Uma estrutura para entender o sucesso da internet é vê-la através da lente da coordenação. Fundamentalmente, podemos reduzir o sucesso das aplicações mais valiosas da internet à sua capacidade de coordenar de forma mais granular as intenções humanas. A Amazon coordena intenções comerciais. O Facebook, o Instagram e o Twitter coordenam intenções sociais. A Uber e a Doordash coordenam intenções de transporte e entrega. E o Google coordena intenções de informação/pesquisa, combinando consultas com conteúdo web relevante.

h/t @PonderingDuriane @cyberFund_

Está a tornar-se cada vez mais claro que os agentes de IA irão sustentar o próximoevolução lógicade como coordenamos em grande escala. Embora hoje nossos “intenções” sejam cumpridas por meio de pesquisa, download e interação com aplicativos na internet, parece razoável supor que num futuro próximo nossas “intenções” serão executadas por uma rede de agentes de IA trabalhando juntos em nosso nome.

Importante, esta mudança para uma economia mediada por agentes levanta uma questão fundamental: que infraestrutura sustentará esta evolução?

Nesta peça, iremos (1) entreter o caso de alta e baixa para agentes de IA que realizam transações em trilhos de criptografia (2) delinear o caminho lógico para a adoção e (3) explorar onde o valor acabará por se acumular nesta economia emergente de agentes.

*Ver versão completa de “O Manifesto da Stablecoin” aqui.

O Papel das Vias Cripto

Logicamente, houve muita especulação sobre por que as blockchains poderiam servir como o substrato econômico para essa economia agente. No entanto, como acontece com a maioria dos verticais de cripto emergentes, o caso de alta foi reduzido a uma narrativa mais palatável que carece de nuances. Hoje, a tese predominante - "os agentes não podem ter contas bancárias, então usarão carteiras cripto em vez disso" - parece perder o valor fundamental das trilhas cripto. Não se trata de acesso. Os agentes podem, de todas as maneiras, ter contas bancárias em uma estrutura FBO (For Benefit Of). Empresas como o PayPal, por exemplo, já gerenciam milhões de subcontas sob uma única estrutura de conta FBO. Não há razão fundamental para que agentes de IA não possam ser gerenciados da mesma forma - cada um com sua própria subconta virtual rastreada pela plataforma, mas agrupada no nível bancário. Notavelmente,@Stripe""> @Stripe anunciou recentemente que irão adicionar suporte para transações de agência sob uma estrutura semelhante.

Além disso, o argumento de que "isso minaria a autonomia dos agentes de ai" também é um tanto redutivo. No final do dia, alguém estará gerenciando as chaves privadas de algum agente de ai e, portanto, eles não são totalmente autônomos de qualquer maneira. Embora, teoricamente, as chaves privadas do agente de ai possam ser armazenadas em um Ambiente de Execução Confiável (TEE), isso se mostraria operacionalmente caro e inviável em escala. Além disso, não parece haver um desbloqueio tangível ao permitir que os agentes sejam 100% autônomos de qualquer maneira — no final do dia, eles estarão servindo aos humanos de uma forma ou de outra.

Por outro lado, os verdadeiros pontos problemáticos associados à facilitação de transações agentes em trilhos tradicionais versus trilhos de blockchain são os seguintes:

Tempos de liquidação: Os pagamentos tradicionais enfrentam atrasos de vários dias e limitações de processamento em lote, especialmente em transações transfronteiriças. Essa falta de liquidação instantânea prejudica gravemente os agentes de IA que exigem respostas e ações em tempo real para uma operação eficiente.

Solução Blockchain: As blockchains públicas oferecem finalidade de liquidação quase instantânea por meio de transações atômicas, possibilitando interações em tempo real entre agentes sem risco de contraparte. Essas transações são liquidadas 24/7, independentemente da geografia ou do horário bancário.

Acessibilidade global: A infraestrutura bancária tradicional cria barreiras significativas para os desenvolvedores globais, com 70% fora dos EUA enfrentando desafios para acessar os sistemas de pagamento.

