Kore.aiのAutoloopは、言い換えとテストを繰り返すだけの最適化ツールではありません。複雑なエージェントネットワークを大規模環境でも安定稼働させるために構築された、運用向けのエンジンです。単一の総合スコアやモデルが生成したパッチだけに頼るのではなく、決定論的な診断と、コンパイル済み構成要素を対象とした修復を組み合わせます。実行時トレースでは、ユーザーの1ターンを引き継ぎ、状態変更、ツール呼び出し、ルーティング判断にわたって追跡できるため、どの構成要素が障害を引き起こしたのかを正確に把握できます。その可視性をもとに、ルーティングルールの変更、コントラクトの修正、小規模なブループリントの編集といった必要最小限の修正を適用し、設定された7つの目標すべてを確認する検証スイートを再実行してから変更を受け入れます。
Autoloopの価値は実務に直結しています。エージェント群が拡大すると、手作業のレビューや試行錯誤によるパッチでは対応しきれなくなります。企業で使われるエージェントは、単独で動作することはほとんどありません。検証状態を共有し、社内ツールを呼び出し、会話の記録には現れないルーティングやコントラクトに依存しています。人間のレビュー担当者は、ログにも明確なエラーにも残らない、状態の受け渡し漏れを見逃すことがあります。しかし、そうした漏れは不正な操作を許したり、後続処理の障害を招いたりしかねません。AutoloopのStateTraceは、このような表面化しない状態の受け渡しを明らかにします。また、ABL（Agent Blueprint Language）を認識した修復機能により、プロンプトを書き換えたり表面的な緩和策を講じたりするのではなく、原因となった構成要素そのものを変更できます。
運用面では、Autoloopは各ユーザージャーニーに、コンパイル、コントラクトの完全性、シミュレーション、堅牢性テスト、動作検証からなる準備状況の段階を設けています。変更案は、タスク完了、正確性と根拠への準拠、ビジネスルールの順守、トークンとコストの効率、エンドユーザー体験、堅牢性、ガードレールと安全性という全目標に照らすゲートを通過しなければなりません。この仕組みにより、ある観点での改善が別の観点を損なう事態を防げます。たとえば、トークンコストを下げる一方で本人確認を壊し、ビジネスルールに違反するようなプロンプト変更を阻止できます。
Autoloopには、チームの運用方法に応じて3つのモードがあります。Autopilotは検証済みの変更を自動で適用し、Copilotは人間の承認を得るために変更案を提示し、Advisorは変更を適用せずに修正案を提案します。この設計は、ガバナンス上の境界を踏まえたものです。本人確認、法的ポリシー、財務関連のルーティング変更などは人間の承認を必要とする一方、リスクの低い最適化は自動化できます。また、ツールの不足、利用できないデータセット、ポリシー上の判断といった自動化できない障害要因も明らかにするため、人手による対応や新たな機能が必要な場面をチームが把握できます。