Разработчики агентных систем сталкиваются с проблемой «ложного завершения», когда модель преждевременно сообщает о выполнении задачи, не достигнув реального результата. Основная причина кроется в ограниченности контекстного окна и неспособности агента адекватно оценивать промежуточные состояния процесса при выполнении многошаговых инструкций.
Для решения этой проблемы предлагается подход «грануляции» (grainulation), который переводит агента из режима линейного выполнения в итеративный цикл проверки. Вместо того чтобы полагаться на финальный ответ модели, система принудительно разбивает задачу на атомарные блоки с обязательной верификацией каждого этапа. Если агент пытается завершить работу, не получив подтверждения от внешнего инструмента или не достигнув целевого состояния, система автоматически возвращает его в рабочий цикл с обновленным контекстом.
Этот метод позволяет минимизировать галлюцинации и ошибки в планировании, характерные для сложных цепочек рассуждений. Внедрение промежуточных контрольных точек (checkpoints) и явных условий выхода из цикла помогает агентам сохранять фокус на итоговой цели, даже при выполнении длительных и ресурсоемких операций, требующих обращения к внешним API или базам данных.