A cada poucas décadas, uma nova tecnologia surge que muda tudo: o computador pessoal na década de 1980, a internet na década de 1990, o smartphone na década de 2000. E enquanto os agentes de IA surfam em uma onda de empolgação em direção a 2025, o mundo da tecnologia não está perguntando se os agentes de IA vão moldar nossas vidas de forma semelhante — está perguntando quão cedo.
Mas, apesar de toda a empolgação, a promessa de agentes descentralizados permanece não cumprida. A maioria dos chamados agentes hoje é pouco mais do que chatbots glorificados ou copilotos, incapazes de verdadeira autonomia e manuseio de tarefas complexas — não os pilotos automáticos que agentes de IA reais deveriam ser. Então, o que está impedindo essa revolução, e como fazemos a transição da teoria para a realidade?
A realidade atual: agentes verdadeiramente descentralizados ainda não existem
Vamos começar com o que existe hoje. Se você tem navegado pelo X/Twitter, provavelmente viu muito alvoroço em torno de bots como Truth Terminal e Freysa. Eles são inteligentes, experiências de pensamento altamente envolventes — mas não são agentes descentralizados. Nem perto disso. O que eles realmente são, são bots semi-escritos envoltos em misticismo, incapazes de tomada de decisão autônoma e execução de tarefas. Como resultado, eles não conseguem aprender, se adaptar ou executar dinamicamente, em escala ou de outra forma.
Até mesmo jogadores mais sérios no espaço de IA-blockchain têm lutado para cumprir a promessa de agentes verdadeiramente descentralizados. Como as blockchains tradicionais não têm uma maneira “natural” de processar IA, muitos projetos acabam tomando atalhos. Alguns se concentram estritamente na verificação, garantindo que as saídas da IA sejam credíveis, mas falhando em fornecer qualquer utilidade significativa uma vez que essas saídas sejam trazidas para a cadeia.
Outros enfatizam a execução, mas pulam a etapa crítica de descentralizar o próprio processo de inferência da IA. Muitas vezes, essas soluções operam sem validadores ou mecanismos de consenso para as saídas da IA, efetivamente contornando os princípios fundamentais da blockchain. Essas soluções provisórias podem criar manchetes chamativas com uma narrativa forte e um Produto Mínimo Viável (MVP) elegante, mas, em última análise, carecem da substância necessária para a utilidade no mundo real.
Esses desafios para integrar IA com blockchain se resumem ao fato de que a internet de hoje foi projetada com os usuários humanos em mente, não com a IA. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata do Web3, uma vez que a infraestrutura de blockchain, que deve operar silenciosamente em segundo plano, é arrastada para o front-end na forma de interfaces de usuário desajeitadas e solicitações manuais de coordenação entre cadeias. Os agentes de IA não se adaptam bem a essas estruturas de dados caóticas e padrões de UI, e o que a indústria precisa é uma reavaliação radical de como os sistemas de IA e blockchain são construídos para interagir.
O que os agentes de IA precisam para ter sucesso
Para que os agentes descentralizados se tornem uma realidade, a infraestrutura que os sustenta precisa de uma reforma completa. O primeiro e mais fundamental desafio é permitir que blockchain e IA “conversem” entre si de forma contínua. A IA gera saídas probabilísticas e depende de processamento em tempo real, enquanto as blockchains exigem resultados determinísticos e são limitadas pela finalização de transações e limitações de throughput. Superar essa divisão requer infraestrutura construída sob medida, que discutirei mais adiante na próxima seção.
O próximo passo é a escalabilidade. A maioria das blockchains tradicionais é proibitivamente lenta. Claro, funcionam bem para transações impulsionadas por humanos, mas os agentes operam na velocidade das máquinas. Processar milhares — ou milhões — de interações em tempo real? Sem chance. Portanto, uma infraestrutura reimaginada deve oferecer programabilidade para tarefas complexas entre múltiplas cadeias e escalabilidade para processar milhões de interações de agentes sem sobrecarregar a rede.
Então, há a programabilidade. As blockchains de hoje dependem de contratos inteligentes rígidos, se-isso-então-aquilo, que são ótimos para tarefas diretas, mas inadequados para os fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas que os agentes de IA requerem. Pense em um agente gerenciando uma estratégia de negociação DeFi. Ele não pode apenas executar uma ordem de compra ou venda — precisa analisar dados, validar seu modelo, executar negociações entre cadeias e ajustar com base nas condições em tempo real. Isso está muito além das capacidades da programação tradicional de blockchain.
Finalmente, há a confiabilidade. Os agentes de IA eventualmente serão encarregados de operações de alto risco, e erros serão inconvenientes na melhor das hipóteses e devastadores na pior. Os sistemas atuais são propensos a erros, especialmente ao integrar saídas de grandes modelos de linguagem (LLMs). Uma previsão errada, e um agente pode causar estragos, seja drenando um pool DeFi ou executando uma estratégia financeira defeituosa. Para evitar isso, a infraestrutura precisa incluir guardrails automatizados, validação em tempo real e correção de erros incorporadas ao próprio sistema.
Tudo isso deve ser combinado em uma plataforma robusta para desenvolvedores com primitivos duráveis e infraestrutura on-chain, para que os desenvolvedores possam construir novos produtos e experiências de forma mais eficiente e econômica. Sem isso, a IA permanecerá presa em 2024 — relegada a copilotos e brinquedos que mal arranham a superfície do que é possível.
Uma abordagem full-stack para um desafio complexo
Então, como é essa infraestrutura centrada em agentes? Dada a complexidade técnica de integrar IA com blockchain, a melhor solução é adotar uma abordagem customizada e full-stack, onde cada camada da infraestrutura — desde os mecanismos de consenso até as ferramentas para desenvolvedores — é otimizada para as demandas específicas de agentes autônomos.
Além de serem capazes de orquestrar fluxos de trabalho complexos em tempo real, as cadeias orientadas por IA devem incluir um sistema de prova capaz de lidar com uma ampla gama de modelos de aprendizado de máquina, desde algoritmos simples até AIs avançadas. Este nível de fluidez exige uma infraestrutura omnichain que priorize velocidade, composições e escalabilidade para permitir que os agentes naveguem e operem dentro de um ecossistema de blockchain fragmentado sem quaisquer adaptações especializadas.
As cadeias orientadas por IA também devem abordar os riscos únicos impostos pela integração de LLMs e outros sistemas de IA. Para mitigar isso, as cadeias orientadas por IA devem incorporar salvaguardas em cada camada, desde a validação de inferências até a garantia de alinhamento com os objetivos definidos pelo usuário. As capacidades prioritárias incluem detecção de erros em tempo real, validação de decisões e mecanismos para evitar que os agentes atuem com dados defeituosos ou maliciosos.
De contar histórias a construir soluções
2024 viu muito alvoroço inicial em torno dos agentes de IA, e 2025 é quando a indústria Web3 realmente o ganhará. Tudo isso começa com uma reimaginação radical das blockchains tradicionais, onde cada camada — desde a execução on-chain até a camada de aplicação — é projetada tendo em mente os agentes de IA. Somente então os agentes de IA poderão evoluir de bots divertidos para operadores e colaboradores indispensáveis, redefinindo indústrias inteiras e mudando a forma como pensamos sobre trabalho e lazer.
Está cada vez mais claro que as empresas que priorizam integrações genuínas e poderosas de IA-blockchain dominarão a cena, fornecendo serviços valiosos que seriam impossíveis de implantar em uma cadeia tradicional ou plataforma Web2. Dentro desse cenário competitivo, a mudança de sistemas centrados no humano para sistemas centrados em agentes não é opcional; é inevitável.