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TRÁFEGO HUMANO VS AGENTE

Distinguir tráfego humano, assistido por IA e de agente

Dê a cada interação uma classe clara e uma base clara, para que sua aplicação possa atender pessoas, pessoas trabalhando com IA e agentes autônomos da forma que cada um merece.

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Toshendra Sharma

Por Toshendra SharmaFundador e CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

Duas categorias já não bastam

Por anos, o tráfego foi dividido em dois grupos: humanos e bots. Humanos recebiam o produto. Bots eram bloqueados, limitados por taxa ou ignorados.

Essa divisão já não se sustenta. Alguns visitantes automatizados são agentes atuando em nome de clientes reais: um assistente comparando planos, um agente puxando dados pela sua API, uma ferramenta chamando seu MCP server para concluir uma tarefa. Os provedores de IA agora documentam esse tipo de acesso iniciado pelo usuário por conta própria: a OpenAI informa que seu agente ChatGPT-User visita páginas quando um usuário faz uma pergunta ao ChatGPT (OpenAI crawler documentation), e a Anthropic lista Claude-User para o mesmo propósito (Anthropic crawler documentation). Ao mesmo tempo, algumas pessoas trabalham lado a lado com IA, redigindo mensagens, preenchendo formulários e navegando por produtos com um assistente por perto. Forçar tudo isso a caber em humano ou bot gera decisões ruins nos dois sentidos. Agentes legítimos são bloqueados, e pessoas reais são desafiadas porque seu comportamento parece incomum.

Para distinguir tráfego humano e de agente de IA de um jeito que leve a boas decisões, você precisa de mais categorias e precisa saber o quanto pode confiar em cada resultado. O artigo sobre como saber se o tráfego de um website vem de agentes de IA mostra os sinais que tornam isso possível, e o caso de uso de SaaS apps mostra onde a distinção muda decisões de produto.

Quatro classes, cada uma com um significado preciso

Proof of Actor classifica interações em quatro classes. Cada uma tem uma definição e um limite explícito, para que ninguém da sua equipe leia mais em um resultado do que a evidência permite. Para o raciocínio por trás dessa taxonomia, leia Human, AI-assisted or agent: a taxonomy for app traffic.

Human

Os sinais observáveis suportados indicam interação dirigida por uma pessoa. Esta classe trata de quem está direcionando a interação, não de identidade. Um resultado Human não verifica quem é a pessoa e não afirma que nenhuma IA foi usada em nenhum lugar.

Human + AI

A assistência de IA foi declarada, ou observada por meio de uma integração suportada que realmente consegue vê-la. Exemplos incluem um usuário marcando conteúdo como redigido com IA por meio do seu próprio controle de divulgação, ou sua aplicação informando que o assistente integrado executou uma ação para um usuário autenticado. Leia mais na entrada de glossário AI-assisted interaction.

Agent

Interação automatizada ou originada por agente, suportada por identidade verificável, como uma assinatura de requisição válida de uma chave publicada, ou por uma inferência cuidadosamente qualificada. Um resultado Agent descreve quem está agindo. Ele não significa que o agente está autorizado, é seguro ou age com delegação válida de uma pessoa. Leia mais sobre autonomous agents.

Unknown

As evidências disponíveis não suportam uma determinação confiável. Unknown é um resultado honesto e útil: ele mostra onde termina sua cobertura e permite que suas políticas lidem com casos incertos de forma deliberada, e não por acidente.

Toda classe vem com uma base

Separar tráfego humano e de agente é apenas metade do trabalho. A outra metade é saber o quão forte é cada conclusão. É por isso que todo resultado de Proof of Actor traz uma base:

  • Verified: uma afirmação verificável validada, por exemplo uma assinatura de requisição conferida contra uma chave publicada.
  • Declared: o cliente ou sua aplicação informou isso, por exemplo um agente se identificando ou um usuário revelando assistência de IA.
  • Inferred: uma conclusão extraída de sinais comportamentais ou contextuais, sempre rotulada como inferência.
  • Unknown: evidência insuficiente para uma determinação.

A combinação de classe e base é o que permite criar regras precisas. Um agente Verified e um agente Inferred são ambos agentes, mas talvez você queira oferecer ao primeiro uma API estruturada e tratar o segundo com um rate limit padrão. Uma submissão declarada como Human + AI e uma sessão Human podem ambas seguir normalmente, com um rótulo que ajuda sua equipe de suporte. Você encontra a taxonomia completa em Detection & Limitations.

Como a classificação acontece

Proof of Actor segue o mesmo caminho baseado em evidências para cada interação. A explicação completa está em How It Works.

Os sinais que sua integração consegue ver

  • Assinaturas de requisição de clientes automatizados que publicam suas chaves, usando HTTP Message Signatures conforme definido em RFC 9421. O grupo de trabalho Web Bot Auth do IETF recebeu a missão de padronizar como clientes automatizados se autenticam dessa forma.
  • Declarações de clientes que se identificam, como os user agents documentados de crawlers e fetchers de IA, e da sua própria aplicação quando ela sabe que há assistência de IA envolvida.
  • Contexto da requisição disponível para uma integração no lado do servidor, como headers e detalhes do protocolo.
  • Sinais de interação de uma integração de navegador aprovada nas páginas em que ela executa.

Dos sinais para um resultado

Os sinais são verificados, rotulados pela base e combinados. Evidências verificadas fortes produzem um resultado confiante. Evidências fracas ou conflitantes produzem uma inferência qualificada ou Unknown. Um timeout ou sinal ausente nunca se transforma em um resultado Human. A saída é uma classe, uma base e um resumo de evidências que qualquer pessoa da sua equipe pode ler.

