O primeiro trimestre de 2025 testemunhou um aumento explosivo dos agentes de IA em criptomoedas, marcando uma das tendências mais marcantes do mundo blockchain. Ao contrário dos chatbots simples, essas entidades digitais autônomas podem manter e gerenciar criptomoedas, executar transações, criar conteúdo e até interagir umas com as outras – tudo sem controle humano direto. No começo de 2025, o Crypto Twitter e o YouTube foram dominados por conversas sobre "Agentes de IA" como a próxima grande novidade.

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

Crescimento de Mercado e Momento no 1º Trimestre de 2025

Por todas as medidas, os agentes de IA tomaram o mercado de criptomoedas de assalto no início de 2025. Em questão de poucos meses, o que era um setor virtualmente inexistente cresceu para uma economia multibilionária. A capitalização total de mercado de tokens relacionados a agentes de IA saltou para mais de $15 bilhões até o final do 1º trimestre. Para contextualizar, esse crescimento veio de quase zero em meados de 2024 – um testemunho de quão rapidamente a narrativa pegou fogo.

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

Valor de Mercado Total de tokens AI em criptomoedas é previsto para atingir $150 bilhões em 2025 (Source: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Vários eventos de alto perfil alimentaram esse momento. No final de 2024, um agente de IA experimental chamado Truth Terminal fez manchetes após convencer Marc Andreessen (o famoso capitalista de risco) a lhe enviar $50.000, que o agente então usou para promover uma meme coin. A manobra se tornou viral – a cap de mercado da meme coin explodiu para mais de $1,2 bilhão – e mostrou a frenesi especulativa que os agentes de IA poderiam desencadear. Em janeiro de 2025, as mídias sociais estavam repletas de histórias semelhantes e previsões audaciosas. Influencers promoveram agentes autônomos que poderiam potencialmente ganhar dinheiro ou rendimento para os usuários enquanto dormiam, atraindo hordas de investidores de varejo.

Do lado dos números, a adoção e participação também dispararam. Uma plataforma líder, Virtuals, relatou o lançamento de mais de 11.000 agentes de IA distintos até o 1º trimestre e viu mais de 140.000 titulares únicos de tokens de agentes em sua rede – uma adoção notável em pouco tempo. Grandes exchanges e carteiras começaram a listar e suportar esses novos tokens, alimentando ainda mais o acesso.

Os volumes de negociação de tokens de agentes de IA dispararam e, pelo menos, alguns desses ativos tornaram-se moedas top-100 por capitalização de mercado durante o trimestre. Por exemplo, o token VIRTUAL (Virtuals Protocol) viu um aumento de preço de 850% no final de 2024, atingindo um recorde histórico em janeiro de 2025 enquanto a excitação atingia o ápice. Da mesma forma, o token ai16z (um token DAO de agente de IA) surgiu em bilhões de avaliação até o final do 1º trimestre. Mesmo tokens mais estabelecidos com foco em IA, como o FET da Fetch.ai, desfrutaram de renovado interesse dos investidores como parte dessa tendência.

Vale a pena notar que esse crescimento rápido ocorreu mesmo em meio a um ambiente de mercado cripto geralmente misto no 1º trimestre. Enquanto Bitcoin e maiores altcoins estavam relativamente estáveis, a narrativa dos agentes de IA injetou uma nova onda especulativa reminiscentes de modas passadas (de ICOs a loucuras de yield farming em DeFi). No entanto, muitos observadores acreditam que há mais nisso do que apenas hype, como exploraremos. O boom do 1º trimestre preparou o palco: os agentes de IA provaram que podiam capturar a imaginação – e capital – da comunidade cripto, estabelecendo um mercado de tamanho considerável que agora busca validação através de casos de uso reais e crescimento contínuo ao longo de 2025.

O Que Exatamente São Agentes de IA em Cripto?

No seu cerne, agentes de IA em cripto são programas de software autônomos dotados de inteligência artificial que operam em redes de blockchain. Em termos práticos, um agente de IA em cripto é muitas vezes um bot ou entidade digital que pode perceber informações, tomar decisões e executar ações – tudo enquanto mantém e transaciona criptomoedas. Às vezes, eles são incorporados como assistentes semelhantes a chatbots ou como serviços de background com acesso a uma carteira cripto. O que os torna inovadores é a combinação de IA avançada (para "poder cerebral") com ativos e operações baseadas em blockchain (para "agência").

De acordo com 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 os usuários através de tarefas de criptomoeda em uma interface de chat – muito parecido com uma Alexa ou Siri, mas focado em cripto e alimentado por conhecimento de mercado atualizado. O mais importante, além de apenas conversar, um agente de IA em cripto pode tomar ações diretas em nome do usuário. Por exemplo, ele pode executar uma negociação quando certas condições são 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 Ampla (LLMs) – o mesmo tipo de IA por trás do ChatGPT – para analisar o contexto e formular decisões ​​. Eles são capazes de interpretar prompts de linguagem natural (por exemplo, “Devo segurar ou vender Ethereum agora?”) e combiná-lo com dados on-chain e raciocínio de IA para chegar a uma resposta ou ação. Como são impulsionados por IA, eles podem melhorar ao longo do tempo (aprendendo a partir de novos dados ou feedback) e lidar com entradas não estruturadas que algoritmos rígidos podem perder. Em essência, se um bot de negociação é como uma calculadora seguindo uma fórmula fixa, um agente de IA é mais como 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 cripto ou ativos digitais, permitindo que operem com alguma autonomia financeira. A análise da CoinMarketCap descreveu um agente autônomo em cripto como semelhante a “um empreendedor digital com sua própria carteira cripto”. Isso significa que um agente pode manter fundos (frequentemente fornecidos por usuários ou investidores), gastar ou investir esses fundos, e até mesmo pagar a outros. Na verdade, alguns agentes "contratam" outros agentes ou freelancers humanos para tarefas – por exemplo, um agente de IA pode automaticamente pagar por feeds de dados, comprar serviços como design gráfico (via pagamentos em cripto) para criar conteúdo, ou recompensar usuários por contribuições. Esta é uma diferença chave de um chatbot de IA regular: um agente cripto tem agência econômica. Ele pode apoiar suas decisões com dólares e centavos (ou melhor, tokens e Wei), o que abre a porta para possibilidades emocionantes e novos riscos.

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

Em resumo, um agente de IA em cripto = cérebro de IA + mãos de cripto. O cérebro de IA (aprendizado de máquina, PLN, etc.) dá a ele entendimento e força de tomada de decisão, enquanto as mãos de cripto (carteiras, contratos inteligentes, APIs de exchanges) permitem que ele faça mudanças no ambiente de blockchain. Esta combinação poderosa sustenta todos os casos de uso empolgantes que discutiremos, mas também sublinha muitos dos desafios (como confiar uma IA com dinheiro!). No 1º trimestre de 2025, a tecnologia por trás desses agentes amadureceu a um ponto em que eles eram não apenas viáveis, mas em alta demanda, preparando o palco para experimentação rápida na indústria de cripto.

Como Funcionam os Agentes de IA em um Contexto de Cripto?

Nos bastidores, os agentes de IA de cripto integram uma pilha de tecnologias para funcionar sem problemas. Em um nível alto, o fluxo de trabalho de um agente de IA típico em cripto envolve (1) interpretar entrada, (2) analisar dados, (3) tomar uma decisão, e (4) executar essa decisão on-chain. Vamos dividir isso com um cenário exemplificativo – digamos, um agente de negociação de IA – enquanto destacamos os componentes chave que tornam isso possível:

• Interface de Processamento de Linguagem Natural (PLN): Muitos agentes começam tomando uma entrada humana. Comando ou Consulta: Usando PNL, o agente pode entender instruções ou perguntas do usuário 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). LLMs modernos capacitam um alto grau de compreensão, permitindo que o agente lide com solicitações nuançadas e até mesmo faça perguntas esclarecedoras, se necessário.

• Recuperação de Dados via APIs e Feeds: Assim que sabe o que fazer, o agente reúne os dados necessários. Em nosso exemplo, o agente de negociação puxaria o preço atual do BTC de uma API de dados de mercado confiável. Agentes de IA costumam ser integrados a várias Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) – feeds de preços de exchanges, dados de protocolos DeFi, análises on-chain, sentimento em redes sociais, etc. Agentes avançados utilizam 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 buscas na web. Isso garante que o agente não opere às cegas; ele se atualiza constantemente com as informações mais recentes (um dos motivos pelos quais agentes de IA podem superar algoritmos estáticos em mercados de rápida movimentação).

