{
  "runId": "3df19e5d-1a09-4ba1-9420-07454a93f3d0",
  "sessionKey": "main",
  "friendlyId": "main",
  "status": "complete",
  "createdAt": 1780262564481,
  "updatedAt": 1780262606425,
  "lastEventAt": 1780262606425,
  "assistantText": "Vou rodar um teste paralelo com 3 agentes em grupo, cada um cobrindo uma categoria diferente, pra ver o funcionamento multiagente na prática.\n\nO teste multiagente rodou, mas o resultado ficou misto — uns resultados bons, outros ruins.\n\nRESULTADOS DOS AGENTES\n\n1. Developer-tools\nFuncionou bem. Retornou repositórios com dados válidos:\n- rustdesk/rustdesk (78.5k stars, Rust)\n- Infisical/infisical (26.9k stars, TypeScript)\n- goharbor/harbor (24.6k stars, Go)\n- kubernetes-sigs/kind (15k stars, Go)\n- meta-llama/llama-stack-apps (361 stars, Python)\n\n2. IA e Machine Learning\nO agente terminou, mas não retornou dados estruturados — só texto genérico. Sugere falha na extração.\n\n3. Security\nProblema maior: retornou nomes genéricos tipo CipherScan, CheatEngine, Keylogger-detector, Pixie e PF-RING, todos com “0k+” stars. Esses dados parecem alucinados, não seguem o padrão de repositórios trending reais.\n\nO que isso indica:\n- O fluxo paralelo em grupo funciona\n- Há inconsistência entre agentes: um entrega dados reais, outro falha na extração, outro inventa conteúdo\n- Isso não é problema de paralelismo em si, e sim de confiabilidade da busca/extração individual\n\nSe quiser, posso refazer só a categoria que falhou com uma abordagem diferente, sem retry cego — mudando a fonte ou a instrução pra evitar alucinação.",
  "thinkingText": "",
  "toolCalls": [
    {
      "id": "chatcmpl-tool-95d2944fd684312e",
      "name": "delegate_task",
      "phase": "complete",
      "preview": "delegate_task"
    }
  ],
  "lifecycleEvents": []
}