agent quan trọng là AI agent đánh giá và xác minh đầu ra như câu trả lời và mã do các AI agent khác tạo ra, phát hiện lỗi và việc không đạt được tiêu chuẩn, đồng thời chịu trách nhiệm gửi lại các bản sửa lỗi.
agent phê bình/người xác minh được cho là đề cập đến một AI agent dành riêng cho việc xác minh nhằm đánh giá đầu ra của agent agent/Người tạo trong hệ thống nhiều agent từ góc độ độc lập, phát hiện các lỗi thực tế và việc không đáp ứng các tiêu chuẩn cũng như đưa ra phản hồi hoặc đảo ngược. Nó được áp dụng rộng rãi như một thành phần của các mẫu Diễn viên-Pritic và quy trình làm việc tự tinh chỉnh, đồng thời thường được sử dụng để đánh giá thử nghiệm quá trình tạo mã và kiểm tra tính nhất quán nguồn của các câu trả lời RAG. Một cạm bẫy trong hoạt động thực tế tính đến năm 2026 là "thành kiến của người đánh giá", trong đó chính các nhà phê bình gây ra ảo giác và đưa ra những đánh giá không chính xác, và trong lĩnh vực này người ta đã chỉ ra rằng nếu một mô hình cùng họ với mô hình tổng quát được sử dụng để đánh giá thì rất dễ bỏ qua những sai lầm của chính mình. Về mặt chi phí, vòng lặp tạo → đánh giá → tái tạo làm tăng số lượng cuộc gọi, do đó giá thị trường có xu hướng cao hơn so với đường ống chỉ phát đơn giản. Về phương pháp lựa chọn tại hiện trường, điều quan trọng là tạo một phiếu tự đánh giá cho các tiêu chí đánh giá, sử dụng mô hình khác với mô hình được sử dụng để tạo và đặt số lần thử lại tối đa để tránh vòng lặp vô hạn.