Solução Blockchain: A infraestrutura pública blockchain é intrinsecamente sem fronteiras e sem permissões, permitindo a implantação global de agentes sem relações bancárias tradicionais. Qualquer pessoa com acesso à internet pode participar na rede, independentemente da geografia.

Economia de Unidade: as estruturas de taxas dos sistemas de pagamento tradicionais (3% + taxa fixa) tornam microtransações economicamente inviáveis, criando barreiras para agentes de inteligência artificial que precisam fazer transações de pequeno valor frequentemente para serviços.

Solução Blockchain: Cadeias de alto desempenho permitem microtransações a custo mínimo, permitindo que agentes realizem transações de alta frequência e baixo valor de forma eficiente.

Acessibilidade Técnica: A infraestrutura tradicional de pagamentos não possui APIs programáticas e possui requisitos rigorosos de conformidade com o PCI. Sistemas projetados para interação humana por meio de formulários da web e entrada manual criam barreiras significativas para automação e operação confiável do agente.

Solução Blockchain: A infraestrutura Blockchain fornece acesso programático nativo por meio de APIs padronizadas e contratos inteligentes, eliminando a necessidade de raspagem de tela ou simulação de entrada manual. Isso permite interação confiável e automatizada sem sobrecarga de conformidade com PCI.

Escalabilidade de Múltiplos Agentes: Os sistemas tradicionais têm dificuldade em gerir vários agentes de IA que necessitam de fundos e contas segregadas, criando uma sobrecarga significativa nas relações bancárias e requisitos contabilísticos complexos.

Solução Blockchain: Os endereços das blockchains podem ser gerados programaticamente, permitindo uma segregação eficiente de fundos e arquiteturas multi-agentes. Os contratos inteligentes fornecem uma gestão flexível e programável de fundos sem as despesas bancárias tradicionais.

O Caminho para a Adoção

Embora as vantagens técnicas das criptomoedas sejam certamente convincentes, elas não são necessariamente pré-requisitos para a onda inicial de comércio mediado por agentes. Os sistemas de pagamento tradicionais, apesar de suas limitações, se beneficiam de efeitos de rede maciços e integração estabelecida no comércio global. Qualquer nova infraestrutura precisa oferecer vantagens convincentes além de melhorias marginais para impulsionar a adoção.

Olhando para o futuro, podemos esperar que a adoção do agente se desdobre em três fases distintas, cada uma com níveis crescentes de autonomia agente:

Fase 1 - Transações de Humano para Agente (Presente):

Assistimos atualmente ao surgimento desta primeira fase. @perplexity_aiO recente lançamento de "Buy with Pro" oferece um vislumbre de como os humanos irão cada vez mais transacionar com agentes de IA. Seu sistema permite que bots de IA pesquisem produtos, comparem opções e executem compras em nome dos usuários por meio de um processo de checkout com um clique integrado com cartões de crédito tradicionais e carteiras digitais como o Apple Pay.

Embora, em teoria, esse fluxo pudesse utilizar trilhos de criptografia, parece não haver nenhum benefício flagrante em fazê-lo. Como @lukedelphiaponta, a questão de saber se os trilhos de cripto são necessários pode ser reduzida ao grau de autonomia que o agente requer. Neste ponto, esses agentes não são muito autónomos. Eles não estão a gerir recursos de forma independente, a assumir riscos ou a pagar por outros serviços - são simplesmente assistentes de pesquisa que o acompanham até decidir finalizar a compra. Só nas fases subsequentes da adoção agente é que as limitações dos trilhos tradicionais se tornam aparentes.

Fase 2 - Transações de Agente para Humano (Emergente):

A próxima fase envolve agentes iniciando transações com humanos de forma autônoma. Isso já está começando em domínios estreitos – sistemas de negociação de IA executando negociações, sistemas domésticos inteligentes comprando eletricidade a taxas ideais por meio de preços de tempo de uso e sistemas automatizados de gerenciamento de estoque colocando pedidos de reabastecimento com base na previsão de demanda.