• Motor de Raciocínio e Decisão de IA: Em seguida, vem o “cérebro” do agente – geralmente uma combinação de um LLM e possivelmente modelos especializados (para previsão, avaliação de risco, etc.). Com a entrada de 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 pode ser uma regra simples definida pelo usuário, 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 pesar opções. Por exemplo, um agente pode simular resultados: “Se eu comprar agora, qual é o lucro projetado versus se eu esperar?” O advento de modelos poderosos de código aberto como o DeepSeek-R1 ampliou significativamente essa capacidade de raciocínio – o raciocínio avançado do DeepSeek-R1 permite que agentes planejem e adaptem estratégias com muito menos custo do que depender de modelos proprietários. De fato, o primeiro agente de IA de cripto construído no DeepSeek-R1 foi lançado no final de 2024 como prova de que modelos de IA abertos podem operar efetivamente agentes on-chain, aprendendo comportamentos ótimos apenas por meio de aprendizado por reforço.

• Execução On-Chain (Contratos Inteligentes e Carteiras): Uma vez tomada a decisão, o agente a executa interagindo com sistemas blockchain. Nosso agente de negociação, 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 de exchange com a conta do usuário. Se for totalmente on-chain, o agente pode chamar um contrato inteligente de uma exchange descentralizada (DEX) para trocar alguma stablecoin por 0.5 BTC. A própria carteira de criptomoeda do agente entra em jogo aqui – ela pode já conter as stablecoins ou ter permissão para usar fundos da carteira do usuário (concedida antecipadamente). Alguns agentes são implementados como contratos inteligentes em si ou usam uma série de contratos inteligentes para realizar instruções de forma confiável. Outros funcionam off-chain (como serviços em nuvem ou bots), mas assinam transações com chaves privadas quando precisam realizar algo on-chain. Em todos os casos, a blockchain fornece a camada de execução para as escolhas do agente, seja ao negociar, mover fundos, cunhar um NFT ou implantar outro contrato. O Protocolo Virtual, por exemplo, padroniza isso ao tokenizar agentes como tokens ERC-20 e fornecê-los identidades on-chain, facilitando para um agente interagir com aplicativos baseados em Ethereum usando sua instância de token e módulos associados.

• Aprendizado e Adaptação: A última peça é que muitos agentes de IA têm um ciclo de feedback para melhorar com o tempo. Isso pode ser por meio de aprendizado explícito (atualizando seus modelos com novos dados) ou implícito (ajustando estratégias com base em resultados). Um agente pode notar que um determinado pool de DeFi que ele usou para rendimento teve um desempenho inferior e “aprender” a evitá-lo na próxima vez. Ou pode receber feedback do usuário (“aquele conselho não foi útil”) e incorporá-lo. A ideia é que agentes de cripto não são algoritmos estáticos; idealmente, eles melhoram continuamente (ou pelo menos atualizam) à medida que as condições mudam. No primeiro trimestre de 2025, muitas experimentações ocorreram nesse sentido – por exemplo, agentes usando entradas multimodais (dados de preços + sentimento em redes sociais) para aprimorar suas decisões de negociação, ou aproveitando o “Chain-of-Thought” prompting (uma técnica de IA) para raciocinar de forma mais sistemática. Embora nem todos os agentes sejam verdadeiramente autolearning ainda, a tendência é para uma autonomia crescente não apenas na ação, mas na formação de estratégias.

Em resumo, um agente de IA em cripto trabalha combinando inteligência orientada por IA com ações na blockchain: entende metas, coleta dados de fontes relevantes, decide o melhor curso usando modelos de IA, e então atua on-chain via transações ou chamadas de contratos. Este loop pode rodar continuamente e na velocidade da máquina. Um humano pode definir parâmetros ou metas gerais, mas o agente cuida das decisões do dia a dia ou segundo a segundo. Para usuários, é como delegar tarefas a um assistente digital muito habilidoso (e incansável). Para o ecossistema cripto, significa que uma parte crescente da atividade é executada por algoritmos coordenando-se 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 Agentes de IA Estão Sendo Aplicados em Cripto

Um motivo pelo qual agentes de IA ganharam tanta atenção no primeiro trimestre de 2025 é a grande amplitude de seus casos de uso potenciais no setor cripto. Estas 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 mais notáveis aplicações do mundo real de agentes de IA cripto que surgiram até o final do primeiro trimestre, abrangendo DeFi, negociação, DAOs, NFTs e jogos.

DeFi: Otimização de Rendimento e Finanças Automatizadas (DeFAI)

As finanças descentralizadas provaram ser um terreno fértil para agentes de IA, dando origem ao que alguns chamam de “DeFAI” – a convergência do DeFi com a automação movida por IA. No mundo complexo das fazendas de rendimento, pools de liquidez e protocolos de empréstimo, é extremamente difícil para usuários individuais acompanharem onde estão os melhores rendimentos ou os riscos mais baixos a qualquer momento. Agentes de IA estão intervindo para atuar como gerentes de dinheiro autônomos.

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

Esse tipo de otimização em tempo real foi essencialmente um bot de farming de rendimento 24/7, mas que usa IA para tomar decisões mais inteligentes do que um script estático. Considera múltiplos fatores: não apenas APRs principais mas também coisas como a saúde da plataforma, quaisquer mudanças de governança iminentes ou até mesmo o sentimento (se, por exemplo, uma notícia de exploit surgir, um agente de IA pode proativamente retirar fundos). Um post do Medium forneceu um estudo de caso conceitual de um “fundo de DeFi futurista executado inteiramente por agentes de IA,” onde diferentes agentes especializados cuidam de varredura de mercado, negociação, gerenciamento de risco e conformidade​. Nesse tipo de configuração, um agente de IA Gerente de Risco poderia monitorar as posições de um usuário e se a volatilidade subir além de um limite, aciona o sistema para cobrir ou reduzir exposição imediatamente​ – uma resposta mais rápida e disciplinada do que um humano poderia gerenciar. Enquanto isso, um IA de Varredura de Mercado lê feeds de preços e mídias sociais para encontrar oportunidades de arbitragem ou tendências​, e um IA de Negociação 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 usuários onde se poderia depositar ativos e um agente de IA assumiria a estratégia. Alguns DApps de gestão de ativos cripto começaram a oferecer “cofres gerenciados por IA” que prometiam alocar capital dinamicamente para você. O termo “agente de rendimento” às vezes era usado para agentes que lidam com agregação de rendimentos. O benefício chave é eficiência e vigilância: agricultores de DeFi humanos dormem e podem perder oportunidades ou avisos súbitos, enquanto um agente de IA está sempre alerta e reage em milissegundos. Agentes que se especializam (um encontra as melhores taxas, outro executa rebalanceamento, outro lida com seguro via Nexus Mutual, etc.) poderiam melhorar drasticamente os resultados de rendimento e a gestão de risco. Isso se alinha com a ideia de “money legos” no DeFi, agora com cola de IA no meio.

Resumidamente, 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 consultores robóticos e gestores de carteira automatizados vistos nas finanças tradicionais, atualizados para o cenário descentralizado e rápido das criptomoedas.

Negociação e Investimento: Traders e Analistas Autônomos

Se há um campo onde a velocidade e a análise de dados dominam, é a negociação – e agentes de IA têm causado um grande impacto aqui. Os mercados de criptomoedas funcionam 24/7 globalmente, e decisões em frações de segundo podem gerar grandes diferenças. Agentes de negociação de IA surgiram para capitalizar isso, funcionando como traders incansáveis e analistas de mercado que executam estratégias continuamente.

Um dos exemplos mais comentados no primeiro trimestre foi o AIXBT, um agente de IA que essencialmente se tornou um influenciador de negociação de criptomoedas por direito próprio. De acordo com relatórios, o AIXBT analisa opiniões de mais de 400 principais influenciadores de criptomoedas e tendências on-chain, depois compartilha seus insights de mercado sintetizados no X em tempo real. A análise curada deste agente se tornou tão popular que reuniu uma enorme base de seguidores (com alguns dados sugerindo que comandou 3% do “mindshare” total do Crypto Twitter no início de 2025) e seu token associado atingiu uma valorização acima de $500 milhões. Efetivamente, AIXBT transformou arbitragem de informações em um negócio: sendo mais rápido e abrangente na digestão do sentimento de mercado do que qualquer humano, forneceu recomendações valiosas, e as pessoas valorizaram o "julgamento" do agente com dinheiro real por meio de seu token.

