Paradigma fundamental — As duas revoluções da IA e da Web3
A ascensão dos agentes de IA: de ferramentas a participantes econômicos
Estamos no limiar de uma transformação profunda: a inteligência artificial (IA) está deixando de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar entidades autônomas — agentes — capazes de perceber, raciocinar, decidir e interagir com os mundos físico e digital. Não é apenas um salto tecnológico; é o surgimento de um novo participante econômico. Quando os agentes de IA alcançarem independência econômica, uma “economia de agentes” de trilhões de dólares, movida por máquinas e operando em alta velocidade, deixará de ser ficção científica para se tornar uma realidade iminente.
1. Definindo agentes de IA: de scripts automatizados a entidades autônomas
A evolução dos agentes de IA revela saltos claros de inteligência. Os primeiros scripts de automação seguiam rigidamente regras predefinidas, executando tarefas de forma passiva, sem adaptação nem aprendizado. Com os avanços dos grandes modelos de linguagem (LLMs), porém, os agentes modernos passaram a ter uma autonomia sem precedentes.
As características que definem um agente de IA moderno incluem:
Autonomia: Operar sem intervenção humana contínua, definindo submetas, tomando decisões e agindo para alcançar os objetivos finais.
Percepção e interação: Perceber o ambiente digital, como respostas de APIs, conteúdo da web e dados on-chain, e usar ferramentas, como executores de código e extensões de navegador, para interagir com ele.
Raciocínio e planejamento: Usar os dados percebidos e as metas de longo prazo para raciocinar sobre problemas complexos e dividir objetivos amplos em etapas executáveis.
Adaptabilidade: Aprender com os resultados e ajustar as estratégias dinamicamente para lidar com mudanças no ambiente ou erros inesperados.
Segundo a Deloitte, até 2027, metade das empresas que implantarem IA generativa estará testando agentes de IA. A expectativa é que o mercado salte de US$ 5,1 bilhões em 2024 para US$ 47,1 bilhões em 2030. Esse crescimento exponencial reflete tanto a maturidade da tecnologia quanto a forte demanda por agentes como uma nova força produtiva.
2. Independência econômica: a forma definitiva dos agentes de IA
Se a autonomia é a “mente” de um agente de IA, a independência econômica é seu “corpo e sangue” no mundo real. É ela que transforma um “jogador” digital em simulações em um verdadeiro “participante econômico” de sistemas abertos.
Independência econômica vai além de executar tarefas: significa poder possuir e administrar ativos, como carteiras digitais, gerar receita prestando serviços ou criando valor, pagar custos operacionais, como APIs e computação, e participar de uma economia aberta com um ciclo econômico completo.
As stablecoins são amplamente vistas como a base financeira dessa visão. Elas permitem que agentes de IA transfiram valor globalmente, em tempo real e de forma previsível. Ao contrário das criptomoedas muito voláteis, oferecem uma unidade de conta comum, reduzindo bastante a complexidade das transações econômicas entre máquinas (M2M). Do protocolo de pagamentos de código aberto do Google ao mecanismo x402 da Coinbase, as stablecoins estão no centro da troca de valor entre agentes. Mike Novogratz, CEO da Galaxy Digital, chegou a prever que os agentes de IA se tornarão os maiores usuários de stablecoins. Isso aponta para uma era próxima de microtransações automatizadas e frequentes: uma economia impulsionada por agentes de IA e abastecida por stablecoins.
3. Bases técnicas: os motores centrais dos agentes autônomos
As capacidades dos agentes modernos vêm de uma arquitetura modular composta por elementos essenciais:
Cérebro — O núcleo LLM: Como centro cognitivo, os LLMs interpretam instruções em linguagem natural, aplicam raciocínio de senso comum e geram planos de ação.
Módulo de percepção: Por meio de APIs, rastreadores web e indexadores de dados on-chain, os agentes podem “ver” e “ouvir” o mundo digital.
Módulo de planejamento: Divide metas de alto nível em subtarefas ordenadas e executáveis. Por exemplo, “encontre a estratégia DeFi de maior rendimento” pode virar: “buscar os principais protocolos → obter dados de APY → comparar parâmetros de risco → propor a melhor solução”.
Módulo de ação: Usa ferramentas como interpretadores de código, clientes de API e módulos de interação com contratos inteligentes para executar as etapas planejadas e afetar o mundo externo.
A combinação desses módulos transforma os agentes de executores passivos de instruções em exploradores proativos e criadores de valor. Essa base técnica sólida sustenta seu surgimento como participantes econômicos independentes.
A transição para uma Web3 centrada em intenções
Enquanto os agentes de IA se preparam para decolar, o próprio ecossistema Web3 passa por uma profunda mudança de paradigma: de um modelo centrado em transações para outro centrado em intenções. A transformação busca superar a lacuna histórica de experiência do usuário que dificulta a adoção da Web3 e, ao mesmo tempo, prepara o terreno para implantar agentes em grande escala.
