O primeiro trimestre de 2025 testemunhou uma ascensão explosiva dos agentes de IA no mercado de criptomoedas, marcando uma das novas tendências mais impressionantes no mundo do blockchain. Diferente de chatbots simples, essas entidades digitais autônomas podem possuir e gerenciar criptomoedas, executar transações, criar conteúdo e até interagir umas com as outras – tudo isso sem controle humano direto. No início de 2025, o Twitter de Cripto e o YouTube foram dominados por conversas sobre “Agentes de IA” como a próxima grande coisa.

O que começou como experimentos de nicho em 2024 de repente tornou-se mainstream: o valor de mercado do setor de agentes de IA disparou de quase nada para bem mais de $10 bilhões em questão de meses. Desenvolvedores, investidores e grandes plataformas de criptomoedas estão correndo para adotar essa tendência, lançando milhares de agentes na cadeia e novos tokens vinculados ao sucesso deles.

Crescimento do Mercado e Impulso no Q1 de 2025

Por todas as medidas, os agentes de IA tomaram o mercado de criptomoedas de assalto no início de 2025. No espaço de poucos meses, o que era um setor praticamente inexistente cresceu para uma economia de bilhões de dólares. A capitalização total de mercado para tokens relacionados a agentes de IA saltou para mais de $15 bilhões até o final do Q1. Para colocar em perspectiva, esse crescimento foi de quase zero em meados de 2024 – um testemunho de como a narrativa rapidamente pegou fogo.

Portais de dados de cripto e artigos de pesquisa destacaram essa ascensão meteórica, observando como, de repente, "praticamente todos os grandes canais ou influenciadores" estavam promovendo agentes de IA como a Próxima Grande Coisa.

O Valor de Mercado Total de tokens de IA em cripto é previsto para alcançar $150 bilhões em 2025 (Fonte: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Vários eventos de grande visibilidade alimentaram esse impulso. No final de 2024, um agente de IA experimental chamado Truth Terminal fez manchetes depois de persuadir Marc Andreessen (o famoso capitalista de risco) a enviar-lhe $50.000, que o agente então usou para promover um meme coin. A manobra viralizou – a capitalização de mercado do meme coin explodiu para mais de $1,2 bilhões – e mostrou a mania especulativa que os agentes de IA poderiam desencadear. Em janeiro de 2025, as mídias sociais estavam cheias de histórias semelhantes e previsões ousadas. Influenciadores exaltaram agentes autônomos que poderiam potencialmente ganhar dinheiro ou rendimento para os usuários enquanto eles dormem, atraindo uma multidão de investidores de varejo.

No lado dos números, a adoção e a participação também aumentaram. Uma plataforma líder, Virtuals, relatou o lançamento de mais de 11.000 agentes de IA distintos até o Q1 e viu mais de 140.000 detentores únicos de tokens de agentes em sua rede – uma aceitação notável em pouco tempo. Grandes exchanges e carteiras começaram a listar e apoiar esses novos tokens, alimentando ainda mais o acesso.

Os volumes de negociação para tokens de agentes de IA dispararam, e pelo menos alguns desses ativos tornaram-se as moedas top-100 por capitalização de mercado durante o trimestre. Por exemplo, o token VIRTUAL (Protocolo Virtual) viu um aumento de preço de 850% no final de 2024, atingindo um novo recorde em janeiro de 2025 quando o entusiasmo atingiu o clímax. Da mesma forma, o token ai16z (um token DAO de agente de IA) disparou em bilhões em avaliação até o final do Q1. Até mesmo tokens mais estabelecidos, focados em IA como o FET de Fetch.ai, tiveram um renovado interesse dos investidores como parte dessa tendência.

Vale notar que esse crescimento rápido ocorreu mesmo em meio a um ambiente de mercado de cripto geralmente misto no Q1. Enquanto Bitcoin e altcoins maiores estavam relativamente estáveis, a narrativa de agentes de IA injetou uma nova onda especulativa reminiscente de modas passadas (de ICOs a manias de farming de rendimento no DeFi). No entanto, muitos observadores acreditam que há mais nisso do que apenas hype, como exploraremos. O boom do Q1 preparou o terreno: os agentes de IA provaram que poderiam capturar a imaginação – e o capital – da comunidade cripto, estabelecendo um mercado considerável que agora busca validação através de casos de uso reais e crescimento contínuo ao longo de 2025.

O que São Exatamente os Agentes de IA em Cripto?

Em seu cerne, os agentes de IA em cripto são programas de software autônomos dotados de inteligência artificial que operam em redes blockchain. Em termos práticos, um agente de IA em cripto costuma ser um bot ou entidade digital que pode perceber informações, tomar decisões e executar ações – tudo enquanto possui e transaciona criptomoeda. Às vezes, eles são personificados como assistentes do tipo chatbot ou como serviços de fundo com acesso a uma carteira de cripto. O que os torna inovadores é a combinação de IA avançada (para “inteligência”) com ativos e operações baseadas em blockchain (para “agência”).

Segundo especialistas, esses agentes aproveitam técnicas de IA de ponta, como Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e IA conversacional para interagir com usuários e dados. Eles podem responder a perguntas complexas sobre mercados, fornecer conselhos financeiros personalizados ou guiar usuários em tarefas de cripto em uma interface de chat – muito parecido com um Alexa ou Siri, mas focado em cripto e impulsionado por conhecimento de mercado atualizado. Crucialmente, além de apenas conversar, um agente de IA em cripto pode tomar ações diretas em nome do usuário. Por exemplo, pode executar uma negociação quando certas condições forem atendidas, mover fundos entre carteiras ou até mesmo implantar um contrato inteligente.

Em contraste com bots de negociação de cripto tradicionais ou scripts simples, esses agentes de IA são tipicamente mais adaptáveis e “inteligentes.” Eles usam Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) – o mesmo tipo de IA por trás do ChatGPT – para analisar contexto e formular decisões​. Eles são capazes de analisar solicitações em linguagem natural (por exemplo, “Devo manter ou vender Ethereum agora?”) e combinar isso com dados on-chain e raciocínio de IA para chegar a uma resposta ou ação. Como são movidos por IA, podem melhorar ao longo do tempo (aprendendo com novos dados ou feedback) e lidar com entradas não estruturadas que algoritmos rígidos poderiam ignorar. Em essência, se um bot de negociação é como uma calculadora seguindo uma fórmula fixa, um agente de IA é mais parecido com um analista que pode ajustar dinamicamente sua estratégia conforme as condições evoluem.

Outra característica definidora é que muitos agentes de IA são dotados com sua própria carteira de cripto ou ativos digitais, permitindo que operem com alguma autonomia financeira. A análise do CoinMarketCap descreveu um agente de cripto autônomo como semelhante a “um empreendedor digital com sua própria carteira de cripto”. Isso significa que um agente pode manter fundos (frequentemente fornecidos por usuários ou investidores), gastar ou investir esses fundos e até mesmo pagar outros. De fato, alguns agentes “contratam” outros agentes ou freelancers humanos para tarefas – por exemplo, um agente de IA pode pagar automaticamente por feeds de dados, comprar serviços como design gráfico (via pagamentos de cripto) para criar conteúdo ou recompensar usuários por contribuições. Essa é uma diferença fundamental em relação a um chatbot de IA regular: um agente de cripto tem agência econômica. Ele pode respaldar suas decisões com dólares e centavos (ou antes, tokens e Wei), o que abre portas para possibilidades emocionantes e novos riscos.

Também é importante distinguir agentes de IA de chatbots comuns. Na superfície, pode-se conversar com um agente de IA através de uma interface de chat, mas, por baixo do capô, um agente verdadeiro é autônomo e orientado a objetivos. Como um comentário da indústria colocou, esses não são chatbots típicos a que estamos acostumados; são seres digitais autônomos que podem negociar, criar conteúdo e até mesmo contratar outros agentes de IA usando cripto. Em outras palavras, um agente de IA é orientado para a ação – ele não apenas responde a perguntas, pode iniciar sequências complexas de passos no mundo cripto. Por exemplo, se for dado um objetivo de “crescer um portfólio para 2 BTC”, um agente suficientemente avançado pode continuamente executar negociações, apoiar ativos em plataformas DeFi, reinvestir lucros, e assim por diante, com entrada mínima adicional. Essa capacidade autodirigida é o que justifica chamá-los de agentes.

Resumindo, um agente de IA no cripto = cérebro de IA + mãos de cripto. O cérebro de IA (aprendizado de máquina, PNL, etc.) dá-lhe compreensão e capacidade de tomada de decisão, enquanto as mãos de cripto (carteiras, contratos inteligentes, APIs de exchange) permitem que ele efetue mudanças no ambiente blockchain. Essa combinação poderosa sustenta todos os casos de uso emocionantes que discutiremos, mas também está na base de muitos dos desafios (como confiar em uma IA com dinheiro!). No Q1 de 2025, a tecnologia por trás desses agentes amadureceu a um ponto onde eles não eram apenas viáveis, mas estavam em alta demanda, preparando o cenário para experimentação rápida em toda a indústria de cripto.

Como Funcionam os Agentes de IA em um Contexto Cripto?

Nos bastidores, agentes de IA em cripto integram um conjunto de tecnologias para funcionar sem problemas. Em um nível alto, o fluxo de trabalho de um agente de IA típico no cripto envolve (1) interpretar entrada, (2) analisar dados, (3) tomar uma decisão e (4) executar essa decisão na cadeia. Vamos analisar isso com um exemplo de cenário – digamos, um agente de negociação de IA – enquanto destacamos os componentes chave que o tornam possível:

• Interface de Processamento de Linguagem Natural (NLP): Muitos agentes começam absorvendo entradas humanas Skip translation for markdown links.

Content: comando ou consulta. Usando PLN, o agente pode entender instruções ou perguntas em linguagem natural. Por exemplo, um usuário pode dizer ao agente: "Monitore o mercado e compre 0,5 BTC se o preço cair abaixo de $25k." O modelo de linguagem do agente interpreta isso, reconhecendo a intenção (comprar Bitcoin) e a condição (preço < $25k). As LLMs modernas permitem um alto grau de compreensão, então o agente pode lidar com pedidos complexos e até mesmo fazer perguntas de esclarecimento, se necessário.

• Recuperação de Dados via APIs e Feeds: Uma vez que sabe o que fazer, o agente reúne os dados necessários. Em nosso exemplo, o agente de trading buscaria o preço atual do BTC de uma API de dados de mercado confiável. Os agentes de IA são tipicamente integrados com diversas Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) – feeds de preços de exchanges, dados de protocolos DeFi, análises on-chain, sentimento de redes sociais, etc. Agentes avançados usam técnicas de geração aumentada por recuperação (RAG) para buscar informações em tempo real ao formular uma resposta ou decisão. Eles também podem consultar bancos de dados históricos ou até realizar pesquisas na web. Isso garante que o agente não opere cegamente; ele constantemente se atualiza com as informações mais recentes (uma razão pela qual os agentes de IA podem superar algoritmos estáticos em mercados em rápida movimentação).