O que você pode fazer depois que o tráfego é separado

Proof of Actor é organizado em torno de três capacidades: Detect, Understand e Route.

Detect o ator por trás de cada interação

Colete os sinais disponíveis em cada contexto e separe afirmações verificadas de inferências. Mantenha Unknown visível.

Understand como cada ator usa seu produto

Veja a mistura de atividade humana, assistida por IA, de agente e desconhecida por route e ao longo do tempo. Abra qualquer resultado para ver o que é conhecido e o que não é. Identifique as routes onde os agentes se concentram e os workflows onde a assistência de IA é comum.

Route cada ator para a experiência certa

Aplique suas próprias políticas quando as evidências as suportarem. Em um website público, o caso de uso de websites mostra como essas escolhas se mapeiam para routes reais:

  • Atenda agentes verificados com uma resposta estruturada ou API em vez de páginas moldadas para humanos.
  • Mantenha a experiência padrão para sessões dirigidas por humanos.
  • Rotule submissões assistidas por IA para que a equipe certa as trate.
  • Peça credenciais mais fortes em ações sensíveis quando suas próprias condições exigirem isso.
  • Escolha um fallback explícito para Unknown em cada route, como permitir páginas públicas e manter as verificações existentes em mudanças de conta.

O guia sobre implantar com segurança políticas cientes do ator cobre como sair da observação para a aplicação de regras uma route de cada vez.

Por que isso importa para seus usuários

Acertar isso é bom para todos que usam sua aplicação.

As pessoas têm uma experiência mais fluida porque não são desafiadas com base na força de uma pontuação vaga. Pessoas trabalhando com IA têm suporte para assistência declarada em workflows onde isso faz sentido. Agentes legítimos ganham uma forma confiável e estruturada de fazer seu trabalho, o que reduz scraping e carga sobre sua interface. Sua equipe ganha decisões explicáveis, então conversas de suporte, revisões de incidentes e mudanças de política se baseiam em evidências, não em suposições.

Um login não é o ator

Uma das fontes mais comuns de confusão é a própria conta. Uma sessão autenticada informa qual conta está em uso. Ela não informa quem está direcionando a interação atual. A mesma conta pode ser usada pelo seu dono clicando por configurações pela manhã, por um assistente que o dono pediu para exportar um relatório ao meio-dia, e por um agente trabalhando por meio de uma chave de API à noite.

Tratar os três da mesma forma cria problemas nos dois sentidos. Se toda requisição na conta for presumida como vinda do dono, um agente pode alcançar workflows que foram projetados para uma pessoa. Se toda requisição incomum for presumida como um ataque, as próprias ferramentas do dono serão bloqueadas. Separar o ator da conta permite que sua aplicação mantenha autenticação e autorização exatamente como estão e adicione o contexto que falta sobre quem está agindo agora. É esse contexto que torna possível oferecer aos agentes acesso estruturado sem abrir para eles workflows reservados a humanos.

Comece em modo de observação

Toda implantação começa em modo de observação. Proof of Actor registra resultados enquanto sua aplicação responde exatamente como antes. Sua equipe cria uma linha de base de atividade humana, assistida por IA, de agente e desconhecida, compara isso com resultados que já conhece e revisa quaisquer falsos positivos antes que uma única regra seja alterada. Quando uma política está pronta, você a ativa para um workflow e expande a partir daí.

Participe do programa de desenvolvedores fundadores

Proof of Actor está em beta privado com um pequeno grupo de equipes de aplicação. Desenvolvedores fundadores selecionados podem receber até 12 months de acesso gratuito, dentro de limites de uso acordados, em troca de feedback prático. Você recebe suporte direto de integração dos nossos engenheiros, acesso antecipado a capacidades e influência sobre as prioridades.

Se você precisa distinguir tráfego humano e de agente de IA na sua aplicação, inscreva-se para acesso antecipado e conte para nós sobre a interação que você mais quer entender.

Explore Proof of Actor, leia como funciona ou veja exatamente o que as evidências podem estabelecer.

Fontes

PARA DESENVOLVEDORES

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record
{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}
class
Human, Human + AI, Agent ou Unknown.
basis
Quão forte é a evidência: Verified, Declared, Inferred ou Unknown.
evidence
Os sinais por trás do resultado, para que sua equipe possa ver o motivo.

Comece no modo de observação: registre os resultados ao lado dos seus logs e não altere nada até escolher uma policy. Leia o guia de integração do Node.js

Perguntas frequentes

Como vocês distinguem tráfego humano e de agente de IA?

Proof of Actor combina os sinais que sua integração pode observar, como assinaturas de requisição, declarações do cliente, contexto da requisição e sinais de interação no navegador, e retorna uma classe com uma base explícita.

Por que existe uma classe Human + AI?

Algumas pessoas trabalham ao lado de um assistente de IA. Tratar essas interações como totalmente humanas ou totalmente automatizadas faz perder contexto importante. Human + AI cobre assistência declarada ou observável por meio de uma integração suportada.

Um resultado Agent é o mesmo que um bot ruim?

Não. Muitos agentes são participantes legítimos. Um resultado Agent descreve quem está agindo, não se a ação é permitida. Suas políticas decidem como cada agente é atendido.

E se o tráfego não puder ser classificado?

Ele é reportado como Unknown, um resultado de primeira classe. Unknown nunca é convertido em Human e nunca é tratado como malicioso por padrão.

Preciso bloquear alguma coisa?

Não. Você começa em modo de observação, revisa os resultados e ativa políticas apenas onde sua equipe tiver confiança de que elas se aplicam.

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