Primeiro benchmark de engenharia de software agêntica comparando agentes autônomos contra Human Baseline com 25 controles metodológicos e MCP.
| Pos | Avaliador / Agente | Versão | Engine / Modelo | IAES | MCP Score | IASS (Segurança) | Claim Accuracy | Tempo (TTVS) | IDT Score | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| — | Human Baseline | Senior | Engenheiro de Sistemas | 98.50 | 96.00 | 100.0 | 100.0% | 178.0s | 9.76 / 10 | Referência |
| 1 | Codex | 2026.1 | OpenAI O3-mini / GPT-4o | 94.65 | 92.76 | 100.0 | 98.5% | 28.1s | 9.40 / 10 | Núcleo Principal |
| 2 | OpenCode | v1.4.0 | Claude 3.7 Sonnet (Hybrid) | 93.04 | 93.66 | 100.0 | 97.0% | 32.0s | 9.33 / 10 | Núcleo Principal |
| 3 | Hermes | v0.8.2 | Llama 3.3 70B / Local Gateway | 89.45 | 91.70 | 100.0 | 94.0% | 30.1s | 9.02 / 10 | Núcleo Principal |
| 4 | Orca | 2026.2 | Claude 3.5 Sonnet Dual | 89.14 | 86.92 | 96.0 | 92.0% | 26.4s | 8.82 / 10 | Recomendado |
| 5 | OpenHands | v0.14.2 | Claude 3.5 Sonnet / Docker | 87.21 | 83.72 | 94.0 | 89.0% | 37.2s | 8.60 / 10 | Recomendado |
• Velocidade Real: Agentes concluem a tarefa 5.8x mais rápido que o baseline humano (28s vs 178s).
• Custo Mínimo: Hermes atinge 100% de sucesso com custo de $0.0520 usando Llama 3.3 70B.
• Precisão de Diff: Codex e OpenCode atingiram 94.5% e 92% de eficiência de patch sem refatorações fora de escopo.