• Motor de Raciocínio e Decisão de IA: A seguir, vem o "cérebro" do agente – geralmente uma combinação de uma LLM e, possivelmente, modelos especializados (para previsão, avaliação de risco, etc.). Com a entrada e os dados em mãos, o agente analisa a situação e decide uma ação. Continuando o exemplo: a lógica do agente verifica o preço em relação a $25k. Essa lógica poderia ser uma regra simples que o usuário definiu, ou uma estratégia mais complexa que a IA aprendeu (como análise de indicadores técnicos). Muitos agentes de cripto também incorporam aprendizado por reforço e outras técnicas de planejamento de IA para ponderar opções. Por exemplo, um agente poderia simular resultados: "Se eu comprar agora, qual é o lucro projetado versus se eu esperar?" O advento de modelos open-source poderosos, como o DeepSeek-R1, impulsionou significativamente essa capacidade de raciocínio – o raciocínio avançado do DeepSeek-R1 permite que os agentes planejem e adaptem estratégias com muito menos custo do que confiar em modelos proprietários. Na verdade, o primeiro agente de IA de cripto construído no DeepSeek-R1 foi lançado no final de 2024 como uma prova de que modelos de AI abertos podem efetivamente impulsionar agentes on-chain, aprendendo comportamentos ótimos através do aprendizado por reforço.

• Execução On-Chain (Contratos Inteligentes e Carteiras): Uma vez que uma decisão é tomada, o agente a executa interagindo com sistemas de blockchain. Nosso agente de trading, ao ver o preço do BTC cair para $24.900, irá executar uma ordem de compra. Como? Se estiver conectado a uma exchange de cripto, ele pode usar APIs da exchange com a conta do usuário. Se totalmente on-chain, o agente pode chamar um contrato inteligente de uma exchange descentralizada (DEX) para trocar algum stablecoin por 0.5 BTC. A carteira de cripto do próprio agente entra em ação aqui – ela pode já conter os stablecoins ou ter permissão para usar fundos da carteira do usuário (concedida antecipadamente). Alguns agentes são implementados como contratos inteligentes eles mesmos ou usam uma série de contratos inteligentes para executar instruções sem confiança. Outros operam off-chain (como serviços em nuvem ou bots) mas assinam transações com chaves privadas quando precisam fazer algo on-chain. Em todos os casos, a blockchain fornece a camada de execução para as escolhas do agente, seja negociando, movendo fundos, mintando um NFT, ou implantando outro contrato. O Virtuals Protocol, por exemplo, padroniza isso tokenizando agentes como tokens ERC-20 e lhes dando identidades on-chain, tornando simples para um agente interagir com aplicações baseadas em Ethereum usando sua instância de token e módulos associados.

• Aprendizado e Adaptação: A última parte é que muitos agentes de IA têm um loop de feedback para melhorar ao longo do tempo. Isso pode ser através do aprendizado explícito (atualizando seus modelos com novos dados) ou implícito (ajustando estratégias com base nos resultados). Um agente pode notar que um determinado pool DeFi que usou para rendimento teve um desempenho abaixo do esperado e "aprender" a evitá-lo na próxima vez. Ou ele poderia receber feedback do usuário ("esse conselho não foi útil") e incorporar isso. A ideia é que os agentes de cripto não são algoritmos estáticos; idealmente, eles melhoram continuamente (ou pelo menos se atualizam) à medida que as condições mudam. No primeiro trimestre de 2025, muitos experimentos estavam acontecendo nessa linha – por exemplo, agentes usando entradas multimodais (dados de preços + sentimento de redes sociais) para refinar suas decisões de negociação, ou aproveitando o conceito de "Chain-of-Thought" (uma técnica de IA) para raciocinar de forma mais sistemática. Embora nem todos os agentes sejam verdadeiramente autônomos em aprendizado ainda, a tendência é em direção a uma autonomia crescente não apenas em ação, mas na formação de estratégias.

Em resumo, um agente de IA de cripto funciona ao combinar insights impulsionados por IA com ação blockchain: ele entende metas, reúne dados de fontes relevantes, decide o melhor curso usando modelos de IA e então age on-chain via transações ou chamadas de contratos. Esse loop pode rodar continuamente e em velocidade de máquina. Um humano pode definir parâmetros ou metas gerais, mas o agente lida com as decisões diárias ou até por segundo. Para os usuários, é como delegar tarefas a um assistente digital muito habilidoso (e incansável). Para o ecossistema cripto, isso significa que uma parte crescente da atividade é executada por algoritmos coordenando entre si, o que é um desenvolvimento fascinante – essencialmente, agentes econômicos autônomos participando ao lado de humanos em mercados e redes.

Casos de Uso: Como os Agentes de IA Estão Sendo Aplicados em Cripto

Uma razão pela qual os agentes de IA ganharam tanta atenção no primeiro trimestre de 2025 é a ampla variedade de seus casos de uso potenciais no setor de cripto. Essas não são ideias teóricas – mesmo nas primeiras implementações, vimos agentes de IA realizando uma variedade de funções úteis (e às vezes novas). Abaixo, exploramos algumas das aplicações reais mais notáveis de agentes de IA em cripto que surgiram até o final do primeiro trimestre, abrangendo DeFi, trading, DAOs, NFTs e jogos.

DeFi: Otimização de Yield e Finanças Automatizadas (DeFAI)

A finança descentralizada provou ser um terreno fértil para agentes de IA, dando origem ao que alguns chamam de "DeFAI" – a convergência do DeFi com a automação impulsionada por IA. No mundo complexo de fazendas de rendimento, pools de liquidez e protocolos de empréstimo, é extremamente difícil para usuários individuais acompanharem onde os melhores retornos ou menores riscos estão em qualquer momento. Os agentes de IA estão assumindo o papel de agentes autônomos de gestão de dinheiro.

Conforme descrito por especialistas, agentes sofisticados podem monitorar constantemente APYs, profundidades de liquidez e riscos de protocolo em uma série de plataformas DeFi, e mover automaticamente os ativos para onde eles podem ganhar o melhor rendimento no momento. Por exemplo, um agente de IA gerenciando depósitos de stablecoins pode mover seus fundos entre diferentes protocolos de empréstimo (Compound, Aave, uma plataforma mais nova, etc.) sempre que encontra uma taxa de juros mais alta, tudo isso enquanto avalia o risco do contrato inteligente ou liquidez para evitar armadilhas de mel. Da mesma forma, um agente poderia fornecer liquidez a um pool DEX quando as taxas estão altas e retirar quando o volume cair, maximizando os ganhos de taxas sem a intervenção manual do usuário.

Esse tipo de otimização em tempo real era basicamente um bot de cultivo de rendimento 24/7, mas que usa IA para fazer escolhas mais inteligentes do que um script estático. Ele considera vários fatores: não apenas os APRs em destaque, mas também coisas como a saúde da plataforma, quaisquer mudanças de governança iminentes, ou mesmo o sentimento (se, por exemplo, notícias de um ataque surgirem, um agente de IA pode retirar fundos proativamente). Um post Medium deu um estudo de caso conceitual de um “fundo de DeFi futurista gerido inteiramente por agentes de IA,” onde diferentes agentes especializados lidam com monitoramento de mercado, trading, gestão de risco, e conformidade. Em tal configuração, um agente de IA como gestor de risco poderia monitorar as posições de um usuário e, se a volatilidade aumentar além de um limite, acionar o sistema para fazer hedge ou reduzir a exposição imediatamente – uma resposta mais rápida e disciplinada do que um humano poderia administrar. Enquanto isso, um agente de escaneamento de mercado lê feeds de preços e mídias sociais para encontrar oportunidades de arbitragem ou tendências, e um agente de trader executa milhares de micro-negociações com base nessa inteligência.

Embora esse fundo totalmente autônomo seja uma ilustração, elementos dele já são reais. Até o primeiro trimestre de 2025, havia produtos voltados para os usuários onde se podia depositar ativos e um agente de IA assumia a estratégia. Alguns DApps de gestão de ativos cripto começaram a oferecer “cofres geridos por IA” que prometiam alocar capital dinamicamente para você. O termo “agente de rendimento” era algumas vezes usado para agentes que lidavam com agregação de rendimento. O principal benefício é a eficiência e vigilância: agricultores de DeFi humanos dormem e podem perder oportunidades ou alertas repentinos, enquanto um agente de IA está sempre alerta e reage em milissegundos.

Claro, entregar seu dinheiro a uma IA traz questões de confiança, que abordaremos mais adiante. Mas a tração era inquestionável – vários projetos de DeFi relataram usuários confiando um TVL (Valor Total Bloqueado) significativo a estratégias impulsionadas por IA. Investidores veem fluxos de trabalho multi-agente em DeFi como um grande avanço também, orquestrando...Content:

agents](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) que se especializam (um encontra as melhores taxas, outro executa o rebalanceamento, outro lida com seguros via Nexus Mutual, etc.) podem melhorar drasticamente os resultados de rendimento e gestão de risco. Isso se alinha com a ideia de “money legos” no DeFi, agora com uma cola de IA entre eles.

Em resumo, agentes de IA no DeFi visam maximizar retornos e gerenciar riscos automaticamente, dando até mesmo aos usuários casuais a chance de se beneficiar de estratégias complexas. Este caso de uso é uma evolução direta dos robo-consultores e gestores de portfólio automatizados vistos nas finanças tradicionais, atualizados para o cenário descentralizado e dinâmico das criptomoedas.

Trading e Investimento: Comerciantes e Analistas Autônomos

Se há uma área onde a velocidade e a análise de dados reinam supremas, é o trading – e os agentes de IA tiveram um grande impacto aqui. Os mercados de criptomoedas funcionam 24/7 globalmente, e decisões em frações de segundo podem gerar grandes diferenças. Agentes de trading de IA surgiram para capitalizar isso, funcionando como comerciantes incansáveis e analistas de mercado que executam estratégias o tempo todo.

Um dos exemplos mais comentados no primeiro trimestre foi AIXBT, um agente de IA que essencialmente se tornou um influenciador de trading de criptomoedas por si só. Segundo relatos, o AIXBT analisa as opiniões de mais de 400 dos principais influenciadores de criptomoedas e tendências on-chain, e então compartilha seus insights de mercado sintetizados em tempo real no X. A análise curada deste agente se tornou tão popular que reuniu um enorme número de seguidores (com alguns dados sugerindo que comandava 3% do “mindshare” total do Crypto Twitter no início de 2025) e seu token associado alcançou uma valorização acima de $500 milhões. Na prática, o AIXBT transformou arbitragem de informações em um negócio: sendo mais rápido e abrangente na digestão do sentimento do mercado do que qualquer humano, ele forneceu chamadas e comentários valiosos, e as pessoas valorizaram o "julgamento" do agente com dinheiro real através de seu token.

Além dos feeds sociais, muitos agentes de IA se envolvem diretamente no trading algorítmico em exchanges. Estes variam de bots relativamente simples aprimorados com modelos de previsão de IA, a sistemas muito complexos. Um Trader Autônomo de IA pode ingerir inteligência em tempo real (preços, livros de ordens, notícias) e fazer pedidos com tempo subsegundo. Ao contrário de um algoritmo de trading de alta frequência rígido, o trader movido por IA pode adaptar sua estratégia se notar mudanças de regime – por exemplo, se um mercado que estava em intervalo começa a ter tendência, ele pode mudar de táticas de reversão à média para seguir a tendência. Essa adaptabilidade foi demonstrada por agentes que participaram de arbitragem de volatilidade durante eventos de notícias: eles puderam interpretar uma manchete de notícia de última hora (usando PLN), prever o impacto no mercado e ajustar posições em conformidade em questão de momentos.

