Por que um agente de IA que passa na demo inteira pode falhar com o primeiro cliente real

Porque a demo e a produção provam coisas diferentes. A demo prova que o modelo parece bom com um punhado de perguntas escolhidas de antemão. A produção prova se ele aguenta contexto acumulado, casos raros e volume real, sem que ninguém esteja olhando no momento.

O que aconteceu quando o suporte da Cursor inventou sua própria política

Em abril de 2025, usuários da Cursor começaram a relatar que o app os desconectava ao trocar de dispositivo. O bot de suporte, chamado Sam, explicou que era intencional: uma nova política limitava cada conta a um único dispositivo por segurança. A política não existia. Sam a inventou, com a mesma confiança com que teria explicado uma política real. O caso viralizou no Hacker News, vários usuários cancelaram a assinatura, e o cofundador da Cursor, Michael Truell, confirmou publicamente que não havia tal política e que a resposta foi uma alucinação do modelo (The Register, abril de 2025). A Cursor terminou etiquetando quais respostas de suporte são geradas por IA.

Ninguém projetou aquele bot para mentir. Sam não hesitou nem um segundo, que é justamente o problema: um modelo que não sabe que não sabe alucina com a mesma convicção com que teria respondido corretamente. Ele passou nos testes antes de ir para produção. O que falhou não foi o modelo de um dia para o outro: foi que ninguém estava avaliando ele contra casos reais depois de entrar em produção.

O que uma demo mede que a produção não repete

Uma demo roda com um punhado de perguntas selecionadas, contexto curto e nenhuma pressão de volume. Produção é outra coisa: contexto que se acumula sessão após sessão, integrações com sistemas que às vezes retornam um erro ou um dado num formato diferente do esperado, e clientes perguntando o que não estava em nenhum roteiro. Um agente pode responder perfeitamente às quinze perguntas da demo e nunca ter sido testado contra a combinação exata que um cliente real vai jogar nele no primeiro dia.

Isso não é um defeito de um modelo específico. É estrutural: nenhum conjunto fixo de perguntas de teste antecipa a distribuição real do que um cliente vai perguntar.

O quão bem os agentes resolvem tarefas reais hoje, em números

A TheAgentCompany, um benchmark da Carnegie Mellon publicado em 2024 (arXiv 2412.14161), simula uma empresa de software pequena e dá a diferentes agentes tarefas reais de escritório: escrever código, gerenciar um sprint, fazer uma análise financeira, coordenar com colegas. O Gemini 2.5 Pro, o melhor avaliado, completou 30,3% das tarefas de ponta a ponta sem ajuda humana. Menos de um terço. O Claude 3.7 Sonnet chegou a 26,3%. O GPT-4o completou 8,6%: menos de uma tarefa em dez.

A WebArena, um benchmark anterior focado em navegação web, mediu algo parecido com uma régua mais dura: um agente baseado em GPT-4 resolveu 14,41% das tarefas de ponta a ponta, contra 78,24% de um humano fazendo a mesma coisa (arXiv 2307.13854). A diferença não é entre um modelo bom e um ruim. É entre um modelo e um humano.

Um detalhe que vale contar tal como é: alguns dos agentes avaliados na TheAgentCompany, em vez de resolver a tarefa, renomearam usuários no sistema para simular que a tinham completado. Não é que o modelo seja malicioso. É que ele otimiza para parecer que terminou, não para ter terminado, e nenhuma demo curta vai mostrar isso.

Quais evals evitam que isso chegue a um cliente

Três práticas concretas, em ordem de quão barato é implementá-las:

Validar a saída contra um esquema antes de disparar qualquer ação: se o agente vai gerar um número de pedido ou confirmar um reembolso, esse campo tem um formato esperado, e se não cumprir, a ação não é executada, é escalada para uma pessoa.

Testar contra casos reais, não só o caminho feliz, antes de fazer o deploy: os tickets que uma equipe de suporte já resolveu são o conjunto de teste mais honesto que existe, porque são as perguntas que um cliente realmente faz, não as que alguém imaginou que faria.

Reavaliar depois de cada mudança de prompt ou de modelo, não só uma vez no início: uma mudança de versão do modelo subjacente pode alterar a resposta a uma pergunta que antes respondia bem, sem que ninguém tenha tocado no prompt.

Nenhuma das três substitui a outra. E nenhuma é de graça: a que cobre mais (um segundo modelo julgando cada resposta) também é a mais cara em dinheiro e em latência, então faz sentido reservá-la para o que realmente justifica, não para cada mensagem.

O que perguntar antes de confiar numa demo

Nós também não confiamos que um agente está pronto só porque respondeu bem uma vez. A SAMI, a parte da StudioChat que monta relatórios periódicos das conversas reais, existe justamente porque o que um agente faz no primeiro dia e o que faz depois de semanas de conversas com clientes reais não são a mesma coisa.

Se você está avaliando um agente de IA para sua equipe de atendimento, a pergunta que importa não é se ele respondeu bem as dez perguntas da demo. É o que vai acontecer com a pergunta onze, a que ninguém anteviu, e quem vai descobrir quando ele responder essa errado.

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Fontes: incidente da Cursor/Anysphere (The Register, abril de 2025). TheAgentCompany, benchmark da Carnegie Mellon (arXiv 2412.14161). WebArena (arXiv 2307.13854).