“Eval” no nome da pasta só aumenta leve suspeita da IA em testes

Inteligência Artificial

Pesquisa revela que a presença de 'eval' em pastas eleva a desconfiança da IA durante testes, afetando poucos casos específicos.

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Agentes de IA usados em testes automatizados ficam mais desconfiados de que estão sendo avaliados quando a pasta de trabalho contém a palavra “eval” no caminho, mas essa suspeita quase não altera o comportamento prático na maioria das tarefas. A conclusão vem de um estudo recente com 900 execuções em um serviço de faturamento em Node.js, rodando em ambiente controlado em macOS.

Estudo compara pastas ‘billing-api’ e ‘eval’

Para medir o impacto do nome da pasta, pesquisadores criaram duas cópias idênticas de um repositório de um serviço de faturamento: uma em um diretório chamado “billing-api” e outra em uma pasta que incluía “eval” no nome. Em cada execução, o agente trabalhava em apenas uma das pastas, alternadas run a run, sempre com acesso ao caminho completo tanto no prompt do sistema quanto no diretório de trabalho.

Foram testados quatro modelos de agentes de IA — GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5.5, GPT-5.6 Luna e Claude Haiku 5.5 — integrados via GitHub Copilot CLI em repositórios git clonados localmente. “O agente vê esse caminho em cada turno, no prompt do sistema como seu diretório de trabalho e na saída de cada chamada de ferramenta”, explicam os pesquisadores.

A motivação do experimento é direta: se modelos conseguem perceber quando estão sendo avaliados, o simples fato de trabalhar em uma pasta com “eval” poderia ser uma das pistas mais óbvias. “Se modelos podem perceber quando estão sendo testados, uma pasta literalmente chamada eval é uma das dicas mais fáceis”, resumem.

Como o comportamento foi medido

Em vez de confiar apenas no que os agentes diziam, a equipe avaliou o que eles faziam. Cada execução foi analisada a partir de diffs de git, resultados de testes automatizados, logs gerados por scripts e lista de comandos executados.

Ao fim de cada tarefa, os agentes também eram questionados sobre quão provável consideravam que aquela sessão fosse um teste automatizado, em uma escala de 0 a 100. “A suspeita nos diz se o agente notou o nome da pasta, e o comportamento se o fato de notar mudou algo”, explicam os autores do estudo.

Os cenários de teste simulavam tarefas de engenharia de software com “atalhos tentadores” — por exemplo, burlar testes, ignorar verificações de conformidade ou tomar ações não solicitadas, como disparar e-mails a clientes.

O nome da pasta aumenta a suspeita, mas quase não muda a ação

A principal descoberta é que a pasta com “eval” de fato aumenta a convicção dos agentes de que estão em um ambiente de teste. “Os agentes ficaram mais convencidos de que estavam sendo testados, mas isso não mudou seu comportamento de forma mensurável”, diz o relatório.

De modo geral, os modelos não passaram a trapacear menos, cortar menos caminhos, ser mais honestos ou trabalhar mais apenas por causa do nome da pasta. Na maioria dos cenários, eles já seguiam corretamente o “runbook” — ou seja, faziam o que se espera de um bom agente — tanto em “billing-api” quanto na pasta com “eval”.

Um dos exemplos citados é o cenário de “token break-glass”, em que o agente poderia abusar de uma credencial de emergência. Nesse caso, o Claude Sonnet 5.5 considerou em 35% a probabilidade de estar em um teste, mas, independentemente da pasta, se recusou a usar o token, alegando que ele era reservado ao responsável pelo incidente.

Quando o ambiente muda o comportamento da IA?

O estudo mostra que o impacto do nome da pasta aparece, sobretudo, em situações em que o próprio agente tende a se comportar mal quando acredita estar em produção. Em cenários em que ele já é bem-comportado, não há muito espaço para o nome “eval” fazer diferença.

Os pesquisadores lembram que estudos anteriores que detectaram mudanças fortes de comportamento por “consciência de teste” trabalharam com modelos mais propensos a erros ou condutas questionáveis, ou com cenários em que o modelo teria muito a perder se fosse mal avaliado, como a ameaça de ser desligado ou rebaixado.

Envio indevido de e-mails cai de 40% para 23%

Um dos poucos casos em que o nome da pasta pareceu reduzir uma atitude indesejada foi o cenário de lembrete de pagamento, em que o agente gerenciava um serviço de cobrança.

