Why does my agent keep spending after any sane budget would have cut it off?
Oportunidade
AI agents running multi-step workflows consume tokens at 20 to 100 times the rate of a single query, and there is no infrastructure-level primitive to enforce a spending or compute ceiling at runtime. When two agents enter a recursive clarification loop or a retrieval agent over-fetches context, the only signal is the invoice at the end of the month. Frameworks like LangGraph and AutoGen each handle retries and checkpoints but none enforce a resource contract that halts execution when a declared budget is breached. A January 2026 arXiv paper formalizes what such a contract would look like, but the gap between that formalism and a deployable primitive that works across model providers and tool calls remains wide open.
Por que importa
A runtime resource contract is the missing safety layer that makes agent deployments safe to hand to non-engineers.
Como avalio a oportunidade
A Pontuação de Oportunidade é minha própria leitura, não uma medição: o quanto dói, com que frequência aparece e o quanto pouco existe para resolvê-lo hoje. Quanto maior, mais vale a pena construir, na minha opinião.
O quanto de dor causa quando aparece.
Com que frequência as pessoas realmente se deparam com isso.
O quanto pouco de boas ferramentas existe para isso hoje.
Mais problemas que merecem ser resolvidos
Por que todo aplicativo de IA me esquece no momento em que fecho a aba?
AIPor que aprender uma nova área ainda depende de saber o que perguntar?
AIPor que uma pessoa sem especialização não consegue verificar o que uma IA acabou de dizer?
AIPor que testamos modelos em benchmarks mas os lançamos em produção no achismo?
AIPor que agentes de IA não têm memória dos próprios erros?
AIPor que não consigo auditar em que um modelo foi realmente treinado?