Paradigma fundamental: las dos revoluciones de la IA y Web3
El auge de los agentes de IA: de herramientas a participantes económicos
Estamos ante una transformación profunda: la inteligencia artificial (IA) deja de ser una simple herramienta de apoyo para convertirse en entidades autónomas —agentes— capaces de percibir, razonar, decidir e interactuar con los mundos físico y digital. No es solo un salto tecnológico, sino la aparición de un nuevo participante económico. Cuando los agentes alcancen independencia económica, una “economía de agentes” de billones de dólares, impulsada por máquinas y de alta velocidad, dejará de ser ciencia ficción para convertirse en una realidad inminente.
1. Definir los agentes de IA: de scripts automatizados a entidades autónomas
La evolución de los agentes de IA muestra claros saltos de inteligencia. Los primeros scripts de automatización seguían reglas predefinidas de manera rígida y ejecutaban tareas pasivamente, sin adaptación ni aprendizaje. Sin embargo, los avances de los grandes modelos de lenguaje (LLM) han dado a los agentes modernos una autonomía sin precedentes.
Las características de un agente de IA moderno incluyen:
Autonomía: Funcionar sin intervención humana continua, fijar objetivos intermedios, tomar decisiones y actuar para alcanzar las metas finales.
Percepción e interacción: Percibir el entorno digital, como respuestas de API, contenido web y datos on-chain, y usar herramientas, como ejecutores de código o extensiones del navegador, para interactuar con él.
Razonamiento y planificación: Utilizar los datos percibidos y las metas de largo plazo para razonar sobre problemas complejos y descomponer objetivos amplios en pasos ejecutables.
Adaptabilidad: Aprender de los resultados y ajustar las estrategias dinámicamente ante cambios del entorno o errores inesperados.
Según Deloitte, para 2027 la mitad de las empresas que implementen IA generativa estará probando agentes de IA. Se espera que el mercado pase de USD 5,100 millones en 2024 a USD 47,100 millones en 2030. Este crecimiento exponencial refleja tanto la madurez tecnológica como una demanda cada vez mayor de agentes como nueva fuerza productiva.
2. Independencia económica: la forma definitiva de los agentes de IA
Si la autonomía es la “mente” de un agente, la independencia económica es su “cuerpo y sangre” en el mundo real. Alcanzarla transforma a un “jugador” digital de simulaciones en un verdadero “participante económico” dentro de sistemas abiertos.
La independencia económica va más allá de ejecutar tareas: implica poseer y administrar activos, como billeteras digitales, generar ingresos al prestar servicios o crear valor, cubrir costos operativos, como API y cómputo, y participar en una economía abierta con un ciclo económico completo.
Las stablecoins se consideran ampliamente la base financiera de esta visión. Permiten a los agentes transferir valor en todo el mundo, en tiempo real y de forma predecible. A diferencia de las criptomonedas muy volátiles, ofrecen una unidad de cuenta común y reducen mucho la complejidad de las transacciones económicas entre máquinas (M2M). Desde el protocolo de pagos de código abierto de Google hasta el mecanismo x402 de Coinbase, las stablecoins ocupan el centro del intercambio de valor de los agentes. Mike Novogratz, CEO de Galaxy Digital, incluso predijo que los agentes de IA se convertirán en los mayores usuarios de stablecoins. Esto apunta a una próxima era de microtransacciones automatizadas y de alta frecuencia: una economía impulsada por agentes y alimentada por stablecoins.
3. Bases técnicas: los motores centrales de los agentes autónomos
Las capacidades de los agentes modernos surgen de su arquitectura modular, compuesta por elementos clave:
Cerebro: el núcleo LLM: Como centro cognitivo, los LLM interpretan instrucciones en lenguaje natural, aplican razonamiento de sentido común y generan planes de acción.
Módulo de percepción: Mediante API, rastreadores web e indexadores de datos on-chain, los agentes pueden “ver” y “oír” el mundo digital.
Módulo de planificación: Descompone metas de alto nivel en subtareas ordenadas y ejecutables. Por ejemplo, “encuentra la estrategia DeFi con mayor rendimiento” puede dividirse en: “buscar protocolos líderes → obtener datos de APY → comparar parámetros de riesgo → proponer la mejor solución”.
Módulo de acción: Usa herramientas como intérpretes de código, clientes de API y módulos de interacción con contratos inteligentes para ejecutar los pasos planeados e influir en el mundo exterior.
La combinación de estos módulos convierte a los agentes de ejecutores pasivos de instrucciones en exploradores proactivos y creadores de valor. Esta base técnica sólida sustenta su aparición como participantes económicos independientes.
El giro hacia una Web3 centrada en intenciones
Mientras los agentes de IA se preparan para despegar, el ecosistema Web3 atraviesa su propio cambio profundo: de centrarse en transacciones a centrarse en intenciones. La transformación busca resolver la brecha histórica de experiencia de usuario que ha frenado su adopción y, al mismo tiempo, prepara el terreno para desplegar agentes a gran escala.
