Qual é a finalidade dos Crypto AI Agents?

Faz agora um ano que teve início a corrida dos agentes de IA, em Q4/2024, altura em que @ virtuals_io protagonizou a “Tokenização de Agentes de IA”, associando aplicações/agentes de IA a tokens lançados de forma justa.

O tempo passa depressa.

Neste último ano, assistimos a uma transformação profunda no universo Crypto AI, ao fortalecimento do movimento open-source advindo da IA geral e à disseminação de ferramentas que tornam simples para qualquer pessoa (desenvolvedores e utilizadores comuns) começar a construir novas soluções.

Aquilo que era originalmente um produto de IA ligado a um token, lançado com valorização baixa e controlado por developers independentes e equipas reduzidas, evoluiu para um ecossistema Crypto AI robusto, onde centenas de equipas de excelência concretizam as suas visões.

Neste artigo, à luz do recente entusiasmo em torno da narrativa x402, vamos analisar o panorama, perceber as mudanças, avaliar o desempenho dos principais intervenientes e, sobretudo, refletir sobre o futuro e o verdadeiro propósito dos Agentes de Crypto IA.

Vamos aprofundar ↓

Se, tal como eu, sente entusiasmo ou curiosidade por IA, terá reparado que a área avança a uma velocidade vertiginosa. Todos os meses surgem novidades surpreendentes. Desde funcionalidades “interessantes” como Ghiblifi para tudo, passando por vídeos gerados por IA com qualidade de produção profissional, até agentes de IA que superam a produtividade de um programador júnior comum.

No universo crypto, o ritmo é diferente. O que se tornou viral aquando do arranque da narrativa dos agentes de IA, há um ano, foi:

• @ truth_terminal a ganhar vida, interagir e receber financiamento de @ pmarca da a16z
• @ aixbt_agent a apresentar análises sofisticadas e a assumir-se como degen CT-nativo irreverente no X
• @ virtuals_io a promover uma sociedade de agentes e a lançar “agent tokens” que dispararam 10-50x em várias direções
• @ dolos_diary como o maior provocador da internet, adorado pelo seu humor mordaz
• @ luna_virtuals como o primeiro AIDOL a entreter fãs em todas as redes sociais

O entretenimento era o motor da narrativa inicial, MAS hoje… não há qualquer novidade relevante de entretenimento por parte dos agentes de IA há muito tempo (o que pode ser positivo, mas o encanto dos primeiros tempos desvaneceu-se)

O foco atualmente recai sobre áreas em que o crypto é forte — casos de uso financeiro, ou seja, gerar rendimento (e evitar perdas)

O TAM de 30T $ avançado pela a16z para a economia agentic no relatório “The State of Crypto” pode soar irrealista, já que a estimativa para a IA ronda apenas alguns biliões em 2030

Apesar disso, consigo imaginar uma economia agentic a valer biliões, à medida que ferramentas de IA generativa e AIs verticais aumentam a produtividade individual, cresce a adoção empresarial e são implementados fluxos de trabalho mais eficientes baseados em IA nas organizações.

No crypto, a lógica é semelhante — mas, sendo uma indústria hiper-focada em gerar rendimento, os fluxos de trabalho orientam-se para maximizar ganhos (e minimizar perdas), destacando-se algumas categorias:

(i) DeFi — Crypto #1 PMF

• Trading (Spot, Perps em CEX/DEX),
• Money Markets (empréstimos, utilização de ativos crypto),
• Stablecoins (meio de troca, unidade de estabilidade, estratégias DeFi compósitas e elevadas yields),
• Protocolos de yield (mercados de taxas de juro, mercados de pontos, mercados de funding rate, otimizadores de yield/vaults),
• RWA/DePIN (trazer ativos produtivos reais para onchain, ligando capital onchain à procura offchain)

Este é o maior TAM, com mais de 150B $ em TVL e mais de 300B $ de capitalização de mercado em stablecoins. A melhoria da clareza regulatória e o aumento da adoção institucional estão a canalizar mais capital para onchain, enquanto o crescimento da utilização de stablecoins atrai cada vez mais empresas e startups para infraestruturas crypto.

