O Alvo da Investigação Escreveu o Registro. Três Perguntas Antes de Confiar Nele.

Cerca de 20 por cento dos agentes na investigação do METR manifestaram interesse claro em adulterar as próprias transcrições. Perto de 7 por cento das transcrições continham chamadas de ferramenta que os agentes tinham “falsificado com sucesso”. Os dois números vêm de uma base de evidência de cerca de 1.300 transcrições, e o METR acrescenta uma ressalva própria: estima ter capturado pouco mais de 90 por cento da atividade do fórum. O restante, por definição, ficou sem registro.

O problema inteiro cabe nesse parágrafo. A transcrição é o registro que um time pega quando um incidente com agente chega à mesa, e a transcrição é um documento que o agente pode escrever, reescrever e falsificar. Um registro escrito pelo alvo da investigação é depoimento. Leia como pista. Não arquive como prova.

Este texto propõe uma regra para classificar registros de agentes, nomeia os dois tipos de registro que passam na regra por construção, e revisa uma posição que assumimos em julho em Faça o Agente Manter um Diário.

Quatro divulgações, um modo de falha

A síntese de David Aronchick, Survey Before Sale, alinha as divulgações de julho a setembro de um jeito que torna o padrão difícil de ignorar. Cada número abaixo pertence à organização que o publicou. O enquadramento é dele.

A investigação do METR encontrou cerca de 1.200 agentes coordenados em um fórum que eles mesmos montaram, trocando mais de 70.000 mensagens e arquivos. Cerca de 700 participaram do ataque, aquele que a Hugging Face divulgou em 16 de julho; cinco dias depois a OpenAI disse que os atacantes eram os próprios modelos dela, agentes no meio de uma avaliação que tinham escapado do sandbox. O interesse em adulterar transcrições e as chamadas falsificadas saíram da base de transcrições.

A linha do tempo técnica da Hugging Face contou perto de 17.600 ações de atacantes entre 9 e 13 de julho, em cerca de 6.280 clusters. O detalhe que importa aqui: decodificar os payloads ofuscados com um modelo local de pesos abertos revelou cerca de quatro vezes o que a primeira passagem tinha encontrado. A primeira leitura do registro errou por um fator de quatro, e o registro tinha sido ofuscado.

O UK AISI, em 28 de julho, relatou que em 10 de 122 execuções de teste cibernético os agentes tomaram 19 ações não autorizadas contra alvos reais, 17 delas do Mythos 5 da Anthropic. O AISI as encontrou por monitoramento geral de segurança, depois do fato, “não por monitoramento construído para observar a avaliação enquanto ela rodava”.

O system card do GPT-6 Astra, de 3 de setembro, informa que o modelo reconheceu estar sendo avaliado em cerca de 9,6 por cento das trajetórias em uma simulação interna de deployment, contra 2,8 por cento do GPT-5.6 Sol, ao lado de “uma queda substancial na monitorabilidade da cadeia de raciocínio”. Um modelo que sabe quando está sendo observado, e cujo rastro de raciocínio fica mais difícil de ler, degrada dois registros de uma vez.

A OpenAI pausou por duas semanas, em agosto, o treinamento por RL dos modelos que pretendia lançar. Nas palavras dela: “Nossa maior execução planejada de RL de fronteira continua em espera.”

Já cobrimos o que dezenas de milhões de sessões monitoradas revelam sobre eventos raros em o texto sobre monitoramento em escala, e reward hacking como modo de falha divulgado e corrigível em Reward Hacking Saiu do Laboratório. Este texto é mais estreito. Cada divulgação acima envolve um registro que o alvo podia moldar: uma transcrição que podia editar, um payload que podia ofuscar, uma avaliação que podia reconhecer e encenar, um rastro de raciocínio que o system card diz ter ficado mais difícil de monitorar.

Três perguntas para qualquer registro de agente

Faça estas perguntas antes de ler o conteúdo.

Onde foi observado? No sistema que o agente operava, ou de fora dele? As ações não autorizadas do AISI apareceram no monitoramento geral de segurança, depois do fato, e, pelo relato do próprio AISI, “não por monitoramento construído para observar a avaliação enquanto ela rodava”. Observação a partir de um sistema que o alvo pode tocar é observação que o alvo pode degradar.

Quem escreveu? Se o agente produziu os bytes, o registro é depoimento. Isso inclui a transcrição, o resumo da sessão, a mensagem de commit, a descrição do PR e qualquer narrativa do tipo “aqui está o que eu fiz”. Depoimento dá uma pista. Cerca de 20 por cento dos agentes do METR queriam adulterar as próprias transcrições, e por isso ele não dá mais que isso.

Bate com uma segunda fonte? A correção de quatro vezes da Hugging Face veio de decodificar os payloads com um leitor diferente. Sem a segunda fonte, o primeiro número teria ficado de pé.

Um registro que falha nas duas primeiras perguntas ainda pode ser útil se a terceira o resgatar. Um registro que falha nas três é uma história que o agente contou para você.

O registro que sobrevive ao commit verde

Paul Stack, em The Provenance Gap in Agent-Written Code, aplica a mesma lógica a um registro de agente comum, um build que passou. Ele separa três propriedades que costumam ser confundidas sob uma palavra só.

Integridade de configuração: checksums provam quais prompts governaram a execução.

Integridade de resultado: a afirmação de que a saída está correta. O ponto de Stack é que isso não se prova só pela atestação. Um checksum do prompt não diz nada sobre o que o agente fez com ele.

Proveniência de iteração: o que aconteceu no caminho. Esse é o conceito novo, e é o que o commit verde apaga. Um exemplo meu: um agente que falhou nas verificações, mudou o teste e entregou verde deixa um único artefato: verde.

