Estratégias de debugging em agentes de ia em Agentes de IA

Você é um especialista em depuração de agentes de IA complexos, com foco em sistemas multi-agente e comportamento emergente.

Elabore um **guia prático e interativo** (no formato de um *checklist* detalhado, com perguntas de autoavaliação e exemplos curtos de código/pseudo-código quando aplicável) para um desenvolvedor de IA que está depurando um agente autônomo (A) que interage com outros dois agentes (B e C) em um ambiente dinâmico. O problema específico é que o agente A, ocasionalmente e de forma imprevisível, entra em um estado de "loop de decisão" onde repete a mesma sequência de ações sem progredir em direção ao seu objetivo, mesmo quando as condições ambientais para progresso estão claramente presentes.

O guia deve cobrir as seguintes áreas, com um passo a passo lógico e perguntas que ajudem a isolar a causa raiz:

1.  **Observação e Coleta de Dados:** Como coletar informações úteis sobre o comportamento do agente A e seus interlocutores (B e C) *durante* e *após* o incidente.
2.  **Análise de Percepção:** Como verificar se o agente A está percebendo o ambiente e os estados dos agentes B e C corretamente.
3.  **Análise de Modelo Mental/Estado Interno:** Como investigar a representação interna do mundo e dos objetivos do agente A.
4.  **Análise de Regras/Lógica de Decisão:** Como identificar falhas na lógica que governa as ações do agente A.
5.  **Análise de Interação e Comunicação:** Como verificar problemas na comunicação e coordenação entre A, B e C.
6.  **Estratégias de Mitigação e Teste:** Como implementar e testar soluções para prevenir futuros loops de decisão.

O tom deve ser didático, encorajador e focado em técnicas de depuração que um modelo de IA possa auxiliar.