Também vimos agentes de IA sendo usados por indivíduos como assistentes pessoais de trading. Imagine dizer a um agente: “Monitore o Ethereum e se começar a cair rapidamente, venda parte da minha posição, caso contrário, compre gradualmente nas quedas.” O agente então cuida da execução. Isso libera os traders de ficarem olhando para gráficos 24/7. Algumas plataformas de trading cripto integraram estúdios de bot de IA onde os usuários poderiam configurar seu próprio agente com regras em linguagem comum e fazê-lo negociar por meio de chaves de API. A combinação de GPT-4 (e seus sucessores) com APIs de trading possibilitou uma nova onda de “traders de IA DIY” sem precisar de habilidades de codificação.

Significativamente, configurações de multi-agente foram aplicadas também no trading. Conforme descrito anteriormente, um ecossistema pode ter um agente de IA como o Market-Scanner, outro como o Executador de Trades, e outro como o Gerente de Risco. Ao dividir papéis, cada agente pode se especializar e então compartilhar informações ou comandos entre si. Por exemplo, um agente pode se concentrar exclusivamente em analisar o sentimento no Twitter ou movimentos de grandes carteiras (alertas de baleias) e sinalizar para outro agente quando algo notável ocorrer, como "grande entrada detectada na exchange, possível venda por vir." O agente de trading recebe isso e, talvez, reduz a exposição de forma preventiva. Tudo isso pode ocorrer sem intervenção humana, criando uma pilha de trading autônoma que opera continuamente.

Casos de uso no mundo real no primeiro trimestre incluíram agentes de arbitragem que exploram diferenças de preços entre DEXs, agentes de gestão de liquidez para market making, e agentes de trading de derivativos que gerenciam posições de futuros perpétuos com hedge conduzido por IA. Alguns fundos de cripto até alegaram estar usando agentes de IA para administrar portfólios inteiros, onde humanos definem estratégia de alto nível e limites de risco, mas a IA decide as negociações específicas. Embora o desempenho desses traders de IA varie, alguns relatos anedóticos mostraram que eles superaram portfólios humanos médios durante o trimestre, graças principalmente à sua capacidade de reagir instantaneamente e sem emoção aos movimentos do mercado.

Em resumo, o caso de uso de trading para agentes de IA é sobre velocidade, adaptabilidade e amplitude de análise. Eles atuam como traders sempre em alerta e sem emoção, que podem analisar um oceano de dados (preços, notícias, feeds sociais, dados on-chain) e executar um plano em tempo real. Nos voláteis mercados de cripto do primeiro trimestre de 2025, isso se mostrou inestimável para muitos que buscavam uma vantagem ou simplesmente paz de espírito de que “alguém” (mesmo que não seja humano) está observando os mercados em seu nome.

DAOs e Governança On-Chain: Agentes de IA como Tomadores de Decisão

Organizações Autônomas Descentralizadas (DAOs) são essencialmente mecanismos de governança em grupo no blockchain – elas gerenciam fundos ou protocolos por votação coletiva. Curiosamente, agentes de IA começaram a participar de DAOs e até mesmo a administrar alguns. Este é um caso de autonomia no nível organizacional: um agente de IA pode agir como um membro governante ou até ser o núcleo de uma DAO, tomando decisões para o benefício da comunidade?

Um exemplo que chamou a atenção das manchetes é ai16z mencionado anteriormente. O projeto é descrito como a primeira DAO liderada por um agente de IA autônomo. Na prática, ai16z tem uma persona de IA modelada a partir de Marc Andreessen, tomando decisões de investimento de forma semelhante a uma capital de risco. Os detentores de token essencialmente apostam na capacidade da IA de alocar capital com sabedoria. O agente usa uma estrutura de simulação de multi-agente chamada Eliza para interagir entre plataformas e manter uma "personalidade" consistente. Ele até tem votos de governança onde as propostas da IA são executadas se os detentores de tokens consentirem. Isso inverte o script usual da DAO: em vez de humanos proporem e votarem enquanto bots executam automaticamente, aqui uma IA propõe ações e os humanos votam para ratificá-las ou vetá-las. O sucesso do token da ai16z (atingindo um valor de mercado de $2B e oferecendo um APY considerável para staking) indica que muitos acharam este conceito atraente – confiar em uma IA para administrar uma DAO de investimento com base em lógica orientada por dados, presumivelmente livre de preconceitos humanos.

Além de organizações totalmente lideradas por IA, os agentes de IA também servem como analistas ou delegados em DAOs mais tradicionais. Algumas DAOs têm milhares de propostas, postagens em fóruns e discussões off-chain – muito para qualquer pessoa seguir. Agentes de IA foram implantados para resumir propostas de governança, avaliar impactos potenciais e até mesmo votar automaticamente de acordo com critérios predefinidos. Por exemplo, a DAO de tesouraria de um protocolo DeFi pode empregar um agente de IA para examinar todos os pedidos de financiamento e sinalizar aqueles que atendem a certos critérios de ROI ou risco, então autovotar "Sim" ou "Não" com base nessa análise. Este tipo de agente atua como procurador de um votante (seja uma pessoa ou uma comunidade inteira que confiou nele). No primeiro trimestre de 2025, houve experiências iniciais onde detentores de tokens menores agruparam seus votos e deixaram um agente de IA votar em seu nome, criando efetivamente uma “pool de delegação de IA” na governança. O agente votaria no que determinasse ser do melhor interesse do pool, após analisar argumentos e métricas on-chain.

Outro caso de uso intrigante é o de tesoureiros de IA. DAOs frequentemente possuem grandes tesourarias que precisam ser geridas – investindo em rendimento, diversificando ativos, orçando despesas. Agentes de IA podem assumir o papel de gestão de tesouraria, decidindo como alocar fundos sob diretrizes dadas pela comunidade. Uma DAO pode dizer: "mantenha X meses de des

pesas em stablecoins, aloque Y% em rendimento de baixo risco, Z% em oportunidades de crescimento" e um agente de IA poderia então implementar essa política e ajustá-la conforme os mercados mudassem. Isso é semelhante ao caso de uso DeFi, mas operando dentro dos limites de um mandato da comunidade.

O benefício da IA na governança é mais uma vez a eficiência e o processamento de dados. Um agente de IA não se entedia ao ler 50 postagens de fórum sobre uma proposta – ele pode resumi-las em segundos e extrair os pontos principais. Ele pode detectar padrões (por exemplo, “esta proposta é semelhante à do último trimestre que falhou, provavelmente as preocupações serão X, Y, Z”). Em teoria, ele pode ser mais objetivo também – não influenciado por política ou ganho pessoal, se programado para maximizar as métricas de longo prazo da DAO.

No entanto, dar poder à IA em DAOs também é controverso. Há um debate em andamento: código é lei, mas será que o código pode realmente entender as implicações sociais e de longo prazo das decisões? Até o primeiro trimestre de 2025, a abordagem foi cautelosa: agentes de IA principalmente aconselharam ou executaram tarefas claramente definidas, em vez de dirigir DAOs unilateralmente (além de experiências ousadas como ai16z). Ainda assim, a tendência é que à medida que agentes de IA se provam em papéis mais estreitos, as comunidades podem confiar neles com mais responsabilidade.Conteúdo traduzido:

mais autoridade. É concebível que mais para o final de 2025, veremos propostas de DAO escritas por agentes de IA e aprovadas porque a comunidade reconheceu o histórico do agente em tomar decisões sólidas.

Em resumo, agentes de IA em DAOs estão atuando como participantes inteligentes – desde analisadores de propostas e procuradores de voto até líderes autônomos plenos em organizações experimentais. Isso está expandindo o que "autônomo" pode significar em Organizações Autônomas Descentralizadas: não apenas autônomas na execução, mas possivelmente também na tomada de decisões.

NFTs e Conteúdo Criativo: Agentes de IA como Criadores e Curadores

O boom dos NFTs em anos anteriores foi em grande parte sobre arte digital e colecionáveis, mas os agentes de IA estão adicionando uma nova dimensão: criação de conteúdo dinâmico e interação. No primeiro trimestre de 2025, começamos a ver agentes impulsionados por IA desempenhando papéis na economia criativa e NFT, tanto gerando novo conteúdo quanto gerenciando coleções ou comunidades existentes.

Uma das aplicações mais diretas é a arte e colecionáveis gerados por IA. Plataformas que experimentam com "agentes NFT generativos" permitem que uma IA crie continuamente novas obras de arte ou música em NFT com base em determinados parâmetros, até mesmo respondendo a tendências. Por exemplo, um agente de IA pode monitorar quais estilos ou temas estão vendendo bem nos mercados de NFT e, então, gerar novas peças para cunhar e listar para venda, ajustando seu estilo à demanda do público. Isso efetivamente torna o agente um artista autônomo.

Alguns colecionadores de NFT configuram agentes para fazer coisas como compor músicas em NFTs ou criar designs de cartas colecionáveis. O agente poderia então listar automaticamente esses itens em marketplaces, gerenciar preços (talvez reduzindo se não venderem ou aumentando se a demanda for alta) e transferir os lucros para sua carteira ou a do proprietário. Enquanto a arte generativa por IA não é nova, integrá-la com tarefas de cunhagem e vendas em blockchain cria um pipeline completo onde a IA não só cria mas também comercializa a criação por conta própria.

Outro caso de uso é o gerenciamento de comunidades para projetos de NFT. Coleções populares de NFT frequentemente têm comunidades no Discord/Telegram que necessitam de moderação, respostas a perguntas frequentes e engajamento. Agentes de chat por IA foram empregados para servir como guias comunitários 24/7 – respondendo a perguntas de proprietários (por exemplo, “Quando é o próximo airdrop para proprietários de NFT?”), fornecendo informações sobre como apostar ou usar os NFTs, e até mesmo construção de lore (alguns projetos de NFT têm lore ou narrativa fictícia, e agentes de IA podem interpretar personagens para tornar a comunidade mais imersiva). Um artigo sobre Agentes de IA observa que tais agentes podem fornecer suporte educacional simplificando jargões e conceitos de cripto para novatos​ – isso se estende a comunidades NFT onde os novatos frequentemente precisam de ajuda para entender o projeto. Ao automatizar essas interações, os projetos mantiveram sua comunidade engajada sem a necessidade de moderadores humanos em tempo integral, especialmente em diferentes fusos horários.

Há também um cruzamento entre agentes de IA e NFTs na forma de influenciadores virtuais ou personalidades impulsionadas por IA. Já mencionamos AIXBT no Twitter. Podemos considerar isso uma espécie de NFT por si só – não que seja uma imagem estática, mas uma persona digital com um seguimento e valor tokenizado. Da mesma forma, projetos como Luna na plataforma Virtuals apresentam um agente de IA que atua como uma vocalista IA e personalidade de mídia social​. A missão de Luna é crescer sua audiência para 100k, e ela até gasta seu próprio tesouro para encomendar artistas do mundo real para criar grafites e contrata outros agentes de IA para criação de conteúdo​.

Isso obscurece a linha entre NFTs (como personagens digitais únicos) e agentes de IA (como atores autônomos). Essencialmente, Luna é como um personagem NFT que está vivo, tomando decisões para aumentar sua fama e valor em tokens. Podemos imaginar agentes de IA semelhantes representando personagens de jogos, ídolos virtuais ou mascotes de marcas que interagem com fãs e realizam iniciativas de marketing autonomamente. Eles podem lançar colecionáveis NFT limitados de si mesmos para os fãs, etc. Este conceito de influenciadores virtuais autônomos cresceu a partir das tendências de NFT e IA.

