O verdadeiro teste de um agente autônomo não é quantas ações ele pode completar. É o que acontece quando um falha. @TheARCTERMINAL disse que executou cinco agentes autônomos no Ethereum em 27 tipos de ações, com liquidação on-chain e sem controlador central. As 27 ações são interessantes. O caminho de falha é mais interessante. O agente detecta a falha? Ele tenta novamente com segurança? Consegue parar antes que um erro leve a uma cascata? Outro agente pode continuar sem herdar o erro? O registro deixa a falha óbvia depois? Autonomia parece impressionante quando tudo funciona. Confiabilidade aparece quando não funciona. É por isso que eu preferiria ver benchmarks de agentes incluindo qualidade de recuperação, não apenas execução bem-sucedida. Agentes de IA estão passando de interfaces de chat para sistemas que alteram estado externo. Nesse ponto, falha elegante se torna uma capacidade. Se você estivesse avaliando um agente autônomo, se importaria mais com taxa de sucesso ou comportamento de recuperação?