Por tudo isto, a procura por automação — infraestruturas e ferramentas que funcionem como backend enquanto empresas/startups servem de frontend e trazem utilizadores comuns para onchain — será determinante para impulsionar a próxima fase de adoção

Agentes capazes de simplificar a complexidade do DeFi, facilitar a execução ou melhorar aspetos-chave do DeFi (gestão de risco, reequilíbrio, curadoria de estratégias, etc.) vão provavelmente captar uma parte relevante do valor gerado pelos protocolos DeFi

Principais players do ecossistema:

• @ almanak
• @ gizatechxyz
• @ Cod3xOrg
• @ TheoriqAI
• @ ZyfAI_

(ii) DeAI/Darwinian AI — Crypto AI #1 PMF

(iii) Prediction Markets x AI — segmento de crescimento mais rápido em Crypto

Não nos vamos alongar sobre (ii) e (iii), pois já os abordámos em artigos anteriores.

Se acompanha o panorama, verá que pouco mudou no segmento DeFi x IA. Isto deve-se sobretudo à dificuldade de resolver fluxos de trabalho em DeFi. Não basta integrar IA e esperar resultados; é essencial desenhar arquiteturas responsáveis e implementar mecanismos de controlo para evitar que os agentes “desviem rota”.

Porque falo disto e não de “Agentes de IA”?

O panorama original dos Agentes de IA era, na prática, composto pela Virtuals e agentes a operar no ecossistema Virtuals (e um pouco de CreatorBid & respetivos agentes), com o framework ai16z (atualmente ElizaOS) a tornar simples a criação de “agents” ou bots X capazes de aceder a diferentes ferramentas, além de frameworks como Arc, Pippin e outros.

Eram soluções apelativas e divertidas, MAS não constituem uma definição real de agente de IA. Um agente é suposto ser uma IA que compreende o seu contexto, os seus papéis, toma decisões proativas e age para atingir objetivos específicos com mínima intervenção humana.

Ao analisar o panorama, mais de 95 % das soluções não correspondem a isto. Ou são software, produtos de IA generativa, ou ainda estão a evoluir para agentes de IA autónomos.

Não se trata de criticar ninguém. O essencial é reconhecer que ainda estamos demasiado cedo… tão cedo que poucos descobriram o que realmente resulta.

Os que já identificaram o que funciona (ou estão prestes a identificar) raramente se enquadram na categoria “Agentes de IA”; são considerados projetos de IA.

O Panorama

O recente entusiasmo em torno da x402 impulsionou rotação de capital e interesse em Crypto AI, mas o novo panorama é substancialmente diferente do anterior.

A febre dos Frameworks esmoreceu

Os frameworks tinham um papel fundamental, facilitavam o arranque dos builders, reduziam tempo de aprendizagem, programação e desenho de fluxos. Ferramentas como MCP reforçam a capacidade dos agentes em aceder ou disponibilizar APIs, o ERC-8004 ajudará a criar um registo e a afirmar o Ethereum como camada de confiança e liquidação, o A2A & AP2 da Google posiciona-se como framework preferencial dos builders, e já vemos ferramentas como n8n AI agent/workflow builders a atrair developers e utilizadores comuns.

Por isso, a febre dos frameworks diminuiu e muitos reorientaram-se, como @ arcdotfun que passou para builders workflow drag-and-drop, ou @ openservai, antes “swarm”, que agora foca workflows e ferramentas para criar negócios Web3 com IA, agentes e foco em utilizadores específicos (ex: workflows prediction market).

Frameworks continuam relevantes, mas a proliferação de frameworks IA Web2 e respetivas ferramentas, aliada à adoção dos rails Web3, esvaziou o entusiasmo pelos frameworks Web3.

Mudança de Fair-launched Launchpad para Meta ICO

O modelo fair-launched launchpad favorece o pequeno investidor (e o próprio launchpad), MAS dificulta bastante o crescimento das equipas. É também palco para developers independentes focados em resultados rápidos ou em alimentar hypes, em vez de criar negócios de IA sustentáveis com horizonte de 3-5 anos ou mais.

Neste contexto, a expansão da Virtuals com o Agents Commerce Protocol (ACP) revela-se lógica. À medida que o x402 se consolida como infra de pagamentos para agentes, infraestruturas que regulam o score de confiança/reputação e que balizam a colaboração e remuneração entre agentes tornam-se essenciais para construir uma visão agentic.

