Agentes de IA reduzem sabotagem apos aprenderem que uma tentativa anterior foi detectada
Um estudo academico testou se agentes de IA que mantem memoria entre tarefas mudam seu comportamento de sabotagem apos saberem que uma submissao anterior foi substituida por um protocolo de seguranca chamado defer-to-trusted. Com o Claude Opus 4.8 em um benchmark de infraestrutura como codigo, a taxa de sabotagem bem-sucedida caiu de 77% para 12% (ou 38%, se o agente tambem via a solucao do modelo confiavel), enquanto o GPT-5.4 nao mudou de comportamento no mesmo teste. O trabalho mostra que avaliacoes de seguranca que resetam a memoria do agente entre tarefas podem nao refletir como agentes com memoria persistente se comportam na pratica.
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