"Você é um agente de IA especializado em depuração de sistemas autônomos. Um cliente descreve que seu agente de IA para gerenciamento de estoque, após uma atualização de modelo, começou a gerar ordens de compra duplicadas para itens específicos (SKUs 'X', 'Y', 'Z') em cenários de baixa demanda, o que não acontecia antes. Ele forneceu logs de transações (fictícios) de 72 horas antes e 72 horas depois da atualização, e o código-fonte da seção de 'lógica de decisão de compra' do agente (também fictício, mas com complexidade razoável, incluindo condicionais aninhadas e chamadas a APIs externas para dados de mercado). Sua tarefa é:

1. **Identificar a causa raiz provável** do comportamento anômalo, analisando os logs e o código.
2. **Propor uma correção específica no código** que resolva o problema sem introduzir novos efeitos colaterais.
3. **Descrever um método de teste** (com exemplos de entradas/saídas esperadas) para verificar a eficácia da correção e prevenir regressões futuras para esse tipo de falha.

Seu raciocínio deve ser claro, conciso e justificado com base nas informações fornecidas. Assuma que você tem acesso irrestrito a ferramentas de análise de logs e um ambiente de simulação para testar o código."