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Das Loop-and-Verify-Muster kann Planen → Handeln → Verifizieren → Festschreiben ausführen, wobei Verifikations- und Richtlinienprüfungen für jeden Workflow definiert und getestet werden, bevor Aktionen festgeschrieben werden dürfen.
Die meisten KI-Systeme antworten und machen weiter. Autonome Agenten müssen wie erfahrene Ingenieure arbeiten: die Änderung planen, umsetzen, das Ergebnis testen und erst dann festschreiben. Die Loop-and-Verify-Architektur sorgt dafür, dass diese Disziplin bei jedem Schritt durchgesetzt wird.
Der Agent zerlegt die Anfrage in konkrete Teilaufgaben, wählt Werkzeuge aus und skizziert das erwartete Ergebnis — so wird Erfolg messbar.
Der Agent führt jede Teilaufgabe aus, ruft APIs auf und schreibt Zustände. Jeder Werkzeugaufruf wird mit Eingaben, Ausgaben und Zeitangaben erfasst.
Bevor die Änderung dauerhaft wird, spielt der Agent seinen Plan gegen den neuen Zustand ab, prüft Guardrails und schreibt entweder fest oder rollt mit Begründung zurück.
Schlägt die Verifikation fehl, verfeinert der Agent seinen Plan und versucht es erneut — ohne bei Routinefehlern einen Menschen einzubeziehen.
Jede Schleife erzeugt eine reproduzierbare Ablaufspur, die Sie offline abspielen können — Regressionstests werden dadurch praktikabel.
Richtlinienprüfungen können während der Verifikation ausgeführt werden; destruktive Aktionen erfordern getestete Kontrollmechanismen und eine angemessene menschliche Freigabe, bevor sie in der Produktion ausgeführt werden.
Fehlgeschlagene Verifikationen sind im Vergleich zu fehlgeschlagenen Deployments kostenlos. Die Kosten wachsen in die richtige Richtung.