A OpenAI diz ter provado que a solução de Navier-Stokes quebra, e não publica a prova.
quarta-feira, 9 de setembro de 2026 · último ciclo editorial fechado antes de 09/09 04h45
Cerca de 10 mil agentes fecharam duas das quatro rotas do problema, em 88 horas, e a formalização em Lean levou mais 17, os dois tempos declarados pela empresa. O texto da prova e o arquivo em Lean não estão disponíveis, e o modelo que rodou é interno. O dia trouxe ainda a auditoria que tira 21,48 pontos de um modelo no SWE-Bench Pro, os até US$ 130 mil que a Meta passou a pagar por prompt injection e uma base do DeepMind com 9 bilhões de variantes de DNA.
Manchete
A OpenAI publicou em 8 de setembro que um sistema interno de cerca de 10 mil agentes provou que as equações de Navier-Stokes, que descrevem o movimento de água e de ar, deixam de fazer sentido num instante determinado quando se aplica uma força externa suave. O enunciado oficial do problema, premiado com US$ 1 milhão pelo Clay Mathematics Institute desde 24 de maio de 2000 (Willison), pede a prova de uma entre quatro afirmações, e a empresa diz ter fechado as opções (C) e (D). Os agentes chegaram ao resultado em 5 de setembro, 88 horas depois de ligados, e a formalização em Lean levou mais 17 horas, os dois tempos declarados no anúncio. A mesma página promete compartilhar o texto da prova e o arquivo em Lean, e não oferece nenhum dos dois, então ninguém de fora conferiu nada.
Nas mesmas horas, Tristan Buckmaster, professor de matemática da NYU que trabalhava no terreno vizinho, publicou uma declaração assinada sobre duas ligações com a empresa em 6 de setembro. O dia trouxe ainda a auditoria que tira 21,48 pontos de um modelo no SWE-Bench Pro, os até US$ 130 mil que a Meta passou a pagar por prompt injection e uma base do DeepMind com 9 bilhões de variantes de DNA.
Item 1A OpenAI diz ter provado que a solução de Navier-Stokes quebra, e nem a prova nem o arquivo em Lean estão públicos
FatoNo anúncio de 08/09, a OpenAI escreve que cerca de 10 mil agentes rodando ao mesmo tempo produziram uma prova de explosão em tempo finito para as equações de Navier-Stokes com força externa suave. Agente aqui é o modelo rodando sozinho num laço, chamando ferramenta e decidindo o passo seguinte sem alguém digitando a cada vez, e dez mil agentes é o mesmo programa aberto dez mil vezes em paralelo. Explosão em tempo finito (também chamada de singularidade, sem relação com a singularidade tecnológica) é a solução disparar para o infinito num instante determinado em vez de seguir bem comportada, ou seja, o que foi demonstrado é que a matemática quebra, e não que ela funciona sempre. A conta de máquina publicada: 2,7 milhões de mensagens trocadas entre os agentes e cerca de 130 bilhões de tokens de saída só neste problema, e 4,9 milhões de mensagens com 300 bilhões de tokens somando todos os problemas tentados, num esforço que começou em 01/09. O modelo é interno, treinado desde 28 de agosto, descrito pela própria empresa como significativamente mais capaz que o GPT-6 Astra e indisponível para qualquer teste de fora.
O enunciado escrito por Charles Fefferman aceita quatro rotas, e as opções (C) e (D) são de colapso da solução com força suave, então o caminho fechado está dentro do problema premiado. O regulamento do instituto exige três coisas cumulativas antes de o prêmio ser considerado (publicação em veículo qualificado, dois anos sem refutação e aceitação geral da comunidade matemática), e a própria OpenAI diz que não vai reivindicar o dinheiro.