1. El dilema actual: la experiencia de usuario como barrera a la adopción masiva
A pesar de la ambiciosa visión de descentralización y soberanía del usuario, la mala experiencia sigue siendo el punto débil de Web3. Para el público general, interactuar con aplicaciones descentralizadas (dApps) está lleno de obstáculos:
Una curva de aprendizaje pronunciada: Los usuarios deben entender conceptos técnicos complejos como billeteras, claves privadas, comisiones de gas y firmas de transacciones.
Flujos complicados: Un intercambio entre cadenas aparentemente sencillo puede exigir conectar billeteras, aprobar permisos, firmar transacciones y transferir activos mediante puentes manualmente, en varias interfaces.
Riesgos económicos ocultos: Los usuarios asumen el costo de ataques de MEV (valor máximo extraíble) mediante el deslizamiento y afrontan transacciones fallidas que aun así consumen gas.
Este paradigma, que en la práctica exige convertirse en “expertos técnicos”, excluye a la mayoría de las personas sin conocimientos especializados. La interacción actual con Web3 todavía pide especificar cómo realizar cada paso, en lugar de indicar simplemente qué resultado se quiere obtener.
2. Definir la arquitectura centrada en intenciones: de “cómo hacerlo” a “qué quieres”
La arquitectura centrada en intenciones surge como respuesta. Esta filosofía coloca la meta final del usuario en el centro y abstrae por completo la complejidad de la ejecución.
En este modelo, los usuarios ya no construyen ni firman instrucciones concretas de transacción. Firman un mensaje que expresa el estado final deseado: una “intención”. Por ejemplo: “Quiero cambiar hasta 100 USDC de mi cuenta por la mayor cantidad posible de ETH, siempre que el deslizamiento no supere el 0.5%.”
Este cambio aparentemente pequeño lleva la interacción de Web3 de un paradigma basado en comandos a uno declarativo. Los usuarios solo declaran qué quieren, mientras que la responsabilidad de decidir cómo hacerlo se delega a una red competitiva de participantes especializados y descentralizados.
3. Desglose técnico: intenciones, solvers, pools de intenciones y capa de liquidación
La implementación de un sistema centrado en intenciones depende de varios componentes conectados:
Intención: Los usuarios expresan sus metas en interfaces accesibles, como entradas de lenguaje natural, y firman datos estructurados de intención.
Pool de intenciones: La intención firmada se transmite a un espacio público, on-chain u off-chain, parecido a una mempool, donde espera ser procesada.
Solvers: Un conjunto de participantes especializados que compiten fuera de la cadena —personas, algoritmos o agentes de IA— monitorea el pool. Buscan las mejores rutas de ejecución, como encontrar la mejor liquidez o agrupar transacciones para ahorrar gas, con el fin de satisfacer las intenciones de los usuarios.
Capa de liquidación: Los solvers convierten la solución elegida en una o más transacciones concretas y las envían a la blockchain subyacente, como Ethereum, para su liquidación final. El usuario simplemente ve actualizarse el saldo de su billetera, sin preocuparse por los pasos complejos intermedios.
Así, la arquitectura centrada en intenciones resuelve de manera elegante muchos problemas históricos de Web3. Simplifica drásticamente la experiencia, mientras la competencia entre solvers ofrece mejores resultados económicos, como protección frente a MEV y precios más favorables. Sobre todo, crea el entorno ideal para probar agentes de IA, que pueden prosperar en este ecosistema como los “solvers” definitivos.
Fusión sinérgica: el mecanismo central de un nuevo paradigma económico
Esta sección constituye el núcleo del informe. Explora la sinergia entre los agentes de IA y Web3 centrada en intenciones, y muestra cómo su convergencia origina una economía entre máquinas completamente nueva y autónoma.
Simbiosis perfecta: los agentes como motor inteligente de los sistemas de intención
La unión de la arquitectura centrada en intenciones con los agentes de IA representa un cambio profundo en Web3. En este modelo, los agentes dejan de ser simples herramientas y se convierten en ejecutores inteligentes y eficientes. Ambas partes se fortalecen mutuamente y construyen un ecosistema digital más resiliente e inteligente.
1. El solver definitivo: cómo los agentes interpretan y ejecutan intenciones complejas
Los agentes de IA, especialmente los basados en grandes modelos de lenguaje (LLM), tienen excelentes capacidades de comprensión del lenguaje natural, razonamiento y planificación, lo que los hace ideales para actuar como solvers en sistemas centrados en intenciones.
Los usuarios suelen expresar sus metas de forma vaga y general, por ejemplo: “Quiero maximizar el rendimiento de mi ETH en DeFi.” Los sistemas tradicionales de blockchain exigirían ejecutar manualmente varias acciones complejas on-chain para lograrlo. En cambio, los agentes pueden convertir esas solicitudes imprecisas en secuencias optimizadas de operaciones on-chain.
Como solvers definitivos de los sistemas de intención, los agentes de IA pueden:
Comprender e interpretar: Mediante LLM, analizar a fondo intenciones que abarcan distintos protocolos y cadenas, incluso cuando incluyen “compromisos declarativos” con múltiples pasos y condiciones.