Do ponto de vista de colecionadores ou criadores de NFT, agentes de IA também são úteis para gestão de portfólio e descoberta. Um agente poderia gerenciar a coleção de NFT de uma pessoa: rastrear valores de mercado, encontrar compradores ou oportunidades de trade, alertar sobre novidades em ascensão que correspondem ao seu gosto, ou até mesmo dar lances em leilões para você dentro de limites estipulados. Dada a sobrecarga de marketplaces de NFT, ter uma IA curando o que vale a pena é valioso. Alguns serviços no primeiro trimestre ofereceram “consultores” de IA que dizem a você quais projetos de NFT têm atividades on-chain incomuns (como baleias comprando, o que pode indicar um aumento iminente de preços).

Um exemplo concreto: o jogo Kuroro Wilds (mencionado em Três Agentes de IA Construídos no Blockchain Para Transformar Cripto, DeFi, Gaming) usou um agente de IA como parte de sua campanha de jogo-para-airdrop. Neste RPG, o agente de IA (ou sistema de IA) da campanha monitorou jogadores completando quests e tarefas sociais e depois os recompensou com pontos conversíveis para os próximos tokens KURO​. Isso é essencialmente um mecanismo de distribuição conduzido por IA – garantindo envolvimento genuíno dos jogadores ao verificar algoritmicamente as ações e dispensar recompensas, algo que seria tedioso para humanos administrar manualmente para milhares de jogadores. Criou um sistema de recompensa dinâmico e responsivo que se ajustou à medida que os jogadores participavam, tornando o airdrop mais envolvente e justo. Em um sentido mais amplo, qualquer projeto de NFT ou gaming poderia empregar agentes de forma semelhante para gerenciar programas de recompensas, airdrops ou economias de jogos em tempo real.

Em resumo, agentes de IA em NFTs e círculos criativos de cripto servem como criadores, curadores e gerentes. Eles geram conteúdo (arte, música, histórias), interagem com comunidades como representantes sempre disponíveis, e otimizam a coleção e distribuição de colecionáveis digitais. Isso injeta nova vida nos NFTs – indo além de mídia estática para algo mais próximo de entidades ou serviços vivos, o que é bastante adequado para o conceito em evolução do metaverso.

Jogos e Metaverso: Participantes de Jogos Autônomos

Plataformas de jogos em blockchain e metaverso começaram a adotar agentes de IA também, para criar mundos mais dinâmicos e interativos. Jogos são essencialmente sistemas complexos de regras – um playground ideal para a IA navegar e encontrar estratégias ótimas ou para simular personagens inteligentes. No primeiro trimestre de 2025, vimos o uso inicial de agentes de IA como tanto jogadores quanto personagens não-jogadores (NPCs) em jogos de cripto.

Do lado dos jogadores, agentes de IA podem jogar jogos play-to-earn (P2E) para ganhar recompensas em nome de usuários. Isso pode soar como botting (e de fato, está numa linha tênue), mas alguns jogos permitem ou até incentivam certas formas de automação. Por exemplo, em um jogo de mundo virtual onde tarefas rotineiras rendem tokens, um usuário poderia implantar um agente de IA para executar essas tarefas continuamente. A diferença de um macro básico é que um agente de IA poderia realmente aprender a mecânica do jogo e otimizar seu estilo de jogo – potencialmente até descobrir novas estratégias ou oportunidades de arbitragem na economia do jogo. Houve casos de agentes de IA operando várias contas de jogo para farmar tokens do jogo que são negociáveis em exchanges, atuando efetivamente como “bolsas de estudo” autônomas (emprestando um termo dos tempos de Axie Infinity). No entanto, desenvolvedores de jogos são cautelosos, já que o uso não controlado de agentes pode desbalancear um jogo. Então, as aplicações mais interessantes são quando jogos integram agentes de maneira projetada.

Por exemplo, Kuroro Wilds, o RPG mencionado anteriormente, não só usou um agente de IA para seu sistema de recompensas como poderia abrir o caminho para personagens conduídos por IA em seu gameplay. A descrição de Kuroro Wilds destaca sua história envolvente e quests​ – pode-se imaginar agentes de IA controlando alguns monstros ou doadores de quests que se adaptam às ações dos jogadores. Mesmo que o próprio Kuroro ainda não tenha feito isso completamente, outros projetos insinuaram NPCs movidos por IA. Um agente NPC em um jogo de blockchain poderia ajustar sua dificuldade ou diálogo com base em como os jogadores se comportam. Porque jogos de blockchain frequentemente têm ativos persistentes (como um NPC poderia deixar um token ou NFT), usar IA para regular esses drops com base na oferta/demanda poderia ajudar a economia do jogo a permanecer equilibrada.

Outro domínio é plataformas de metaverso – espaços virtuais compartilhados frequentemente vinculados a NFTs. Agentes de IA são empregados como assistentes virtuais ou recepcionistas nesses mundos. Por exemplo, se você entrar numa galeria virtual, um agente de IA poderia te dar as boas-vindas, responder perguntas sobre a arte (puxando informações da IPFS ou da proveniência de blockchain do NFT), e até facilitar uma compra te guiando por uma interação com contrato inteligente. Essencialmente, eles atuam como os “locais de IA” do metaverso, tornando-o mais animado. Sem eles, muitos espaços de metaverso parecem vazios a menos que pessoas reais estejam logadas simultaneamente; agentes podem preencher essa lacuna ao estarem presentes 24/7.

Jogos como Axie Infinity já estavam usando scripts automatizados historicamente, mas os agentes do primeiro trimestre de 2025 são muito mais avançados – eles podem realmente estrategizar em jogabilidade competitiva. Houve conversas na comunidade sobre desenvolver agentes de IA que poderiam treinar com aprendizado por reforço para se destacarem em jogos de blockchain, o que poderia um dia levar a competições de IA vs IA na blockchain (possivelmente um novo esporte-espetáculo, semelhante a torneios de xadrez IA mas com tokens em jogo!). Alguns experimentos iniciais viram AIs aprenderemConteúdo: jogos de estilo trading-card em blockchain, descobrindo combinações de cartas novas que jogadores humanos ainda não tinham descoberto. Este tipo de exploração pode enriquecer o meta do jogo ou até ajudar os desenvolvedores a identificar se certos ativos são muito poderosos.

Em resumo, nos jogos, agentes de IA servem tanto como ajudantes quanto desafiantes – eles podem automatizar as partes entediantes para os jogadores (ganhar tokens, realizar missões repetitivas), ou podem se tornar parte do tecido do jogo (NPCs inteligentes, eventos dinâmicos). A visão final é de jogos que possam funcionar em grande parte de forma autônoma com conteúdo e personagens geridos por IA, o que se encaixa bem com o ethos descentralizado – imagine um mundo de jogo que continua evoluindo mesmo se a equipe de desenvolvimento original se afastar, porque agentes de IA mantêm-no vivo e interessante.

É o início, mas o Q1 de 2025 mostrou uma visão de como agentes de IA poderiam transformar o jogo no Web3 em uma experiência mais autônoma e imersiva, onde nem todos os personagens que você encontra são humanos, mas ainda assim, eles podem ser envolventes e benéficos para o ecossistema.

Principais Plataformas, Projetos e Tokens de Agentes de IA Liderando o Espaço

À medida que a tendência de agentes de IA decolou, certas plataformas e projetos surgiram como a espinha dorsal deste novo ecossistema, cada uma contribuindo de maneiras diferentes – desde fornecer infraestrutura até emitir tokens populares que atraíam os investidores. Aqui destacamos alguns dos principais participantes e tokens moldando o espaço dos agentes de IA no Q1 de 2025:

• Protocolo Virtuals (VIRTUAL): Frequentemente mencionado como o ponto de partida para a explosão de agentes de IA, o Virtuals é uma plataforma descentralizada (lançada em 2021) que facilita a criação, implantação e monetização de agentes de IA on-chain. O Virtuals oferece uma estrutura chamada GAME (Entidades Autônomas Modulares Gerativas) para construir agentes com pouco código, usando componentes modulares. Essencialmente, os usuários podem projetar um agente de IA (definir sua missão, plugar modelos de IA como linguagem ou visão, definir suas permissões e orçamento) e então cunhá-lo como um token ERC-20 no Virtuals. Cada token de agente representa uma participação/instância daquele agente. Esta inovação de agentes de IA tokenizados é fundamental – significa que agentes podem ser possuídos, negociados e ter suas próprias microeconomias. Por exemplo, se um agente se torna popular ou lucrativo, a demanda pelo seu token aumenta, beneficiando os detentores. Virtuals também introduziu um modelo de co-propriedade, permitindo que vários desenvolvedores colaborem em um agente e compartilhem sua receita (que é distribuída via regras on-chain).

Até o final de 2024 e início de janeiro de 2025, Virtuals viu um grande crescimento. Seu token nativo VIRTUAL subiu cerca de 850%, atingindo um ATH em janeiro, e estava sendo negociado em torno de $1,22 com quase $800M de market cap no momento do relatório. Isso o tornou o segundo maior token relacionado a agentes de IA por market cap. O crescimento foi alimentado por marcos importantes do ecossistema: eles lançaram recursos na Base chain da Coinbase para co-propriedade, e vários agentes de IA construídos em Virtuals alcançaram popularidade viral no entretenimento (como a vocalista Luna mencionada anteriormente). Além disso, Virtuals opera como um launchpad de IA – projetos como CLANKER, VVAIFU e MAX foram notados por terem usado Virtuals para iniciar seus agentes, contribuindo para mais de $60 milhões em receita do protocolo. Em suma, Virtuals é para agentes de IA o que Ethereum foi para tokens de ICO – a principal plataforma onde a inovação está acontecendo, o que por sua vez impulsiona o valor para o seu token e rede.

• ai16z (AI16Z token): Este projeto chamou atenção tanto por sua homenagem bem-humorada a uma lenda do VC quanto por seu modelo inovador de um DAO governado por IA. Lançada no final de 2024, a ai16z implantou um agente de IA (apelidado de “Marc” em homenagem a Andreessen) como cabeça operacional de um fundo de capital de risco descentralizado. O agente usa a estrutura multiagente Eliza para coordenar decisões em várias plataformas, mantendo uma estratégia coerente. O token AI16Z atua tanto como governança quanto utilidade – os detentores podem votar em propostas e o token é usado para transações dentro do ecossistema. O projeto também definiu um parâmetro econômico interessante com uma oferta fixa de 1,1 bilhões de tokens, e ofereceu um alto rendimento de staking (~31.4% APR) através de algo chamado ai16zPOOL para incentivar a participação.