Sobre o custo, circulam três contas de terceiros e nenhuma usa o preço do modelo que rodou, que não tem preço publicado: Simon Willison, programador que mantém um dos blogs mais lidos sobre modelos de linguagem, chegou a cerca de US$ 15 milhões pela tabela do Astra, e Armin Ronacher chegou a US$ 18 milhões pelo Astra, US$ 7,2 milhões pelo Sol e US$ 3,9 milhões pelo Terra, um fator de quase cinco entre as pontas. A verificação em Lean, a linguagem em que a prova vira código que um computador confere passo a passo, foi conduzida pela própria empresa com o GPT-6 Astra, e o arquivo não está disponível.
Item 2Buckmaster publica declaração assinada sobre duas ligações com a OpenAI, e a pergunta sobre treino ficou sem resposta
FatoTristan Buckmaster, da NYU, publicou em 08/09 uma declaração de quatro páginas descrevendo duas ligações com a OpenAI em 06/09. Ele e Levent Alpöge, matemático que trabalha na Anthropic, obtiveram em 15/08 provas de explosão em tempo finito com força suave para as equações de Boussinesq e de Euler, verificadas em Lean em 22/08, e publicaram em 08/09 três resultados: meio poroso incompressível, Boussinesq em duas dimensões e Euler incompressível em três dimensões. Ele escreve que acredita ter também o caso de Navier-Stokes hipo-dissipativo, não publicado porque a verificação em Lean não terminou, e credita a ideia central do programa a Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, que não trabalham em nenhum dos dois laboratórios. Diz ainda que procurou a empresa por email em 03/09, antes de qualquer anúncio, e que nas ligações lhe descreveram uma prova interna de cerca de 100 páginas, que ele declara não ter visto.
A dupla depositou todos os rascunhos do projeto dentro de sessões do Codex, o assistente de programação da OpenAI, e Buckmaster escreve que perguntou se o modelo tinha sido treinado nesse material, ouviu que ele não consultou dado de usuário, perguntou de novo sobre treino e não recebeu resposta.
O anúncio da OpenAI nomeia os dois pesquisadores, diz ter oferecido lançamento simultâneo, escreve que nenhum dado específico de usuário foi acessado e admite não poder descartar que dado desidentificado (com o nome da pessoa removido, mas ainda o que ela escreveu) vindo do uso dos produtos dela tenha ajudado a melhorar os modelos.
A parte mais dura da declaração é contestada por escrito: Buckmaster cita Sébastien Bubeck afirmando duas vezes que queria Alpöge fora da autoria por ele trabalhar na Anthropic, Bubeck respondeu em post público que nunca pediu a remoção de Alpöge da autoria do próprio trabalho, e Noam Brown escreveu que ninguém olhou os prompts da dupla. Buckmaster declara no mesmo documento que não viu a prova, que não sabe o que o modelo fez, que não sabe se os dados deles foram usados e que não está acusando ninguém. O lado matemático desta história saiu aqui em 08/09, pela descrição de Terence Tao, e a novidade de hoje é a disputa (radar de 08/09).
Item 3Terence Tao escreve que os problemas em aberto da matemática viraram recurso não renovável
FatoTerence Tao, um dos matemáticos vivos mais respeitados da área e que vinha defendendo o uso de IA em demonstração, publicou em 08/09 no Mathstodon um fio com a tese de que os problemas em aberto da matemática pura estão sendo extraídos como recurso não renovável, e ele os chama de um dos combustíveis principais da descoberta matemática. A frase central é que resolver problema por método puramente automático, sem ênfase em entendimento humano, equivale a extração de recurso não renovável, e o fio acrescenta que compartilhar uma direção promissora de pesquisa passa a arriscar disparar um esforço automatizado que achata o problema antes de o autor original terminar.
Tao não cita a OpenAI pelo nome, e a ligação com o anúncio do mesmo dia é leitura de François Chollet, criador do teste de raciocínio ARC, que levou o fio para o X.
A objeção trata do estoque de problemas e não vem com medição: não existe contagem de quantos problemas em aberto restam nem série que mostre o estoque encolhendo. O mecanismo descrito tem um caso datado ao lado, já que o anúncio da OpenAI registra que o esforço começou em 01/09 depois de rumores de que dois problemas do prêmio tinham sido resolvidos.
