Complex state machines are tough for coding agents. Even with careful prompting, agents have a hard time with the algebraic inductive reasoning required to identify which new pieces are required within an existing complex system in order to complete a generalization. I find it much more efficient if you translate sequence diagrams into an object graph, then have your agent work on nodes and edges iteratively until the task is done. This changes the task from state + reasoning to state + side-effects.
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