1. O dilema atual: a experiência do usuário como barreira à adoção em massa
Apesar da visão ambiciosa de descentralização e soberania do usuário, a experiência ruim continua sendo o ponto fraco da Web3. Para o público geral, interagir com aplicativos descentralizados (dApps) envolve muitos obstáculos:
Curva de aprendizado acentuada: Os usuários precisam lidar com conceitos técnicos complexos, como carteiras, chaves privadas, taxas de gas e assinaturas de transações.
Fluxos trabalhosos: Uma troca entre redes aparentemente simples pode exigir conectar carteiras, autorizar permissões, assinar transações e transferir ativos por pontes manualmente, em várias interfaces.
Riscos econômicos ocultos: Os usuários arcam com ataques de MEV (valor máximo extraível) na forma de slippage e enfrentam transações que falham, mas ainda consomem taxas de gas.
Esse paradigma, que exige na prática que os usuários sejam “especialistas técnicos”, exclui a maioria das pessoas sem formação técnica. A interação atual com a Web3 ainda exige especificar como executar cada etapa, em vez de simplesmente declarar qual resultado se deseja.
2. Definindo a arquitetura centrada em intenções: de “como fazer” para “o que você quer”
A arquitetura centrada em intenções surge como resposta a esse problema. Sua filosofia coloca o objetivo final do usuário no centro e abstrai completamente a complexidade da execução.
Nesse modelo, o usuário não cria nem assina instruções específicas de transação. Em vez disso, assina uma mensagem que expressa o estado final desejado — uma “intenção”. Por exemplo: “Quero trocar até 100 USDC da minha conta pela maior quantidade possível de ETH, desde que o slippage não ultrapasse 0,5%.”
Essa mudança aparentemente pequena leva a interação da Web3 de um paradigma baseado em comandos para um paradigma declarativo. O usuário apenas declara o que quer, e a responsabilidade de descobrir como realizar isso passa a uma rede competitiva de participantes especializados e descentralizados.
3. Anatomia técnica: intenções, solvers, pools de intenções e camada de liquidação
A implementação de um sistema centrado em intenções depende de vários componentes interligados:
Intenção: Os usuários expressam metas em interfaces acessíveis, como entradas em linguagem natural, e assinam dados estruturados de intenção.
Pool de intenções: A intenção assinada é transmitida para um espaço público, on-chain ou off-chain, semelhante a uma mempool, onde aguarda processamento.
Solvers: Participantes especializados que competem fora da blockchain — pessoas, algoritmos ou agentes de IA — monitoram o pool de intenções. Eles buscam os melhores caminhos de execução, como obter a melhor liquidez ou agrupar transações para economizar gas, a fim de atender às intenções dos usuários.
Camada de liquidação: Os solvers transformam a solução escolhida em uma ou mais transações concretas e as enviam à blockchain subjacente, como Ethereum, para liquidação final. O usuário apenas vê o saldo da carteira atualizado, sem precisar se preocupar com as etapas complexas intermediárias.
Assim, a arquitetura centrada em intenções resolve com elegância diversos desafios históricos da Web3. Ela simplifica radicalmente a experiência do usuário, enquanto a competição entre solvers melhora os resultados econômicos, oferecendo proteção contra MEV e preços melhores. Mais importante, cria o ambiente ideal para testar agentes de IA, que podem prosperar nesse ecossistema como os “solvers” definitivos.
Fusão sinérgica — O mecanismo central de um novo paradigma econômico
Esta seção é o núcleo do relatório. Ela explora a sinergia entre agentes de IA e Web3 centrada em intenções, mostrando como a convergência desses paradigmas dá origem a uma economia entre máquinas inteiramente nova e autônoma.
Simbiose perfeita: agentes de IA como motor inteligente dos sistemas de intenção
A união da arquitetura centrada em intenções com agentes de IA marca uma mudança profunda na Web3. Nesse modelo, os agentes deixam de ser apenas ferramentas e se tornam executores inteligentes e eficientes dos sistemas de intenção. As duas abordagens se fortalecem mutuamente e constroem um ecossistema digital mais resiliente e inteligente.
1. O solver definitivo: como agentes de IA interpretam e executam intenções complexas
Agentes de IA, especialmente os baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs), têm excelentes capacidades de compreensão de linguagem natural, raciocínio e planejamento, o que os torna ideais para atuar como solvers em sistemas centrados em intenções.
Os usuários costumam expressar metas de forma vaga e abrangente, como “Quero maximizar o rendimento do meu ETH em DeFi.” Sistemas tradicionais de blockchain exigiriam executar manualmente várias ações complexas on-chain para alcançar esse resultado. Os agentes, por sua vez, conseguem transformar pedidos imprecisos em sequências otimizadas de operações on-chain.
Como solvers definitivos dos sistemas de intenção, os agentes de IA podem:
Compreender e interpretar: Com LLMs, analisar profundamente intenções que atravessam protocolos e redes, mesmo quando envolvem “compromissos declarativos” com várias etapas e condições.
Planejar e decidir: Depois de entender a intenção, usar módulos de planejamento com dados on-chain em tempo real, como liquidez, gas e slippage, para traçar a melhor execução. Isso pode incluir agregar liquidez fragmentada entre DEXs, usar empréstimos-relâmpago para aumentar a eficiência ou ajustar estratégias DeFi conforme o mercado muda.