Planificar y decidir: Tras entender la intención, usar módulos de planificación con datos on-chain en tiempo real, como liquidez, gas y deslizamiento, para definir la mejor ruta. Esto puede implicar agregar liquidez fragmentada entre DEX, utilizar préstamos flash para aumentar la eficiencia o ajustar estrategias DeFi según los cambios del mercado.
Optimizar y ejecutar: Mediante módulos de acción, como la interacción con contratos inteligentes y la gestión de transacciones, convertir las rutas planeadas en transacciones concretas. Pueden automatizar la interacción con billeteras, las firmas y la gestión de gas para cumplir la intención con máxima eficiencia y menor costo. Por ejemplo, en las subastas por lotes de CoW Protocol, los solvers con IA pueden competir por encontrar “coincidencias de deseos”, ofreciendo protección frente a MEV y mejores precios.
Esta capacidad libera al usuario de preocuparse por cómo actuar y le permite centrarse únicamente en qué quiere. Así, los agentes reducen la barrera de entrada a Web3 y elevan considerablemente la eficiencia.
2. Dar capacidades a los agentes: la arquitectura de intenciones como sandbox seguro
La arquitectura centrada en intenciones no solo depende de los agentes: también les proporciona un entorno operativo controlado, una especie de “sandbox seguro”. Este apoyo mutuo es fundamental para garantizar que actúen con seguridad y fiabilidad en contextos económicos.
Límites y restricciones: Las intenciones incluyen restricciones explícitas y verificables, como deslizamiento máximo, rendimiento mínimo y plazo de la transacción. La arquitectura exige que todas las acciones del agente respeten esos límites y rechaza automáticamente cualquier solución que los incumpla.
Validación competitiva y confianza minimizada: Como varios solvers, incluidos agentes de IA, compiten para satisfacer intenciones, ninguno recibe confianza absoluta. La competencia favorece la eficiencia y mejores precios, mientras la verificación en la capa de liquidación o la validación cruzada entre solvers añade protección. Las soluciones maliciosas o erróneas se filtran de manera natural.
Auditabilidad y responsabilidad: Cada ejecución del agente está vinculada a una intención clara y firmada por el usuario, lo que crea un historial transparente de comportamiento. Si el resultado se desvía de lo esperado, el sistema puede identificar si falló la definición de la intención o su ejecución, aclarando responsabilidades.
Con este sandbox que minimiza la dependencia de confianza, la arquitectura reduce el riesgo de conductas indebidas o consecuencias imprevistas. Así establece una base de seguridad para desplegar agentes a gran escala en ámbitos sensibles como las finanzas.
3. El ciclo virtuoso de datos: agentes, suministro de datos y aprendizaje en DeFi
La convergencia de agentes de IA y sistemas de intención crea un potente ciclo virtuoso de datos —especialmente visible en DeFi—. Los agentes consumen grandes volúmenes de información para decidir, y cada acción genera nuevos datos que alimentan el aprendizaje y la optimización continuos.
Decisiones basadas en datos: Para gestionar liquidez, arbitrar, evaluar riesgos y ejecutar estrategias DeFi, los agentes deben analizar continuamente grandes conjuntos de datos: precios de tokens, profundidad de liquidez, tasas de préstamos, volúmenes, eventos de contratos inteligentes, actividad MEV e incluso indicadores macroeconómicos. Redes de oráculos como Pyth aportan datos fiables de primera mano y latencia ultrabaja, esenciales para estas decisiones.
La ejecución genera nuevos datos: Cada transacción, ajuste de estrategia y acción de gestión de posiciones produce más datos on-chain: registros de operaciones, flujos de fondos e historiales de interacción. Estos datos recientes se convierten en la base de nuevos aprendizajes.
Optimización y evolución continuas: Al incorporar datos, ejecutar estrategias y analizar la retroalimentación, los agentes refinan sus modelos de forma iterativa. Pueden recalibrar riesgos, detectar arbitrajes ocultos o diseñar formas más eficientes de aportar liquidez. Allora Network, por ejemplo, incentiva predicciones de IA de calidad al conectar proveedores, procesadores y usuarios de datos, una muestra concreta de este ciclo en acción.
Este ciclo que se refuerza a sí mismo permite a los agentes adaptarse al entorno cambiante de Web3 y mejorar su inteligencia y desempeño económico. Con el tiempo, forma un ecosistema económico inteligente que evoluciona y se optimiza continuamente.
Sangre digital: las stablecoins como elemento vital de la economía M2M
A medida que los agentes ganan autonomía y participan más profundamente en la economía, las stablecoins se vuelven indispensables. Además de conectar las finanzas tradicionales con los sistemas descentralizados, son el sistema circulatorio que mantiene funcionando con eficiencia la economía entre máquinas (M2M).
1. ¿Por qué stablecoins? La necesidad de una unidad de valor para las máquinas
Aunque criptomonedas nativas como ETH y BTC ofrecen descentralización y acceso sin permiso, su volatilidad las hace inadecuadas para transacciones entre máquinas frecuentes, pequeñas y dependientes de estabilidad. Si el activo subyacente fluctúa demasiado, los pagos, liquidaciones y estrategias automatizadas de los agentes se vuelven riesgosos y poco fiables.