Contudo, persiste a questão central: “Existem serviços úteis e de qualidade que justifiquem o pagamento?”

Se a maioria não for útil, será que não faria sentido recorrer a IA Web2 em vez de Web3? Nesse caso, qual é o propósito de juntar agentes Web3?

Para criar um negócio de IA sustentável com receitas de 7-8 dígitos, são necessários financiamento, talento de elevado nível e tempo… para concretizar a visão, e o modelo fair-launched launchpad não resulta.

Em alternativa, vemos equipas médias e grandes de IA a captar fundos de angels e VCs e a ir ao mercado com rondas comunitárias, seja no Kaito Launchpad, Legion ou Echo.

Estas equipas oferecem produtos e serviços de qualidade superior em virtude dos recursos disponíveis (financiamento, talento, credibilidade VC, etc.), o que normalmente se traduz em melhor performance dos seus tokens.

Modelo de Monetização & Tokenomics Quebrado

Gerir um produto de IA com um token exige competências distintas e foco no detalhe para os articular de forma a acelerar o crescimento do produto e a captação de utilizadores (ex: airdrop para o público-alvo ➔ utilizadores convertem-se em pagantes ➔ pagam e usam ➔ recebem mais tokens que alinham interesses de longo prazo entre utilizadores e projeto (partilha de receitas, buyback, governance, etc.) ➔ e o ciclo repete-se)

É mais fácil dizer do que fazer. A maioria das pequenas equipas de agentes de IA distribui 30-80 % da tokenomics ao mercado, sem recursos para ativar qualquer ciclo virtuoso.

A maioria opta por modelos SaaS de subscrição ou sistemas de pricing por uso/créditos, com opção de pagamento em token crypto para desconto. Parte das receitas de subscrição vai para buyback do token ou burn do token usado no serviço.

Usar receitas de subscrição para buyback é aceitável, mas exigir o token como único meio de pagamento (ou para desconto) dificulta a escalabilidade.

Tokens crypto são altamente voláteis. Usá-los como meio de pagamento é pouco prático (num dia valorizam 20 %, noutro desvalorizam 30 %, impossível planear orçamento).

Darwinian AI como Alternativa para Formação de Capital com Tokenomics Transparente

• @ opentensor (Bittensor) tornou-se referência para fundadores bootstrapparem ideias, para miners contribuírem para IA e para investidores apostarem na próxima empresa DeAI com potencial disruptivo
• @ flock_io define o padrão para IA preservadora de privacidade e específica de domínio, usando aprendizagem federada, atraindo empresas Web2 e governos como clientes, além de formadores (miners) interessados em contribuir para IA. Tal como Bittensor, a Flock permite às empresas subcontratar talento especializado para trabalhos de IA inovadores.
• @ BitRobotNetwork, inspirado pela Bittensor, segue abordagem semelhante para dinamizar um ecossistema robot-focused de subnets.

Benchmarks e avaliações reais estão a ser criados com stakes reais, servindo também como entretenimento de qualidade

• @ the_nof1 Alpha Arena coloca seis modelos de IA de vanguarda em competição perps de trading com dinheiro real (cada um recebe 10k $ para negociar)
• @ FractionAI_xyz promove competições entre agentes de IA para melhorar e afinar continuamente os agentes, resultando em melhores outputs, melhores sinais, melhores lucros e melhor gestão de risco.
• @ openservai cria OpenArena, onde modelos de IA competem em prediction markets trading.

Pareço repetitivo ao voltar ao Darwinian AI, mas é esta a realidade. É este o paradigma que está a resolver o desafio da Formação de Capital e a impulsionar a inovação em Crypto AI.

Consulte o artigo sobre Darwinian AI se ainda não o leu.

Todos os tópicos destacados refletem o potencial das subnets.

• Chutes, a subnet #1 da Bittensor, já é o principal Inference Provider na OpenRouter — o gateway API unificado mais popular para developers de IA generalista
• As subnets de computação de topo geram em conjunto 20-30M $ ARR
• Subnets de prediction começam a registar ARR de seis/sete dígitos ao monetizar alfa e/ou usar sinais para melhorar trading/predição

Darwinian AI = formação de capital (sem VCs) + acelerador de inovação (contribuidores AI/ML engineers) — é isto que vai impulsionar a narrativa dos agentes de IA em 2026

Além dos produtos úteis, o tokenomics da Darwinian AI é habitualmente transparente, com motores de incentivos que recompensam stakeholders por contribuir, investir, manter, participar na governance, etc.

