The Saturation Trap and the Subjectivity of Intervention Timing: Why Affect-Based Triggers and LLM Judges Fail to Time Interventions on Autonomous Agents

Este artigo explora o problema de quando interromper agentes de IA autônomos, utilizando um motor de dinâmica afetiva para avaliar gatilhos de intervenção. Os autores identificam uma 'Armadilha de Saturação de Estado', onde a frustração modelada dos agentes permanece no máximo sob dificuldade sustentada, e um limite de capacidade para julgadores baseados em LLMs, tornando a temporização das intervenções um desafio complexo.