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循环验证模式可执行规划→行动→验证→提交；验证和策略关卡会针对每个工作流定义并测试，只有通过后才允许操作提交。
多数 AI 系统响应后便不再关注。自主智能体必须像资深工程师一样工作:规划变更、实施、测试结果,然后才提交。循环验证架构是在每一步强制执行这种纪律的方式。
智能体将用户请求分解为具体的子任务,选择工具,并勾勒预期结果,使成功可衡量。
智能体执行每个子任务,调用 API 并写入状态。每次工具调用都记录其输入、输出和耗时。
在变更永久生效之前,智能体基于新状态重放其计划,检查护栏,随后提交或带原因回滚。
当验证失败时,智能体精炼其计划并重试——无需为常规失误引入人工介入。
每次循环都产生可重现的轨迹,可离线重放,使回归测试切实可行。
策略检查可在验证阶段运行；破坏性操作进入生产前需要经过测试的关卡和适当的人工批准。
失败的验证相比失败的部署几乎零成本。成本沿正确方向累积。