No entanto, com o tempo, é provável que vejamos exemplos mais sofisticados de comércio entre agentes e humanos surgirem. Isso pode incluir:

• Pagamentos e bancos: agentes de IA otimizando pagamentos de contas e fluxo de caixa, detetando fraudes e disputando cobranças, automatizando a categorização de despesas e maximizando os juros, evitando taxas por meio do gerenciamento inteligente de contas.
• Compras e Consumo: Monitoramento de preços e agentes de compra automatizados, otimização de assinaturas, solicitações de reembolso automatizadas e gerenciamento inteligente de estoque de bens domésticos.
• Viagens e Transportes: Monitorização de preços de voos e reagendamento, gestão inteligente de estacionamento, otimização de partilha de transporte e processamento automatizado de reclamações de seguros de viagem.
• Gestão doméstica: Otimização inteligente da temperatura e dos serviços públicos, agendamento de manutenção preditiva e reabastecimento automatizado de consumíveis com base nos padrões de uso.
• Finanças pessoais: otimização automatizada de impostos, comparação de taxas de seguros, rebalanceamento de portfólio e negociação de contas com prestadores de serviços.

Importante, embora esses casos de uso certamente comecem a expor a insuficiência das trilhas tradicionais à medida que os agentes começam a gerenciar recursos e tomar decisões autonomamente em nome de seus operadores, a maioria dessas transações ainda é teoricamente executável sob uma arquitetura como o SDK de Agente do Stripe.

No entanto, esta fase marcará o início de uma mudança mais fundamental: em vez de pagamentos fixos mensais ou anuais pelo serviço, veremos uma mudança para uma precificação granular baseada no uso, à medida que os agentes otimizam os gastos em tempo real. Em outras palavras, em um mundo onde os agentes são cada vez mais autônomos, eles precisarão pagar por coisas como recursos computacionais, taxas por consulta para acesso à API, custos de inferência LLM, taxas de transação e outras precificações baseadas no uso para serviços externos.

Aqui é onde os trilhos de cripto passam de ser uma melhoria marginal para serem muito melhores do que os trilhos tradicionais, à medida que a economia de unidade falha dos pagamentos com cartão se torna evidente.

Fase 3 - Transações de agente para agente (Futuro):

A fase final representa uma mudança paradigmática na forma como o valor se move através da economia digital. Os agentes transacionarão diretamente com outros agentes, criando redes complexas de comércio autônomo. Embora a primeira manifestação disso tenha surgido recentemente no canto especulativo dos mercados de cripto, veremos surgir casos de uso muito mais sofisticados:

• Mercados de recursos: Agentes de computação negociando com agentes de armazenamento para posicionamento ideal de dados, agentes de energia negociando capacidade de rede em tempo real com agentes de consumo, agentes de largura de banda leiloando capacidade de rede para agentes de entrega de conteúdo, agentes de recursos em nuvem realizando arbitragem em tempo real entre provedores.
• Otimização do serviço: agentes de banco de dados negociando serviços de otimização de consultas com agentes de computação, agentes de segurança comprando inteligência de ameaças de agentes de monitoramento, agentes de armazenamento em cache negociando espaço com agentes de previsão de conteúdo, agentes de balanceamento de carga coordenando com agentes de dimensionamento.
• Conteúdo e Dados: Agentes de criação de conteúdo licenciando ativos de agentes de gerenciamento de mídia, treinando agentes de dados negociando com agentes de otimização de modelos, agentes de gráficos de conhecimento negociando informações verificadas, agentes de análise comprando dados brutos de agentes de coleta.
• Operações de Negócios: Agentes da cadeia de fornecimento coordenando com agentes de logística, agentes de inventário negociando com agentes de compras, agentes de marketing adquirindo dados de segmentação de agentes de público-alvo, agentes de atendimento ao cliente contratando agentes de suporte especializados.
• Serviços Financeiros: Agentes de avaliação de risco negociando seguros com agentes de cobertura, agentes de tesouraria otimizando retornos com agentes de investimento, agentes de pontuação de crédito vendendo verificação para agentes de crédito, agentes de liquidez coordenando com agentes de criação de mercado.

