Wczytywanie…
Wzorzec „pętla i weryfikacja” może wykonywać sekwencję planowanie → działanie → weryfikacja → zatwierdzenie, przy czym mechanizmy weryfikacji i kontroli zasad są definiowane i testowane dla każdego workflow, zanim działania mogą zostać zatwierdzone.
Większość systemów AI reaguje i kontynuuje pracę. Autonomiczni agenci muszą pracować jak starsi inżynierowie: zaplanować zmianę, wprowadzić ją, przetestować wynik i dopiero wtedy zatwierdzić. Architektura „pętla i weryfikacja” to sposób egzekwowania tej dyscypliny na każdym kroku.
Agent rozkłada żądanie użytkownika na konkretne podzadania, wybiera narzędzia i szkicuje oczekiwany wynik, aby sukces był mierzalny.
Agent wykonuje każde podzadanie, wywołując API i zapisując stan. Każde wywołanie narzędzia jest rejestrowane wraz z jego danymi wejściowymi, wynikami i czasem.
Zanim zmiana zostanie utrwalona, agent odtwarza swój plan w oparciu o nowy stan, sprawdza poręcze i albo zatwierdza, albo wycofuje się, podając powód.
Gdy weryfikacja kończy się niepowodzeniem, agent udoskonala swój plan i ponawia próbę – bez angażowania człowieka w przypadku rutynowych pomyłek.
Każda pętla tworzy powtarzalny ślad, który można odtworzyć w trybie offline, co sprawia, że testowanie regresyjne jest praktyczne.
Kontrole zasad mogą być wykonywane na etapie weryfikacji; destrukcyjne działania wymagają przetestowanych zabezpieczeń i odpowiedniej zgody człowieka przed uruchomieniem w środowisku produkcyjnym.
Nieudane weryfikacje są bezpłatne w porównaniu do nieudanych wdrożeń. Koszty idą we właściwym kierunku.