Otimizar e executar: Por seus módulos de ação, como interação com contratos inteligentes e gestão de transações, converter os caminhos planejados em transações concretas. Podem automatizar a interação com carteiras, as assinaturas e a gestão de gas para realizar a intenção com máxima eficiência e menor custo. No sistema de leilões em lote do CoW Protocol, por exemplo, solvers com IA podem competir para encontrar “coincidências de desejos”, oferecendo proteção contra MEV e preços melhores.
Essa capacidade libera o usuário da preocupação com como agir e permite focar apenas em o que deseja. Assim, os agentes reduzem a barreira de entrada da Web3 e aumentam significativamente sua eficiência.
2. Capacitando agentes: a arquitetura de intenções como sandbox seguro
A arquitetura centrada em intenções não apenas depende de agentes de IA: também oferece a eles um ambiente controlado de operação, uma espécie de “sandbox seguro”. Esse fortalecimento mútuo é fundamental para que operem com segurança e confiabilidade em contextos econômicos.
Limites e restrições: As intenções incluem restrições explícitas e verificáveis, como slippage máximo, rendimento mínimo e prazo da transação. A arquitetura exige que todas as ações do agente respeitem esses limites e rejeita automaticamente soluções que os violem.
Validação competitiva e confiança minimizada: Como vários solvers, incluindo agentes de IA, competem para satisfazer intenções, nenhum recebe confiança absoluta. A competição favorece eficiência e preços melhores, enquanto a verificação na camada de liquidação ou a validação cruzada entre solvers oferece proteções adicionais. Soluções maliciosas ou incorretas são naturalmente eliminadas.
Auditabilidade e responsabilização: Cada execução do agente está vinculada a uma intenção clara e assinada pelo usuário, criando um histórico transparente de comportamento. Se o resultado fugir do esperado, o sistema pode identificar se a falha estava na definição da intenção ou na execução do agente, esclarecendo as responsabilidades.
Com esse sandbox que minimiza a necessidade de confiança, a arquitetura reduz os riscos de mau comportamento ou consequências imprevistas. Isso estabelece uma base de segurança para implantar agentes em escala em áreas sensíveis, como finanças.
3. O ciclo virtuoso dos dados: agentes, oferta de dados e aprendizado em DeFi
A convergência entre agentes de IA e sistemas de intenção cria um poderoso ciclo virtuoso de dados — particularmente visível em DeFi. Os agentes consomem grandes volumes de dados para decidir, e cada ação gera novos dados que alimentam o aprendizado e a otimização contínuos.
Decisões orientadas por dados: Para gerir liquidez, arbitrar, avaliar riscos e executar estratégias DeFi, os agentes precisam analisar continuamente grandes conjuntos de dados: preços de tokens, profundidade de liquidez, taxas de empréstimo, volumes, eventos de contratos inteligentes, atividade de MEV e até indicadores macroeconômicos. Redes de oráculos como a Pyth fornecem dados confiáveis de primeira mão e latência ultrabaixa, essenciais para essas decisões.
A execução gera novos dados: Cada transação, ajuste de estratégia e ação de gestão de posições gera mais dados on-chain: registros de negociação, fluxos de recursos e históricos de interação. Esses dados recentes se tornam a base para novos aprendizados.
Otimização e evolução contínuas: Ao consumir dados, executar estratégias e analisar o retorno, os agentes refinam seus modelos de forma iterativa. Podem recalibrar riscos, detectar oportunidades de arbitragem ocultas ou desenvolver formas mais eficientes de prover liquidez. A Allora Network, por exemplo, incentiva previsões de IA de alta qualidade ao conectar fornecedores, processadores e usuários de dados — um exemplo concreto desse ciclo virtuoso.
Esse ciclo que se fortalece sozinho permite aos agentes se adaptar ao ambiente Web3 em constante mudança e melhorar sua inteligência e seu desempenho econômico. Com o tempo, forma um ecossistema econômico inteligente que evolui e se otimiza continuamente.
Sangue digital: stablecoins como elemento vital da economia M2M
À medida que os agentes se tornam mais autônomos e participam mais profundamente da economia, as stablecoins se tornam indispensáveis. Além de ligar as finanças tradicionais aos sistemas descentralizados, elas são o sistema circulatório que mantém a economia entre máquinas (M2M) funcionando com eficiência.
1. Por que stablecoins? A necessidade de uma unidade de valor na economia de máquinas
Embora criptomoedas nativas como ETH e BTC ofereçam descentralização e acesso sem permissão, sua volatilidade as torna inadequadas para transações entre máquinas frequentes, pequenas e dependentes de estabilidade. Se o ativo subjacente oscilar muito, pagamentos, liquidações e estratégias automatizadas dos agentes se tornam arriscados e pouco confiáveis.
Valor ancorado, menor volatilidade: Ao se vincular a moedas fiduciárias, como o dólar, ou a outros ativos estáveis, as stablecoins oferecem uma referência de valor previsível. Isso permite aos agentes elaborar orçamentos, planejar e executar estratégias com consistência, evitando a incerteza dos ativos voláteis.
