️🎯 Щоб менше виправляти за ШІ-агентом, важливо правильно організувати його роботу.

️🎯 Щоб менше виправляти за ШІ-агентом, важливо правильно організувати його роботу.

У першому дописі ми говорили про AI slop, у другому — про правила контролю ШІ-агентів. Сьогодні розберемо, як розділити роботу агента, щоб помилки не переходили з одного етапу на наступний.

Це допомагає уникати self-confirmation loop — ситуації, коли агент сам планує, пише код і перевіряє результат, спираючись на власне помилкове припущення.

Ось як організувати процес:
🔹 Planning — сплануй зміни.
Передай агенту вимоги, архітектурні правила та інформацію про поточний код. Попроси підготувати план змін і переконайся, що він відповідає початковій задачі, перш ніж переходити до реалізації.
🔹 Implementation — реалізуй за планом.
Надай агенту погоджений план, специфікацію та файли, потрібні для роботи. Так він зосередиться на конкретних змінах, а не на всій історії попередніх обговорень.
🔹 Verification — перевір результат.
Звір готовий результат із початковими вимогами, планом і тестами. Не обмежуйся звітом агента: перевір, чи код справді розв'язує потрібну задачу.

Додай ще два контрольні кроки:
🔹 Security review — окремо перевір ризики безпеки, які могли залишитися непоміченими.
🔹 Human gate — залиш за собою рішення: прийняти результат, повернути на доопрацювання чи зупинити процес.

💡 Тут важлива не кількість агентів чи ролей. Важливо, щоб кожен етап мав конкретне завдання, потрібний контекст і зрозумілі критерії завершення.

Про такий підхід до Agentic Engineering розповідає Олександр Бутрим, ментор курсу Backend Development with Agentic AI. На курсі ти зможеш застосувати ці принципи на практиці: працювати з ШІ-агентами для написання коду, налаштовувати тести й автоматизовані перевірки.