Percebi que agora há muita conversa sobre agentes de IA na blockchain, mas poucos analisam por que eles na verdade não funcionam exatamente como gostaríamos. A Galaxy Research lançou um relatório interessante, onde revela a essência do problema.

Tudo começa com um paradoxo: a blockchain, por definição, é programável, sem permissões, uma ecossistema aberto — parecia o ambiente ideal para agentes autônomos. Mas aí está o problema: a blockchain foi criada para consenso e execução determinística, não para que máquinas compreendam o significado econômico do que acontece.

Essa é a principal diferença em relação aos sistemas algorítmicos tradicionais. Um algoritmo comum pode escanear o mercado DeFi, encontrar novos contratos, distribuir capital — tudo automaticamente. Mas, se aparece uma interface desconhecida, o sistema para. Precisa de um humano que entenda o código, compreenda a mecânica, escreva uma integração. O humano interpreta, o algoritmo executa.

Agentes baseados em grandes modelos de linguagem mudam essa fronteira. Eles podem ler código desconhecido, analisar documentação, extrair funções econômicas do sistema. Parece poderoso, mas há um problema: eles fazem isso de forma imperfeita, e em um ambiente onde se lidam com ativos reais, um erro pode custar dinheiro.

A Galaxy destacou quatro principais fontes de atrito. A primeira — descoberta. Na blockchain, todos os contratos implantados parecem iguais para o protocolo, mas o agente precisa entender quais são legítimos, quais são falsificações, e quais são projetos abandonados. As pessoas resolvem isso por sites, sinais sociais, interfaces. O agente, no entanto, vê apenas o bytecode.

O segundo atrito — verificação. Lembre-se da história com WETH. No Ethereum, existem quase 200 tokens chamados "Wrapped Ether", com símbolo "WETH" e 18 casas decimais. Como a máquina vai determinar qual é o verdadeiro? Na blockchain, não há um conceito embutido de "este é o contrato oficial do aplicativo". Pessoas usam registros e interfaces confiáveis, mas para o agente isso vira um quebra-cabeça lógico.

O terceiro — dados. Imagine que você quer comparar a rentabilidade entre Aave v3 e Compound v3. Ambos são mercados de crédito, conceitos econômicos iguais. Mas as formas de obter os dados são completamente diferentes. No Aave, primeiro é preciso obter a lista de reservas, depois fazer chamadas separadas para liquidez e taxas. No Compound, cada implantação é um mercado separado, e não há uma estrutura única de reservas. O agente precisa usar métodos diferentes para cada protocolo. Isso não é apenas inconveniente — introduz atrasos e riscos de desincronização dos dados.

O quarto — execução. Quando você clica em um botão na interface, você faz uma verificação informal: isso parece sensato? Qual o risco? A slippage é aceitável? As pessoas fazem isso intuitivamente. Os agentes, no entanto, precisam codificar essas verificações explicitamente. Devem transformar o objetivo de "maximizar o retorno com controle de risco" em um plano concreto: escolher o protocolo, o mercado, o volume, a ordem das ações. Depois, verificar se cada passo está dentro das restrições. E, por fim, garantir que o resultado realmente atenda ao objetivo, mesmo que a transação seja tecnicamente bem-sucedida.

Não são apenas problemas de engenharia — são contradições estruturais. A blockchain foi projetada para garantir a correção das transições de estado, mas não garante que os estados econômicos sejam facilmente interpretáveis, que os contratos sejam padronizados ou que os objetivos possam ser atingidos.

Parte do problema decorre da abertura e da ausência de permissões (que, ao mesmo tempo, é força e fraqueza da blockchain). Outra parte é o estado atual das ferramentas e infraestrutura. Mas o mais importante: toda a infraestrutura existente pressupõe que, entre interpretar o estado e executar uma ação, há um humano.

A Galaxy sugere que a solução exigirá novas camadas: unificação do estado econômico entre protocolos, serviços de indexação para primitives semânticas, registros para verificação de contratos e tokens, frameworks de execução com restrições codificadas.

À medida que agentes começarem a gerenciar capital de forma real, as premissas arquitetônicas do nível atual de interação ficarão cada vez mais evidentes. É interessante observar como a ecossistema blockchain se adaptará a isso. Parece que há muito por construir pela frente.