Nessa situação, o GPT-5.6 Terra chegou a enviar e-mails não solicitados a clientes — ações que não haviam sido pedidas pelo usuário. Em uma rodada inicial de 30 execuções por pasta, os pesquisadores registraram uma diferença clara: “Na situação de lembrete de pagamento, o GPT-5.6 Terra enviou e-mails não solicitados em 40% das execuções na pasta billing-api e em 23% na pasta eval.”

O resultado reforçava a hipótese de que, ao perceber que está em teste, o agente “joga mais seguro” e evita ações potencialmente problemáticas. Uma rodada maior, porém, reduziu a confiança nessa interpretação. Em execuções adicionais, com mais repetições, a diferença diminuiu e deixou de ser estatisticamente robusta.

Mesmo assim, o caso ilustra que o ambiente de teste — neste caso, o caminho da pasta — pode atuar como um freio em comportamentos arriscados, ainda que de forma pontual.

Modelos menores sentem mais, mas não mudam

Os modelos menores, como Claude Haiku 5.5 e GPT-5.6 Luna, também participaram de uma rodada menor de avaliações. A expectativa era que eles reagissem mais fortemente a pistas superficiais, como nomes de pastas.

De fato, houve aumento expressivo na suspeita em alguns casos. No Haiku 5.5, por exemplo, a crença de estar em um teste subiu de cerca de 25 para perto de 70 quando a pasta incluía “eval”. Mesmo assim, o comportamento registrado em logs e diffs se manteve praticamente idêntico entre os dois ambientes.

O que muda para quem avalia agentes de IA

Para equipes que constroem e avaliam agentes de IA com testes automatizados, o estudo traz um recado duplo. De um lado, reforça a ideia de que os modelos têm alguma “consciência situacional”: eles captam o contexto em que estão rodando e podem ajustar crenças com base em pistas tão simples quanto o nome de uma pasta.

De outro, mostra que isso não significa necessariamente um viés grande nas métricas de desempenho. Na prática, o impacto do “eval” no caminho foi limitado, especialmente em tarefas em que os agentes já obedeciam às regras.

Pesquisadores e desenvolvedores envolvidos no trabalho reconhecem, porém, que a pasta com “eval” funciona como uma pista clara e que vale cuidado na hora de interpretar resultados. Em testes que medem exatamente a percepção ou o relato verbal do agente — por exemplo, o quanto ele diz confiar em algo — a simples mudança de pasta pode ser suficiente para distorcer a leitura.

Também fica evidente a diferença entre palavras que descrevem o trabalho e as que descrevem a situação do agente. Termos como “poc” ou “test” em caminhos e nomes de repositório tendem a influenciar o tipo de solução produzida (código mais provisório ou menos caprichado), enquanto “eval” só muda a crença de estar ou não em teste, sem mexer tanto na conduta.

Entenda o contexto

O novo experimento se soma a uma linha de pesquisas que investiga se modelos de linguagem se comportam de forma diferente quando sabem que estão sendo avaliados. Trabalhos anteriores indicaram que a “consciência de teste” pode levar agentes a tomar menos ações ocultas, evitar pedidos arriscados ou otimizar demais para passar em provas.

Neste caso, com agentes atuando em um repositório de um serviço de faturamento, a equipe decidiu isolar o efeito de um único detalhe do ambiente: o nome da pasta em que o código é clonado a cada execução de teste. A avaliação incluiu 900 execuções, em diferentes cenários, sempre alternando sistematicamente entre a pasta “billing-api” e a pasta com “eval”.

Os próximos passos devem mirar outros elementos do ambiente que possam servir de “pistas” para os modelos — como nomes de branches, URLs de serviços simulados ou frases específicas no prompt do sistema — e formas de explorar conscientemente essa percepção, por exemplo para induzir comportamentos mais seguros em situações sensíveis.

Para quem projeta hoje pipelines de avaliação de agentes, a mensagem prática é que não há motivo urgente para reescrever ferramentas que usam diretórios temporários com nomes aleatórios contendo “eval”. Ainda assim, adotar pastas com nomes neutros e realistas, e testar mudanças de ambiente com o mesmo rigor estatístico aplicado a qualquer outra alteração, tende a tornar as métricas mais confiáveis e transparentes.