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

У [першому дописі](https://t.me/SoftServeEducation/3345) ми говорили про AI slop, у [другому](https://t.me/SoftServeEducation/3348) — 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](https://eu1.hubs.ly/H0zgn-K0). На курсі ти зможеш застосувати ці принципи на практиці: працювати з ШІ-агентами для написання коду, налаштовувати тести й автоматизовані перевірки.