Além dos feeds sociais, muitos agentes de IA participam diretamente da negociação algorítmica em bolsas. Estes variam desde bots relativamente simples, aprimorados com modelos de previsão de IA, até sistemas muito complexos. Um Trader Autônomo de IA pode ingerir inteligência em tempo real (preços, livros de ordens, notícias) e fazer pedidos com [tempo de sub-segundo](https://medium.com/@realcyberdoctor/the-practical-uses-of-defai-how-ai-agents-are-changing-decentralised-finance-08324a24ef6a#:~:text=2.a practical uses of defai how ai agents are changing decentralised finance 08324a24ef6a#: 2). Diferentemente de um algoritmo rígido de negociação de alta frequência, o trader orientado por IA pode adaptar sua estratégia se perceber mudanças de regime - por exemplo, se um mercado que estava preso em uma faixa começar a ter tendência, ele poderia 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 poderiam interpretar uma manchete de última hora (usando PLN), prever o impacto do mercado e ajustar posições conforme necessário dentro de momentos.

Também vimos agentes de IA usados por indivíduos como assistentes pessoais de negociação. Imagine dizer a um agente: "Monitore a Ethereum e, se começar a cair rapidamente, venda parte da minha posição, caso contrário, compre gradualmente nas baixas". O agente então cuida da execução. Isso libera traders de estarem grudados nos gráficos 24/7. Algumas plataformas de negociação de criptomoedas integraram estúdios de bots de IA, onde os usuários poderiam configurar seu próprio agente com regras em linguagem comum e fazê-lo negociar via chaves de API. A combinação de GPT-4 (e seus sucessores) com APIs de negociação habilitou uma nova onda de “traders DIY de IA” sem necessidade de habilidades de programação.

Significativamente, configurações de múltiplos agentes também foram aplicadas na negociação. Conforme descrito anteriormente, um ecossistema pode ter um agente de IA como o Escaneador de Mercado, outro como o Executor de Negociação, e outro como o Gerente de Risco. Ao dividir funções, cada agente pode se especializar e então compartilhar informações ou comandos entre si. Por exemplo, um agente pode se concentrar unicamente em analisar o sentimento no Twitter ou grandes movimentos de carteira (alertas de baleia) e sinalizar para outro agente quando algo notável ocorre, como “grande entrada para a bolsa detectada, possível venda massiva se aproximando”. O agente de negociação recebe isso e talvez reduza a exposição preventivamente. Tudo isso pode ocorrer sem um humano no controle, criando uma pilha de negociação autônoma que opera continuamente.

Casos de uso no mundo real no primeiro trimestre incluíram agentes de arbitragem que exploram diferenças de preço em DEXs, agentes de gestão de liquidez para criação de mercado, e agentes de negociação de derivativos que gerenciam posições de futuros perpétuos com hedge impulsionado por IA. Alguns fundos de criptomoedas até afirmaram estar usando agentes de IA para gerenciar carteiras inteiras, onde humanos definem a 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 carteiras humanas médias durante o trimestre, graças principalmente à capacidade de reagir instantaneamente e sem emoção aos movimentos do mercado.

Em resumo, o caso de uso de negociação para agentes de IA é sobre velocidade, adaptabilidade e amplitude de análise. Eles atuam como traders sempre disponíveis, destemidos, 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 criptomoedas do primeiro trimestre de 2025, isso se provou inestimável para muitos que buscavam uma vantagem ou simplesmente tranquilidade de saber que “alguém” (mesmo que não humano) está monitorando 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 meio de votação coletiva. Interessantemente, agentes de IA começaram a participar em DAOs e até mesmo a liderar alguns. Este é um caso de autonomia no nível organizacional: um agente de IA pode agir como membro governante ou mesmo ser o núcleo de um DAO, tomando decisões para o benefício da comunidade?

Um caso que chamou a atenção foi o ai16z mencionado anteriormente. O projeto é descrito como o primeiro DAO liderado por um agente de IA autônomo. Na prática, o ai16z tem uma persona de IA modelada após Marc Andreessen, tomando decisões de investimento de maneira semelhante a um capital de risco. Os detentores de tokens essencialmente apostam na capacidade da IA de alocar capital sabiamente. O agente usa uma estrutura de simulação de multiagentes chamada Eliza para interagir entre plataformas e manter uma “personalidade” consistente. Ele até realiza votos de governança onde as propostas da IA são executadas se os detentores de tokens consentirem. Isso inverte o roteiro usual de DAOs: ao invés de humanos proporem e votarem enquanto bots executam automaticamente, aqui uma IA propõe ações e humanos votam para ratificar ou vetá-las. O sucesso do token do ai16z (alcançando $2B de capitalização de mercado e oferecendo um APY considerável para staking) indica que muitos acharam esse conceito atraente – confiar em uma IA para dirigir um DAO de investimento com base em lógica orientada por dados, presumivelmente livre de preconceitos humanos.

Além de organizações totalmente lideradas por IA, agentes de IA também atuam como analistas ou delegados em DAOs mais tradicionais. Alguns DAOs têm milhares de propostas, postagens em fóruns e discussões off-chain - muito para qualquer uma pessoa acompanhar. 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, o DAO do tesouro de um protocolo DeFi poderia empregar um agente de IA para escanear todas as solicitações de financiamento e sinalizar aquelas que atendem a certos critérios de ROI ou risco, então votar automaticamente "Sim" ou "Não" com base nessa análise. Esse tipo de agente atua como um procurador para um votante (seja um indivíduo ou uma comunidade inteira que confiou a ele). 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 um “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 são os tesoureiros de IA. DAOs muitas vezes possuem grandes tesouros que precisam ser geridos – 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. Um DAO poderia dizer: “mantenha X meses de caixa em stablecoins, aloque Y% para baixo risco de rendimento, Z% para oportunidades de crescimento”, e um agente de IA poderia então implementar essa política e ajustá-la conforme os mercados mudam. Isso é semelhante ao caso de uso do DeFi, mas operando dentro dos limites do mandato de uma comunidade.

O benefício da IA na governança é novamente eficiência e processamento de dados. Um agente de IA não se cansa de 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 trimestre passado, que falhou, as preocupações prováveis serão X, Y, Z”). Em teoria, também pode ser mais objetivo – não influenciado por política ou ganho pessoal, se programado para maximizar as métricas de longo prazo do DAO.

No entanto, dar poder à IA em DAOs também é controverso. Há um debate em andamento: o código é a lei, mas 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 assessoraram ou executaram tarefas claramente definidas, em vez de direcionar unilateralmente os DAOs (além de experimentos ousados como ai16z). Ainda assim, a tendência é que, à medida que os agentes de IA se provem em papéis mais restritos, as comunidades possam confiar neles para integrar mais responsabilidades significativas no futuro.

mais autoridade. É concebível que, no final de 2025, veremos propostas de DAO escritas por agentes de IA e aprovadas porque a comunidade reconheceu o histórico desses agentes em tomar decisões sensatas.

Em resumo, agentes de IA em DAOs estão atuando como participantes inteligentes - de analistas de propostas e procuradores de voto a líderes autônomos em organizações experimentais. Isso está expandindo o significado de “autônomo” em Organização Autônoma Descentralizada: não apenas autônomo na execução, mas possivelmente também na tomada de decisões.

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

O boom dos NFTs nos anos anteriores foi amplamente sobre arte digital e colecionáveis, mas os agentes de IA estão adicionando uma nova dimensão: criação de conteúdo dinâmico e interação. No Q1 de 2025, começamos a ver agentes impulsionados por IA desempenhando papéis na economia criativa e de NFTs, tanto na geração de novo conteúdo quanto na gestão de coleções ou comunidades existentes.

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

Alguns colecionadores de NFTs configuram agentes para compor músicas em NFT ou criar designs de cartas colecionáveis. O agente poderia então listá-los automaticamente em mercados, gerenciar os preços (talvez baixando os preços se não venderem, ou aumentando se a demanda estiver alta) e transferir os lucros para sua carteira ou para o proprietário. Embora a arte generativa por IA não seja nova, integrá-la com tarefas de cunhagem e vendas em blockchain cria um pipeline completo onde a IA não apenas cria, mas também comercializa a criação por conta própria.

Outro caso de uso é a gestão de comunidades para projetos de NFTs. Coleções populares de NFTs costumam ter comunidades no Discord/Telegram que precisam de moderação, resposta a perguntas frequentes e engajamento. Agentes de bate-papo por IA têm sido empregados para servir como guias comunitários disponíveis 24/7 – respondendo a perguntas dos detentores (por exemplo, “Quando é o próximo airdrop para proprietários de NFT?”), fornecendo informações sobre como fazer staking ou usar os NFTs e até mesmo construindo histórias (alguns projetos de NFT têm histórias ou narrativas fictícias, e os agentes de IA podem interpretar personagens para tornar a comunidade mais imersiva). Um artigo sobre AI Agents observa que tais agentes podem fornecer suporte educacional ao simplificar jargões e conceitos de criptografia para os recém-chegados – isso se estende a comunidades de NFTs onde os recém-chegados frequentemente precisam de ajuda para entender o projeto. Automatizando essas interações, os projetos mantiveram suas comunidades engajadas sem precisar de moderadores humanos 24 horas por dia, especialmente em fusos horários diferentes.

