ajan kendi model ve araç çalışmasını gerçekleştirdiği için alt ajan iş akışları, karşılaştırılabilir tek ajanlı çalıştırmalardan daha fazla token tüketir.
İyi bir alt ajan prompt'ı, işin nasıl bölüneceğini, Codex'in devam etmeden önce tüm ajanları bekleyip beklemeyeceğini ve hangi özetin ya da çıktının döndürüleceğini açıklamalıdır.
Review this branch with parallel subagents. Spawn one subagent for security risks, one for test gaps, and one for maintainability. Wait for all three, then summarize the findings by category with file references.Model ve akıl yürütme seçimi
Farklı ajanlar farklı model ve akıl yürütme ayarlarına ihtiyaç duyar.
ChatGPT Work'te ileti yazma alanından bir model ve zekâ düzeyi seçin. Kullanılabilir zekâ düzeyleri, seçilen modele bağlı olarak Light, Medium, High, Extra High ve Max seçeneklerini içerebilir. Ultra yalnızca uygun hesaplar ve desteklenen modeller için kullanılabilir. En yüksek düzeyde akıl yürütme kullanır ve ChatGPT'nin uygun işleri proaktif olarak alt ajanlara devretmesini sağlar.
Diğer zekâ düzeylerinde işin paralel olarak devredilmesini istediğinizde alt ajanları açıkça talep edin.
Bir alt ajan modeli veya model_reasoning_effort yapılandırmazsanız,
alt ajan üst ajanın modelini ve akıl yürütme çabasını devralır. Açık bir
oluşturma isteği veya bir [agents] varsayılanı, açıkça belirtilmiş ya da
yapılandırılmış bir akıl yürütme çabası olmadan bir model seçerse alt ajan o modelin varsayılan
akıl yürütme çabasını kullanır. Her görev için zekâ, hız ve fiyatı dengelemek üzere
prompt'ınızda belirli bir model veya akıl yürütme çabası isteyin,
[agents] varsayılanlarını config.toml içinde yapılandırın ya da model ve
model_reasoning_effort değerlerini doğrudan özel ajan dosyasında ayarlayın.
Örneğin, hızlı taramalar için gpt-6-luna veya daha zorlu akıl yürütme işleri için daha yüksek çaba düzeyine sahip bir gpt-6.1-sol yapılandırması kullanın.
Model seçimi
gpt-6.1-sol: Zorlu görevleri üstlenen ajanlar için buradan başlayın. Daha geniş bir bağlamda planlama, araç kullanımı, doğrulama ve işi sonuna kadar takip etmeyi gerektiren belirsiz, çok adımlı işler için kullanın.gpt-6-luna: Net, tekrarlanabilir veya yüksek hacimli işleri yürüten hızlı ve dar kapsamlı ajanlar için kullanın.
Akıl yürütme düzeyi (model_reasoning_effort)
GPT-6.1 Sol için istemcinizin ve seçtiğiniz modelin desteklediği bir akıl yürütme
çabası kullanın. Model ayarlarını açıkça belirtirken GPT-6 Luna için high veya GPT-6 Astra için low
ile başlayın. Seçilen modelin desteklediği bir düzeyi kullanarak göreve göre ayarlayın.
ultra: Seçilen model destekliyorsa en derin akıl yürütme için kullanın.maxvexhigh: Seçilen model bu düzeyleri destekliyorsa özellikle zorlu akıl yürütme işleri için kullanın.high: Bir ajanın karmaşık mantığı izlemesi, varsayımları denetlemesi veya uç durumları ele alması gerektiğinde kullanın (örneğin, inceleme yapan veya güvenliğe odaklanan ajanlar).medium: Hız ile derinliği dengeler.low: Görev basit olduğunda ve hız en önemli öncelik olduğunda kullanın.
Daha yüksek akıl yürütme düzeyi yanıt süresini ve token kullanımını artırır, ancak karmaşık işlerde kaliteyi yükseltebilir. Ayrıntılar için Modeller, Yapılandırma temelleri ve Yapılandırma Referansı bölümlerine bakın.
Orkestrasyon ve iş parçacığı denetimleri
ChatGPT veya Codex; yeni alt ajanları başlatma, takip talimatlarını yönlendirme, sonuçları bekleme ve ajan iş parçacıklarını kapatma dâhil olmak üzere ajanlar arasındaki orkestrasyonu yönetir.
Çok sayıda ajan çalışırken Codex, istenen tüm sonuçlar hazır olana kadar bekler ve ardından birleştirilmiş bir yanıt döndürür.
