# Revisão contínua: como aprender com o erro e evoluir o agente sem regressão

A revisão contínua de agentes de IA é o que separa operação experimental de operação confiável. Só evolui quem aprende com o erro, testa cada ajuste e evita regressão. O ciclo inclui análise pós-incidente, feedback humano estruturado, evolução incremental e critérios claros para mudanças seguras.

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