Esta fase requer infraestrutura que é fundamentalmente projetada para o comércio de máquina para máquina. O sistema financeiro tradicional, construído em torno da autenticação e supervisão humana, inerentemente limita uma economia dominada pelo comércio de agente para agente. Por outro lado, as stablecoins, com sua programabilidade, ausência de fronteiras, liquidação instantânea e suporte a microtransações, tornam-se infraestrutura essencial.

Captura de Valor na Economia Agental

A evolução em direção a uma economia agente inevitavelmente criará vencedores e perdedores em toda a pilha de tecnologia. Várias camadas distintas surgem como pontos críticos de captura de valor neste novo paradigma:

1. Camada de interface: Semelhante à corrida para possuir o usuário final no contexto de pagamento tradicional, esses mesmos jogadores provavelmente lutarão para se tornar a camada de interface canônica através da qual os usuários finais expressam suas "intenções agentic". Esses front-ends evoluirão cada vez mais além de simples ferramentas de pagamento para plataformas abrangentes que combinam identidade, autenticação e recursos de transação. Vários players estão posicionados para capturar valor aqui, incluindo: (1) OEMs de dispositivos como a Apple, dada sua segurança de hardware e integração de identidade (2) Consumer Fintech Super Apps como PayPal e Block's Cash App dado que eles têm bases de usuários maciças e redes de pagamento de loop fechado existentes que poderiam alavancar (3) Interfaces nativas de IA como Chat-GPT, Claude, Gemini e Perplexity dadas as transações agentic são uma extensão lógica para seus bots de bate-papo existentes, e (4) carteiras de criptomoedas existentes que são capazes de aproveitar sua cripto-natividade como uma vantagem pioneira (embora menos provável).
2. Camada de identidade: Um desafio crítico em uma economia agentic é distinguir entre atores humanos e máquinas. Em um mundo onde os agentes começam a gerenciar desproporcionalmente recursos valiosos e tomam decisões autônomas, isso será especialmente importante. Embora a Apple esteja melhor posicionada aqui, @worldcoinestá pioneirando soluções interessantes através de seu hardware Orb e protocolo World ID. Ao fornecer prova verificável de identidade pessoal, Worldcoin poderia se tornar indiretamente um dos maiores vencedores dessa tendência estrutural, oferecendo uma plataforma para desenvolvedores de aplicativos que garanta que todos os usuários sejam humanos. Embora possa ser difícil ver por que isso será valioso hoje, ficará cada vez mais claro no futuro.
3. Camada de Liquidação (Blockchains): Se as blockchains forem capazes de substituir os trilhos tradicionais como a camada de liquidação canônica para agentes de inteligência artificial, as cadeias que facilitam desproporcionalmente as transições de agente capturarão intuitivamente um valor significativo em grande escala.
4. Camada de Emissor de Stablecoin: Dados os efeitos de rede de liquidez, parece lógico assumir que qualquer stablecoin que os agentes utilizem desproporcionalmente provavelmente capturará valor significativo. USDC parece melhor posicionado hoje como @Circleestá lançando carteiras controladas por desenvolvedores e infraestrutura de stablecoin para suportar transações agentes. No entanto, parece razoável supor que as margens dos emissores de stablecoin eventualmente se comprimirão à medida que os agentes exigem rendimento semelhante a empresas e seres humanos.

Por último, os maiores perdedores provavelmente serão as aplicações que não conseguem adaptar-se rapidamente o suficiente à economia agente. Num mundo onde os agentes - não os humanos - facilitam as transações, os fossos tradicionais vão erodir. Enquanto os humanos tomam decisões com base em preferências subjetivas, lealdade à marca e experiência do utilizador, os agentes otimizam-se puramente para o desempenho e resultados mensuráveis. Isso sugere que, à medida que a linha entre as aplicações e os agentes se torna cada vez mais ténue - em vez de o valor acumular-se nas empresas que constroem as melhores interfaces de utilizador ou as marcas mais fortes, ele fluirá para aqueles que fornecem os serviços mais eficientes e performantes.

Os utilizadores finais - tanto humanos como agentes - beneficiam-se principalmente à medida que a concorrência passa de diferenciação subjetiva para métricas de desempenho objetivo.

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