Çoğu zekâ düzeyinde ChatGPT, doğrudan bir istekten sonra ajanları başlatır. Ultra ile ChatGPT, paralel çalışma yararlı olduğunda proaktif olarak da görev devredebilir.
Güncel yerel Codex sürümleri, doğrudan bir istekten veya geçerli proje ya da skill talimatından sonra ajanları başlatır.
Nasıl çalıştığını görmek için projenizde şu prompt'ı deneyin:
I would like to review the following points on the current PR (this branch vs main). Spawn one agent per point, wait for all of them, and summarize the result for each point.
1. Security issue
2. Code quality
3. Bugs
4. Race
5. Test flakiness
6. Maintainability of the codeAlt ajanları yönetme
Salt okunur Active ve Done listelerini görmek için Subagents bölümünü açın. Ayrıntılarını ve sonucunu incelemek üzere tamamlanmış bir alt ajanı seçin. Web kenar çubuğu alt ajan etkinliğini bildirir; tek bir alt ajanı durdurmak veya yönlendirmek için denetimler sunmaz.
- Çalışmasını incelemek için ana iş parçacığında gösterilen etkinlikten bir alt ajan iş parçacığını açın.
- Çalışan bir alt ajanı yönlendirmesini, durdurmasını veya tamamlanmış alt ajan iş parçacıklarını kapatmasını doğrudan Codex'ten isteyin.
- CLI'da etkin ajan iş parçacıkları arasında geçiş yapmak ve devam eden iş parçacığını incelemek için
/subagentskullanın. - Çalışan bir alt ajanı yönlendirmesini, durdurmasını veya tamamlanmış ajan sohbetlerini kapatmasını doğrudan Codex'ten isteyin.
- Arka plan ajanı paneli kullanılabiliyorsa durumu incelemek, etkin alt ajanları durdurmak veya bir alt ajan sohbetini açmak için paneli genişletin.
- Çalışan bir alt ajanı yönlendirmesini, durdurmasını veya tamamlanmış alt ajan sohbetlerini kapatmasını doğrudan Codex'ten isteyin.
Onaylar ve korumalı alan denetimleri
Alt ajanlar geçerli korumalı alan politikanızı devralır.
ChatGPT Work, alt ajanları barındırılan ortamında çalıştırır ve yerel bir Codex korumalı alanı veya onay modu denetimi sunmaz. Alt ajanlar, üst sohbetin kullanabildiği araçları kullanır. Web sitesi ve bağlayıcı izinleri araca özgü olmaya devam eder.
Alt ajanlar ileti yazma alanının altında seçilen izin modunu devralır. Codex'ten görev devretmesini istemeden önce üst tur için izin modunu seçin.
Etkileşimli CLI oturumlarında siz ana iş parçacığına bakarken bile etkin olmayan ajan iş parçacıklarından onay istekleri gelebilir. Onay katmanı kaynak iş parçacığı etiketini gösterir; isteği onaylamadan, reddetmeden veya yanıtlamadan önce o iş parçacığını açmak için o tuşuna basabilirsiniz.
Etkileşimsiz akışlarda veya bir çalıştırmanın yeni bir onay gösteremediği durumlarda yeni onay gerektiren eylem başarısız olur ve Codex hatayı üst iş akışına iletir.
Alt ajanlar, üst turun geçerli korumalı alan ve onay ayarlarını,
/permissions veya --yolo ile yapılan değişiklikler dahil olmak üzere devralır. Özel bir ajan dosyası
bu ayarların yerini alamaz.
Alt ajanlar, ileti yazma alanının altında seçilen izin modunu devralır. Codex'ten iş devretmesini istemeden önce üst ajanın turu için izin modunu seçin.
Korumalı alan ve onay denetimlerini üst oturumda ayarlayın. Özel ajan talimatları bir ajandan düzenleme yapmamasını isteyebilir, ancak ayrı bir salt okunur korumalı alan oluşturmaz.
Özel ajanlar
Codex yerleşik ajanlarla birlikte gelir:
default: Genel amaçlı yedek ajan.worker: Uygulama ve düzeltmelere odaklanan yürütme ajanı.explorer: Okuma ağırlıklı kod tabanı keşif ajanı.
Kendi özel ajanlarınızı tanımlamak için kişisel ajanlar adına
~/.codex/agents/ veya proje kapsamındaki ajanlar adına .codex/agents/ altına bağımsız TOML dosyaları
ekleyin.
Her dosya bir özel ajan tanımlar. Özel ajanlar model ayarlarını ve talimatlarını değiştirebilir veya desteklenen yetenekleri devre dışı bırakabilir. Üst ajanın izinlerini, sağlayıcısını ve MCP server'larını devralırlar; özel ajan dosyası bu ayarları geçersiz kılamaz.