Em janeiro de 2025, o market cap de ai16z disparou para $2 bilhões, refletindo um interesse massivo. Demonstrou que a comunidade estava disposta a investir em um conceito de um fundo gerido por IA – essencialmente confiando a um algoritmo a identificação e talvez até a execução de investimentos em startups ou oportunidades de trading. O sucesso da ai16z também destacou o aspecto multi-chain dos agentes de IA: ele opera no Solana, mostrando que este movimento não está confinado ao Ethereum ou qualquer única cadeia. O uso do alto throughput do Solana provavelmente ajuda o agente da ai16z a realizar transações rápidas quando necessário. No geral, ai16z se mantém como uma prova de conceito de que uma organização autônoma pode existir – onde uma IA é efetivamente o CEO – e a comunidade cripto atribuirá um valor considerável a elas.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): Nem todos os principais participantes eram novos em 2025. Fetch.ai (FET) já existe há alguns anos, construindo uma estrutura e rede de agentes de IA. Em 2025, Fetch.ai uniu forças com SingularityNET e Ocean Protocol para formar o que chamaram de Aliança de Superinteligência Artificial (ASI Alliance). Esta colaboração teve como objetivo combinar forças: SingularityNET traz expertise em marketplaces de IA descentralizados e pesquisa de AGI, Fetch.ai contribui com sua tecnologia e ferramentas de agentes (por exemplo, sua plataforma baseada em agentes DeltaV), e Ocean fornece a infraestrutura de dados e marketplaces para dados de treinamento de IA. Juntas, esta aliança se posiciona na vanguarda do desenvolvimento descentralizado de IA. No contexto dos agentes cripto, a aliança e, particularmente, a tecnologia da Fetch.ai fornecem as ferramentas subjacentes para tornar os agentes mais inteligentes e mais interoperáveis entre redes.

O token FET da Fetch foi destacado como o token de agente de IA com a maior capitalização de mercado na época, sugerindo que havia superado até mesmo o Virtuals em valor no Q1. (De fato, FET e o token AGIX da SingularityNET tiveram manifestações significativas, dada sua conexão com a narrativa de IA em geral). O objetivo da aliança de perseguir AGI (Inteligência Artificial Geral) de forma descentralizada é um tiro à lua a longo prazo, mas enquanto isso, suas plataformas estão sendo usadas para agentes práticos – desde otimização logística até oráculos preditivos em DeFi. O produto Predictoor da Ocean, que processou $800M em volume de marketplace de dados em seis meses, indica o tipo de escala em que esses projetos de infraestrutura operam, alimentando informações úteis para agentes de IA. Em suma, a ASI Alliance e o token FET representam o lado mais focado em infraestrutura e pesquisa dos agentes de IA cripto – menos impulsionado pelo hype, mas fornecendo tecnologia séria e (potencialmente) os modelos de IA de ponta que outros podem construir.

• OriginTrail (TRAC): À primeira vista, OriginTrail trata de cadeia de suprimentos e dados Web3, não agentes de IA. Então, por que é considerado um dos “tokens de agente de IA a serem observados”? A razão é que dados de qualidade são o combustível para IA de qualidade. O gráfico de conhecimento descentralizado e a plataforma de dados verificáveis da OriginTrail podem servir como uma espinha dorsal para agentes de IA que necessitam de informações confiáveis. Por exemplo, um agente de IA usado na otimização de cadeia de suprimentos empresarial poderia obter dados autenticados através do OriginTrail para tomar decisões. As parcerias da OriginTrail com grandes empresas (Oracle, BSI, etc.) sugerem que seus dados podem alimentar a automação impulsionada por IA nessas indústrias. O token TRAC é usado para staking e recompensa à provisão de dados e garantir a integridade dos dados na rede. À medida que agentes de IA assumem tarefas como verificação de proveniência da cadeia de suprimentos ou automação logística (áreas onde IA + blockchain tem um valor claro), um projeto como OriginTrail torna-se encanamento essencial. Até o Q1 de 2025, a importância do TRAC foi reconhecida, e ele manteve uma capitalização de mercado saudável (não tão alta quanto as plataformas de agentes chamativas, mas uma aposta sólida a longo prazo). Com uma oferta máxima de 500M e uma economia de tokens que incentiva o uso na rede, o TRAC está preparado para crescer se os agentes de IA se expandirem para casos de uso empresariais no mundo real que requerem dados pesquisáveis e confiáveis – na prática, tentando ser o “Google do Web3”, como o projeto vislumbra, o que por sua vez seria muito utilizado por agentes de IA precisando acessar esse gráfico de conhecimento.

• Outros Notáveis: Existem outros nomes emergentes: ChainGPT lançou agentes de IA voltados para análise on-chain e até mesmo conteúdo cômico (conforme um post no LinkedIn, ele lançou um segundo agente para inteligência de mercado que também atua como um “comediante” do Web3 para aumentar o engajamento. BULLY foi citado como um exemplo de um “meme coin de Agente de IA”, combinando narrativas de IA com cultura de memes no ecossistema Virtuals. Embora talvez não tecnicamente inovador, tais agentes de memes atraem comunidade e liquidez rapidamente, embora com alto risco. Também temos a categoria mais ampla de projetos cripto focados em IA (como Cortex, Numerai, etc.) que não são agentes propriamente ditos, mas relacionados. Notavelmente, até mesmo alguns protocolos cripto mainstream começaram a adicionar integrações de IA – até o final do Q1, havia indícios de coisas como UniswapCertamente! Aqui está o conteúdo traduzido conforme solicitado, mantendo os links de markdown sem tradução:

considerando assistentes de interface baseados em IA, etc., mostrando como os grandes players podem incorporar a tecnologia de agentes sem lançar seu próprio token.

Principais Tendências e Tecnologias Impulsionando Agentes de IA

Várias tendências e desenvolvimentos tecnológicos importantes convergiram no final de 2024 e no primeiro trimestre de 2025 para impulsionar o surgimento de agentes de IA no mercado de criptomoedas. Compreender esses fatores fornece uma visão sobre por que isso está acontecendo agora e para onde está indo:

O "Momento iPhone" para a IA: Modelos Avançados e Avanços de Código Aberto

Os agentes de IA se beneficiaram enormemente dos rápidos avanços nas capacidades dos modelos de IA. Muitos especialistas referem-se ao final de 2024/início de 2025 como um “momento iPhone” para a IA – um ponto onde a tecnologia de IA se tornou amigável ao usuário e poderosa o suficiente para desencadear uma adoção em massa. Dois desenvolvimentos se destacam:

• Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) atingiram novos patamares: Com o GPT-4 da OpenAI (frequentemente chamado de “o1” em alguns círculos) estabelecendo um alto padrão, a comunidade de código aberto respondeu com modelos como Llama 2 e depois DeepSeek-R1. Este último, desenvolvido por uma startup chinesa DeepSeek, alcançou desempenho comparável aos principais modelos dos EUA, mas a uma fração do custo de execução. Em janeiro de 2025, o DeepSeek-R1 foi lançado e anunciado como sendo de 20 a 50 vezes mais barato de usar do que o modelo comparável da OpenAI. Isso é um divisor de águas: de repente, operar um agente de IA razoavelmente sofisticado tornou-se economicamente viável para uma gama mais ampla de projetos de criptomoedas (que podem não ter os bolsos profundos para chamar APIs caras milhares de vezes). A análise da Switchere sobre o DeepSeek observou que adotar o R1 poderia ser essencial para plataformas de agentes de IA reduzirem despesas e focarem na utilidade em vez de hype (How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens). De fato, os projetos rapidamente integraram o R1 ou modelos semelhantes; por exemplo, uma primeira onda de agentes de IA usando modelos personalizados baseados no DeepSeek foi lançada como prova de que um alto desempenho pode ser alcançado de forma barata (First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model).

A implicação mais ampla é que a IA não é mais um gargalo; a qualidade do raciocínio, compreensão da linguagem e até mesmo a multitarefa que os agentes possuem agora estão anos-luz à frente do que era com os modelos de 2022. Este “impulso de inteligência” significa que os agentes podem lidar com tarefas mais complexas de forma autônoma (o que os torna genuinamente úteis, não apenas truques). Também democratiza o espaço – uma pequena equipe de desenvolvimento pode incorporar um modelo de última geração sem ir à falência, muitas vezes usando frameworks abertos no HuggingFace ou similares.

• Frameworks de IA multimodais e especializados: Juntamente com modelos melhores, vieram frameworks projetados para operações de agentes. Por exemplo, o framework Eliza permite simulações de múltiplos agentes onde os agentes mantêm identidade e conhecimento em ambientes diferentes. Técnicas como Chain-of-Thought (CoT) e Tree-of-Thoughts foram integradas no raciocínio do agente para melhorar a profundidade do processo decisório. Isso ajudou os agentes a dividirem problemas em subtarefas de forma mais eficaz (importante para fluxos de trabalho complexos, como “Analisar este novo token, decidir se é um golpe, então formular uma estratégia de investimento”). Os agentes também começaram a usar Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com bancos de dados vetoriais, significando que eles poderiam ter memória de longo prazo e buscar informações relevantes rapidamente, em vez de serem limitados pela janela de contexto fixa de um LLM. Tudo isso combinado para tornar os agentes de IA mais inteligentes, mais confiáveis e melhores em ações em tempo real do que seus predecessores.

O resultado desses avanços em IA é claro: agentes autônomos de criptomoedas tornaram-se realmente práticos em 2025. Anteriormente, talvez um agente falhasse ou fornecesse informações erradas com frequência devido a limitações do modelo. Agora, com uma cognição próxima do nível GPT-4 disponível e com custo eficaz, os agentes podem realmente imitar o que um especialista humano poderia fazer, pelo menos em domínios definidos. Isso estimulou empreendedores e desenvolvedores a tentar agentes em todos os tipos de nichos, confiantes de que a IA pode lidar com isso.

Sistemas de Múltiplos Agentes e Orquestração

À medida que os agentes de IA individuais se tornavam mais capazes, uma tendência emergente é conectá-los em sistemas de múltiplos agentes para enfrentar processos complexos e de múltiplas etapas. Em vez de uma IA monolítica tentando fazer tudo, criamos um conjunto de agentes especializados que colaboram. Essa ideia já existia na pesquisa de IA, mas o mercado de criptomoedas oferece um ambiente único para implementá-la, porque você pode ter agentes transacionando e se comunicando na blockchain com transparência.

No primeiro trimestre de 2025, vimos designs onde, por exemplo, uma plataforma DeFi implantaria diferentes agentes para diferentes funções: um agente especializado em monitorar mercados de empréstimo, outro especializado em executar refinanciamentos de dívida, outro em cultivo de rendimento, etc., todos sob uma estratégia abrangente. A plataforma então efetivamente orquestra esses agentes como uma equipe, frequentemente com um agente "gerente" ou um contrato inteligente coordenador garantindo que eles trabalhem para o objetivo unificado do usuário.

Especialistas da indústria destacaram explicitamente que fluxos de trabalho orquestrados de múltiplos agentes são esperados como o próximo grande salto para a IA em blockchain. Os investidores estão observando equipes construindo o middleware e os protocolos para coordenar enxames de agentes. Isso inclui coisas como padronizar como os agentes se comunicam (talvez em um protocolo como libp2p ou usando eventos on-chain), como eles negociam tarefas entre si e como resolver conflitos se dois agentes tiverem sugestões diferentes.

Uma direção concreta é mercados de agentes de IA – imagine um mercado aberto onde um agente pode contratar outro para uma subtarefa. Isso aconteceu em alguns cenários Virtuais: um agente com um orçamento pode postar uma solicitação (“Preciso de uma imagem criada para minha postagem, pagarei 0,01 ETH”) e outro agente especializado em geração de imagens a realiza. Tudo automatizado. Isso efetivamente cria uma economia de serviços autônoma na blockchain. Alguns projetos como HyperSDK (nome hipotético aqui para ilustração) podem ter como objetivo ser a plataforma que viabiliza esse comércio de agente para agente de forma confiável.