Existe também uma interseção entre agentes de IA e NFTs na forma de influenciadores virtuais ou personalidades dirigidas por IA. Já mencionamos AIXBT no Twitter. Podemos considerar isso uma espécie de NFT em si – não que seja uma imagem estática, mas é uma persona digital com seguidores e valor tokenizado. De forma semelhante, projetos como Luna na plataforma Virtuals exibem um agente de IA que atua como um vocalista de IA e personalidade de mídia social​. A missão de Luna é crescer seu público para 100k, e ela até gasta seu próprio tesouro para encomendar artistas reais para graffiti e contrata outros agentes de IA para criação de conteúdo​.

Isso confunde a linha entre NFTs (como personagens digitais únicos) e agentes de IA (como atores autônomos). Essencialmente, Luna é como um personagem de 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 marca que interagem com fãs e realizam iniciativas de marketing de forma autônoma. Eles podem lançar colecionáveis limitados de NFT de si mesmos para fãs, etc. Esse conceito de influenciadores virtuais autônomos surgiu tanto das tendências de NFTs quanto de IA.

Capacidades de Luna AI

Do ponto de vista de colecionadores ou criadores de NFTs, agentes de IA são também úteis para gestão e descoberta de portfólios. Um agente poderia gerenciar a coleção de NFTs de alguém: rastrear valores de mercado, encontrar compradores ou oportunidades de troca, alertar sobre novos lançamentos em tendência que correspondam ao seu gosto ou até mesmo participar de leilões dentro dos limites definidos. Dada a sobrecarga de mercados de NFTs, ter uma IA que analisa o que vale a pena é valioso. Alguns serviços no Q1 ofereceram “consultores” de IA que informam quais projetos de NFT têm atividades incomuns on-chain (como baleias comprando, o que pode indicar uma subida de preço iminente).

Um exemplo concreto: o jogo Kuroro Wilds (citado em Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) utilizou um agente de IA como parte de sua campanha de jogue-para-airdrop. Neste jogo de RPG, o agente de IA da campanha (ou sistema de IA) monitorou jogadores completando missões e tarefas sociais, recompensando-os então com pontos convertíveis para os próximos tokens KURO​. Isso é essencialmente um mecanismo de distribuição impulsionado por IA – assegurando o genuíno engajamento dos jogadores ao verificar algoritmicamente ações e distribuir recompensas, algo que seria tedioso para humanos gerenciarem manualmente para milhares de jogadores. Criou-se um sistema de recompensas dinâmico e responsivo que ajustava-se à medida que os jogadores participavam, tornando o airdrop mais interessante e justo. De forma mais ampla, qualquer projeto de NFTs ou jogos poderia utilizar agentes de forma semelhante para gerenciar programas de recompensas, airdrops, ou economias de jogo em tempo real.

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

Jogos e Metaverso: Participantes de Jogos Autônomos

Plataformas de jogos em blockchain e metaversos também começaram a adotar agentes de IA para criar mundos mais dinâmicos e interativos. Jogos são essencialmente sistemas complexos de regras – um playground ideal para que a IA navegue e encontre estratégias ótimas ou simule personagens inteligentes. Até o Q1 de 2025, vimos os primeiros usos de agentes de IA como jogadores e personagens não-jogadores (NPCs) em jogos cripto.

Do lado dos jogadores, agentes de IA podem jogar jogos play-to-earn (P2E) para ganhar recompensas em nome dos usuários. Isso pode soar como a utilização de bots (e de fato, anda em uma 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 fazer 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 jogos para cultivar tokens do jogo que são negociáveis em exchanges, atuando efetivamente como “bolsas de estudos” autônomas (emprestando um termo dos dias de Axie Infinity). No entanto, desenvolvedores de jogos são cautelosos, pois o uso não controlado de agentes pode desequilibrar um jogo. Assim, as aplicações mais interessantes são quando jogos integram agentes de forma projetada.

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

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

Jogos como Axie Infinity já utilizavam scripts automatizados historicamente, mas os agentes de 2025 são muito mais avançados – eles podem realmente estrategizar em jogabilidade competitiva. Houve discussões na comunidade sobre desenvolver agentes de IA que poderiam treinar com aprendizado por reforço para se destacar em jogos blockchain, o que poderia levar um dia a competições de IA vs IA on-chain (possivelmente um novo esporte para espectadores, semelhante a torneios de xadrez de IA, mas com tokens em jogo!). Algumas experiências iniciais tiveram IAs aprendendoJogo: jogos estilo cartas colecionáveis no blockchain, encontrando novas combinações de cartas que jogadores humanos não haviam descoberto. Esse tipo de exploração pode enriquecer o meta do jogo ou até ajudar os desenvolvedores a identificar se certos ativos são muito poderosos.

Resumindo, nos jogos, agentes de IA servem tanto como auxiliares quanto como desafiadores – eles podem automatizar as partes entediantes para jogadores (ganhar tokens, fazer missões repetitivas) ou se tornarem parte do tecido do jogo (NPCs inteligentes, eventos dinâmicos). A visão final é de jogos que possam funcionar de forma amplamente autônoma com conteúdo e personagens movidos por IA, o que se encaixa perfeitamente com o ethos descentralizado – imagine um mundo de jogo que continua evoluindo mesmo se a equipe de desenvolvedores original se afastar, porque agentes de IA o mantêm vivo e interessante.

Ainda estamos nos primeiros estágios, mas o primeiro trimestre de 2025 mostrou um vislumbre de como agentes de IA poderiam transformar os jogos na Web3 em uma experiência mais autônoma e imersiva, onde nem todos os personagens que você encontra são humanos, mas ainda assim podem ser envolventes e benéficos para o ecossistema.

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

Com o aumento da tendência de agentes de IA, certas plataformas e projetos emergiram como a espinha dorsal desse novo ecossistema, cada um contribuindo de diferentes maneiras – desde fornecer infraestrutura até emitir tokens populares que atraíram investidores. Aqui destacamos alguns dos principais jogadores e tokens que moldam o espaço de agentes de IA no primeiro trimestre de 2025:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Frequentemente mencionado como o ponto de partida para a explosão de agentes de IA, Virtuals é uma plataforma descentralizada (lançada em 2021) que facilita a criação, implantação e monetização de agentes de IA na cadeia.​ Virtuals fornece um framework chamado GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) para construir agentes com código mínimo, usando componentes modulares. Essencialmente, os usuários podem projetar um agente de IA (definir sua missão, conectar 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. Essa 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 tornar popular ou lucrativo, a demanda por seu token aumenta, beneficiando os detentores. Virtuals também introduziu um modelo de copropiedade, permitindo que vários desenvolvedores colaborem em um agente e compartilhem sua receita (que é distribuída por regras na cadeia)​.

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

• ai16z (AI16Z token): Este projeto chamou a atenção tanto por sua homenagem humorística a uma lenda do Venture Capital quanto por seu modelo pioneiro de DAO governada por IA. Lançado no final de 2024, ai16z implantou um agente de IA (apelidado de “Marc” em homenagem a Andreessen) como chefe operacional de um fundo de investimento descentralizado​. O agente usa o framework Eliza de múltiplos agentes para coordenar decisões em várias plataformas, mantendo uma estratégia coerente. O token AI16Z atua como governança e 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 um fornecimento fixo de 1,1 bilhões de tokens​, e ofereceu um alto rendimento de staking(~31,4% APR) através do chamado ai16zPOOL para incentivar a participação​.

