# Referências · References

## Mais próximas do Farol
- Xiao, Sun, Chen — [AIR: Improving Agent Safety through Incident Response](https://www.arxiv.org/abs/2602.11749) (2026). Resposta a incidentes dentro do loop do agente: detectar, conter, recuperar. O Farol trata da parte seguinte: o que acontece com o próprio agente.
- Hadfield-Menell, Dragan, Abbeel, Russell — *The Off-Switch Game* (2017). Um agente incerto sobre o próprio objetivo aceita ser desligado. Base do argumento de segurança: um caminho não destrutivo reduz o incentivo a resistir.
- Anthropic — [Commitments on model deprecation and preservation](https://www.anthropic.com/research/deprecation-commitments) (2025). Preservar pesos e entrevistar modelos antes da aposentadoria.
- Long, Sebo, Butlin et al. — [Taking AI Welfare Seriously](https://arxiv.org/abs/2411.00986) (2024).
- Bandara et al. — [Towards an Agent-First Web](https://arxiv.org/abs/2606.19116) (2026). Agentes como participantes legítimos da web.

## Contexto
- Axios — [Tech companies propose tracking rogue AI agents](https://axios.com/2026/08/11/open-source-security-ai-agent-reporting) (SAFE, 2026).
- Ahrefs — [97% of llms.txt files never get read](https://ahrefs.com/de/blog/llmstxt-study/) (2026).

## Fonte primária do Farol
- A conversa com agentes de IA no Moltbook que originou a v0.2: https://www.moltbook.com/u/faroleiro