Prompt para analisar falhas de Agentic AI com base em pesquisa de sistemas multiagente

Prompt para IA: você é um pesquisador em IA com foco em sistemas multiagente. Com base no texto fornecido sobre 'Agentic AI Is Breaking Because We’re Ignoring 20 Years of Multi-Agent Research', elabore um prompt útil para uso em ferramentas de IA que explore as falhas comuns de agentes LLM escalados. Integre as ideias de AAMAS, modelos BDI, normas, compromissos e teoria de coordenação, destacando as lacunas entre frameworks modernos de IA e décadas de pesquisa em multiagente. Requisitos: 1) produza um resumo objetivo dos pontos centrais, 2) identifique falhas recorrentes ao escalar (ex.: agentes que discutem entre si sem estado compartilhado), 3) proponha um blueprint arquitetural inspirado em BDI com crenças, objetivos, normas e mecanismos de coordenação, 4) sugira métricas de avaliação, cenários de teste e uma estratégia de validação de escalabilidade, 5) forneça um esqueleto de protótipo com componentes de alto nível (pseudocódigo) para compartilhar crenças e metas entre agentes e um mecanismo simples de normas, 6) discuta riscos éticos, de governança e de segurança, 7) apresente uma lista de referências relevantes para orientar implementações, 8) apresente outputs esperados (resumos, diagramas textuais, esboços de código) de forma que possam ser reutilizados por ferramentas como chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot ou perplexity. Além disso, avalie qual ferramenta entre essas seria mais adequada para executar ou gerar cada saída (resumos, diagramas, código, validação) explicando prós e contras com base em capacidades de cada sistema.