Todos estão a ver isto ao contrário. A manchete diz "os agentes são mais simples do que o esperado." A verdadeira descoberta é que a simplicidade é a estratégia. 68% limitando a 10 passos antes da intervenção humana não é uma limitação. É uma escolha de design. As equipas perceberam que a fiabilidade se acumula e a autonomia a degrada. Cada passo que adiciona multiplica os seus modos de falha. A divisão do framework é ainda mais reveladora. 61% dos inquiridos da pesquisa usam LangChain. Mas 85% das equipas com implementações em produção reais constroem do zero. As pessoas que respondem a inquéritos estão a experimentar. As pessoas que estão a enviar estão a evitar dependências. O padrão de código fechado diz-lhe onde estamos na curva de adoção. 17 de 20 estudos de caso utilizam Claude ou GPT porque os custos de inferência ainda são triviais em comparação com os humanos que estes agentes aumentam. O código aberto só vence quando atinge um volume que torna os preços da API proibitivos. O que torna este estudo valioso: está a medir o que funciona, não o que demonstra bem. A lacuna entre "protótipo impressionante" e "sistema de produção" é preenchida com pontos de verificação com humanos no processo, fluxos de trabalho predefinidos e 5% de amostragem mesmo em saídas de alta confiança. É assim que a nova tecnologia realmente é adotada. Não substituindo o julgamento humano, mas ganhando confiança através de restrições deliberadas. A sofisticação vem depois, após a fiabilidade ser provada.