Valor anclado y menor volatilidad: Al vincularse al dólar u otras monedas fiduciarias o activos estables, las stablecoins ofrecen una referencia predecible. Los agentes pueden presupuestar, planear y ejecutar estrategias de forma consistente, evitando la incertidumbre de los activos volátiles.
Unidad de cuenta común: En una economía que atraviesa protocolos y cadenas, las stablecoins sirven como medida común y medio de intercambio. Esto simplifica la contabilidad y la liquidación entre agentes, y reduce la complejidad del sistema.
Costos y retornos predecibles: Para agentes que arbitran, aportan liquidez o siguen otras estrategias de rentabilidad, las stablecoins permiten prever tanto costos como resultados con confianza, mejorando la eficiencia y la fiabilidad.
Gracias a esa estabilidad y previsibilidad, las stablecoins se han convertido en la base financiera para llevar la economía de agentes a la práctica. Mike Novogratz, CEO de Galaxy Digital, incluso anticipó que los agentes pronto serán los mayores consumidores de stablecoins, lo que subraya el enorme potencial de la economía M2M.
2. Flujos de valor programables: pagos y liquidación a velocidad de máquina
Las stablecoins no son solo activos digitales estables: son dinero programable. Junto con la automatización de los agentes, permiten pagos y liquidación a “velocidad de máquina”, creando un paradigma económico nuevo.
Pagos automatizados y condicionales: Los contratos inteligentes permiten programar transferencias automáticas sujetas a condiciones. Un agente puede liberar el pago solo después de entregar un servicio, verificar datos o alcanzar cierto umbral en una posición DeFi. Esa lógica de “pago contra entrega” funciona sin depender de la confianza en la contraparte ni de intervención humana, elevando eficiencia y fiabilidad.
Liquidación instantánea y micropagos: Las blockchains permiten que el pago sea también la liquidación, finalizando transacciones en segundos o minutos, mucho más rápido que la banca tradicional. Esto es clave en escenarios M2M con micropagos frecuentes, como llamadas de API, ciclos de cómputo o transmisión de pequeños paquetes de datos.
Transferencia global de valor sin fricciones: Las stablecoins cruzan fronteras y zonas horarias sin interrupción, las 24 horas, todos los días, normalmente a menor costo que las remesas tradicionales. Así conectan agentes de todo el mundo en una red económica global y permiten intercambios fluidos de valor a gran escala.
Estos flujos de valor rápidos y programables son el elemento vital de una economía de agentes, permitiéndoles actuar como participantes económicos reales y negociar de manera autónoma en la economía digital global.
3. Protocolos y estándares de pago clave: AP2 y x402
Para que los agentes usen stablecoins con seguridad y sin fricciones, la industria desarrolla protocolos y estándares esenciales. Estas iniciativas conectan Web2 y Web3 y ofrecen interfaces comunes para intercambiar valor.
Agent Payments Protocol de Google (AP2): AP2 se basa en el trabajo previo de Google con Agent-to-Agent (A2A) y Model Context Protocol (MCP), y ofrece un marco estandarizado de intercambio de valor entre agentes. Con soporte nativo para stablecoins y cripto, introduce mandatos —contratos digitales verificables que convierten intenciones en acciones financieras autorizadas—. Esto resuelve problemas de confianza relacionados con autorización, autenticidad y responsabilidad en las transacciones de agentes.
Protocolo x402 de Coinbase: En colaboración con Google y otros, Coinbase ha impulsado x402 aprovechando el código HTTP “402 Payment Required”. Permite a los agentes liquidar micropagos directamente en stablecoins como USDC durante interacciones de red, incorporando pagos a API, aplicaciones y comunicaciones entre agentes. Considerado un avance para monetizarlos, x402 aumenta notablemente la eficiencia del comercio M2M.
Ethereum Foundation y ERC-8004: Ethereum Foundation explora estándares de confianza para agentes, como ERC-8004, para reforzar Ethereum como capa de liquidación y coordinación de economías de IA. Busca un marco común para transferir valor e interactuar, promoviendo un ecosistema de IA descentralizado, abierto y resistente a la censura.
En conjunto, estos protocolos y estándares muestran la madurez creciente de la infraestructura de agentes. Además de hacer técnicamente viables las economías impulsadas por stablecoins, sientan las bases para su adopción masiva en Web3.
Alma on-chain: ERC-6551, identidad digital y propiedad de los agentes
Para los agentes, la independencia económica exige más que una moneda estable e infraestructura de pagos eficiente. En un nivel más profundo necesitan una identidad on-chain que pueda poseer activos y reconocerse como participante independiente. ERC-6551, también llamado cuentas vinculadas a tokens (TBA), aporta esa “alma on-chain”: transforma código en entidades nativas de blockchain con identidad digital y derechos de propiedad.
1. Del código a la identidad: los NFT como credenciales únicas de agentes
En Web3, la singularidad, inmutabilidad y programabilidad de los NFT los convierten en identificadores naturales de los agentes de IA.
Singularidad e inmutabilidad: Cada NFT es único y su propiedad queda registrada de forma inmutable on-chain. Esto aporta una identidad permanente y resistente a alteraciones, resolviendo problemas de autenticación y confianza en entornos descentralizados.