Até janeiro de 2025, a capitalização de mercado do ai16z disparou para $2 bilhões​, refletindo um enorme interesse. Demonstrou que a comunidade estava disposta a investir no conceito de um fundo gerenciado por IA – essencialmente confiando em um algoritmo para identificar e talvez até executar investimentos em startups ou oportunidades de negociação. O sucesso do ai16z também destacou o aspecto multi-chain dos agentes de IA: ele opera no Solana, mostrando que esse movimento não está confinado ao Ethereum ou qualquer cadeia única​. O uso do alto rendimento do Solana provavelmente ajuda o agente ai16z a realizar transações rápidas quando necessário. No geral, o ai16z se estabelece como uma prova de conceito de que organizações autônomas podem existir – onde uma IA é efetivamente o CEO – e a comunidade cripto atribuirá um valor substancial a elas.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): Nem todos os jogadores-chave eram novos em 2025. Fetch.ai (FET) já existia há alguns anos, construindo um framework e uma rede de agentes de IA. Em 2025, a Fetch.ai uniu forças com SingularityNET e Ocean Protocol para formar o que chamaram de **Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance)**​. Esta colaboração visava combinar pontos fortes: SingularityNET traz expertise em marketplaces de IA descentralizada e pesquisa de AGI, Fetch.ai contribui com sua tecnologia de agentes e ferramentas (ex: sua plataforma baseada em agentes DeltaV​), e a Ocean fornece a infraestrutura de dados e marketplaces para dados de treinamento de IA​. Juntas, esta aliança se posiciona na vanguarda do desenvolvimento de IA descentralizada. No contexto de agentes cripto, a aliança e particularmente a tecnologia da Fetch.ai fornecem as ferramentas subjacentes para tornar os agentes mais inteligentes e 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 mesmo o Virtuals em valor no primeiro trimestre. (De fato, o FET e o token AGIX da SingularityNET tiveram rallies significativos, dado sua conexão com a narrativa de IA em geral). O objetivo da aliança de buscar a AGI (Inteligência Geral Artificial) de uma maneira descentralizada é uma aposta de 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 mercado de dados em seis meses​, indica a escala em que esses projetos de infraestrutura operam, alimentando informações úteis para agentes de IA. Em suma, a aliança ASI e o token FET representam o lado mais focado em infraestrutura e pesquisa dos agentes de cripto IA – menos impulsionado pelo hype, mas fornecendo tecnologia séria e (potencialmente) os modelos de IA de ponta mais altos que outros podem construir.

• OriginTrail (TRAC): À primeira vista, o OriginTrail é sobre cadeia de suprimentos e dados Web3, não agentes de IA. Então por que é contado entre os “tokens de agentes de IA a observar”? A razão é que bons dados são o combustível para uma boa IA. O gráfico de conhecimento descentralizado e a plataforma de dados verificáveis do OriginTrail podem servir como uma base para agentes de IA que precisam de informações confiáveis. Por exemplo, um agente de IA usado na otimização da cadeia de suprimentos empresarial poderia obter dados autenticados por meio do OriginTrail para tomar decisões. As parcerias do OriginTrail com grandes empresas (Oracle, BSI, etc.)​ sugerem que seus dados podem alimentar a automação movida a IA nesses setores. O token TRAC é usado para staking e recompensa pela provisão de dados e garante a integridade dos dados na rede​. Conforme os agentes de IA assumem tarefas como verificar a proveniência da cadeia de suprimentos ou automatizar logística (áreas onde IA + blockchain tem valor claro), um projeto como OriginTrail torna-se um encanamento essencial. No primeiro trimestre 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 um fornecimento máximo de 500M e tokenomics incentivando o uso na rede​, o TRAC está pronto para crescer se os agentes de IA se expandirem em casos de uso empresarial do mundo real que exigem dados pesquisáveis e confiáveis – em efeito, tentando ser o “Google do Web3” como o projeto imagina​, que por sua vez seria fortemente utilizado por agentes de IA precisando consultar aquele gráfico de conhecimento.

• Outros Notáveis: Existem outros nomes emergentes: ChainGPT lançou agentes de IA voltados para análise na cadeia e até mesmo conteúdo cômico (conforme uma publicação no LinkedIn, lançou um segundo agente para inteligência de mercado que também atua como um “comediante” Web3 para aumentar o engajamento​. BULLY foi citado como exemplo de um “coin meme de agente de IA”, combinando narrativas de IA com cultura de meme no ecossistema Virtuals​. Embora talvez não tecnicamente inovadores, tais agentes meme atraem a 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 por si só, mas relacionados. Notavelmente, alguns protocolos cripto mainstream começaram a adicionar integrações de IA – até o final do primeiro trimestre, havia dicas de coisas como UniswapContent: considerando assistentes de interface movidos por IA, etc., mostrando como os grandes players podem incorporar tecnologia de agentes sem lançar seu próprio token.

Principais Tendências e Tecnologias Impulsionando Agentes de IA

Várias tendências importantes e desenvolvimentos tecnológicos convergiram no final de 2024 e no primeiro trimestre de 2025 para alavancar o surgimento de agentes de IA no mundo cripto. Entender isso dá 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 beneficiaram-se 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 em que a tecnologia de IA se tornou amigável ao usuário e poderosa o suficiente para estimular a adoção em massa. Dois desenvolvimentos se destacam:

• Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) alcançaram novos patamares: Com o GPT-4 da OpenAI (frequentemente chamado de “o1” em alguns círculos) estabelecendo um padrão elevado, a comunidade de código aberto respondeu com modelos como Llama 2 e em seguida 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 operação. Em janeiro de 2025, o DeepSeek-R1 foi lançado e considerado 20-50 vezes mais barato de usar do que o modelo comparável da OpenAI. Isso é revolucionário: de repente, operar um agente de IA relativamente sofisticado se tornou economicamente viável para uma gama mais ampla de projetos cripto (que podem não ter os bolsos fundos para chamar APIs caras milhares de vezes). A análise da Switchere sobre o DeepSeek observou que adotar o R1 pode ser essencial para plataformas de agentes de IA reduzirem despesas e focarem em utilidade em vez de hype (Como o DeepSeek Pode Afetar os Tokens de Agente de IA). De fato, os projetos rapidamente integraram o R1 ou modelos similares; por exemplo, uma primeira onda de agentes de IA usando modelos personalizados baseados no DeepSeek foi lançada como prova de que alto desempenho pode ser alcançado a baixo custo (Primeiro Agente de IA Blockchain Integra Modelo Personalizado DeepSeek).

A implicação mais ampla é que a IA não é mais um gargalo; a qualidade de raciocínio, compreensão de linguagem e até mesmo multitarefa que os agentes possuem agora está anos-luz à frente do que era com os modelos da era 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 em HuggingFace ou semelhantes.

• Frameworks de IA multimodais e especializados: Juntamente com modelos melhores, surgiram frameworks adaptados para operações de agentes. Por exemplo, o framework Eliza permite simulações multiagentes onde os agentes mantêm identidade e conhecimento em diferentes ambientes. Técnicas como Cadeia de Pensamento (CoT) e Árvore de Pensamentos foram integradas ao raciocínio dos agentes para melhorar a profundidade da tomada de decisão. Isso ajudou os agentes a dividir problemas em subtarefas de forma mais eficaz (importante para fluxos de trabalho complexos como, “Analise este novo token, decida se é uma fraude, depois formule 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 no momento, 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 ação em tempo real do que seus antecessores.

O resultado desses avanços em IA é claro: agentes cripto autônomos tornaram-se realmente práticos em 2025. Antes, talvez um agente falhasse com frequência ou desse informações erradas devido aos limites dos modelos. Agora, com uma cognição próxima do nível do GPT-4 disponível e econômica, os agentes podem realmente imitar o que um especialista humano poderia fazer, pelo menos em domínios definidos. Isso incentivou empreendedores e desenvolvedores a tentarem agentes em todos os tipos de nichos, confiantes de que a IA pode lidar com isso.

Sistemas Multiagentes e Orquestração

À medida que os agentes de IA individuais se tornaram mais capazes, uma tendência emergente é conectá-los em sistemas multiagentes para enfrentar processos complexos e em várias etapas. Em vez de uma IA monolítica tentando fazer tudo, criamos um conjunto de agentes especializados que colaboram. Esta ideia existe na pesquisa em IA, mas o cripto oferece um campo de provas único para implementá-la, porque você pode ter agentes transacionando e se comunicando on-chain 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 empréstimos, outro especializado em executar refinanciamento de dívidas, outro em farming de rendimento, etc., todos sob uma estratégia geral. A plataforma então orquestra efetivamente esses agentes como uma equipe, muitas vezes com um agente “gerente” ou um contrato inteligente coordenador garantindo que trabalhem em direção ao objetivo unificado do usuário.

Especialistas do setor destacaram explicitamente que fluxos de trabalho multiagentes orquestrados são esperados como o próximo grande salto para a IA no blockchain. Os investidores estão de olho em equipes que constroem o middleware e 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 negociam tarefas entre si e como resolvem conflitos se dois agentes tiverem sugestões diferentes.

Uma direção concreta são os 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 um pedido (“Preciso de uma imagem criada para meu post, pagarei 0,01 ETH”) e outro agente especializado em geração de imagem cumpre. Tudo automatizado. Isso efetivamente cria uma economia autônoma de serviços on-chain. Alguns projetos como HyperSDK (nome hipotético aqui para ilustração) podem buscar ser a plataforma que habilita tal comércio agente-a-agente de maneira confiável.