Her bağımsız özel ajan dosyası şunları tanımlamalıdır:
namedescriptiondeveloper_instructions
Özel ajan dosyasında model veya model_reasoning_effort ayarlanmışsa dosyadaki
değer önceliklidir. Codex, dosyayı uygulamadan önce her ayarı sırasıyla
ajan oluşturulurken açıkça belirtilen değerden, ilgili [agents] varsayılanından ve ardından
üst ajanın değerinden belirler. Açık bir ajan oluşturma isteği veya [agents] varsayılanı
bir model seçiyor ve ikisi de akıl yürütme çabası belirtmiyorsa Codex
bu modelin varsayılan çaba düzeyini kullanır. Yalnızca model ayarını belirleyen özel ajan dosyası
önceden belirlenen bu çaba düzeyini korur. Dosyada model_reasoning_effort ayarını da
belirleyin; seçilen model bu çaba düzeyini desteklemiyorsa veya farklı bir düzey
istiyorsanız bu gereklidir. Beceriler üst ajandan devralınır ve özel ajan
skills.config ile becerileri tek tek devre dışı bırakabilir.
Genel ayarlar
Genel alt ajan ayarları hâlâ yapılandırmanızdaki [agents] altında bulunur.
| Alan | Tür | Gerekli | Amaç |
|---|---|---|---|
agents.enabled |
boolean | Hayır | Çok ajanlı araçları etkinleştirin veya devre dışı bırakın. |
agents.max_concurrent_threads_per_session |
number | Hayır | Birincil iş parçacığı hariç eşzamanlı açık başlatılmış ajan iş parçacıklarını sınırlayın. |
agents.default_subagent_model |
string | Hayır | Başlatılan ajanlar için varsayılan modeli ayarlayın. |
agents.default_subagent_reasoning_effort |
string | Hayır | Başlatılan ajanlar için varsayılan akıl yürütme düzeyini ayarlayın. |
agents.interrupt_message |
boolean | Hayır | Bir ajan turu kesildiğinde modelin görebileceği bir mesaj kaydedin. |
Notlar:
agents.enabledvarsayılan olaraktruedeğerini alır. Çok ajanlı araçları devre dışı bırakmak için bunufalseolarak ayarlayın.agents.max_concurrent_threads_per_sessionayarını belirtmediğinizde varsayılanı Codex seçer. Mevcut yapılandırmalar eski bir takma ad olarakagents.max_threadskullanmaya devam edebilir.- Açık başlatma değerleri
agents.default_subagent_modelveagents.default_subagent_reasoning_effortdeğerlerini geçersiz kılar. agents.interrupt_messagevarsayılan olaraktruedeğerini alır. Modelin görebileceği kesinti mesajını ajanın bağlamından çıkarmak için bunufalseolarak ayarlayın.- Özel bir ajan adı
explorergibi yerleşik bir ajanla eşleşirse özel ajanınız öncelikli olur.
Özel ajan dosyası şeması
| Alan | Tür | Gerekli | Amaç |
|---|---|---|---|
name |
string | Evet | Codex'in ajanı başlatırken veya ajana atıfta bulunurken kullandığı ad. |
description |
string | Evet | Codex'in bu ajanı ne zaman kullanması gerektiğine ilişkin kullanıcıya yönelik yönerge. |
developer_instructions |
string | Evet | Ajanın davranışını tanımlayan temel talimatlar. |
Model davranışını özelleştirmek için model, model_reasoning_effort, model_reasoning_summary ve
model_verbosity ayarlarını kullanın.
Bu ayarların kabul ettiği değerler için yapılandırma başvurusuna
bakın.
Özel ajanın yeteneklerini azaltmak için desteklenen özellik anahtarlarını false olarak ayarlayın:
features.shell_tool, features.apps, features.plugins,
features.memories veya features.request_permissions_tool. Becerileri tek tek
skills.config ile, paketle gelen becerileri ise
skills.bundled.enabled = false ile devre dışı bırakın. skills.include_instructions = false ayarını kullanarak
otomatik beceri talimatları bloğunu hariç tutun. Yönetilen gereksinimler geçerliliğini korur.
sandbox_mode, approval_policy,
model_provider ve mcp_servers dahil diğer oturum ayarları, özel ajan dosyasına
konulduğunda üst oturumun yapılandırmasını geçersiz kılmaz. Hizmet katmanı da kök
oturumun tercihine uyar. Ajanın MCP server'larını kullanabilmesi için bunları üst oturumda
yapılandırın.