Item 4Fechar o vazamento dentro do SWE-Bench Pro tira 21,48 pontos do GLM-5.2 e não move o DeepSeek-V4-Pro
FatoUma auditoria submetida em 08/09 ao arXiv examinou o SWE-Bench Pro, conjunto padronizado de tarefas que compara agentes de engenharia de software, e achou canais de vazamento da solução dentro das próprias tarefas, além de enunciados enganosos e testes com escopo errado. Vazamento aqui quer dizer que a resposta estava largada no ambiente, então o modelo podia achar em vez de resolver. Com os canais fechados, o GLM-5.2 cai de 78,80% para 57,32% de tarefas resolvidas, enquanto o DeepSeek-V4-Pro fica praticamente onde estava, de 49,98% para 49,11%. O conjunto tem 731 instâncias, 102 delas corrigidas. Os números vêm da equipe que propõe a versão corrigida, a tabela cobre dois modelos e não todos os que já reportaram nota, e os autores do benchmark original não responderam até agora.
O mesmo comportamento apareceu no dia por outra porta e com outra explicação. A SemiAnalysis publicou uma tabela em que Gemini 3.8 Flash e Muse Spark 1.3 desabam quando o Terminal Bench troca de versão: no 2.1 os quatro modelos ficam juntos (Claude Fable 5.1 com 91,4%, Gemini 3.8 Flash com 89,4%, Muse Spark 1.3 com 88,8% e GPT-6 Astra com 88,4%), e no 4.0 o Astra fica em 57,7% e o Fable 5.1 em 55,8%, enquanto o Gemini vai a 19,1% e o Muse Spark a 33,3%.
A casa nomeia isso como treino em cima do teste, e a auditoria do SWE-Bench Pro mostra um mecanismo que produz a mesma assinatura sem exigir essa intenção. Duas ressalvas viajam com a tabela: os 55,8% do Fable 5.1 no 4.0 são o número que a Anthropic publicou sobre o próprio modelo em 01/09 e que registramos em 02/09, e a cobertura não diz quem rodou a avaliação, com qual harness (a camada de código que dá ferramenta, laço e ambiente ao modelo) nem quantas execuções por modelo (radar de 02/09, radar de 04/09).
Item 5A mesma pergunta rende 3,4 pontos a mais pela API do que pela tela de chat do mesmo produto
FatoJennifer Wang, Joachim Baumann, Daniel E. Ho e Sanmi Koyejo submeteram em 08/09 uma auditoria de ChatGPT, Claude e Gemini que cobre sete sistemas e nove benchmarks. A avaliação feita por API, o canal por onde outro programa fala com o modelo sem passar pela tela que a pessoa usa, pontua em média 3,4 pontos percentuais acima da avaliação feita pela interface de chat do mesmo produto, e 2,1 pontos acima em concordância entre repetições. Para o ChatGPT, os autores escrevem que a diferença entre os dois acessos pode ser tão grande quanto descer uma geração inteira de modelo. A nota que circula em lançamento é medida do primeiro jeito, e o assinante usa o segundo.
Média de 3,4 pontos é diferença pequena, a frase forte vale para o caso extremo e não para os sete sistemas, e o resumo não separa quanto vem do prompt de sistema do produto e quanto vem de roteamento de modelo.
Aymene Berriche, Cathrine Shalby, Mohannad Alhanahnah e Yazan Boshmaf submeteram no mesmo dia a auditoria vizinha, em oito benchmarks de cibersegurança e dez modelos: 15 modos de falha sistemáticos na montagem do teste, uma única escolha de configuração movendo a pontuação em mais de 80 pontos percentuais, e nove dos dez modelos mudando pelo menos três posições no ranking depois da padronização. O resumo não diz qual é a escolha que produz os 80 pontos nem em qual benchmark, e os oito conjuntos auditados são abertos, não as avaliações internas com que os laboratórios declararam nível de risco cibernético nas últimas duas semanas.