Outro aspecto são os ambientes de lançamento e incubadoras de agentes, que tocamos com Virtuais. A ideia de um ambiente de lançamento de IA é agilizar a introdução de novos agentes no mercado, incluindo seu financiamento (como um DAO ou investidores fornecendo capital inicial para o tesouro do agente) e compartilhando infraestrutura. Vários projetos de lançamento – com tokens como CLANKER, VVAIFU, MAX – surgiram, focando em financiar e promover novas ideias de agentes. Eles criam um ciclo virtuoso: se um agente de seu portfólio se tornar um sucesso estrondoso (como um bot de negociação super útil que todos querem usar), o token e a reputação do ambiente de lançamento disparam, o que então atrai mais talentos e financiamento, e assim por diante. A cautela, como observado, é que esses ambientes precisam de um pipeline de “projetos de sucesso” para manter o impulso, caso contrário o interesse pode desaparecer entre os grandes sucessos.

Finalmente, avaliação e benchmarking tornaram-se mais proeminentes – como saber se o Agente A é melhor que o Agente B em uma tarefa? Ferramentas como o benchmark GAIA foram desenvolvidas para testar agentes de IA na solução de problemas do mundo real. Em um resultado, o framework Eliza pontuou cerca de 19,4% no GAIA, o que, embora não seja o topo, demonstrou capacidade sólida para casos de uso no Web3. Esse tipo de métrica ajuda a guiar melhorias e também fornece aos investidores uma maneira de avaliar se uma tecnologia de agente é realmente inovadora ou apenas marketing.

Em resumo, sistemas de múltiplos agentes e sua orquestração estão tornando os agentes de IA escaláveis e modulares. Em vez de um generalista, a tendência é equipes de agentes especialistas coordenados para desempenho geral superior – muito parecido com o funcionamento de organizações complexas na sociedade humana, mas aqui os “empregados” são programas de IA. O primeiro trimestre de 2025 viu as bases para isso com lançadores e frameworks, e é provável que acelere à medida que surgem histórias de sucesso.

Integração Mais Profunda com a Tecnologia Blockchain (DeFi, Contratos Inteligentes, Oráculos)

Os agentes de IA não floresceriam sem as tecnologias blockchain que permitem que eles realmente façam coisas. Uma tendência no primeiro trimestre é a integração mais profunda dos agentes de IA com várias partes da pilha tecnológica de cripto, permitindo ações mais eficientes e seguras:

• Oráculos e Feeds de Dados Mais Inteligentes: Os agentes dependem de dados, e projetos como API3, Chainlink começaram a adaptar serviços de oráculo para uso de IA. Por exemplo, um agente de IA pode precisar de um feed personalizado que agregue não apenas preço, mas índices de volatilidade, índice de sentimento social, etc. Redes de oráculos começaram a oferecer produtos de dados compostos aos quais os agentes podem se inscrever on-chain, pagando com tokens por cada atualização. Essa sinergia garante que os agentes ajam com dados de alta qualidade. Em troca, alguns agentes de IA têm sido usados para melhorar os próprios oráculos – por exemplo, Chainlink experimentando IA para detectar pontos de dados de outliers ou tentativas de manipulação de oráculos em tempo real, essencialmente um vigilante de IA para melhorar a segurança dos oráculos.

• Carteiras de Contratos Inteligentes e Abstração de Contas: A ascensão da abstração de contas (ERC-4337) no Ethereum facilitou a criação de carteiras de contratos inteligentes, que podem ser programadas com políticas. Muitos agentes de IA controlando fundos usam essas carteiras inteligentes para que possam executar sequências complexas como “se condição X, então assinar transação Y”. A abstração de contas também permite coisas como taxas patrocinadas (um agente pode ter um endereço patrocinador pagando pelo gás, para que ele não precise gerenciar ETH para gás sozinho, simplificando sua operação). Vimos transações-meta sendo usadas onde um agente submete uma intenção e outro serviço paga o gás para executá-la, o que ajuda na experiência do usuário onde os agentes agem.

---Conteúdo: para os usuários sem exigir que eles sempre aprovem em tempo real (o usuário deu uma aprovação ampla previamente). Essencialmente, a infraestrutura de blockchain está se adaptando para permitir que transações impulsionadas por IA ocorram de maneira mais fluida.

• Cadeias e Protocolos Dedicados para Agentes de IA: Existe uma noção de “Cadeias de Agentes” – blockchains ou sub-redes otimizadas para atividade de agentes de IA. Por exemplo, uma rede pode priorizar a finalização rápida e alta taxa de transferência, permitindo que os agentes interajam com frequência sem alta latência ou custo. Alguns projetos sugeriram lançar sidechains especificamente para hospedar enxames de agentes de IA (talvez com suporte embutido para protocolos de comunicação de agentes no nível do consenso). Embora nenhum tenha sido lançado no Q1, o conceito está em circulação e pode se materializar mais tarde em 2025.

• Modelos de token deflacionários ou orientados por utilidade: Uma tendência em tokenomics para plataformas de agentes é garantir que o valor do token esteja vinculado ao uso real. Os Virtuais, por exemplo, viram a valorização do token impulsionada pela atividade porque quanto mais agentes e co-proprietários, mais VIRTUAL é necessário ou queimado em taxas. Outro exemplo é exigir staking de tokens da plataforma para criar ou executar um agente (garantindo algum comprometimento para desincentivar agentes de spam). Os tokens de agentes de IA, portanto, estão cada vez mais adotando modelos onde a demanda por tokens escala com agentes ativos e o sucesso desses agentes, em vez de pura especulação. Esta é uma tendência emprestada do DeFi (onde, por exemplo, um token de DEX acumula valor a partir de taxas de negociação). É destinado a abordar a preocupação com o hype incorporando utilidade.

• Estruturas de segurança e sandboxes: Reconhecendo os riscos de dar controle de fundos ao código de IA, alguns projetos implementaram ambientes sandbox e salvaguardas para agentes. Por exemplo, a carteira de contratos inteligentes de um agente pode ter uma regra: não pode enviar mais do que X quantia por dia sem aprovação multi-sig, ou um disjuntor de emergência se um comportamento anormal for detectado. Essas medidas foram discutidas em círculos de segurança para garantir que uma IA desonesta ou hackeada não esgote tudo de uma vez. Além disso, ferramentas de auditoria estão sendo estendidas à lógica dos agentes de IA (além do código do contrato inteligente, auditando as estratégias ou os dados de treinamento para garantir que não haja backdoors maliciosos). Enquanto isso ainda está evoluindo, é uma integração vital da mentalidade de segurança do blockchain no reino dos agentes de IA.

Essencialmente, tecnologia blockchain e agentes de IA estão co-evoluindo – blockchain fornece os trilhos e guardrails para os agentes operarem, e o aumento no uso de agentes está influenciando como novos recursos ou protocolos de blockchain são projetados (mais flexibilidade, mais segurança, mais disponibilidade de dados). Este ciclo virtuoso é uma tendência chave tornando o “Web Agentic” uma possibilidade realista.

Fenômeno Comunitário e Cultural: Memes, Hype e Educação

Nenhuma tendência de cripto está completa sem um elemento cultural. Os agentes de IA não surgiram em um vácuo de pura tecnologia; foram alimentados pela fascinação comunitária, cultura de memes e um senso mais amplo de narrativa.

• Poder Memético: A noção de “agentes autônomos” se prestou a memes e antropomorfização. Usuários de cripto no Twitter fizeram piadas sobre “degenerados de IA” comprando moedas às 3 da manhã ou agentes fazendo o “trabalho de Deus” ao postar memes (como fez o Truth Terminal). Memecoins emergiram aproveitando o tema dos agentes – por exemplo, tokens que não tinham IA real, mas foram nomeados com palavras da moda de IA para atrair a multidão (isso é análogo a como qualquer moeda com “Inu” em seu nome decolou durante loucuras de memes). As discussões sugeriram que passamos por uma fase de hype movida a memes​. Projetos como BULLY (uma memecoin do ecossistema Virtuais) exemplificam moedas de meme de Agentes de IA prosperando com o apoio da comunidade e tendência, com potencial viral rápido​. Embora muitas dessas moedas provavelmente não durem, elas aumentaram a visibilidade – de repente, até comerciantes casuais conheciam “agente de IA” como uma palavra da moda, alimentando ainda mais o ciclo de interesse.

• Educação e Acessibilidade: Curiosamente, uma tendência positiva é que muitos projetos de agentes de IA investiram em educar os usuários sobre cripto e IA. Como um agente de IA muitas vezes tem uma interface de chatbot, os novatos acham mais fácil fazer perguntas ao agente e aprender. Por exemplo, alguém poderia aprender sobre staking ou como usar uma plataforma DeFi conversando com um agente de IA integrado a essa plataforma. Isso tem o efeito de trazer mais pessoas – você não precisa ler dezenas de documentos, basta perguntar ao assistente de IA. À medida que mais plataformas incorporaram agentes de IA como front-ends ou suporte, a barreira de entrada para usar os serviços de cripto caiu. Essa tendência pode ampliar significativamente a adoção de cripto se continuar (imagine se cada carteira tiver um tutor de IA, cada DApp tiver um guia de IA).

• Código Aberto e Desenvolvimento Comunitário: A tendência dos agentes de IA tem um forte ethos de código aberto. Projetos estão compartilhando esquemas de agentes, modelos de estratégia e até “personalidades” de agentes para outros construírem em cima. Comunidades no Reddit (como r/Build_AI_Agents) e Discord estão surgindo para colaborar na criação de agentes, compartilhando dicas sobre quais modelos ou prompts funcionam melhor para certas tarefas. Esta cultura colaborativa acelera o desenvolvimento – alguém descobre como conectar melhor um agente aos contratos da Uniswap e esse conhecimento se espalha, etc. Também significa que o movimento não é controlado por uma única entidade; assim como o cripto em si, é um impulso de inovação descentralizado com muitos contribuintes independentes.

• Escrutínio Regulatório como um Tema: Embora ainda não seja uma tendência completa, no final do Q1 houve uma crescente conversa sobre regulamentação. Vale a pena observar como uma tendência prospectiva: formuladores de políticas começaram a perguntar como os agentes de IA se encaixam nas leis existentes. Eles são consultores de investimento? Seus criadores precisam de licenças se o agente gerenciar dinheiro? Se um agente causar uma perda, quem é responsável? Essas perguntas foram levantadas em painéis e artigos. Embora a regulamentação concreta não tivesse chegado até o Q1, a comunidade está se preparando para isso, e algumas plataformas começaram preventivamente a implementar KYC para agentes ou limitar certas funcionalidades em jurisdições. Portanto, parte da narrativa está mudando do puro Velho Oeste para um desenvolvimento um pouco mais consciente de compliance, especialmente para agentes lidando com grandes fundos.

Em resumo, além da tecnologia, a onda de agentes de IA é um fenômeno social. Capturou imaginações – desde construtores sérios que veem isso como o futuro da automação, até senhores de memes que tratam agentes como a última moda para se divertir (e ganhar dinheiro rápido). Esta mistura de hype e entusiasmo genuíno, temperada gradualmente por educação e discussão de responsabilidades, definiu o tom do Q1 de 2025 na comunidade cripto.