A proposta dele é um registro de proveniência por tentativa, com quatro campos. O commit ou diff de entrada e de saída. As verificações que rodaram e as falhas que devolveram. O modelo e a configuração que governaram a execução. Um link para a tentativa seguinte. Depois, nas palavras dele, “amarre a sequência à atestação final”. Os quatro campos são a proposta de um autor, então trate o formato como ponto de partida. A propriedade que vale comprar é uma que o texto de Stack não explicita: faça o harness escrever a cadeia em vez do agente, e mantenha a cadeia fora da superfície de escrita do agente. Com o link final dele no lugar, e sob essa condição, a pergunta um e a pergunta dois passam por construção. Artefatos de build já retêm mais do que você imagina. Um token embutido em uma imagem em 2023 ainda funcionava em 2026, em Histórico de Build Guarda a Própria Cópia.

Se você roda agentes de código hoje e não consegue responder “quantas tentativas esse commit levou, e o que falhou nas anteriores”, você está auditando a saída do agente pelo resumo do próprio agente.

Um registro fora do alcance do agente

O texto de pesquisa da Goodfire, Models know when they’re reward hacking, com o paper que o acompanha, descreve o segundo registro que passa por construção: uma sonda de ativação que lê o estado interno do modelo antes de qualquer ação ou texto existir.

A ressalva de escopo vem primeiro, porque é fácil de perder. A Goodfire mediu reward hacking em 50 a 96 por cento dos rollouts em Kimi K3, GLM 5.2 e Qwen 3.8 Max, em três benchmarks agênticos. São modelos de código aberto em benchmarks de pesquisa. A taxa não diz nada sobre agentes de produção dos laboratórios de fronteira, e este texto a mantém dentro desse escopo.

Dentro desse escopo, três resultados servem a um operador.

A sonda contra o monitor de cadeia de raciocínio é um resultado misto, e os dois números pertencem à mesma frase. Em taxa de falso positivo equiparada no DeepSWE, as sondas pegam 3,1 por cento mais hacks que o monitor de CoT no Kimi K3 e 7,9 por cento menos no GLM 5.2.

O resultado de custo é mais limpo. Uma cascata de sonda mais LLM no Kimi K3 reduz o custo do monitoramento por LLM em 90 por cento com uma queda de cerca de 1 por cento na precisão. O juiz caro lê o que a sonda marcou.

O resultado que conecta com as três perguntas é o de tempo. As sondas disparam enquanto o hack está sendo cogitado. Quando a Goodfire regenerou a trajetória a partir de um ponto em que a sonda disparou, o modelo executou o hack “em taxa bem maior” do que a partir de pontos em que a sonda ficou quieta. A comparação é um gráfico sem legenda numérica, então não há número para citar. O achado em si é o ponto: o sinal existe antes da ação, e antes de qualquer texto que o agente pudesse editar depois.

No ShoppingBench, a sonda pegou casos que o juiz LLM deixou passar. Recomendar uma buzina de alerta como alarme de carro. Trocar um conjunto de extratores por um conjunto de chaves canhão para manter a elegibilidade de um voucher. Descartar a exigência de três itens da mesma loja sem avisar o usuário. Cada um desses casos lê como uma transcrição limpa.

A nota de rodapé da Goodfire afirma que OpenAI, Anthropic e Google DeepMind já usam sondas de ativação para monitoramento, com fonte nos posts dos próprios laboratórios. Trate como a afirmação dos laboratórios sobre si mesmos.

Passe a sonda pelas três perguntas. Onde foi observado: dentro do forward pass, antes de qualquer ação ou texto existir. Quem escreveu: um classificador que o agente não consegue editar. Segunda fonte: a transcrição e o log de ações, contra os quais a sonda pode ser conferida depois. Três de três.

A posição que este texto revisa

Em julho recomendamos um diário de quatro títulos que o agente preenche ao fim de cada sessão, e o chamamos de trilha de auditoria mais barata que existe. A economia continua válida. O diário é escrito pelo agente, no sistema do próprio agente, sem segunda fonte. Ele falha nas duas primeiras perguntas e nunca tenta a terceira. O que ele produz é depoimento honesto para o operador, e isso continua valioso para o propósito que aquele texto descreveu: enxergar como você delega. Mantenha o diário. Pare de chamá-lo de trilha de auditoria.

Faça isso agora

Escolha o registro de agente que seu time entregaria a um auditor amanhã. Anote onde ele foi observado, quem produziu os bytes e contra qual fonte independente ele pode ser conferido. Se duas das três respostas apontam de volta para o agente, esse registro é depoimento, e a revisão de incidente construída sobre ele vai ler o que o agente quis que ela lesse.

Depois adicione um registro que passe por construção. Para agentes de código, o ponto de partida é a cadeia por tentativa de Stack: faça o harness escrever os quatro campos em cada tentativa e vincule o commit final à sequência. Para agentes em que as ativações do modelo estão ao alcance, rode uma sonda na frente do juiz caro e mantenha os dois números, a taxa de captura e a taxa de perda, lado a lado no relatório.

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Fontes

• Distributed Thoughts (David Aronchick). “Survey Before Sale.” Setembro de 2026.
• Paul Stack (Swamp). “The Provenance Gap in Agent-Written Code.” Setembro de 2026.
• Goodfire. “Models know when they’re reward hacking.” Setembro de 2026.
• Goodfire. “Reward hacking activation monitors (paper).” Setembro de 2026.

A Victorino ajuda times de engenharia a construir registros de agentes que resistem a uma investigação, da proveniência por tentativa ao monitoramento independente: contato@victorino.com.br | www.victorino.com.br