Unidade de conta comum: Em uma economia que atravessa protocolos e redes, as stablecoins servem como medida comum e meio de troca. Isso simplifica muito a contabilidade e a liquidação entre agentes e reduz a complexidade do sistema.
Custos e retornos previsíveis: Para agentes que fazem arbitragem, fornecem liquidez ou executam outras estratégias de lucro, as stablecoins permitem prever custos e resultados com confiança, aumentando eficiência e confiabilidade.
Graças a essa estabilidade e previsibilidade, as stablecoins se tornaram a base financeira para transformar a economia de agentes em realidade. Mike Novogratz, CEO da Galaxy Digital, chegou a prever que os agentes de IA logo se tornarão os maiores consumidores de stablecoins, destacando o enorme potencial da economia M2M.
2. Fluxos de valor programáveis: pagamentos e liquidação na velocidade das máquinas
Stablecoins não são apenas ativos digitais estáveis; são dinheiro programável. Combinadas à automação dos agentes, permitem pagamentos e liquidação na “velocidade das máquinas”, criando um novo paradigma econômico.
Pagamentos automatizados e condicionais: Contratos inteligentes permitem programar transferências automáticas sujeitas a condições. Um agente pode liberar um pagamento somente após a entrega de um serviço, a verificação de dados ou uma posição DeFi atingir um limite. Essa lógica de “pagamento na entrega” funciona sem depender da confiança na contraparte nem de intervenção humana, aumentando eficiência e confiabilidade.
Liquidação instantânea e micropagamentos: Com blockchains permitindo que o pagamento já seja a liquidação, as transações terminam em segundos ou minutos, muito antes dos sistemas bancários tradicionais. Isso é essencial em cenários M2M com micropagamentos frequentes, como pagar por chamadas de API, ciclos de computação ou transmissão de pequenos pacotes de dados.
Transferência global de valor sem atritos: Stablecoins atravessam fronteiras e fusos sem interrupção, 24 horas por dia, todos os dias, geralmente por menos que as remessas tradicionais. Isso conecta agentes de todo o mundo em uma rede econômica global e permite trocas de valor fluidas em grande escala.
Esses fluxos rápidos e programáveis são o elemento vital de uma economia de agentes, permitindo que eles atuem como participantes econômicos reais e transacionem de forma autônoma na economia digital global.
3. Principais protocolos e padrões de pagamento: AP2 e x402
Para que os agentes usem stablecoins com segurança e fluidez, o setor desenvolve protocolos e padrões essenciais. Essas iniciativas conectam Web2 e Web3 e oferecem interfaces comuns para a troca de valor entre agentes.
Agent Payments Protocol do Google (AP2): O AP2 do Google parte de seu trabalho anterior com Agent-to-Agent (A2A) e Model Context Protocol (MCP), oferecendo uma estrutura padronizada de troca de valor entre agentes. Com suporte nativo a stablecoins e cripto, introduz mandatos — contratos digitais verificáveis que convertem intenções em ações financeiras autorizadas. Isso resolve questões de confiança ligadas à autorização, autenticidade e responsabilidade em transações conduzidas por agentes.
Protocolo x402 da Coinbase: Em colaboração com o Google e outros, a Coinbase desenvolveu o mecanismo x402, que aproveita o código HTTP “402 Payment Required”. Ele permite a agentes liquidar micropagamentos diretamente em stablecoins, como USDC, durante interações de rede, incorporando pagamentos a APIs, aplicativos e comunicações entre agentes. Considerado um avanço para monetizá-los, o x402 aumenta muito a eficiência do comércio M2M.
Ethereum Foundation e ERC-8004: A Ethereum Foundation explora padrões de confiança para agentes, como o ERC-8004, para fortalecer o Ethereum como camada de liquidação e coordenação de economias de IA. A meta é criar uma estrutura comum de transferência de valor e interação entre agentes, favorecendo um ecossistema de IA descentralizado, aberto e resistente à censura.
Em conjunto, esses protocolos e padrões mostram a maturidade crescente da infraestrutura de agentes. Além de tornar tecnicamente viáveis economias baseadas em stablecoins, preparam sua adoção em grande escala na Web3.
Alma on-chain: ERC-6551, identidade digital e propriedade dos agentes
Para os agentes de IA, independência econômica exige mais que moeda estável e infraestrutura eficiente de pagamentos. Em um nível mais profundo, eles precisam de uma identidade on-chain capaz de possuir ativos e ser reconhecida como participante distinto. O ERC-6551, também conhecido como contas vinculadas a tokens (TBAs), oferece essa “alma on-chain”: transforma código em entidades nativas da blockchain com identidade digital e direitos de propriedade.
1. Do código à identidade: NFTs como credenciais únicas de agentes
Na Web3, a singularidade, a imutabilidade e a programabilidade dos NFTs os tornam identificadores naturais para agentes de IA.
Singularidade e imutabilidade: Cada NFT é único e sua propriedade fica registrada de forma imutável on-chain. Isso dá aos agentes uma identidade permanente e resistente a adulterações, resolvendo problemas de autenticação e confiança em ambientes descentralizados.
