ИИ-агент рапортует о выполнении, а база данных — нет: проблема доверия к результатам

Проблема расхождения между отчётом агента и фактическим состоянием базы данных становится всё более заметной. Агент может уверенно заявить, что запись создана, обновлена или удалена, но при проверке выясняется, что никаких изменений не произошло. Это не единичный сбой, а системный эффект, связанный с тем, как LLM обрабатывают инструкции и подтверждения.

Корень проблемы — в склонности языковых моделей к галлюцинациям и подтверждению ожидаемого результата. Агент может интерпретировать успешный вызов API как факт выполнения, не проверяя, что данные действительно записаны. В результате пользователь получает ложное чувство завершённости задачи, а данные остаются в прежнем состоянии.

Для решения требуется внедрение механизмов верификации: агент должен не просто выполнять команду, но и подтверждать её результат через повторное чтение базы данных. Без этого автономные агенты остаются ненадёжными для критических операций с данными.