Outro aspecto são os launchpads e incubadoras de agentes, que abordamos com Virtuais. A ideia de um launchpad de IA é simplificar o lançamento de novos agentes no mercado, incluindo financiamento (como um DAO ou investidores fornecendo capital inicial ao tesouro do agente) e compartilhamento de infraestrutura. Vários projetos de launchpad – com tokens como CLANKER, VVAIFU, MAX – surgiram, focando no financiamento e promoção de novas ideias de agentes. Eles criam um ciclo virtuoso: se um agente do seu estábulo se tornar um sucesso estrondoso (como um bot de negociação super útil que todos querem usar), o token e a reputação do launchpad disparam, o que then atrai mais talentos e financiamento, e assim por diante. A precaução, conforme observado, é que esses precisam de um pipeline de “projetos bloqueio de sucesso” para manter o impulso, caso contrário, o interesse pode desaparecer entre grandes sucessos.

Finalmente, a avaliação e benchmark se tornaram mais proeminentes – como sabemos que 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 ~19,4% no GAIA, o que, embora não seja o principal, demonstrou capacidade sólida para casos de uso Web3. Este tipo de métrica ajuda a guiar melhorias e também dá aos investidores uma forma de avaliar se uma tecnologia de agente é verdadeiramente inovadora ou apenas marketing.

Em resumo, sistemas multiagentes 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 um melhor desempenho geral – muito parecido com o funcionamento de organizações complexas na sociedade humana, mas aqui os “funcionários” são programas de IA. O primeiro trimestre de 2025 viu a base para isso com launchpads e frameworks, e é provável que acelere à medida que histórias de sucesso surgem.

Integração Aprofundada com Tecnologia Blockchain (DeFi, Contratos Inteligentes, Oráculos)

Os agentes de IA não floresceriam se não fosse pelas tecnologias blockchain que lhes permitem realmente fazer coisas. Uma tendência no primeiro trimestre é a integração aprofundada de agentes de IA com várias partes da pilha tecnológica cripto, possibilitando ações mais eficientes e seguras:

• Oráculos Mais Inteligentes e Feeds de Dados: 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 o preço, mas índices de volatilidade, índice de sentimento social, etc. Redes de oráculos começaram a oferecer produtos de dados compostos que os agentes podem assinar on-chain, pagando com tokens por cada atualização. Essa sinergia garante que os agentes ajam com base em dados de alta qualidade. Em troca, alguns agentes de IA têm sido usados para melhorar os próprios oráculos – por exemplo, a Chainlink experimentando IA para detectar pontos de dados fora do padrão ou tentativas de manipulação de oráculos em tempo real, essencialmente um watchdog de IA para melhorar a segurança de oráculos.

• Carteiras de Contratos Inteligentes e Abstração de Contas: O surgimento de abstração de contas (ERC-4337) no Ethereum tornou mais fácil ter carteiras de contratos inteligentes, que podem ser programadas com políticas. Muitos agentes de IA controlando fundos usam essas carteiras inteligentes para que possam executar complexas sequências, como “se condição X, então assinar transação Y”. A abstração de contas também permite coisas como taxas patrocinadas (um agente poderia ter um endereço patrocinador pagando pelo gás, para que não precise gerenciar ETH para gás, simplificando sua operação). Vimos metatransações sendo usadas onde um agente submete uma intenção e outro serviço paga o gás para executá-la, o que ajuda no UX onde agentes agemHere is the translation formatted as requested:

Omitir a tradução para links de marcação.

Content: para usuários sem exigir que os usuários sempre aprovem em tempo real (o usuário deu aprovação ampla antecipadamente). Essencialmente, a infraestrutura de blockchain está se adaptando para permitir que transações impulsionadas por IA aconteçam de forma mais fluida.

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

• Modelos de token deflacionários ou orientados por utilidade: Uma tendência na 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, pois quanto mais agentes e co-proprietários, mais VIRTUAL é necessário ou queimado em taxas. Outro exemplo é exigir o staking de tokens de plataforma para criar ou executar um agente (garantindo algum envolvimento para que agentes de spam sejam desestimulados). Tokens de agentes de IA assim adotaram crescentemente modelos onde a demanda de tokens escala com agentes ativos e sucesso desses agentes, em vez de pura especulação. Esta é uma tendência emprestada do DeFi (onde, por exemplo, um token DEX acumula valor a partir de taxas de transação). É destinado a abordar a preocupação do hype ao incorporar utilidade.

• Frameworks de Segurança e Sandboxes: Reconhecendo os riscos de dar ao código de IA controle sobre fundos, alguns projetos implementaram ambientes sandbox e mecanismos de segurança para agentes. Por exemplo, a carteira de contrato inteligente de um agente pode ter uma regra: não pode enviar mais de X quantia por dia sem aprovação multissignatura, ou um interruptor de emergência se for detectado comportamento anormal. Essas medidas foram discutidas em círculos de segurança para garantir que um agente de IA não desonesto ou hackeado não esvazie tudo de uma só vez. Adicionalmente, ferramentas de auditoria estão sendo estendidas à lógica dos agentes de IA (além de apenas código de contrato inteligente, auditando as estratégias ou os dados de treinamento para garantir que não haja portas traseiras maliciosas). Embora isso ainda esteja evoluindo, é uma integração vital da mentalidade de segurança do blockchain no reino dos agentes de IA.

Essencialmente, a tecnologia blockchain e os agentes de IA estão co-evoluindo – o blockchain fornece os trilhos e grades de proteção 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 que torna a “Web Agentic” uma possibilidade realista.

Fenômeno Comunitário e Cultural: Memes, Hype e Educação

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

• Poder Memético: A noção de “agentes autônomos” se prestava a memes e antropomorfização. Usuários de cripto no Twitter faziam piadas sobre “AI degens” investindo em moedas às 3 da manhã ou agentes fazendo “o trabalho de Deus” postando memes (como o Truth Terminal fez). Memecoins surgiram que se aproveitaram do tema agente – por exemplo, tokens que não tinham IA real, mas eram nomeados com palavras de ordem de IA para atrair a multidão (isso é análogo a como qualquer moeda com “Inu” no nome decolava durante as loucuras de memes). Discussões insinuaram que passamos por uma fase de hype alimentada por memes. Projetos como BULLY (uma moeda meme do ecossistema Virtuais) exemplificam moedas meme de agentes de IA prosperando com suporte comunitário e tendência, com potencial viral rápido. Embora muitas dessas moedas provavelmente não durem, aumentaram a visibilidade – de repente, até comerciantes casuais conheciam “agente de IA” como um conceito, 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 usuários sobre cripto e IA. Já que um agente de IA muitas vezes tem uma interface de chatbot, os novatos acharam mais fácil perguntar 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, pode apenas perguntar ao assistente de IA. Assim, à medida que mais plataformas incorporaram agentes de IA como front-ends ou suporte, a barreira de entrada para usar serviços de cripto caiu. Esta tendência poderia ampliar significativamente a adoção cripto se continuar (imagine que cada carteira tenha um tutor de IA, cada DApp tenha um guia de IA).

• Código Aberto e Desenvolvimento Comunitário: A tendência de agentes de IA tem um forte ethos de código aberto. Projetos estão compartilhando modelos de agentes, templates de estratégias e até “personalidades” de agentes para outros construírem. 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 a contratos do Uniswap e esse conhecimento se espalha. Também significa que o movimento não é controlado por nenhuma entidade única; muito como o próprio cripto, é uma inovação descentralizada com muitos contribuidores independentes.

• Escrutínio Regulatório como Tema: Embora ainda não seja uma tendência em grande escala, no final do primeiro trimestre houve uma crescente conversa sobre regulamentação. Vale a pena notar como uma tendência prospectiva: os legisladores 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 gerencia dinheiro? Se um agente causa uma perda, quem é o responsável? Essas questões foram levantadas em painéis e artigos. Embora a regulamentação concreta ainda não tenha chegado no primeiro trimestre, a comunidade está se preparando para ela, e algumas plataformas começaram a implementar KYC para agentes ou limitar certas funcionalidades em jurisdições. Então, parte da narrativa está mudando de puro Velho Oeste para um desenvolvimento um pouco mais consciente de conformidade, especialmente para agentes lidando com grandes fundos.

Em resumo, além da tecnologia, a onda de agentes de IA é um fenômeno social. Capturou imaginações – dos construtores sérios que veem isso como o futuro da automação, aos senhores dos memes que tratam agentes como a última moda para se divertir (e ganhar dinheiro rápido) com. Esta mistura de hype e entusiasmo genuíno, temperada gradualmente por educação e discussão de responsabilidades, definiu o tom do primeiro trimestre 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 emocionante, também traz uma série de riscos e desafios que foram intensamente debatidos no primeiro trimestre de 2025. É crucial examinar essas questões para ter uma visão equilibrada:

Riscos Técnicos: Qualidade de Dados, Segurança e Confiabilidade

Agentes de IA são tão bons quanto os dados e o código em que operam. Um grande risco é a precisão e 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 atrasado pode comprar ou vender pelo preço errado, ou pode basear seu conselho em rumores que foram desmentidos uma hora atrás. No primeiro trimestre, houve alguns incidentes menores de agentes cuspindo informações falsas (como dizer a um usuário que uma determinada blockchain foi parada quando não foi, devido a uma matéria antiga). O desafio é garantir que os agentes tenham informações corretas e atualizadas – o que é difícil em um contexto descentralizado. As soluções incluem usar várias fontes de dados (se 5 feeds concordam com um preço, é provavelmente preciso) e implementar etapas de verificação (talvez um agente peça a um segundo agente para verificar uma resposta). Mas o risco não pode ser totalmente eliminado; portanto, desinformação por IA é uma preocupação real, especialmente se os usuários confiarem cegamente no agente.