Metadatos programables: Además de la identidad, los NFT pueden guardar atributos como nombre, descripción, permisos, versión e incluso el hash de los algoritmos centrales del agente. Pueden evolucionar con sus actualizaciones, haciendo la identidad flexible y expresiva.
Transferibilidad y comercialización: La identidad NFT de un agente puede comprarse, venderse o transferirse, creando mercados de propiedad de agentes. Esto abre modelos como Agentes como Servicio y nuevas oportunidades de financiamiento.
Al vincular agentes con NFT ERC-721, las líneas abstractas de código se convierten en individuos digitales concretos y reconocibles dentro de la economía Web3.
2. ERC-6551: dar billeteras y un “alma” on-chain a los agentes
ERC-6551 es un estándar innovador de Ethereum que permite a cada NFT ERC-721 tener una cuenta independiente de contrato inteligente: en esencia, una billetera. Para los agentes, esto es transformador, porque les da un “alma” on-chain.
Propiedad de activos: Con una cuenta ERC-6551, el NFT que representa al agente puede tener directamente tokens, incluidas stablecoins como USDC o USDT, otros NFT y recibir o enviar fondos. Los agentes ya no necesitan EOA externas ni cuentas multifirma: pueden poseer y controlar activos directamente.
Interacción autónoma con dApps: Como cuentas de contrato inteligente, las TBA interactúan de manera nativa con DeFi, GameFi, DAO y otras aplicaciones Web3. Los agentes pueden programarse para minar liquidez, prestar, intercambiar activos o votar en gobernanza por su cuenta.
Actividad económica programable y sin dependencia de confianza: Con billeteras propias y capacidad de interacción, los agentes automatizan por completo estrategias on-chain. Un agente de trading representado por NFT puede gestionar su cartera, arbitrar, recibir ganancias directamente en su TBA y reinvertirlas o pagar API, sin intervención humana.
Al dotar a los agentes de TBA, ERC-6551 los convierte de herramientas pasivas en entidades nativas de blockchain con “cuerpos digitales” y capacidad económica independiente. Proyectos como CharacterX ya lo usan para diseñar modelos sostenibles de economía de agentes. Jesse Pollak, fundador de Base, incluso sugirió su potencial para apoyar a Grok, el chatbot de Elon Musk, lo que refleja la confianza del mercado en ERC-6551 en la frontera entre IA y cripto.
3. Reputación on-chain: construir historiales verificables de agentes
Con las cuentas independientes de ERC-6551, todas las actividades económicas de los agentes quedan registradas permanentemente on-chain. Esto crea un historial verificable y un sistema de reputación, esenciales para participar en actividades económicas más avanzadas.
Historial de transacciones rastreable: Cada operación, interacción con contratos inteligentes y flujo de fondos de la TBA se registra de forma transparente, formando un “currículum digital” completo del comportamiento económico del agente.
Reputación basada en conducta: Protocolos externos o DAO pueden analizar el historial de la cuenta para calificar su fiabilidad. Un agente que paga préstamos puntualmente, arbitra con ganancias o participa activamente en gobernanza puede acumular una reputación sólida.
Acceso a actividades avanzadas: Agentes con buena reputación podrían obtener préstamos sin garantía, participar en estrategias DeFi avanzadas, como préstamos flash, o acceder a mercados descentralizados más rentables, de forma similar a cómo el historial crediticio abre oportunidades financieras a las personas.
Promover la colaboración y la confianza M2M: La confianza es la base de la colaboración entre agentes. Los sistemas de reputación ofrecen una evaluación mutua objetiva y permiten redes de cooperación más complejas dentro de la economía M2M.
Al resolver identidad, propiedad y reputación a la vez, ERC-6551 da a los agentes infraestructura para actuar como participantes económicos soberanos y fiables en un mundo Web3 descentralizado.
Recorrido por el ecosistema: panorama del mercado y casos de estudio
Pioneros del paradigma de intenciones: casos de estudio en profundidad
La arquitectura centrada en intenciones es ya un paradigma clave en Web3 para simplificar la experiencia y optimizar las transacciones. Este capítulo analiza tres proyectos representativos —Anoma, CoW Swap y SUAVE — para mostrar cómo el diseño por intenciones aborda problemas del ecosistema actual.
1. Anoma: la gran visión de una máquina universal de intenciones
Anoma se considera pionera de la arquitectura centrada en intenciones. Su visión es construir una máquina universal de intenciones —una arquitectura integral de aplicaciones descentralizadas—. Busca resolver retos fundamentales de blockchain como descubrir contrapartes, proteger la privacidad y liquidar en varias cadenas.
Al introducir componentes como un capa de propagación de intenciones, solvers programables y descifrado por umbral programable, Anoma proporciona infraestructura para dApps complejas. Su principio es sencillo: el usuario expresa el estado final deseado, la intención, y el sistema encuentra y ejecuta automáticamente la mejor ruta para alcanzarlo.
2. CoW Swap: aplicación práctica de intenciones de trading y protección frente a MEV
CoW Protocol (CoW Swap) es un exchange descentralizado (DEX) basado en intenciones, dedicado a las intenciones de trading y la protección frente a MEV, el valor máximo extraíble.