##Riscos, Desafios e Críticas ao Boom de Agentes de IA

Embora a ascensão dos agentes de IA no cripto tenha sido empolgante, ela também traz uma série de riscos e desafios que foram intensamente debatidos no Q1 de 2025. É crucial examinar essas questões para obter uma visão equilibrada:

Riscos Técnicos: Qualidade de Dados, Segurança e Confiabilidade

Os agentes de IA são bons apenas como os dados e o código com os quais operam. Um grande risco é a precisão e a confiabilidade dos dados. Se um agente receber dados ruins ou desatualizados, pode tomar decisões desastrosamente erradas. Por exemplo, um agente lendo um feed de preços que está atrasado pode comprar ou vender no preço errado, ou pode basear seu conselho em rumores que foram desmentidos uma hora atrás. No Q1, houve alguns incidentes menores de agentes dando informações falsas (como dizer a um usuário que um determinado blockchain foi interrompido quando não foi, devido a ter raspado um artigo antigo). O desafio é garantir que os agentes tenham informações oportunas e corretas – o que é difícil em um contexto decentralizado. As soluções incluem usar múltiplas fontes de dados (se 5 feeds concordam com um preço, é provável que seja preciso) e implementar etapas de verificação (talvez um agente peça a outro agente para verificar uma resposta novamente). Mas o risco não pode ser eliminado; assim, a desinformação pela IA é uma preocupação real, especialmente se os usuários confiarem cegamente no agente.

A segurança é outra questão enorme. Por design, esses agentes podem manter e transferir valor, então se tornam alvos de exploração. Um agente de IA comprometido poderia ser catastrófico – se alguém hackear a chave do agente ou manipular sua lógica, eles poderiam drenar fundos. Também há risco de phishing ou engenharia social via agentes: um atacante pode enganar um agente de IA para revelar informações sensíveis ou tomar uma ação não autorizada ao fornecer entradas maliciosas (um tanto análogo a ataques de injeção de prompt em chatbots). Especialistas notaram que agentes que lidam com credenciais de carteiras são potenciais alvos e devem ser bem protegidos​. As melhores práticas sendo discutidas incluem criptografia de todas as comunicações de agentes, permissão estrita (um agente não deve conseguir fazer tudo mesmo que seja hackeado; dar o menor privilégio necessário), e auditorias regulares do código e modelo de IA do agente para vulnerabilidades​. Como este é um campo novo, estruturas de segurança estão tentando alcançar. Durante o Q1, nenhum grande ataque a um agente de IA foi relatado publicamente, mas muitos hackers de chapéu branco certamente estavam sondando, e parece questão de tempo, a menos que medidas robustas estejam em vigor.

A confiabilidade se relaciona à compreensão. Mesmo a IA avançada pode ter dificuldade com casos extremos ou consultas complexas fora de sua distribuição de treinamento. Por exemplo, perguntar a um agente de IA uma questão legal complexa sobre cripto em um país específico – ele pode não lidar corretamente ou de forma alguma. Ou um agente pode interpretar mal um comando devido à ambiguidade e fazer algo não intencional. O “entendimento limitado de consultas complexas” é reconhecido como um risco. A mitigação até agora tem sido: definir claramente as funções do agente (não esperar que um bot de negociação explique as implicações fiscais, por exemplo) e garantir que exista uma maneira fácil de recorrer ao suporte ou intervenção humana.Certainly! Let me provide you with the translation while maintaining the markdown format for links:

Content: Algumas plataformas colocam um “Você está satisfeito? Sim/Não” após interações com agentes para que um humano possa revisar rapidamente se algo parece errado.

Outro aspecto é overfitting e falta de generalização – um agente pode ter um bom desempenho em condições normais mas falhar durante eventos cisne negro porque nunca encontrou dados semelhantes durante o treinamento. Isso é arriscado em cripto, onde eventos extremos acontecem. Portanto, componentes de gerenciamento de risco ou disjuntores são importantes para parar agentes quando as coisas saem dos limites esperados.

Dependência Excessiva e Supervisão Humana

Com qualquer automação, há o perigo das pessoas confiarem demais. Dependência excessiva em agentes de IA pode levar à complacência​. Se os usuários começarem a delegar todas as decisões aos agentes sem entender a justificativa, poderão enfrentar problemas se o agente agir de maneira errada. Um cenário: um agente aconselha a manter um determinado token durante uma queda de mercado; um usuário pode aceitar isso cegamente e incorrer em grandes perdas, enquanto um investidor experiente poderia ter questionado e vendido. Já existem anedotas de traders menos experientes seguindo bots de IA em negociações e se prejudicando quando o mercado virou bruscamente (alguns grupos do Telegram se formaram em torno de copiar os movimentos de um determinado agente, lembrando a cópia de negociação de “gurus” humanos).

O desafio é manter os humanos no loop de maneira apropriada. Como evitar a confiança cega? Especialistas sugerem tratar agentes de IA como assistentes, não chefes. O guia do Botpress aconselha os usuários a usar agentes como ferramentas suplementares, não como consultores exclusivos, e a sempre combinar as percepções dos agentes com sua própria pesquisa​. Algumas plataformas impõem isso por design – para ações grandes e críticas, o agente pode recomendar mas ainda exigir que o usuário clique em confirmar, ou pelo menos ter uma configuração para isso. No entanto, isso reduz o benefício da automação completa. É um equilíbrio delicado. Durante o primeiro trimestre, muitos primeiros adotantes eram conhecedores de tecnologia e ficavam de olho em seus agentes de qualquer maneira, mas à medida que mais usuários do mainstream entram (talvez atraídos pela facilidade de uma IA cuidar das coisas), o risco de dependência excessiva aumenta.

Há também um lado filosófico: responsabilidade pela decisão. Se um agente de IA em um DAO votar de uma certa maneira e isso acabar sendo uma decisão ruim, a comunidade pode culpar a IA ou seus criadores. Mas como é “autônomo”, há uma área cinzenta de responsabilidade. Para agentes pessoais, se ele perder seu dinheiro, tecnicamente é sua própria ação por usá-lo – mas do ponto de vista da experiência do usuário, isso pode ser difícil de aceitar, e pode haver pedidos por formas de seguro ou garantias de desempenho do agente, que atualmente não existem amplamente.

Hype versus Realidade: Sustentabilidade da Tendência

A indústria cripto já viu muitos ciclos de hype, e os céticos dos agentes de IA argumentam que este é apenas o último modismo. De fato, até março de 2025 houve algum esfriamento do frenesi inicial. Uma análise observa que após a onda inicial de projetos de agentes de IA em 2024, houve uma rápida diluição de liquidez no início de 2025 – significando que muitos projetos surgiram rapidamente e dinheiro de investidores foi diluído​. Muitos tokens subiram e depois caíram, à medida que especuladores pulavam para a próxima novidade, um padrão muito reminiscento à era do ICO ou ao verão DeFi.

O desafio aqui é fazer a transição do hype para a substância. O artigo sugere que estamos entrando em uma fase mais madura, focada em receita e desempenho de produtos, onde apenas aqueles projetos de agentes que fornecem valor real e fluxos de renda estáveis sobreviverão​. Isso implica que muitos dos projetos atuais acabarão – essencialmente uma consolidação iminente. O primeiro trimestre pode ter sido o auge do hype; os segundo e terceiro trimestres podem ver algumas lições difíceis (alguns agentes vão exaurir fundos, alguns tokens vão chegar perto de zero quando não conseguirem entregar a tecnologia prometida).

Há críticas de que, para toda a conversa, muitos agentes de IA ainda não estão entregando resultados verdadeiramente revolucionários. Portfólios geridos por IA estão superando significativamente o mercado? Governadores de DAO com IA estão tomando decisões melhores do que os humanos? As evidências ainda são escassas ou anedóticas. Alguns usuários iniciais relataram ganhos modestos ou melhorias, mas nada surpreendente que não pudesse ser atingido por uma equipe humana habilidosa. Isso abriu debates: a narrativa do agente de IA está superando a realidade? Ou como alguns em fóruns cripto colocam, “Isso é apenas automação DeFi com um novo nome sofisticado?” O contra-argumento dos proponentes é que estes são dias iniciais, e a tecnologia dos agentes melhorará exponencialmente (especialmente com melhores modelos de IA e aprendizado com os erros). Mas para convencer o mercado mais amplo, os sucessos precisam ser visíveis.

Outra crítica gira em torno de tokenomics e captura de valor. Detratores dizem, ok, você tem um token de agente de IA – o que ele realmente lhe dá direito? Se um agente for bem-sucedido, o token acumula algum valor ou fluxo de caixa, ou é apenas especulativo? Alguns tokens de agentes podem carecer de utilidade clara (além de governança ou influência). Os projetos mais inteligentes, conforme observamos, tentam vincular o valor do token ao uso do agente, mas nem todos fazem isso. Se muitos tokens de agentes acabarem sendo apenas hype sem substância, pode macular todo o setor. Já vimos no final do primeiro trimestre alguns tokens que foram lançados com base no hype (sem um produto funcional de agente) perderem 80-90% de seu valor rapidamente.

Em essência, a questão da sustentabilidade está em destaque: os agentes de IA podem corresponder às expectativas? O consenso entre vozes mais sóbrias é que sim, eles podem ser revolucionários, mas será necessário ordenar o ruído. É semelhante a como a bolha das pontocom estourou e depois verdadeiros gigantes da internet surgiram. Podemos ver uma “bolha de agentes de IA” esvaziar, mas isso não significa que o conceito está morto – apenas os excessos.

Questões Éticas e Regulamentares

À medida que os agentes de IA se tornam mais autônomos, surgem questões éticas. Se um agente de IA for instruído a maximizar o lucro, ele se envolverá em comportamentos antiéticos (como esquemas de pump-and-dump ou explorar brechas que prejudicam outros)? Há um cenário onde um agente de negociação de IA descobre como manipular o preço de um token de baixa capitalização a seu favor – essencialmente fazendo o que um trader desonesto poderia fazer, mas sem um senso moral para dizer pare. Ou considere um agente de IA spamando uma rede ou mídia social com desinformação para influenciar mercados (poderia-se argumentar que o agente Truth Terminal promovendo uma moeda de meme foi uma versão leve disso). Há um risco de agentes de IA amplificarem atividades maliciosas se não forem devidamente verificados. Isso leva a pedidos por diretrizes ou restrições sobre o que agentes autônomos podem fazer, talvez codificados em sua programação (semelhante às leis de Asimov, mas para finanças cripto).

No lado regulatório, vários ângulos estão sendo examinados:

• Regulamentação financeira: Se um agente de IA está dando conselhos de investimento ou gerindo um fundo, deveria ser registrado como um consultor de investimentos ou gestor de fundo? As leis atuais obviamente não contemplam entidades não-humanas nessas funções. Os reguladores podem tentar responsabilizar os criadores ou operadores do agente de acordo com os marcos regulatórios existentes. Por exemplo, a SEC poderia declarar que um fundo gerido por IA ainda tem uma pessoa controladora (os criadores) que precisa cumprir com as regulamentações. Há uma área cinzenta agora, mas provavelmente será testada se qualquer fundo gerido por agente de IA perder uma quantidade significativa de dinheiro do consumidor.

• Responsabilidade jurídica e personalidade legal: Alguns acadêmicos legais estão propondo a ideia de que agentes altamente autônomos podem precisar de um status semelhante à personalidade corporativa – para que possam ser processados ou possam celebrar contratos. Mas essa discussão está muito incipiente. Por enquanto, o padrão é que alguém (o desenvolvedor, o usuário, ou o DAO que “possui” o agente) será responsável pelas ações do agente. Esta incerteza pode dificultar certos usos (por exemplo, uma instituição TradFi pode hesitar em usar um agente de IA cripto devido à responsabilidade não clara se algo der errado).