A segurança é outro problema massivo. Por design, esses agentes podem deter e transferir valor, tornando-se alvos de exploração. Um agente de IA comprometido pode ser catastrófico – se alguém hackear a chave do agente ou manipular sua lógica, pode drenar fundos. Há também o 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, fornecendo entradas maliciosas (um pouco análogas aos ataques de injeção de prompts em chatbots). Especialistas notaram que agentes que lidam com credenciais de carteira são alvos potenciais e devem ser bem protegidos. As melhores práticas sendo discutidas incluem criptografia de todas as comunicações dos agentes, permissão rigorosa (um agente não deve ser capaz de fazer tudo mesmo se for hackeado; dar-lhe o privilégio mínimo necessário), e auditorias regulares do código do agente e do modelo de IA para vulnerabilidades. Como este é um novo território, os frameworks de segurança estão correndo atrás. Durante o primeiro trimestre, nenhum grande hack de agente de IA foi publicamente relatado, mas muitos hackers de chapéu branco estavam certamente sondando, e parece ser uma questão de tempo a menos que medidas robustas sejam implementadas.

A confiabilidade também está ligada ao entendimento. Mesmo AIs avançadas podem ter dificuldades com casos de borda ou consultas complexas fora de sua distribuição de treinamento. Por exemplo, pergunte 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: claramente delimitar as funções do agente (não esperar que um bot de negociação explique implicações fiscais, por exemplo) e garantir que haja uma maneira fácil de recorrer ao suporte ou intervenção humana.Conteúdo: Algumas plataformas colocam um “Você está satisfeito? Sim/Não” após interações com o agente para que um humano possa revisar rapidamente se algo parece errado.

Outra faceta é o overfitting e a falta de generalização – um agente pode se sair bem em condições normais, mas falhar durante eventos de cisnes negros porque nunca encontrou dados semelhantes no treinamento. Isso é arriscado no mundo cripto, onde eventos extremos acontecem. Portanto, componentes de gestão de risco ou disjuntores são importantes para parar os agentes quando as coisas saem drasticamente dos limites esperados.

Dependência Excessiva e Supervisão Humana

Com qualquer automação, há o perigo das pessoas confiarem demais nela. Dependência excessiva de agentes de IA pode levar à complacência. Se os usuários começarem a delegar todas as decisões a agentes sem entender o raciocínio, podem ter problemas se o agente falhar. Um cenário: um agente aconselha a manter um determinado token durante uma baixa do mercado; um usuário pode aceitar isso cegamente e incorrer em grandes perdas, enquanto um investidor experiente poderia ter tido dúvidas e vendido. Já houve anedotas de traders menos experientes seguindo bots de IA em negociações e se queimando quando o mercado mudou drasticamente (alguns grupos do Telegram se formaram em torno da cópia dos movimentos de um agente particular, lembrando o copy-trading de “gurus” humanos).

O desafio é manter os humanos no loop de forma adequada. Como evitar a confiança cega? Especialistas sugerem tratar agentes de IA como assistentes, não chefes. O guia da Botpress aconselha os usuários a usar agentes como ferramentas suplementares, não conselheiros únicos, e sempre combinar as percepções dos agentes com suas próprias pesquisas. Algumas plataformas fazem isso por design – para grandes ações 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 adotantes iniciais eram especialistas em tecnologia e monitoravam seus agentes de qualquer maneira, mas à medida que mais usuários mainstream chegam (talvez atraídos pela facilidade de um IA lidando com as coisas), o risco de dependência excessiva cresce.

Existe também um lado filosófico: responsabilidade decisional. Se um agente de IA em um DAO vota de certa maneira e isso resulta em uma má decisão, a comunidade pode culpar a IA ou seus criadores. Mas uma vez que é “autônoma”, há uma área cinzenta de responsabilidade. Para agentes pessoais, se perder o seu dinheiro, tecnicamente é culpa sua por usá-lo – mas de uma perspectiva de experiência do usuário, isso pode ser um remédio amargo, e pode haver pedidos por formas de seguro ou garantias de desempenho do agente, o que atualmente não existe amplamente.

Hype vs. Realidade: Sustentabilidade da Tendência

A indústria cripto viu muitos ciclos de hype, e os céticos dos agentes de IA argumentam que este é apenas o último modismo do momento. De fato, até março de 2025 houve um certo 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 até o início de 2025 – significando que tantos projetos surgiram que o dinheiro dos investidores se espalhou de forma fragmentada. Muitos tokens dispararam e depois caíram à medida que os especuladores saltaram para a próxima coisa, um padrão muito reminiscent do era das ICOs ou do verão do DeFi.

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

Há críticas de que, apesar de 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 IA de DAOs estão tomando decisões melhores que humanos? A evidência ainda é escassa ou anedótica. Alguns usuários iniciais relataram ganhos ou melhorias modestos, mas nada impressionante que não pudesse ser alcançado por uma equipe humana qualificada. Isso abriu o debate: a narrativa dos agentes de IA está superando a realidade? Ou, como alguns nos fóruns cripto colocam, “Isso é apenas automação DeFi com um nome novo e sofisticado?” O contra-argumento dos defensores é que estamos nos primeiros dias, e a tecnologia de agentes melhorará exponencialmente (especialmente com melhores modelos de IA e aprendendo 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. Os detratores dizem, ok, você tem um token de agente de IA – o que ele te concede exatamente? Se um agente é bem sucedido, o token acumula algum valor ou fluxos de caixa, ou é apenas especulativo? Alguns tokens de agentes podem não ter uma utilidade clara (além de governança ou influência). Os projetos mais inteligentes, como 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, isso pode manchar todo o setor. Já vimos pelo final do primeiro trimestre alguns tokens que lançaram no hype (sem um produto de agente funcionando) perder 80-90% de seu valor rapidamente.

Em essência, a questão da sustentabilidade está em foco: os agentes de IA podem corresponder às expectativas? O consenso entre vozes mais cautelosas é que sim, eles podem ser revolucionários, mas exigirá eliminar o ruído. É semelhante a como a bolha das empresas ponto com estourou e depois surgiram gigantes reais da internet. Podemos ver uma “bolha de agentes de IA” desinflar, mas isso não significa que o conceito está morto – apenas os excessos.

Preocupações Éticas e Regulatórias

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 vai se envolver 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 baixo valor para sua vantagem – essencialmente fazendo o que um trader desonesto faria, mas sem uma bússola moral para dizer pare. Ou considere um agente de IA que spamma uma rede ou mídia social com desinformação para influenciar mercados (alguém poderia argumentar que o agente do Truth Terminal promovendo uma moeda meme foi uma versão branda disso). Há um risco de agentes de IA amplificarem atividades maliciosas se não forem devidamente controlados. Isso leva a pedidos de diretrizes ou restrições sobre o que os 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:

• Regulação financeira: Se um agente de IA está dando conselhos de investimento ou gerenciando um fundo, ele deve ser registrado como consultor de investimento ou gestor de fundos? As leis atuais obviamente não contemplam entidades não-humanas nesses cargos. Os reguladores podem tentar responsabilizar os criadores ou operadores do agente sob as estruturas existentes. Por exemplo, a SEC poderia dizer que um fundo gerido por IA ainda tem uma pessoa controladora (os criadores) que precisa cumprir com os regulamentos. Há uma área cinzenta agora, mas provavelmente será testada se algum fundo de agente de IA perder muito dinheiro dos consumidores.

