Исследователь представил инструмент AgentCheck — утилиту для автоматической верификации логики действий интеллектуальных агентов, что может значительно упростить их отладку и проверку.
AgentCheck позволяет разработчикам анализировать цепочки действий агентов, основанных на языковой модели, и автоматически выявлять ошибки или несоответствия в их логике. Инструмент предназначен для работы с агентами, которые взаимодействуют с внешним окружением или API и принимают решения на основе последовательных шагов.
В основе системы лежит идея рефлексивной проверки: каждый шаг агента анализируется с точки зрения разумности и соответствия поставленной цели. Это достигается через "Chain-of-Thought" — рассуждение о предыдущих действиях и выборе на каждом этапе.
Как поясняет автор, AgentCheck можно интегрировать в существующие пайплайны с LLM-агентами. Система автоматически формирует запросы для проверки логики и использует обратную связь для выделения подозрительных шагов или действий, которые потенциально могли быть выполнены неверно.
Инструмент может быть особенно полезен при тестировании систем, в которых агент взаимодействует с пользователем, базами данных или выполняет сложные задачи с несколькими шагами. Возможности AgentCheck позволяют выявить неточности в логике до их появления в продакшене, снизив вероятность критических ошибок.
По мнению экспертов, подобные разработки приближают нас к созданию более безопасных и надёжных ИИ-систем. Они отмечают, что необходимость в системах автоматической отладки будет только расти по мере масштабирования и усложнения агентных архитектур.
