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Le schéma loop-and-verify peut exécuter planifier → agir → vérifier → valider, avec des contrôles de vérification et de politique définis et testés pour chaque workflow avant toute validation d'action.
La plupart des systèmes d'IA répondent et passent à autre chose. Les agents autonomes doivent travailler comme des ingénieurs seniors : planifier le changement, l'exécuter, en tester le résultat, puis seulement le valider. L'architecture loop-and-verify est la discipline imposée à chaque étape.
L'agent décompose la requête de l'utilisateur en sous-tâches concrètes, sélectionne les outils et esquisse le résultat attendu pour que la réussite soit mesurable.
L'agent exécute chaque sous-tâche, appelle des API et écrit l'état. Chaque appel d'outil est consigné avec ses entrées, ses sorties et sa durée.
Avant que le changement ne soit pérennisé, l'agent rejoue son plan sur le nouvel état, contrôle les garde-fous et valide ou restaure avec un motif.
Lorsque la vérification échoue, l'agent affine son plan et réessaie — sans solliciter un humain pour les manquements courants.
Chaque boucle produit une trace reproductible rejouable hors ligne, rendant les tests de non-régression praticables.
Les contrôles de politique peuvent s'exécuter lors de la vérification ; les actions destructrices nécessitent des contrôles testés et une approbation humaine appropriée avant la production.
Les vérifications échouées sont gratuites comparées aux déploiements ratés. Les coûts s'accumulent dans le bon sens.