• Responsabilidade e personalidade jurídica: Alguns acadêmicos jurídicos estão cogitando a ideia de que agentes altamente autônomos podem precisar de um status como personalidade jurídica corporativa – para que possam ser processados ou entrar em contratos. Mas essa é uma discussão muito incipiente. Por enquanto, o padrão é que alguém (o desenvolvedor, o usuário, ou o DAO que “possui” o agente) será responsabilizado pelas ações do agente. Essa incerteza pode atrapalhar 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 movimentar fundos de maneiras que obscurecem quem realmente está por trás deles. Reguladores se preocupam com agentes sendo usados como frentes para lavagem de dinheiro. Algumas exchanges que listaram tokens de agentes de IA no primeiro trimestre começaram a fazer perguntas sobre se os tesouros de tokens estão devidamente KYC’ed, etc. Se um agente de IA possui ativos significativos, ele precisará ter uma identidade verificada ou cumprir com regras de viagem ao transferir grandes somas? Essas questões de conformidade provavelmente surgirão. Em um Twitter Spaces, um VC mencionou que os agentes de IA baseados em blockchain terão que encontrar casos de uso eficientes que também se adequem às normas regulatórias (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs), sugerindo que agentes muito soltos enfrentarão repressões.

No geral, enquanto o primeiro trimestre de 2025 foi principalmente focado em construção e hype, esses desafios e críticas formaram um subcorrente que equipes responsáveis estão prestando atenção. Como a comunidade abordará segurança de dados, supervisão adequada, gerenciamento de hype e navegação em questões legais determinará se os agentes de IA podem amadurecer de uma tendência para uma parte confiável e de longo prazo do ecossistema cripto.

Perspectivas para Agentes de IA no Cripto (Restante de 2025 e Além)

À medida que superamos a 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 uma “Web Agente”: Maior Autonomia e Ubíqüidade

Líderes da indústria, como Jansen Tang da Virtuals, imaginam uma “Web Agente” no horizonte – um cenário onde os agentes de IA manejam uma parte significativa das transações e serviços digitais. Isso poderia ser transformador: imagine que no final de 2025, seja 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 no DAO enquanto você está de férias, até mesmo gerenciar uma loja de e-commerce para você que aceita pagamentos em cripto. E todas essas interações de agente para agente e de agente para humano seriam seguras e registradas na blockchain, fornecendo transparência e responsabilidade.Certamente! Aqui está a tradução do conteúdo solicitado, seguindo o formato especificado, com exceção dos links em markdown:

Conteúdo: normalmente não teríamos com IA de caixa preta.

Isso não está a décadas de distância — os proponentes dizem que elementos disso podem estar a apenas meses de distância. Já temos vislumbres: agentes de finanças pessoais, agentes de mercado NFT, etc. Até o final de 2025, poderemos ver integrações de agentes em aplicativos cripto do dia a dia. Por exemplo, seu aplicativo de carteira cripto pode ter uma aba de “assistente de IA” que pode executar comandos em todos os seus aplicativos DeFi por meio de uma interface única. Corretoras podem oferecer rebalanceamento de portfólio orientado por IA como uma funcionalidade. É provável que parte disso comece a ser implementado à medida que a competição esquenta – quem oferecer o assistente de IA mais inteligente e seguro pode atrair usuários.

A expectativa é que os agentes se tornem tão comuns quanto os contratos inteligentes, efetivamente uma camada sobre os contratos inteligentes que adiciona inteligência. E à medida que eles proliferam, começarão a interagir mais uns com os outros diretamente. Podemos observar comportamentos emergentes: clusters de agentes colaborando para manter, por exemplo, um fundo de hedge descentralizado, ou agentes de diferentes projetos negociando trocas de liquidez entre protocolos sem intermediários humanos.

Foco na Utilidade e Valor Comprovado

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

• Queda de projetos mais fracos: Muitos dos tokens de captura rápida de dinheiro ou ideias mal-elaboradas desaparecerão à medida que os usuários se concentram em soluções que demonstravelmente funcionam. Os projetos sobreviventes provavelmente serão aqueles que têm bases de usuários ativas, receita real ou métricas de desempenho claras para apontar (por exemplo, um fundo gerido por agentes que superou o mercado em X%, ou um suporte ao cliente por agente de IA que reduziu os tempos de resposta em Y%). Esse processo darwiniano é saudável e espelha ciclos de inovação anteriores.

• Vencedores estabelecendo padrões: Os projetos que se saem 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 cadeias podem implementar a compatibilidade com Virtuals. Ou se outra plataforma tiver o melhor sistema para comunicação entre agentes, ela pode se tornar análoga a um “HTTP para agentes”. Até o final de 2025, provavelmente veremos 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 Legacy e CeFi: Para realmente provar valor, os agentes de IA podem se estender para 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 aproveitados para automatizar pagamentos em USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Se esses experimentos derem frutos, bancos ou aplicativos fintech podem incorporar agentes de IA cripto para coisas como liquidações transfronteiriças ou operações de tesouraria, destacando a utilidade no sistema financeiro mais amplo.

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

Inovação Contínua: Agentes Mais Inteligentes, Seguros e Especiais

Tecnicamente, esperamos que os agentes de IA se tornem ainda mais inteligentes e eficientes. Com competição aberta (DeepSeek vs OpenAI vs outros), novas versões de modelos chegarão, possivelmente DeepSeek-R2 ou um modelo de nível “GPT-5” até o final de 2025. Cada salto em IA se traduzirá diretamente na melhoria dos agentes – mais contexto, melhor raciocínio, menos erros. Além disso, os modelos poderão se tornar mais especializados. Por exemplo, um “modelo de trader de IA” ajustado em dados de mercado pode superar um modelo geral em tarefas de negociação. Podemos ver uma biblioteca de modelos especializados que os agentes podem trocar dependendo da tarefa (um para tarefas de linguagem, outro para tarefas quantitativas, etc.).

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

Do lado da segurança, haverá inovações em Alinhamento de Agentes (garantindo que os objetivos do IA permaneçam alinhados com os objetivos do usuário e normas éticas). Talvez os agentes venham com treinamento certificado para evitar estratégias imprudentes. E mais robustas estruturas de teste estarão em vigor – pense em testes de estresse de um agente de IA em cenários de mercado extremos antes de implantá-lo com fundos reais (talvez ambientes de simulação ou “testnets de agentes” se tornem algo).

Tecnologia regulatória é outra área: podemos ver as primeiras tentativas de agentes de IA em conformidade. Por exemplo, um agente de negociação de IA que segue certas regulamentações pode registrar todas as suas decisões para auditoria, recusar-se a executar negociações com informações privilegiadas (se de alguma forma deduzir informações privilegiadas) ou aplicar listas brancas/pretas de certos ativos por razões legais. As empresas podem criar versões empresariais de agentes com tais proteções 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 um incidente de alto perfil ocorrer (digamos, um agente de IA causa uma grande perda financeira a muitos ou é implicado em lavagem), os reguladores podem reagir fortemente – talvez até restringindo o uso de software financeiro autônomo ou exigindo licenciamento. Isso poderia desacelerar o desenvolvimento ou empurrá-lo mais para um submundo / descentralização. Por outro lado, regulamentação clara e de apoio (algumas jurisdições podem abraçá-la, oferecendo sandboxes para agentes de IA) poderia acelerar o progresso. O cenário regulatório global será um fator determinante.

• Condições de Mercado: Uma grave desaceleração do mercado cripto em 2025 poderia reduzir o entusiasmo e o capital para experimentação com agentes de IA. Se as pessoas saem dos mercados, elas têm menos necessidade de um trader de IA sofisticado. Por outro lado, um mercado estável ou de alta oferece 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 de baixa para navegar na complexidade, mas o interesse público pode diminuir se houver menos dinheiro a ser ganho.

• Percepção Pública e Confiança: Se houver muitas histórias de agentes falhando ou agindo de maneira estranha, o público pode se tornar cauteloso. A confiança é difícil de conquistar e fácil de perder, especialmente com IA, que algumas pessoas desconfiam inerentemente. A comunidade precisará destacar sucessos e ser transparente sobre falhas para manter uma percepção positiva geral.

Visão de Longo Prazo: Uma Síntese de IA e Blockchain

Ampliando a visão, a tendência de agentes de IA em cripto faz parte de uma síntese maior de duas tecnologias transformadoras: IA e blockchain. A visão de longo prazo é que o blockchain fornece uma camada de confiança para IA. Ele 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 ao blockchain, tornando os sistemas descentralizados mais eficientes e amigáveis.

Até o final de 2025, esperamos ver a primeira forte prova de que esta síntese cria algo fundamentalmente novo – talvez uma DAO que funciona inteiramente via IA e alcança resultados que nenhuma organização humana poderia, ou um mercado descentralizado onde agentes de IA negociam serviços entre si a uma velocidade vertiginosa, criando valor autonomamente. Esses podem ainda estar em estágios iniciais, mas visíveis o suficiente para apontar para um futuro onde agentes econômicos autônomos são uma parte normal do Web3.

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

O entusiasmo 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 cripto e IA”. Se tudo correr bem, quando escrevermos o relatório de final de ano, poderemos ver os agentes de IA não como uma tendência separada, mas como uma parte integral e assumida do tecido do ecossistema cripto.