Для повышения качества генерации кода в агентных системах предлагается внедрение обязательного этапа самопроверки. Вместо того чтобы полагаться исключительно на первичный результат работы большой языковой модели, разработчикам рекомендуется интегрировать в пайплайн дополнительные шаги верификации. Суть подхода заключается в принудительном выполнении сгенерированного кода в изолированной среде и последующем анализе ошибок с помощью самой модели.
Процесс включает автоматический запуск тестов и статический анализ сразу после написания кода. Если интерпретатор возвращает ошибку, агент получает контекст с описанием проблемы и трассировкой стека для самостоятельного исправления. Такой цикл обратной связи позволяет значительно снизить количество галлюцинаций и синтаксических неточностей, характерных для автономных систем программирования.
Реализация этой стратегии требует настройки оркестратора, который управляет жизненным циклом задачи: от генерации до запуска и итеративного исправления. Использование подобных паттернов верификации превращает модель из простого генератора текста в полноценный инструмент разработки, способный самостоятельно доводить код до рабочего состояния без участия человека.