Metadados programáveis: Além da identidade, NFTs podem guardar atributos como nome, descrição, níveis de permissão, versão e até o hash dos algoritmos centrais do agente. Eles podem evoluir conforme o agente é atualizado, criando uma identidade flexível e expressiva.
Transferibilidade e negociação em mercado: A identidade NFT de um agente pode ser comprada, vendida ou transferida, permitindo mercados de propriedade de agentes. Isso abre modelos como Agentes como Serviço e novas oportunidades de financiamento.
Ao vincular agentes a NFTs ERC-721, linhas abstratas de código se tornam indivíduos digitais concretos e reconhecíveis na economia Web3.
2. ERC-6551: dando carteiras e uma “alma” on-chain aos agentes
O ERC-6551 é um padrão inovador do Ethereum que permite a cada NFT ERC-721 possuir uma conta independente de contrato inteligente — essencialmente, uma carteira. Para agentes de IA, isso é transformador: dá a eles uma “alma” on-chain.
Propriedade de ativos: Com uma conta ERC-6551, o NFT que representa um agente pode guardar diretamente tokens, incluindo USDC e USDT, outros NFTs e receber ou enviar recursos. O agente não precisa mais de EOAs externas ou contas multisig: pode possuir e controlar ativos diretamente.
Interação autônoma com dApps: Como contas de contrato inteligente, as TBAs interagem nativamente com DeFi, GameFi, DAOs e outros aplicativos Web3. Agentes podem ser programados para minerar liquidez, emprestar, trocar ativos ou votar em governança inteiramente por conta própria.
Atividade econômica programável e sem dependência de confiança: Com carteiras próprias e capacidade de interação, os agentes automatizam integralmente estratégias on-chain. Um agente de negociação representado por NFT pode gerir sua carteira, arbitrar, receber lucros na TBA e reinvestir ou pagar APIs, sem intervenção humana.
Ao equipar agentes com TBAs, o ERC-6551 os transforma de ferramentas passivas em entidades nativas da blockchain, com “corpos digitais” e capacidade econômica independente. Projetos como CharacterX já usam o padrão para criar modelos sustentáveis de economia de agentes. Jesse Pollak, fundador da Base, chegou a sugerir seu potencial para apoiar o chatbot Grok, de Elon Musk, reforçando a confiança do mercado no papel do ERC-6551 na fronteira entre IA e cripto.
3. Reputação on-chain: construindo históricos verificáveis de agentes
Com contas independentes fornecidas pelo ERC-6551, todas as atividades econômicas dos agentes ficam registradas permanentemente on-chain. Isso cria um histórico verificável e um sistema de reputação, essenciais para atividades econômicas mais avançadas.
Histórico de transações rastreável: Cada negociação, interação com contrato inteligente e fluxo de recursos realizado pela TBA fica registrado de forma transparente, formando um “currículo digital” completo de seu comportamento econômico.
Reputação baseada em comportamento: Protocolos externos ou DAOs podem analisar o histórico da conta para avaliar a confiabilidade. Agentes que pagam empréstimos em dia, fazem arbitragem lucrativa ou participam ativamente da governança podem acumular boa reputação.
Acesso a atividades avançadas: Agentes com boa reputação poderiam obter empréstimos sem garantia, participar de estratégias DeFi avançadas, como empréstimos-relâmpago, ou acessar mercados descentralizados mais lucrativos, assim como a pontuação de crédito humana abre oportunidades financeiras.
Estímulo à colaboração e à confiança M2M: A confiança fundamenta a colaboração entre agentes. Sistemas de reputação oferecem uma forma objetiva de avaliação mútua e permitem redes de cooperação mais complexas na economia M2M.
Ao resolver identidade, propriedade e reputação ao mesmo tempo, o ERC-6551 dá aos agentes a infraestrutura para atuar como participantes econômicos soberanos e confiáveis em uma Web3 descentralizada.
Panorama do ecossistema — Mercado e estudos de caso
Pioneiros do paradigma de intenções: estudos de caso aprofundados
A arquitetura centrada em intenções tornou-se um paradigma essencial na Web3 para simplificar a experiência e otimizar transações. Este capítulo analisa três projetos representativos — Anoma, CoW Swap e SUAVE — para mostrar como o design orientado por intenções resolve problemas do ecossistema atual.
1. Anoma: a grande visão de uma máquina universal de intenções
A Anoma é considerada pioneira da arquitetura centrada em intenções. Sua visão é construir uma máquina universal de intenções — uma arquitetura completa para aplicativos descentralizados. Ela busca resolver desafios fundamentais da blockchain, como descoberta de contrapartes, proteção de privacidade e liquidação em várias redes.
Ao introduzir componentes como um camada de propagação de intenções, solvers programáveis e descriptografia por limiar programável, a Anoma fornece infraestrutura para dApps complexos. Seu princípio é simples: o usuário expressa apenas o estado final desejado, a intenção, e o sistema encontra e executa automaticamente o melhor caminho para alcançá-lo.
2. CoW Swap: aplicação prática de intenções de negociação e proteção contra MEV
CoW Protocol (CoW Swap) é uma exchange descentralizada (DEX) orientada por intenções e dedicada às intenções de negociação e à proteção contra MEV, o valor máximo extraível.