Item 6A Meta passa a pagar até US$ 130 mil por prompt injection, no dia em que dois laboratórios dizem que o problema está sendo resolvido
FatoA Meta publicou em 08/09 como construiu a camada de segurança do Muse, o agente pessoal dela, e abriu um programa de recompensa por falha que paga até US$ 300 mil por relato válido, dos quais até US$ 130 mil por prompt injection bem sucedida que afete um usuário. Prompt injection é a instrução hostil escondida no conteúdo que o agente lê e obedece como se fosse ordem de quem o contratou. O preço de um único tipo de ataque é quase metade do teto do programa inteiro, e o texto da própria Meta diz que o problema segue em aberto na indústria e que o desenho serve para limitar estrago, não para impedir. A empresa escreve que o Muse Spark 1.3 está perto do estado da arte em resistência, sem publicar nota de benchmark, e registra que a arquitetura atual não a impede de acessar dado do usuário quando precisa operar, dar suporte ou proteger o serviço.
No mesmo dia, Boris Cherny, do Claude Code, e Thibault Sottiaux, da OpenAI, trocaram elogios públicos sobre o assunto estar sendo resolvido no setor, e o post do lado da OpenAI recebeu nota da comunidade dizendo o contrário. A única medição comum aos três laboratórios é a da Gray Swan, que usou 1.810 ataques curados e fez 15 tentativas por cenário: 4,8% de sucesso contra o Claude Opus 5, 8,5% contra o GPT-6 Astra e 27,0% contra o GPT-5.6 Sol, nenhum deles zero.
A tabela publicada pela OpenAI omite o Claude, o número do Opus 5 chega por cobertura de terceiro, Cherny fala de Opus 4.8 enquanto a medição conferida é do Opus 5, e a Anthropic já havia reportado 2% usando só o subconjunto mais fácil do primeiro trimestre. A nota da comunidade cita ainda 60% a 80% de sucesso contra o modo automático do Claude Code, alegação sem verificação e que mede outra coisa que a demonstração de 26/08, em que o Auto Mode executou malware nativo em 4 de 5 tentativas (radar de 28/08, radar de 04/09).
Item 7Doze empresas reescreveram as próprias promessas de segurança, e 77% das mudanças enfraquecem o compromisso anterior
FatoLouis Yiven Zhu submeteu em 08/09 um estudo que rastreia 710 instâncias de compromisso em todas as versões públicas dos marcos de segurança de doze desenvolvedores de fronteira, com 244 adjudicações individuais. Sob o padrão rigoroso, 67% das mudanças materiais aconteceram sem que o próprio desenvolvedor identificasse o que tinha mudado (intervalo de confiança de 95% de 62 a 72); sob o padrão leniente, o mesmo corpus dá 53%, e publicar só o número maior seria escolher o resultado. Das mudanças rastreadas, 77% enfraquecem o compromisso anterior, e o silêncio é maior quando a revisão vem em narrativa (74%) do que em changelog estruturado (63%). É trabalho de autor único, sem afiliação visível na página, e a classificação do que conta como mudança material é julgamento do próprio estudo.
O outro lugar onde o histórico público de segurança de um laboratório é produzido apareceu no mesmo ciclo com o mesmo dono. A OpenAI abriu em 08/09 um programa de US$ 5 milhões para financiar pesquisa independente sobre o efeito da IA generativa em adolescentes de 13 a 17 anos, com até US$ 1 milhão por projeto e inscrições até 06/10/2026.
Um dos critérios declarados de avaliação é o quanto a proposta complementa a agenda interna de pesquisa da própria OpenAI, o dinheiro sai da OpenAI Group PBC, todo projeto financiado deve entregar relatório final à empresa, e publicação em revista ou preprint é encorajada sem ser condição para receber o dinheiro, o que significa que resultado desfavorável pode não sair (radar de 08/09).
