LangChain выпускает RubricMiddleware для автономных проверок качества AI-агентов

В Beating сообщили, что LangChain выпустила новый компонент Deep Agents под названием RubricMiddleware, который позволяет ИИ-агентам автоматически проверять и дорабатывать собственные ответы в соответствии с заданными стандартами. Разработчики могут задавать критерии завершения, например прохождение тестов кода, отчёты с охватом определённых разделов или ответы с исключением запрещённого контента. Система запускает модель проверки, чтобы сверять каждый результат с рубрикой; если стандарты не соблюдены, обратная связь возвращается агенту для доработки, пока он не пройдёт проверку или не достигнет лимитов по итерациям.

Механизм решает типичную проблему, когда агенты в сложных задачах не справляются с требованиями к форматированию, тестам, цитированиям или разделам. RubricMiddleware выступает как автоматизированная проверка качества, встроенная в конвейер выполнения задачи: она помогает агентам понимать, что именно считается реальным завершением, а не генерировать приблизительные ответы. Подход лучше всего подходит для задач с чёткими критериями приёмки, например проверка количества слогов в хокку, подтверждение прохождения тестов после рефакторинга кода или обеспечение полноты отчёта.