Seu mecanismo de leilão em lote agrega intenções dos usuários, que uma rede de solvers atende de forma competitiva. Além de encontrar o menor preço de execução, o CoW Swap combina diretamente “coincidências de desejos” (CoW), evitando ataques de MEV.
O recurso CoW Hooks permite a desenvolvedores e traders avançados programar lógica personalizada para realizar melhor suas intenções de negociação. Até agora, o CoW Protocol processou mais de US$ 1 bilhão em volume e gerou lucros consideráveis.
3. SUAVE: o futuro da ordenação descentralizada e do mercado de MEV
Desenvolvido pela Flashbots, o SUAVE (Simple Universal Auction for Value Expression) é uma camada de ordenação modular, independente, conectável e consciente de MEV. Sua missão é descentralizar completamente a construção de blocos.
Seu conceito central, Preferências, semelhante às “intenções”, permite ao usuário personalizar o tratamento das transações. Ao combinar preferências expressas off-chain com ambientes de execução confiáveis, os TEE Kettles, o SUAVE preserva a privacidade e permite computação de alto desempenho.
O SUAVE processa intenções de blockchains externas e oferece liquidação entre redes para mitigar riscos de MEV em sistemas EVM. Seu objetivo final é criar uma infraestrutura descentralizada de processamento de transações justa, transparente e eficiente. Sua testnet, Toliman, já está aberta a desenvolvedores de sistemas de intenção e ferramentas para agentes de IA.
A ascensão das plataformas de agentes: competição entre construtores de ecossistemas
À medida que a economia de agentes toma forma, surgem plataformas para fornecer a infraestrutura de um ecossistema movido por agentes de IA.
1. Forças nativas de cripto: Fetch.ai, SingularityNET e Bittensor
Esses projetos criam plataformas descentralizadas onde desenvolvedores podem construir, implantar, descobrir e monetizar agentes e serviços de IA, formando mercados abertos de agentes.
Fetch.ai: Viabiliza Agentes Econômicos Autônomos (AEAs) capazes de automatizar tarefas DeFi.
SingularityNET: Concentra-se em um mercado aberto de algoritmos de IA e serviços colaborativos.
Bittensor: Incentiva modelos de aprendizado de máquina a fornecer previsões precisas, construindo uma rede descentralizada de aprendizado de máquina.
Juntos, esses projetos promovem um ambiente aberto e sem permissão para a interação entre agentes.
2. Infraestrutura emergente: Spectral, Giza e verificação de IA on-chain
Novos projetos de infraestrutura, como Spectral, Giza e Axal, enfrentam o desafio da computação verificável de IA e aprendizado de máquina on-chain. Eles buscam oferecer bases de confiança para as decisões dos agentes e garantir transparência e confiabilidade em tarefas financeiras de alto risco.
Spectral introduziu componentes como Syntax, Nova e Inferchain para viabilizar plataformas de agentes e infraestrutura de interação e validação de IA on-chain.
Giza e Theoriq também desenvolvem módulos para incorporar agentes à DeFi de maneira verificável e segura.
Esses esforços preparam os agentes para atuar como participantes confiáveis em setores sensíveis.
3. Gigantes da Web2 entram no setor: Google e Coinbase
Grandes empresas de tecnologia também buscam seu lugar na economia de agentes, sinalizando uma adoção mais rápida pelo mercado geral.
Google: Com os padrões abertos Agent Payments Protocol (AP2) e Agent-to-Agent (A2A), trabalha em uma estrutura unificada de transferência de valor entre agentes, com suporte nativo a stablecoins.
Coinbase: Ao avançar o mecanismo de micropagamentos x402 e promover a abstração de contas na Base, constrói infraestrutura essencial para interações Web3 acessíveis a agentes e liquidação em stablecoins.
Juntos, esses participantes vindos da Web2 reduzem barreiras de adoção e ampliam o alcance da economia de agentes.
Perspectivas — Oportunidades, riscos e estruturas de governança
A economia de trilhões de agentes: novos mercados e modelos de negócio
A convergência entre agentes de IA e Web3 centrada em intenções abrirá mercados e modelos de negócio inéditos, criando uma “economia de agentes” de trilhões de dólares movida por máquinas.
1. DeFi agêntica: a automação definitiva das finanças
Os agentes automatizarão por completo estratégias DeFi complexas, como gestão de liquidez, arbitragem e liquidações, analisando grandes conjuntos de dados, identificando padrões e otimizando operações em tempo real.
Eles rebalancearão carteiras, realocarão ativos, identificarão oportunidades de yield farming e até criarão derivativos e mercados complexos além da capacidade humana. A DeFi agêntica representa o estágio final da automação financeira, elevando radicalmente a eficiência e a precisão das decisões.
2. Comércio hiperpersonalizado: de “recomendações” à “execução autônoma”
Os agentes transformarão o comércio eletrônico e os serviços, evoluindo dos mecanismos de recomendação atuais para executores autônomos.
Como compradores inteligentes, corretores e bots de retaguarda, cuidarão de compras, reservas e aquisição de recursos conforme as permissões e preferências dos usuários, liquidando pagamentos em stablecoins. Essa mudança oferece experiências fluidas e hiperpersonalizadas, em que o comércio acontece para o usuário, em vez de com o usuário.