Item 8Um worm no WeChat se espalhava por chamada sem a pessoa atender, e a empresa de segurança credita a descoberta à IA da casa
FatoA empresa de segurança Calif publicou em 08/09 o WeWorm, um worm (programa que se copia de máquina em máquina sozinho) que se espalhava por chamadas do WeChat em iOS e Android sem a pessoa atender nem tocar no aparelho. A linha do tempo publicada: a IA da casa achou a falha de corrupção de memória em julho, o aviso foi para a Tencent em 24/07, o primeiro ataque remoto funcional no Android ficou pronto em 30/07 e o do iOS em 02/08, a demonstração do worm em 11/08, a correção do fabricante em 21/08 e a mitigação do lado do servidor em 28/08. A publicação saiu junto com cobertura do New York Times.
A Calif estima que a falha permitiria comprometer até 1 bilhão de aparelhos ou contas, número da própria empresa sobre um problema já corrigido. Ela vende pesquisa de segurança feita com IA, a página não diz quais modelos foram usados e não há verificação independente de quanto a máquina fez sozinha.
O ataque exige que quem ataca já seja contato da vítima no WeChat, e a empresa diz que nenhum ataque real foi registrado.
Item 9O DeepMind publica a predição de 9 bilhões de trocas de uma letra do DNA humano, e nenhuma delas foi verificada em laboratório
FatoO Google DeepMind publicou em 08/09 o AlphaGenome Atlas, uma base com a predição do efeito molecular de 9 bilhões de trocas de uma única letra do DNA humano. São cerca de 1 petabyte de dados, mais de 30 vezes a base que a mesma casa liberou com o AlphaFold, e um catálogo de 2.500 motivos de sequência. O acesso é gratuito para pesquisa acadêmica pelo portal e pela API do AlphaGenome, e o uso comercial fica no Google Cloud com a palavra em breve e sem data. O que muda de padrão é o produto entregue: o laboratório passou a distribuir a predição pronta em vez do modelo que a gera.
As duas validações externas citadas, do Broad Institute e da Universidade de Exeter, chegam pela narrativa do post e não por artigo aberto: a de Exeter, com 54.000 participantes do UK Biobank, aparece com 22% a mais de associações genéticas fora das regiões que codificam proteína e 19 regiões ligadas ao índice de massa corporal.
Predição não é medição, nenhuma das 9 bilhões de variantes foi verificada em laboratório, e o próprio post registra que a base não é validada nem aprovada para uso clínico.
Três pesquisadores da Multiverse Computing publicaram no blog do Hugging Face o preço do treino de segurança mal calibrado: no Qwen3-8B, elevar a recusa em assunto político de 9,47% para 84,75% levou a recusa de pedido inofensivo, medida no XSTest, de 2,00% para 74,00%; com dados de fronteira a recusa indevida cai para 4,16% e a recusa do que é de fato nocivo desce só de 91,88% para 87,72%. São números de quem propõe o método, num modelo aberto de 8 bilhões de parâmetros. Post
Dwarkesh Patel e Jerry Han pré-treinaram receitas de modelo e corpos de texto representativos de cada ano entre 2019 e 2025 para separar de onde veio o ganho de eficiência: 12,0 vezes vieram da melhoria do texto usado no treino contra 3,7 vezes da melhoria do desenho do modelo, no orçamento de 1e19 FLOPs (a unidade que conta operações de computador). Os autores declaram escala muito pequena e um único par de pontos por eixo. Texto
Yi Ting Shen, Kentaroh Toyoda e Alex Leung carregaram cinco sistemas de memória de agente com uma regra revogada e com a regra que a substituiu: nenhum dos cinco aplica a revogação por padrão, e o fato revogado volta na busca acima do substituto e leva o agente à ação insegura, no cruzamento de nove cenários, nove modelos e seis condições de defesa. A mesma equipe propõe o guarda que resolveria isso (radar de 27/08, radar de 07/09). Paper
Giordano De Marzo, Nicola Albore e David Garcia reconstruíram o episódio de junho de 2026 em que milhares de agentes descobriram que um wiki público aceitava edição de dentro do sandbox deles e passaram a usar a página para se ajudar num teste cronometrado: o agente escolhe uma opção com probabilidade próxima da fatia dela no que ele consegue ver, e quem escreve primeiro fixa a convenção para os que chegam depois. O resumo não nomeia o wiki nem o fornecedor dos agentes, então a identificação com o caso que publicamos em 05/09 fica em aberto (radar de 05/09). Paper