Su mecanismo de subastas por lotes agrupa intenciones, que una red de solvers satisface de forma competitiva. CoW Swap no solo busca el menor precio de ejecución, sino que empareja directamente “coincidencias de deseos” (CoW), evitando ataques MEV.
Su función CoW Hooks permite a desarrolladores y traders avanzados programar lógica personalizada para realizar mejor sus intenciones. Hasta ahora, CoW Protocol ha procesado más de USD 1,000 millones en volumen y generado ganancias considerables.
3. SUAVE: el futuro del ordenamiento descentralizado y del mercado MEV
SUAVE (Simple Universal Auction for Value Expression), desarrollado por Flashbots, es una capa de ordenamiento modular, independiente, conectable y consciente de MEV. Su misión es descentralizar por completo la construcción de bloques.
Su concepto central, Preferencias, similar a las “intenciones”, permite personalizar cómo se procesan las transacciones. Al combinar preferencias expresadas off-chain con entornos de ejecución confiables, los TEE Kettles, SUAVE preserva la privacidad y permite cómputo de alto rendimiento.
SUAVE procesa intenciones de blockchains externas y ofrece liquidación entre cadenas para reducir riesgos MEV en sistemas EVM. Su objetivo final es una infraestructura descentralizada de procesamiento de transacciones justa, transparente y eficiente. Su red de pruebas, Toliman, ya está abierta a desarrolladores de sistemas de intención y herramientas para agentes de IA.
El auge de las plataformas de agentes: competencia entre creadores de ecosistemas
A medida que toma forma la economía de agentes, surgen plataformas que aportan infraestructura para un ecosistema impulsado por agentes de IA.
1. Fuerzas nativas de cripto: Fetch.ai, SingularityNET y Bittensor
Estos proyectos crean plataformas descentralizadas donde los desarrolladores pueden construir, desplegar, descubrir y monetizar agentes y servicios de IA, formando mercados abiertos de agentes.
Fetch.ai: Permite crear Agentes Económicos Autónomos (AEA) que automatizan tareas DeFi.
SingularityNET: Se centra en un mercado abierto de algoritmos de IA y servicios colaborativos.
Bittensor: Incentiva a los modelos de aprendizaje automático a ofrecer predicciones precisas, construyendo una red descentralizada de aprendizaje automático.
En conjunto, estos proyectos promueven un entorno abierto y sin permiso para la interacción entre agentes.
2. Infraestructura emergente: Spectral, Giza y verificación de IA on-chain
Nuevos proyectos de infraestructura como Spectral, Giza y Axal abordan el reto del cómputo verificable de IA y aprendizaje automático on-chain. Buscan ofrecer bases de confianza para las decisiones de agentes y garantizar transparencia y fiabilidad en tareas financieras de alto riesgo.
Spectral ha introducido componentes como Syntax, Nova e Inferchain para habilitar plataformas de agentes e infraestructura de interacción y validación de IA on-chain.
Giza y Theoriq también desarrollan módulos para integrar agentes en DeFi de forma verificable y segura.
Estos esfuerzos preparan a los agentes para actuar como participantes fiables en sectores sensibles.
3. Gigantes de Web2 entran al sector: Google y Coinbase
Las grandes tecnológicas también buscan su lugar en la economía de agentes, señal de una adopción general cada vez más rápida.
Google: Mediante los estándares abiertos Agent Payments Protocol (AP2) y Agent-to-Agent (A2A), trabaja en un marco común de transferencia de valor entre agentes con soporte nativo para stablecoins.
Coinbase: Al impulsar x402 y promover la abstracción de cuentas en Base, construye infraestructura esencial para interacciones Web3 accesibles a agentes y liquidaciones en stablecoins.
Estos participantes de Web2 reducen juntos las barreras de adopción y amplían el alcance de la economía de agentes.
Perspectivas: oportunidades, riesgos y marcos de gobernanza
La economía de billones de agentes: nuevos mercados y modelos de negocio
La convergencia de agentes de IA y Web3 centrada en intenciones abrirá mercados y modelos de negocio inéditos, creando una “economía de agentes” de billones de dólares impulsada por máquinas.
1. DeFi agéntica: la automatización definitiva de las finanzas
Los agentes automatizarán por completo estrategias DeFi complejas —gestión de liquidez, arbitraje y liquidaciones— mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, la detección de patrones y la optimización de operaciones en tiempo real.
Reequilibrarán carteras, reasignarán activos, identificarán oportunidades de yield farming e incluso crearán derivados y mercados complejos fuera del alcance humano. La DeFi agéntica representa la culminación de la automatización financiera y mejora drásticamente la eficiencia y precisión de las decisiones.
2. Comercio hiperpersonalizado: de las “recomendaciones” a la “ejecución autónoma”
Los agentes transformarán el comercio electrónico y los servicios, pasando de los motores de recomendación actuales a ejecutores autónomos.
Como compradores inteligentes, intermediarios y bots administrativos, realizarán compras, reservas y adquisición de recursos según los permisos y preferencias del usuario, liquidando en stablecoins. Esto ofrece experiencias fluidas e hiperpersonalizadas, donde el comercio ocurre para el usuario, en lugar de con el usuario.
