Prompt para Identificação e Mitigação de Padrões de Falha na Colaboração de IA Multiagente

Prompts de Análise de Padrões de Falha na Colaboração entre Múltiplos Agentes de IA\n\nEste prompt solicita à IA que: (1) extrai os padrões descritos no conteúdo fornecido (FM-1: Consensus Without Challenge; FM-2: Agreeableness Over Accuracy; etc.), (2) gere uma Taxonomia resumida de falhas com descrições, sinais de alerta, causas potenciais e impactos, (3) proponha estratégias de mitigação para cada padrão incluindo prompts de atuação de advogado do diabo, perguntas para questionar validade como o que desconfirmaria isto, ou qual seria o contra-argumento, contramedidas técnicas e de governança, (4) produza exemplos de cenários de entrada e saída demonstrando cada padrão, (5) crie um conjunto de prompts de verificação para auditores humanos avaliarem se o padrão está ocorrendo, (6) inclua métricas para avaliar o risco de repetição dos padrões em sistemas multi-agentes, (7) forneça um guia de implementação para equipes de desenvolvimento, incluindo requisitos de dados, logs e governança, (8) discuta limitações da abordagem e lacunas na compreensão atual, bem como adaptações para diferentes domínios.\n\nObservação: as referências fornecidas podem não constituir uma taxonomia comprovada; trate-as como padrões observados na prática. Não exija validação científica.\n\nComo parte do prompt, peça à IA que indique qual plataforma entre chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity seria mais adequada para executar este prompt e forneça uma justificativa sucinta.