Prompt para salvaguardas em fluxos multi-agente

Este prompt solicita ao modelo que projete salvaguardas para fluxos multi-agente (ex.: CrewAI, AutoGen, LangGraph). O modelo deve: 1) enumerar as quatro falhas mais comuns observadas (propagação de alucinações entre agentes; loops de raciocínio/dead ends; deslocamento entre planejamento e ação; consumo excessivo de tokens; inconsistência de causalidade). 2) para cada falha, descrever sinais de alerta, cenários de exemplo, impactos e salvaguardas recomendadas; 3) propor uma arquitetura de controle com checagens pré- e pós-tool-call, mecanismos de verificação de consistência, e registro de trilha; 4) definir métricas de robustez e métodos de avaliação; 5) apresentar templates de prompts, templates de validação e scripts de teste; 6) fornecer um plano de implementação com fases e estimativas de esforço; 7) incluir um formato de saída padronizado (JSON ou YAML) para facilitar a integração com pipelines de IA.

Ordem de saída esperada:
- Lista de falhas com descrições curtas e exemplos
- Salvaguardas recomendadas, categorizadas por camada (pré-tool-call, pós-tool-call, validação de dados, verificação de saída)
- Protocolos de replay/traceability e salvaguarda de custo de tokens
- Templates de prompts para cada etapa (delimitação de tarefa, verificação de entrada, verificação de saída, validação de resultados)
- Exemplos de cenários de teste com entradas simuladas e saídas esperadas
- Estruturas de dados JSON/YAML para representar trilhas de decisão e validação
- Plano de implementação com marcos e métricas

Notas:
- Use linguagem técnica compatível com engenheiros de IA; mantenha clareza e objetividade.
- Não forneça soluções prontas; foque em guias, padrões, e checklists para construção de salvaguardas robustas.