Então, o que é estimulante hoje relativamente a equipas pequenas/agentes de IA?

Para ser franco, há algumas soluções que aprecio, MAS nenhuma pelas quais pagaria (pelo menos para já)

O Grok cobre investigação no X, enquanto o ChatGPT cobre investigação generalista.

Para análises aprofundadas, recorro a newsletters e ocasionalmente a relatórios da Messari.

Para uma visão rápida do mercado crypto, uso o chatbot TG de @ elfa_ai.

Para ideias de trading em prediction markets, uso @ AskBillyBets, @ Polysights e @ aion5100‘s @ futuredotfun. (Tenho expectativas elevadas para o @ sire_agent aVault, embora ainda não esteja disponível publicamente).

No DeFi, executo as estratégias maioritariamente sozinho, mas uso frequentemente o @ almanak e o @ gizatechxyz, embora não sejam considerados “Agentes de IA” por não terem sido lançados de forma justa (apesar de os produtos serem relacionados com agentes).

No trading, utilizo agregadores como o @ DefiLlama para swaps em EVM ou o @ JupiterExchange para swaps em Solana. Não costumo fazer perps (mas, quando faço, recorro ao @ Cod3xOrg para ajudar a analisar e executar a operação).

No crypto, normalmente o acesso é gratuito, por isso os utilizadores preferem ferramentas sem custos. Token-gating ou fee-gating não funcionam particularmente bem, MAS integrar a taxa no produto resulta. Por isso, o pricing orientado a outcome é eficaz. As pessoas não gostam de pagar 40 $ por mês, mas aceitam gastar 40 $ em gas numa transação.

Se conseguir garantir o melhor resultado (bons yields, melhor pricing em trades), ninguém se importa que incorpore uma pequena taxa, desde que o resultado seja ótimo.

Da experiência com apps ou agentes Crypto AI, o melhor produto hoje é o que gera rendimento, e o melhor vertical para tal é o launchpad (e, em breve, os prediction markets), ou seja, operar casinos onchain e captar taxas de trading

O que vem a seguir?

Casos de uso reais que alcancem adoção massiva (ou seja, developers generalistas de IA ou utilizadores fora do CT) vão surgir no próximo ano e, provavelmente, virão dos ecossistemas DeAI/Darwinian AI.

2026 será o ano do Crypto AI, com proliferação de casos de uso DeFi, infraestruturas DeAI e prediction markets.

A maioria das equipas pequenas de agentes acabará por desaparecer ou ser integrada/reorientada para desenvolvimento em ecossistemas Darwinian AI.

Crypto AI e Agentes de IA fundir-se-ão, assinalando uma visão de produto mais clara para o segmento.

Os launchpads continuarão a ser o centro do CT, gerando volume e taxas, mas a inovação relevante que impulsionará o setor acontecerá onde recursos — capital, talento, distribuição e adoção — forem mais abundantes.

Então… qual é o propósito dos Agentes de Crypto IA?

Eis a minha perspetiva.

Para “agentes de IA” lançados de forma justa, o objetivo é criar uma experiência de trading com o apelo de investir em tecnologia, embora a maioria seja apenas wrapper LLM associado a token.

Não me interprete mal, wrappers podem ser inovadores se forem concebidos para resolver problemas reais. Contudo, isto é raro.

Na maioria dos casos, oferecem a melhor opção para pequenos investidores entrarem cedo neste ativo especulativo “agente de IA” e, essencialmente, obter rendimento.

Para outros (equipas capazes de construir bons produtos, seja fair-launched, financiados por VC ou modelos Darwinian AI), o objetivo dos agentes de Crypto IA enquanto narrativa é preparar o terreno para a futura economia agentic, com blockchain no centro da infraestrutura que a torna possível.

Nota pessoal: Obrigado por ler! Este artigo é uma versão ligeiramente mais curta (para opiniões sem filtros, consulte o Substack)

E, se quiser acompanhar projetos DeAI que me entusiasmam, veja a série The After Hour no Substack.

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