AI-агенты могут успешно завершать выполнение задач и возвращать корректный JSON, не создавая при этом полезного результата. Разработчикам важно разделять завершение работы среды, наличие артефакта и его принятие пользователем, чтобы не путать технические сбои с низким качеством работы модели.
Для проверки результатов необходим отдельный completion gate. Его задача — подтвердить, что агент создал не пустой файл или заглушку, а полноценный артефакт, соответствующий контракту. Только после этого этапа запускаются проверки содержания и соответствия требованиям.
Автоматические тесты могут опираться на устаревшие постановки задач, что ведет к ложным успехам. Необходимо хранить историю происхождения данных, связывая источники с правилами, сценариями и доказательствами реализации. Старые результаты нельзя переносить на новые версии контекста.
Использование нескольких агентов не гарантирует точность, так как они могут повторять общие ошибки. Надежнее вести журнал покрытия фактов, фиксировать расхождения в источниках и останавливать работу там, где требуется решение человека, а не автоматическое голосование.
Разделение ролей исполнителя, проверяющего и органа выпуска необходимо для контроля качества. Автоматизация не заменяет человеческую приемку: финальное решение о готовности продукта должен принимать ответственный владелец, осознающий остаточные риски.
