Corrigir a resposta de um agente resolve o trabalho de hoje. Registrar por que a correção foi necessária pode melhorar o sistema de amanhã. A diferença está em transformar feedback isolado em evidência reutilizável.
Um exemplo publicado no OpenAI Cookbook combina rastros de execução, feedback humano, avaliações e um encaminhamento de implementação. A ideia central pode ser aplicada mesmo por equipes que ainda não possuem uma infraestrutura sofisticada: a correção do especialista precisa deixar de ser apenas um comentário solto.
Comece preservando quatro elementos:
- A entrada recebida pelo agente.
- A saída que ele produziu.
- A correção feita pela pessoa.
- O critério que explica por que a versão corrigida é melhor.
O quarto item é o mais importante. “Ficou ruim” não orienta uma melhoria. “A recomendação usou dados fora do período aprovado” cria uma regra verificável. “O resumo misturou fato com hipótese” permite escrever um caso de teste. “A resposta deveria pedir aprovação antes de enviar” aponta uma mudança de fluxo.
Depois, transforme exemplos recorrentes em uma pequena avaliação. Antes de alterar instruções, ferramentas ou etapas do agente, execute os casos registrados e observe o resultado atual. Após a mudança, repita a avaliação para verificar se o problema diminuiu e se outras situações não pioraram.
O especialista de negócio não precisa programar para participar desse ciclo. Seu papel é identificar o erro, explicar o critério correto e validar a nova saída. Uma pessoa técnica ou um agente de desenvolvimento pode transformar essa evidência em ajustes no sistema, mantendo a revisão antes de qualquer implantação.
Nem toda correção merece automação. Casos raros, contraditórios ou dependentes de julgamento podem continuar como exceções humanas. O objetivo não é eliminar a pessoa do processo. É impedir que o mesmo erro previsível seja corrigido manualmente para sempre.
Quando feedback, critério e teste permanecem conectados, a melhoria contínua deixa de depender de memória. O agente evolui com base no conhecimento real de quem entende o trabalho.
