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O padrão loop-and-verify pode executar planear → agir → verificar → confirmar, com verificações e controlos de política definidos e testados para cada workflow antes de as ações poderem ser confirmadas.
A maioria dos sistemas de IA responde e avança. Os agentes autónomos precisam de trabalhar como engenheiros seniores: planear a mudança, realizá-la, testar o resultado e só depois se comprometer. A arquitetura loop-and-verify é a forma como esta disciplina é aplicada em cada etapa.
O agente decompõe o pedido do utilizador em subtarefas concretas, escolhe ferramentas e esboça o resultado esperado para que o sucesso seja mensurável.
O agente executa cada subtarefa, chamando APIs e escrevendo o estado. Cada chamada de ferramenta é capturada com as suas entradas, saídas e temporização.
Antes de a alteração se tornar permanente, o agente reproduz o seu plano em relação ao novo estado, verifica as proteções e confirma ou reverte com um motivo.
Quando a verificação falha, o agente refina o seu plano e tenta novamente, sem recorrer a um ser humano para erros de rotina.
Cada ciclo produz um rastreio reproduzível que pode reproduzir offline, tornando prático o teste de regressão.
As verificações de políticas podem ser executadas durante a validação; as ações destrutivas exigem controlos testados e aprovação humana adequada antes de chegarem à produção.
As verificações com falha são gratuitas em comparação com as implementações com falha. Os custos aumentam na direção certa.