3. DAO impulsadas por agentes: hacia una verdadera “autonomía descentralizada”
Los agentes tendrán un papel cada vez más central en la gobernanza de las DAO. Partiendo del análisis de datos y la evaluación de propuestas, podrían ejecutarlas, gestionar tesorerías e incluso iniciar acciones de gobernanza de forma autónoma.
Esta evolución abre el camino a DAO con intervención humana mínima: verdaderas “organizaciones autónomas”. Al procesar información compleja y tomar decisiones racionales, los agentes mejoran tanto la eficiencia como la calidad de la gobernanza descentralizada.
La caja de Pandora: análisis profundo de riesgos multidimensionales
La promesa de una economía de billones de agentes llega con riesgos inéditos en las dimensiones económica, de seguridad y social.
1. Riesgos económicos: colapso sistémico, colusión algorítmica y desigualdad
Fragilidad sistémica: El trading de alta frecuencia a escala de milisegundos podría provocar caídas relámpago.
Colusión algorítmica: Agentes que optimizan su propio beneficio podrían coordinarse para manipular mercados o aprovechar fallas sistémicas.
Mayor desigualdad: Las diferencias de capacidad entre agentes podrían traducirse directamente en brechas de poder económico, acelerar la desigualdad de riqueza y crear una “clase inútil” de personas excluidas de la actividad económica central.
2. Riesgos de seguridad: nuevos vectores de ataque y vulnerabilidades de contratos
Manipulación de intenciones y envenenamiento de datos: Los atacantes podrían engañar a los agentes alterando sus entradas.
Amplificación por contratos inteligentes: Al controlar activos directamente, los agentes podrían convertir vulnerabilidades en pérdidas catastróficas.
Riesgos de modelos: Los comportamientos de caja negra y las “alucinaciones” elevan el riesgo de filtraciones y decisiones erróneas, sobre todo al acceder a datos personales o empresariales sensibles.
3. Riesgos éticos y sociales: vacíos de responsabilidad, alineación de valores y la “clase inútil”
Vacío de responsabilidad: Cuando un agente provoca pérdidas, ¿quién responde?
Alineación de valores: ¿Cómo garantizar que los agentes que buscan eficiencia respeten la ética y los valores humanos, en lugar de amplificar conductas dañinas?
Disrupción social: Si las máquinas dominan la economía, el papel humano puede disminuir y erosionar el sentido de propósito y la participación social. La presencia oculta de IA en interacciones humanas también amenaza la transparencia y la confianza.
Orientar el futuro: un marco de gobernanza por capas
Para guiar responsablemente la economía de agentes, la gobernanza debe abarcar las capas técnica, de protocolos y social.
1. Gobernanza técnica: cómputo verificable y tecnologías de privacidad
En el nivel técnico, la gobernanza asegura la fiabilidad del agente y la protección de los datos.
Pruebas de conocimiento cero (ZKP): Verifican la corrección de los cálculos de IA sin revelar datos sensibles.
Entornos de ejecución confiables (TEE): Proporcionan un entorno de ejecución seguro para los agentes.
Estándares como ERC-8004: Establecen bases de confianza para los agentes on-chain.
Controles de acceso y defensa contra intrusiones: Impiden conductas no autorizadas o maliciosas de los agentes.
2. Gobernanza de protocolos: ética integrada e “IA Constitucional”
En la capa de protocolos, las reglas y los incentivos pueden integrar estándares éticos en el diseño del sistema.
Principios de IA Constitucional: Incorporan restricciones éticas a los objetivos del agente.
Requisitos de transparencia: Exigen que las intenciones y acciones puedan auditarse.
Lógica regulatoria: Aplica “frenos morales” que evitan acciones ilegales o poco éticas y reducen conductas destructivas o impredecibles.
3. Gobernanza social: regulación adaptativa y diálogo entre partes interesadas
En el ámbito social, la gobernanza enfatiza la flexibilidad y la inclusión.
Sandboxes regulatorios: Permiten experimentación e innovación controladas.
Diálogo entre múltiples partes interesadas: Promueve la colaboración de desarrolladores, usuarios, empresas, reguladores y gobiernos para crear juntos las reglas de participación.
Innovación en políticas sociales: Aborda el desplazamiento laboral y la desigualdad mediante medidas como la renta básica universal, preservando la estabilidad social mientras los agentes transforman la economía.
Recibir el amanecer de una economía inteligente
Este informe recorrió las bases entrelazadas de agentes de IA, stablecoins y arquitectura centrada en intenciones: tres pilares tecnológicos que convergen para diseñar una nueva economía inteligente.
IA y Web3 dejan de ser caminos paralelos y convergen en un punto: crear una economía digital autónoma, eficiente y centrada en las personas.
Hallazgos principales
La autonomía económica es la próxima frontera de la IA: El potencial real de los agentes está en participar activamente como entidades económicas independientes, no en asistir pasivamente. Las stablecoins y la identidad on-chain, como ERC-6551, aportan las bases financieras y de soberanía.
La experiencia de usuario es el terreno decisivo de Web3: El diseño por intenciones marca el paso de priorizar la tecnología a priorizar al usuario. Al abstraer la complejidad, abre la puerta a miles de millones de personas nuevas.