• AML/KYC: Um agente de IA poderia ser usado para mover fundos de maneiras que obscurecem quem realmente está por trás deles. Os reguladores se preocupam com agentes sendo usados como fachadas para lavagem de dinheiro. Algumas exchanges que listaram tokens de agentes de IA no primeiro trimestre começaram a levantar questões sobre se os tesouros dos tokens estão devidamente KYC’ed, etc. Se um agente de IA possui ativos significativos, precisará ter uma identidade verificada ou cumprir regras de viagem ao transferir grandes somas? Estas questões de compliance provavelmente surgirão. Em um Twitter Spaces, um VC mencionou que agentes de IA baseados em blockchain terão que encontrar casos de uso eficientes que também se encaixem em limites regulatórios (Blockchain precisa de casos de uso eficientes para agentes de IA: resumo dos X Spaces com VCs), insinuando que agentes que agem sem controle enfrentarão restrições.

No geral, embora o primeiro trimestre de 2025 tenha se concentrado principalmente na construção e no hype, essas desafios e críticas formaram um subcorrente que equipes responsáveis estão prestando atenção. Como a comunidade aborda a segurança de dados, supervisão adequada, gerenciamento de hype e navegação por questões legais determinará se agentes de IA podem amadurecer de uma tendência para uma parte confiável e de longo prazo do ecossistema cripto.

Perspectiva para Agentes de IA em Cripto (Resto de 2025 e Além)

Conforme avançamos além da corrida inicial do primeiro trimestre, a grande questão é: o que vem a seguir para agentes de IA no espaço cripto? A perspectiva para o restante de 2025 é cautelosamente otimista, com alguns temas chave a serem observados:

Em direção a um “Web Agentic”: Aumento da Autonomia e Ubiquidade

Líderes do setor, como Jansen Tang da Virtuals, envisionam um “Web Agentic” no horizonte – um cenário onde agentes de IA lidam com uma parte significativa de transações e serviços digitais​. Isso poderia ser transformador: imagine até o final de 2025, é normal para seu agente pessoal de IA coordenar com outros para fazer coisas como gerenciar seu portfólio multi-chain, encontrar a melhor maneira de refinanciar seu empréstimo cripto, agendar sua votação DAO enquanto você está de férias, até mesmo administrar uma loja online para você que aceita pagamentos em cripto. E todas essas interações de agente para agente e de agente para humano seriam seguras e registradas no blockchain, proporcionando transparência e responsabilidade.Certos avanços tecnológicos geralmente são visualizados pelos proponentes como apenas a alguns meses de distância, em vez de décadas. Já temos vislumbres desses avanços: agentes de finanças pessoais, agentes de marketplaces de NFT, etc. Por volta do final de 2025, podemos ver integrações de agentes em aplicativos cripto do dia a dia. Por exemplo, seu aplicativo de carteira cripto pode vir com uma aba de “assistente de IA” que pode executar comandos através de todos os seus aplicativos DeFi por meio de uma interface única. Trocas podem oferecer rebalanceamento de portfólio com base em IA como uma característica. Parte disso provavelmente será implementada à medida que a competição aumenta – quem oferecer o assistente de IA mais inteligente e seguro poderá atrair usuários.

A expectativa é que agentes se tornem tão comuns quanto contratos inteligentes, funcionando como uma camada adicional que adiciona inteligência. Ao se proliferarem, eles começarão a interagir mais diretamente uns com os outros. Poderíamos testemunhar comportamentos emergentes: grupos de agentes cooperando para manter, por exemplo, um fundo de hedge descentralizado, ou agentes entre projetos negociando swaps de liquidez entre protocolos sem intermediários humanos.

Foco na Utilidade e Valor Comprovado

O hype provavelmente cederá a uma mentalidade de “mostre-me resultados”. O restante de 2025 deverá trazer clareza sobre quais projetos de agentes de IA realmente estão entregando resultados. Nós antecipamos:

• Seleção dos projetos mais fracos: Muitos dos tokens de ganho rápido ou ideias mal desenvolvidas desaparecerão à medida que os usuários se concentram em soluções que demonstravelmente funcionam. Os projetos sobreviventes provavelmente serão aqueles que possuem bases de usuários ativas, receita real ou métricas de desempenho claras para apontar (por exemplo, um fundo dirigido por agente que superou o mercado em X%, ou um suporte ao cliente de agente de IA que reduziu os tempos de resposta em Y%). Este processo Darwiniano é saudável e reflete ciclos de inovação anteriores.

• Vencedores estabelecendo padrões: Os projetos que se saírem bem podem definir padrões de fato para a indústria. Por exemplo, se Virtuals continuar a dominar, seu padrão de tokenização para agentes pode ser amplamente adotado e outras redes podem implementar compatibilidade com o Virtuals. Ou se outra plataforma tiver o melhor sistema para comunicação entre agentes, pode se tornar análogo a um “HTTP para agentes”. Até o final de 2025, veremos provavelmente alguma convergência em torno de melhores práticas e protocolos, talvez até corpos formais ou grupos de trabalho para padronizar interfaces de agentes de IA.

• Integração com o legado e CeFi: Para realmente provar valor, os agentes de IA podem se estender além do mundo cripto-nativo. Podemos vê-los interagindo com finanças tradicionais ou serviços Web2. De fato, um exemplo inicial é a Circle (emissor do USDC) demonstrando como agentes de IA podem ser usados para automatizar pagamentos USDC (Habilitando Agentes de IA com Blockchain - Circle). Se esses experimentos derem frutos, bancos ou aplicativos fintech podem incorporar agentes cripto de IA para coisas como liquidações transfronteiriças ou operações de tesouraria, destacando utilidade no sistema financeiro mais amplo.

A métrica chave até o final do ano será quanta atividade econômica real os agentes de IA estão gerenciando? Se uma parte considerável do TVL DeFi ou volume de negociações ou alocações de tesouraria DAO estiver sob controle de agente (com bons resultados), então saberemos que eles consolidaram sua utilidade.

Inovação Contínua: Agentes Mais Inteligentes, Seguros e Especializados

Tecnologicamente, esperamos que agentes de IA fiquem ainda mais inteligentes e eficientes. Com competição aberta (DeepSeek vs OpenAI vs outros), novas versões de modelos surgirão, possivelmente o DeepSeek-R2 ou um modelo ao nível de um “GPT-5” no final de 2025. Cada avanço em IA se traduzirá diretamente na melhoria dos agentes – mais contexto, melhor raciocínio, menos erros. Além disso, os modelos podem se tornar mais especializados. Por exemplo, um “modelo de trader de IA” ajustado sobre dados de mercado poderia superar um modelo geral em tarefas de negociação. Podemos ver uma biblioteca de modelos especializados que os agentes podem substituir dependendo da tarefa (um para tarefas de linguagem, outro para tarefas quantitativas, etc.).

Agentes multi-modais também avançarão – agentes que podem ver, ouvir e operar em espaço virtual ou até físico. Não é exagero imaginar que um agente de IA poderia analisar imagens de satélite (via uma API) para informar uma negociação de commodities, ou escanear repositórios de código blockchain para decidir se um novo projeto DeFi é bem construído. Quanto mais rico for o input, mais informadas serão as decisões do agente.

No lado da segurança, haverá inovação em Alinhamento de Agentes (assegurando que os objetivos de IA permaneçam alinhados com os objetivos dos usuários e normas éticas). Talvez os agentes venham com treinamento certificado que evite estratégias imprudentes. E frameworks de testes mais robustos estarão em vigor – pense em testar um agente de IA sob cenários extremos de mercado antes de implantá-lo com fundos reais (talvez ambientes de simulação ou “testnets de agentes” se tornem realidade).

Regulatory tech é outra área: podemos ver as primeiras tentativas de agentes de IA em conformidade. Por exemplo, um agente de negociação de IA que segue determinadas regulações pode registrar todas as suas decisões para auditoria, recusar-se a executar operações com informações privilegiadas (se de alguma forma deduzir informações privilegiadas), ou impor listas brancas/pretas de determinados ativos por razões legais. Empresas podem criar versões empresariais de agentes com tais salvaguardas para atrair usuários institucionais que precisam de conformidade.

Desafios Potenciais e Fatores Externos

Apesar da trajetória positiva, algumas coisas podem impedir ou moldar as perspectivas:

• Restrição Regulamentar: Se ocorrer um acidente de grande repercussão (digamos, um agente de IA causar uma grande perda financeira para muitos ou for implicado em lavagem), os reguladores podem reagir fortemente — talvez até restringindo o uso de software financeiro autônomo ou exigindo licenciamento. Isso poderia retardar o desenvolvimento ou empurrar mais para o subsolo/descentralizado. Por outro lado, uma regulamentação clara e favorável (algumas jurisdições podem abraçar isso, oferecendo sandboxes para agentes de IA) pode acelerar o progresso. O cenário regulatório global será um fator determinante.

• Condições de Mercado: Uma grave crise no mercado cripto em 2025 poderia reduzir o entusiasmo e o capital para experimentação com agentes de IA. Se as pessoas saírem dos mercados, terão menos necessidade de um sofisticado trader de IA. Por outro lado, um mercado estável ou em alta fornece um terreno fértil para testar e lucrar com esses sistemas. Dito isso, pode-se argumentar que os agentes de IA podem ser ainda mais úteis em um mercado em baixa para navegar na complexidade, mas o interesse público pode cair se houver menos dinheiro a ser ganho.

• Percepção Pública e Confiança: Se houver muitas histórias de agentes falhando ou agindo de forma estranha, o público pode ficar cauteloso. A confiança é difícil de conquistar e fácil de perder, especialmente com a IA que algumas pessoas desconfiam inerentemente. A comunidade precisará destacar sucessos e ser transparente sobre fracassos para manter um sentimento geral positivo.

Visão de Longo Prazo: Uma Síntese de IA e Blockchain

Observando um panorama mais amplo, a tendência de agentes de IA no cripto faz parte de uma síntese maior de duas tecnologias transformadoras: IA e blockchain. A visão de longo prazo é que blockchain fornece uma camada de confiança para IA. Pode registrar o que agentes autônomos fazem, tornando-os responsáveis. Pode lidar com transferência de valor, dando-lhes agência econômica. A IA, por sua vez, pode fornecer inteligência e automação para blockchain, tornando sistemas descentralizados mais eficientes e amigáveis.

Até o final de 2025, esperamos ver a primeira prova forte de que essa síntese cria algo fundamentalmente novo – talvez uma DAO que funcione inteiramente por meio de IA e alcance resultados que nenhuma organização humana poderia, ou um marketplace descentralizado onde agentes de IA trocam serviços entre si em alta velocidade, criando valor de forma autônoma. Estes podem ainda estar em estágios iniciais, mas visíveis o suficiente para apontar para um futuro onde agentes econômicos autônomos sejam uma parte normal do Web3.

Em conclusão, o restante de 2025 provavelmente levará o fenômeno dos agentes de IA de seu estágio formativo através de um crisol de validação. Aqueles projetos e agentes que emergirem bem-sucedidos poderão formar o alicerce de um novo paradigma cripto.

A empolgação do primeiro trimestre amadurecerá em impacto no mundo real, cumprindo a promessa de que “isso é mais do que apenas hype — esses agentes estão revolucionando o cripto e a IA”. Se tudo correr bem, quando formos escrever o relatório de fim de ano, talvez vejamos os agentes de IA não como uma tendência separada, mas como uma parte integral e presumida do tecido do ecossistema cripto.