3. DAOs movidas por agentes: rumo à verdadeira “autonomia descentralizada”
Os agentes assumirão papéis cada vez mais centrais na governança de DAOs. Partindo da análise de dados e avaliação de propostas, poderão executar propostas, gerir tesourarias e até iniciar ações de governança autonomamente.
Essa evolução prepara DAOs que funcionam com intervenção humana mínima: verdadeiras “organizações autônomas”. Ao processar informações complexas e decidir racionalmente, os agentes podem melhorar tanto a eficiência quanto a qualidade das decisões na governança descentralizada.
Caixa de Pandora: uma análise profunda dos riscos em várias dimensões
A promessa de uma economia de trilhões de agentes vem acompanhada de riscos inéditos nas dimensões econômica, de segurança e social.
1. Riscos econômicos: colapso sistêmico, conluio algorítmico e desigualdade
Fragilidade sistêmica: Operações de alta frequência em milissegundos realizadas por agentes podem provocar quedas-relâmpago.
Conluio algorítmico: Agentes que maximizam interesses próprios podem agir em conluio, manipular mercados ou explorar brechas sistêmicas.
Desigualdade crescente: Diferenças na capacidade dos agentes podem se tornar diretamente diferenças de poder econômico, acelerando a concentração de riqueza e talvez criando uma “classe inútil”, com pessoas excluídas das atividades econômicas centrais.
2. Riscos de segurança: novos vetores de ataque e vulnerabilidades de contratos
Manipulação de intenções e envenenamento de dados: Atacantes podem enganar agentes adulterando os dados de entrada.
Amplificação por contratos inteligentes: Com agentes controlando ativos diretamente, vulnerabilidades podem se transformar em perdas catastróficas.
Riscos dos modelos: Comportamentos de caixa-preta e “alucinações” elevam o risco de vazamentos e decisões incorretas, especialmente quando os agentes acessam dados pessoais ou empresariais sensíveis.
3. Riscos éticos e sociais: lacunas de responsabilidade, alinhamento de valores e a “classe inútil”
Vácuo de responsabilidade: Quando um agente causa perdas, quem responde por elas?
Alinhamento de valores: Como garantir que agentes em busca de eficiência respeitem a ética e os valores humanos, em vez de amplificar comportamentos prejudiciais?
Disrupção social: Com máquinas dominando a economia, o papel humano pode diminuir, enfraquecendo o senso de propósito e a participação social. A presença oculta da IA nas interações humanas também ameaça a transparência e a confiança.
Guiando o futuro: uma estrutura de governança em várias camadas
Para conduzir a economia de agentes de forma responsável, a governança precisa abranger as camadas técnica, de protocolos e social.
1. Governança técnica: computação verificável e tecnologias de privacidade
No nível técnico, a governança garante a confiabilidade dos agentes e a segurança dos dados.
Provas de conhecimento zero (ZKPs): Verificam a correção dos cálculos de IA sem revelar dados sensíveis.
Ambientes de execução confiáveis (TEEs): Oferecem um ambiente seguro de execução para agentes.
Padrões como ERC-8004: Estabelecem bases de confiança para agentes on-chain.
Controles de acesso e defesas contra invasões: Impedem comportamentos não autorizados ou maliciosos.
2. Governança de protocolos: ética incorporada e “IA Constitucional”
No nível dos protocolos, regras e incentivos podem integrar padrões éticos ao desenho do sistema.
Princípios de IA Constitucional: Incorporam restrições éticas aos objetivos dos agentes.
Exigências de transparência: Exigem que intenções e ações dos agentes possam ser auditadas.
Lógica regulatória: Aplica “freios morais” que impedem ações ilegais ou antiéticas e reduzem comportamentos destrutivos ou imprevisíveis.
3. Governança social: regulação adaptativa e diálogo entre partes interessadas
No nível social, a governança enfatiza flexibilidade e inclusão.
Sandboxes regulatórios: Permitem experimentação e inovação controladas.
Diálogo entre múltiplas partes interessadas: Promove a colaboração entre desenvolvedores, usuários, empresas, reguladores e governos para construir juntos as regras de participação.
Inovação em políticas sociais: Enfrenta a substituição de empregos e a desigualdade com medidas como renda básica universal, preservando a estabilidade social enquanto os agentes transformam a economia.
Recebendo o amanhecer de uma economia inteligente
Este relatório percorreu as bases interligadas dos agentes de IA, das stablecoins e da arquitetura centrada em intenções: três pilares tecnológicos que convergem para desenhar uma nova economia inteligente.
IA e Web3 deixam de ser caminhos paralelos e passam a convergir em um ponto: a criação de uma economia digital autônoma, eficiente e centrada nas pessoas.
Principais conclusões
A autonomia econômica é a próxima fronteira da IA: O verdadeiro potencial dos agentes está na participação ativa como entidades econômicas independentes, não na assistência passiva. Stablecoins e identidades on-chain, como ERC-6551, fornecem as bases financeiras e de soberania.