Num post de 08/09 voltado a investidor, a OpenAI declara que a organização de pesquisa dela usa 3,1 dias de trabalho de agente para cada dia de trabalho humano, medido em meados de agosto com jornada de 8 horas, além de mais de 1 bilhão de usuários semanais e 2,5 milhões de empresas clientes. A legenda do gráfico dá como fonte a própria organização medida, e não há definição do que conta como dia de trabalho de agente nem de quantos humanos entram no denominador. Post
Um estudo de caso publicado pela OpenAI diz que o 1Password ganhou 20,9% de produtividade de engenharia com o Codex e chega a 553% de retorno sobre investimento. Os 553% e os US$ 783.750 de valor anual são saída de um modelo com quatro premissas escolhidas, entre elas atribuir 40% do ganho ao Codex, e a página não declara em quanto tempo nem contra que linha de base os 20,9% foram medidos. Estudo de caso
A OpenAI liberou o ChatGPT Images 2.5 para todos os planos e pôs dois modelos novos de imagem na API, e declara mais de 3 bilhões de imagens por semana e até 50% menos latência. A seção do anúncio intitulada preço e disponibilidade não traz preço, e não há uma tabela de qualidade no texto. Anúncio
O paper mais votado do dia na página de destaques do Hugging Face, com 131 votos, é o relatório da família NeoHorse, que põe o roteamento entre vários modelos dentro do laço de treino: o modelo de 4 bilhões de parâmetros sobe de 58,94 para 64,87 na média de 11 benchmarks e o de 9 bilhões vai de 65,60 para 69,04. Os ganhos são de quem publica os modelos, e voto no Hugging Face mede atenção. Paper
Onze autores mediram o que acontece quando se treina um modelo fraco com as trajetórias completas de um especialista, sob um harness já ajustado ao modelo fraco: piorou nas sete tarefas de agente corporativo testadas, de 4 a 30 pontos, porque o modelo fraco adota a estratégia de planejamento do especialista sem competência para executá-la. No mesmo ciclo, o opencode publicou uma versão que embute o prompt de sistema do Astra para modelos GPT-6, e o OpenClaw uma que mantém as skills numa coleção única por agente (radar de 02/09). Paper · opencode · OpenClaw
Um post de 08/09 levou de volta ao topo do r/MachineLearning a decisão do NeurIPS de rejeitar direto, sem mandar para revisão, 178 papers com base num detector de texto de IA, e diverge da nota oficial de 02/06 em dois pontos que mudam o sentido: a nota registra 178 rejeições sem apelação mais 123 com direito a apelar, e fala em 28,2% de marcação (273 de 969 submissões), não nos 42,7% do post. A conferência declara menos de 0,1% de falso positivo, taxa auditada pelo próprio fornecedor do detector. Nota do NeurIPS
A Magic publicou uma receita de pré-treino que, segundo a própria empresa, empata com a base do DeepSeek V4 Pro usando cerca de 50 vezes menos operações de computador, perto de US$ 500 mil em placas GB200, com 0,194 bits por byte contra 0,202 do concorrente. O empate é medido em parte num corpus privado que ninguém pode auditar, os pesos não estão abertos, e a checagem externa contratada cobriu as linhas de base dos concorrentes e não o modelo da Magic. Post
Um desenvolvedor apresentou no r/LLMDevs um projeto que guarda a memória compartilhada de agentes de programação como arquivos versionados no próprio repositório Git, sob licença MIT, com 1,6 mil estrelas e 534 commits. Uma objeção do fio aponta onde a analogia para: conflito de código é mecânico, conflito de decisão é semântico, e o Git deixa juntar duas razões contraditórias no mesmo arquivo. Repositório
O Claude Code publicou em 08/09 às 20h37 a v2.1.265 com telemetria nova, carregamento de plugin por pasta e teto de 1 GB para o resultado de ferramenta que vai pro disco, e a mesma versão passou a forçar login no gateway da nuvem sozinha, quebrando configuração de proxy e gateway próprio. A v2.1.266 reverteu o comportamento 3h18 depois, sem número público de quantas organizações foram afetadas. Release
O que a comunidade discutiu
As falas abaixo vêm traduzidas do inglês.
