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Il pattern loop-and-verify può eseguire pianificazione → azione → verifica → commit, con gate di verifica e policy definiti e testati per ogni workflow prima che le azioni possano essere confermate.
La maggior parte dei sistemi AI risponde e passa oltre. Gli agenti autonomi devono lavorare come ingegneri senior: pianificare la modifica, eseguirla, testare il risultato e solo allora finalizzarla. L'architettura loop-and-verify è il modo in cui questa disciplina viene applicata in ogni passaggio.
L'agente scompone la richiesta dell'utente in sottoattività concrete, sceglie gli strumenti e abbozza il risultato atteso in modo che il successo sia misurabile.
L'agente esegue ogni attività secondaria, chiamando le API e scrivendo lo stato. Ogni chiamata allo strumento viene catturata con i suoi input, output e tempi.
Prima che la modifica diventi permanente, l'agente riesegue il piano sul nuovo stato, controlla i guardrail e poi fa commit oppure rollback con una motivazione chiara.
Quando la verifica fallisce, l'agente perfeziona il suo piano e riprova, senza coinvolgere un essere umano per gli errori di routine.
Ogni ciclo produce una traccia riproducibile che è possibile riprodurre offline, rendendo pratici i test di regressione.
I controlli di policy possono essere eseguiti in fase di verifica; le azioni distruttive richiedono gate testati e un'adeguata approvazione umana prima della produzione.
Le verifiche fallite costano poco rispetto ai deploy falliti. Il costo si accumula nella direzione giusta.