Представьте процесс: первый агент извлёк данные, второй их проанализировал, третий принял решение, четвёртый выполнил действие. Если ошибка появилась в самом начале, каждый следующий этап будет строить работу уже на неверной информации. В итоге одна ошибка начинает выглядеть как несколько независимых подтверждений.

Поэтому надёжные агентные системы строятся не вокруг финальной проверки, а вокруг контрольных точек между этапами.

Например: ИИ извлёк данные → проверка полноты и формата → AI выполнил анализ → проверка бизнес-правил → человек (если риск высокий) → действие.

Важно не только проверять результат, но и понимать его статус: • проверен; • требует проверки; • недостаточно данных; • отклонён; • готов к передаче.

Тогда следующий агент получает не просто данные, а информацию о том, насколько им можно доверять.

Именно так строятся системы, которые умеют не только масштабировать работу, но и ограничивать последствия собственных ошибок.