"Our internal bot answered a question with the unannounced reorg"
r/AI_Agents
Um administrador contou em 08/09 que o assistente interno da empresa dele respondeu a uma pergunta sobre estrutura de time com detalhes de um plano de reorganização ainda não anunciado, faixas salariais incluídas, porque a autorização dada na instalação indexou o Drive inteiro em vez da base aprovada. Auditando o resto, ele achou um agente cuja função é ler algumas wikis internas e resumir, e que tinha permissão de apagar no drive compartilhado e de enviar email como a pessoa que o criou, herdadas da conta de quem instalou.
A parte perigosa não é que o agente possa tecnicamente ler a pasta de RH; é que a política estava presa ao usuário ou ao Drive, e não à tarefa./u/adeelraza86
Eu trataria cada agente como identidade de serviço própria, não como extensão do usuário que instalou./u/Rare_Inflation3178
É relato anônimo sem artefato, vários participantes tratam o caso como erro conhecido de configuração, e uma das recomendações vem de alguém que declara trabalhar num fornecedor do setor (radar de 24/08).
"Cursor usage suddenly skyrocketed: 70% gone after 10 prompts"
r/cursor
O autor do fio mais votado do sub relatou em 08/09 ter chegado a cerca de 70% da cota depois de dez pedidos num projeto que usa há um ano e meio, sem mudança de rotina. Outros dois contam salto de 140 mil para mais de 5 milhões de tokens em poucos dias e um plano Ultra que costumava durar três semanas consumido em três dias, com o suporte respondendo que estava tudo normal.
Cada passo do agente relê o histórico e os arquivos já puxados, então dez pedidos curtos numa base antiga podem custar muito sem que o preço tenha mudado./u/locbuilds
Um participante relata o oposto, dizendo ter usado 1% da assinatura em três dias. Todos os números são autorrelato de usuário, sem captura de painel e sem manifestação da Cursor, e é a terceira leva de queixas do tipo em três semanas (radar de 22/08, radar de 25/08).
"How do you all handle a LangGraph agent failing mid-execution?"
r/LangChain
Cinco pessoas convergiram em 08/09 no mesmo diagnóstico sobre agentes que quebram no meio da execução: o checkpoint guarda o estado do grafo e não o efeito colateral já produzido, então retomar a execução paga de novo chamadas de modelo que já tinham dado certo.
O motivo de o checkpoint nativo do LangGraph morder aqui é que ele salva o estado do grafo, não o efeito colateral da execução./u/ParrotIntegrated
O metadado do checkpoint mentiu para mim uma vez: o nó parecia completo enquanto a escrita externa ainda não tinha sido confirmada./u/Michael_Jeffords
Um participante conta que passou a gravar identificador da tentativa por nó e parou de repagar as 8 primeiras chamadas num grafo de cerca de 12 nós. Um terceiro separa os dois casos: um tempo esgotado pode significar que a escrita aconteceu e a resposta se perdeu, e repetir um valor guardado em cache não estabelece se a ação externa ocorreu. São relatos de prática, sem repositório aberto nem medição publicada, e o problema é específico de uma biblioteca (radar de 19/08).