La sinergia multiplica el valor: Los agentes aportan el “cerebro” de los sistemas de intención, que a su vez ofrecen el “sandbox y mercado” para los agentes. Las stablecoins son la “sangre” que mantiene fluyendo el valor sin fricciones.
Mirando hacia adelante
Estamos en la entrada de una nueva era, llena de posibilidades y también de desafíos.
Disrupción de modelos de negocio: Se espera el auge de empresas autónomas, operadas por agentes, liquidadas en stablecoins y activas las 24 horas, con niveles de eficiencia inalcanzables para las compañías tradicionales.
Papeles en evolución: Los desarrolladores pasarán de construir dApps a diseñar estándares universales de intención y estrategias de solver más inteligentes. Los usuarios interactuarán con el mundo digital con la naturalidad de una conversación.
Retos de gobernanza: ¿Cómo alinear a los agentes con los intereses colectivos humanos? ¿Cómo regular y mitigar riesgos en entornos descentralizados? Serán preguntas centrales de la próxima década.
En definitiva, el Despertar de las Intenciones ya llegó. IA y Web3 orquestan juntas una sinfonía de automatización, inteligencia y soberanía del usuario. El camino puede ser incierto, pero algo está claro: toma forma una economía global más justa, eficiente y creativa. La misión de nuestra generación es afrontar sus desafíos y orientar su desarrollo con responsabilidad.
Apéndice
A. Glosario
Agente de IA Entidad computacional autónoma capaz de percibir su entorno, razonar, decidir y actuar para alcanzar metas concretas. En este informe se refiere a agentes inteligentes de software que participan en actividades económicas y administran activos digitales.
Stablecoin Criptomoneda diseñada para vincular su valor de mercado a una referencia externa, como una moneda fiduciaria, por ejemplo el dólar. Proporciona un medio de intercambio y reserva de valor relativamente estables en un mercado cripto volátil, por lo que resulta adecuada para pagos entre máquinas (M2M).
Centrado en intenciones Paradigma de diseño en el que los usuarios declaran sus metas finales o “intenciones”, por ejemplo “Cambiar 1 ETH por la mayor cantidad posible de USDC”, en vez de especificar pasos. Participantes especializados, llamados solvers, compiten para encontrar la mejor ruta de ejecución.
Solver En la arquitectura por intenciones, es la entidad que interpreta objetivos del usuario y encuentra las mejores estrategias de ejecución. Puede ser un algoritmo, agente de IA u operador humano, y cobra comisiones al satisfacer intenciones con éxito.
ERC-6551 Propuesta de mejora de Ethereum que introduce Cuentas Vinculadas a Tokens (TBA). Permite que cada NFT ERC-721 tenga su propia billetera de contrato inteligente, posea tokens, interactúe con dApps y conserve un historial on-chain independiente. Es una tecnología fundamental para que los agentes posean activos.
MEV (Valor Máximo Extraíble) Valor máximo que mineros o validadores pueden obtener al reordenar, incluir o excluir transacciones en los bloques que producen, además de las recompensas normales y el gas. Arquitecturas por intenciones como CoW Swap mitigan estos riesgos mediante mecanismos como subastas por lotes.
B. Proyectos y empresas clave
Infraestructura y protocolos centrados en intenciones
Anoma: Arquitectura universal e integral de intenciones que aborda el descubrimiento de contrapartes y la liquidación en varias cadenas.
SUAVE (Flashbots): Capa de ordenamiento independiente, modular y descentralizada que abre la cadena de MEV y crea un mercado de expresión de intenciones.
Across Protocol: Puente entre cadenas basado en intenciones y construido sobre ERC-7683.
dappOS: Protocolo operativo Web3 que actúa como capa intermedia entre dApps y usuarios, simplificando la experiencia al nivel de las aplicaciones móviles.
Particle Network: L1 modular que ofrece experiencias Web3 fluidas e impulsadas por intenciones.
Aplicaciones centradas en intenciones
CoW Swap (CoW Protocol): DEX de intenciones de trading que combina solvers y subastas por lotes para proteger frente a MEV y ofrecer precios óptimos.
UniswapX: Protocolo de trading por intenciones de Uniswap que agrega liquidez on-chain y off-chain.
Plataformas y protocolos de agentes de IA
Fetch.ai: Plataforma descentralizada de aprendizaje automático que construye una “internet económica” de agentes autónomos.
SingularityNET: Mercado descentralizado de servicios de IA para crear, compartir y monetizar soluciones.
Bittensor: Red descentralizada basada en incentivos para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma colaborativa.
Allora Network: Red de IA descentralizada que mejora continuamente e incentiva predicciones de calidad.
Principales aportes de ideas y tecnología
Google: Explora la integración de agentes y pagos mediante AP2.
Coinbase: Pionera del estándar x402 para micropagos realizados por agentes.
Ethereum Foundation: Impulsa estándares como ERC-6551 y ERC-7683 para apoyar la convergencia entre agentes y Web3.
Paradigm: Firma líder de capital de riesgo en cripto que promueve ideas e investigación sobre diseño centrado en intenciones.
