OpenAI مطالعه موردی‌ای درباره Third Moment Research منتشر کرده است که در آن ۱۰٬۰۰۰ ایجنت به مدت بیش از ۳۶ ساعت اجرا شده‌اند. این بار کاری به‌عنوان یک استقرار ایجنت در سبک تولیدی ارائه شده است، نه یک بنچمارک کوتاه، و همین موضوع هم‌روندی پایدار و مدیریت وضعیت را در مرکز طراحی قرار می‌دهد.
برای تیم‌هایی که سیستم‌های ایجنتی می‌سازند، اهمیت این موضوع کمتر به عدد تیتر آن است و بیشتر به محدوده عملیاتی‌ای مربوط می‌شود که ایجاب می‌کند. اجرایی با این طول و این تعداد ایجنت، پاسخ‌های صریحی را به پرسش‌های زمان‌بندی تحمیل می‌کند: کار چگونه در صف قرار می‌گیرد و دوباره تلاش می‌شود، وضعیت ایجنت چگونه در طول راه‌اندازی‌های مجدد پایدار می‌ماند و بازیابی می‌شود، شکست‌های جزئی چگونه جدا می‌شوند تا آبشاری نشوند، و هزینه چگونه در حالی که هزاران حلقه هم‌روند در جریان است اندازه‌گیری می‌شود. این‌ها دغدغه‌های مهندسی‌ای هستند که ارزیابی‌های کوتاه معمولاً آن‌ها را آزمون‌نشده رها می‌کنند.
جزئیات فراتر از تعداد ایجنت منتشرشده و مدت اجرا در پوشش خبری ذکر نشده است، بنابراین پیکربندی مدل زیربنایی، پشته ارکستراسیون، ردپای زیرساخت و مشخصات هزینه همچنان نامشخص می‌ماند. با این حال، این مطالعه موردی یک نقطه مرجع عمومی مفید برای بارهای کاری ایجنتی با افق بلند و هم‌روندی بالا است و یادآوری می‌کند که قابلیت اطمینان در مقیاس، یک مسئله سیستمی است نه یک مسئله پرامپت.