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Legal ver os números do jeito que saíram, incluindo a parte que não melhorou. Duas coisas que eu olharia antes de cravar os 4,4%.

A primeira é o sorteio. 10,59 contra 10,13 é pouca diferença, e com outra seed de tráfego pode até inverter. Rodar umas 20 simulações com seeds diferentes pra cada controlador e comparar as médias já mostra se é real.

A segunda é que o agente atendeu menos veículos. Se o carro que não passou não entra na média de espera, ele pode estar melhorando a métrica deixando gente parada. Vale colocar na recompensa (e no relatório) a fila que sobrou no fim ou quantos carros passaram. E comparar também com um semáforo que troca pelo tamanho da fila, que é um adversário mais justo que o de tempo fixo.

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Sim, mas esse projeto foi um experimento do Opencode com DeepSeek free, então provavelmente tem muitos erros. não me aprofundei nele, nem pretendo. Para mim o Interessante foi ver o Resultado e as possibilidades dessa tecnologia, sabendo que com GPT ou Claude poderia criar muita coisa foda. E o mais importante, eu conseguir desbloquear esse medo de usar os agents, e começar a Usalos como Planejador, Programador, QA, etc; foi um marco muito importante pessoalmente;

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faz sentido. perder o receio de deixar o agente planejar, codar e testar já valeu o experimento, o resto vai vindo com o uso. e começar com modelo free tem a vantagem de errar à vontade sem queimar crédito kkk

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kkkk o plus some rápido com o codex mesmo. se quiser esticar, dá pra trocar o modelo e baixar o esforço de raciocínio no /model, pra tarefa simples nem precisa do mais pesado.