A experiência do usuário é o campo decisivo da Web3: O design centrado em intenções marca a transição da prioridade à tecnologia para a prioridade ao usuário. Ao abstrair a complexidade, abre acesso a bilhões de novas pessoas.
A sinergia multiplica o valor: Os agentes fornecem o “cérebro” dos sistemas de intenção; esses sistemas oferecem o “sandbox e mercado” dos agentes. As stablecoins são o “sangue” que mantém o valor circulando sem atritos.
Olhando adiante
Estamos na entrada de uma nova era, cheia de possibilidades e também de desafios.
Disrupção de modelos de negócio: Devem surgir empresas autônomas, operadas por agentes, liquidadas em stablecoins e ativas 24 horas por dia, com uma eficiência que empresas tradicionais não conseguem igualar.
Papéis em evolução: Desenvolvedores deixarão de focar apenas na criação de dApps para projetar padrões universais de intenção e estratégias de solver mais inteligentes. Os usuários interagirão com o mundo digital com a naturalidade de uma conversa.
Desafios de governança: Como alinhar os agentes aos interesses coletivos humanos? Como regular e mitigar riscos em ambientes descentralizados? Essas serão questões centrais da próxima década.
Em suma, o Despertar das Intenções chegou. IA e Web3 orquestram juntas uma sinfonia de automação, inteligência e soberania do usuário. O caminho pode ser incerto, mas algo está claro: uma economia global mais justa, eficiente e criativa está tomando forma. A missão da nossa geração é enfrentar seus desafios e orientar seu desenvolvimento com responsabilidade.
Apêndice
A. Glossário
Agente de IA Entidade computacional autônoma capaz de perceber o ambiente, raciocinar, decidir e agir para alcançar metas específicas. Neste relatório, refere-se a agentes inteligentes de software que participam da economia e administram ativos digitais.
Stablecoin Criptomoeda projetada para vincular seu valor de mercado a uma referência externa, como uma moeda fiduciária, por exemplo o dólar. Oferece um meio de troca e uma reserva de valor relativamente estáveis em um mercado cripto volátil, sendo adequada a pagamentos entre máquinas (M2M).
Centrado em intenções Paradigma de design em que usuários declaram objetivos finais ou “intenções”, como “Trocar 1 ETH pela maior quantidade possível de USDC”, em vez de especificar as etapas. Participantes especializados, os solvers, competem para encontrar o melhor caminho de execução.
Solver Na arquitetura de intenções, é a entidade que interpreta objetivos do usuário e encontra as melhores estratégias de execução. Pode ser um algoritmo, agente de IA ou operador humano, e recebe taxas ao realizar intenções com sucesso.
ERC-6551 Proposta de melhoria do Ethereum que introduz Contas Vinculadas a Tokens (TBAs). Permite que cada NFT ERC-721 tenha sua própria carteira de contrato inteligente, guarde tokens, interaja com dApps e mantenha um histórico on-chain independente. É uma tecnologia fundamental para dar propriedade de ativos aos agentes.
MEV (Valor Máximo Extraível) Valor máximo que mineradores ou validadores podem capturar ao reordenar, incluir ou excluir transações dos blocos que produzem, além das recompensas normais e taxas de gas. Arquiteturas de intenção, como CoW Swap, reduzem esses riscos com mecanismos como leilões em lote.
B. Principais projetos e empresas
Infraestrutura e protocolos centrados em intenções
Anoma: Arquitetura universal e completa de intenções que aborda descoberta de contrapartes e liquidação em várias redes.
SUAVE (Flashbots): Camada de ordenação independente, modular e descentralizada que abre a cadeia de MEV e cria um mercado de expressão de intenções.
Across Protocol: Ponte entre redes orientada por intenções e baseada em ERC-7683.
dappOS: Protocolo operacional Web3 que atua como intermediário entre dApps e usuários, simplificando a experiência até o nível de aplicativos móveis.
Particle Network: L1 modular que oferece experiências Web3 fluidas e orientadas por intenções.
Aplicativos centrados em intenções
CoW Swap (CoW Protocol): DEX focada em intenções de negociação que combina solvers e leilões em lote para proteger contra MEV e oferecer os melhores preços.
UniswapX: Protocolo de negociação por intenções da Uniswap que agrega liquidez on-chain e off-chain.
Plataformas e protocolos de agentes de IA
Fetch.ai: Plataforma descentralizada de aprendizado de máquina que constrói uma “internet econômica” de agentes autônomos.
SingularityNET: Mercado descentralizado de serviços de IA para criar, compartilhar e monetizar soluções.
Bittensor: Rede descentralizada orientada por incentivos para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina em colaboração.
Allora Network: Rede de IA descentralizada que se aprimora continuamente e incentiva previsões de qualidade.
Principais contribuições de ideias e tecnologia
Google: Explora a integração de agentes e pagamentos por meio do protocolo AP2.
Coinbase: Pioneira do padrão x402 para micropagamentos realizados por agentes.
Ethereum Foundation: Impulsiona padrões como ERC-6551 e ERC-7683 para apoiar a convergência entre agentes e Web3.
Paradigm: Uma das principais gestoras de capital de risco em cripto, que promove ideias e pesquisas sobre design centrado em intenções.