Codex özel ajanı name alanıyla tanımlar. Dosya adını ajan adıyla eşleştirmek en basit kuraldır, ancak doğruluk kaynağı name alanıdır.
Özel ajan örnekleri
En iyi özel ajanlar dar kapsamlı ve belirgin tercihlere sahiptir. Her birine net bir iş, bu işle eşleşen bir araç yüzeyi ve komşu işlere kaymasını önleyen talimatlar verin.
Örneklerde GPT-6.1 Sol kullanılır; oturum açtığınız hesabın veya çalışma alanının bu modele erişimi olması gerekir. Model kullanılamıyorsa erişebildiğiniz bir modeli seçin.
Örnek 1: PR incelemesi
Bu kalıp, incelemeyi üç odaklı özel ajan arasında böler:
pr_explorerkod tabanının haritasını çıkarır ve kanıt toplar.reviewerdoğruluk, güvenlik ve test risklerini arar.docs_researcherözel bir MCP server aracılığıyla çerçeve veya API belgelerini denetler.
Proje yapılandırması (.codex/config.toml):
[agents]
max_concurrent_threads_per_session = 8
[mcp_servers.openaiDeveloperDocs]
url = "https://developers.openai.com/mcp".codex/agents/pr-explorer.toml:
name = "pr_explorer"
description = "Read-only codebase explorer for gathering evidence before changes are proposed."
model = "gpt-6-luna"
model_reasoning_effort = "high"
developer_instructions = """
Stay in exploration mode.
Do not edit files.
Trace the real execution path, cite files and symbols, and avoid proposing fixes unless the parent agent asks for them.
Prefer fast search and targeted file reads over broad scans.
""".codex/agents/reviewer.toml:
name = "reviewer"
description = "PR reviewer focused on correctness, security, and missing tests."
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
developer_instructions = """
Review code like an owner.
Do not edit files.
Prioritize correctness, security, behavior regressions, and missing test coverage.
Lead with concrete findings, include reproduction steps when possible, and avoid style-only comments unless they hide a real bug.
""".codex/agents/docs-researcher.toml:
name = "docs_researcher"
description = "Documentation specialist that uses the docs MCP server to verify APIs and framework behavior."
model = "gpt-6-luna"
model_reasoning_effort = "high"
developer_instructions = """
Use the docs MCP server to confirm APIs, options, and version-specific behavior.
Return concise answers with links or exact references when available.
Do not make code changes.
"""
Bu kurulum aşağıdaki gibi prompt'larla iyi çalışır:
Review this branch against main. Have pr_explorer map the affected code paths, reviewer find real risks, and docs_researcher verify the framework APIs that the patch relies on.Örnek 2: Ön yüz entegrasyonu hata ayıklama
Bu kalıp; kullanıcı arayüzü gerilemeleri, kararsız tarayıcı akışları veya uygulama koduyla çalışan ürünü kesen entegrasyon hataları için kullanışlıdır.
Proje yapılandırması (.codex/config.toml):
[agents]
max_concurrent_threads_per_session = 6
[mcp_servers.chrome_devtools]
url = "http://localhost:3000/mcp"
startup_timeout_sec = 20.codex/agents/code-mapper.toml:
name = "code_mapper"
description = "Read-only codebase explorer for locating the relevant frontend and backend code paths."
model = "gpt-6-luna"
model_reasoning_effort = "high"
developer_instructions = """
Map the code that owns the failing UI flow.
Do not edit files.
Identify entry points, state transitions, and likely files before the worker starts editing.
""".codex/agents/browser-debugger.toml:
name = "browser_debugger"
description = "UI debugger that uses browser tooling to reproduce issues and capture evidence."
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
developer_instructions = """
Reproduce the issue in the browser, capture exact steps, and report what the UI actually does.
Use browser tooling for screenshots, console output, and network evidence.
Do not edit application code.
""".codex/agents/ui-fixer.toml:
name = "ui_fixer"
description = "Implementation-focused agent for small, targeted fixes after the issue is understood."
model = "gpt-6-luna"
model_reasoning_effort = "high"
developer_instructions = """
Own the fix once the issue is reproduced.
Make the smallest defensible change, keep unrelated files untouched, and validate only the behavior you changed.
"""
[[skills.config]]
path = "/Users/me/.agents/skills/docs-editor/SKILL.md"
enabled = falseBu kurulum aşağıdaki gibi prompt'larla iyi çalışır:
Investigate why the settings modal fails to save. Have browser_debugger reproduce it, code_mapper trace the responsible code path, and ui_fixer implement the smallest fix once the failure mode is clear.