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Sistemas de IA Multiagente Entram em Operação: O Despertar da Coordenação em Rede

· 12 min de leitura
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Quando a Coinbase anunciou as Agentic Wallets em 11 de fevereiro de 2026 , não foi apenas mais um lançamento de produto . Marcou um ponto de virada : os agentes de IA evoluíram de ferramentas isoladas que executam tarefas únicas para atores econômicos autônomos capazes de coordenar fluxos de trabalho complexos , gerir criptoativos e transacionar sem intervenção humana . A era dos sistemas de IA multiagente chegou .

De LLMs Monolíticos a Ecossistemas de Agentes Colaborativos​

Durante anos , o desenvolvimento de IA concentrou-se na construção de modelos de linguagem maiores e mais capazes . O GPT-4 , o Claude e os seus sucessores demonstraram capacidades notáveis , mas operavam de forma isolada — ferramentas poderosas à espera de orientação humana . Esse paradigma está a desmoronar-se .

Em 2026 , o consenso mudou : o futuro não é uma superinteligência monolítica , mas sim ecossistemas em rede de agentes de IA especializados que colaboram para resolver problemas complexos . De acordo com a Gartner , 40 % das aplicações empresariais apresentarão agentes de IA específicos para tarefas até ao final do ano , um salto dramático de menos de 5 % em 2025 .

Pense nisto como a transição dos computadores mainframe para os microsserviços em nuvem . Em vez de um modelo massivo a tentar fazer tudo , os sistemas de IA modernos implementam dezenas de agentes especializados — cada um otimizado para funções específicas como faturação , logística , atendimento ao cliente ou gestão de risco — trabalhando em conjunto através de protocolos padronizados .

Os Protocolos que Impulsionam a Coordenação de Agentes​

Esta transformação não aconteceu por acaso . Surgiram dois padrões críticos de infraestrutura em 2025 que estão agora a permitir sistemas multiagente em escala de produção em 2026 : o Model Context Protocol ( MCP ) e o Agent-to-Agent Protocol ( A2A ) .

Model Context Protocol ( MCP ) : Anunciado pela Anthropic em novembro de 2024 , o MCP funciona como uma porta USB-C para aplicações de IA . Tal como o USB-C padronizou a conectividade dos dispositivos , o MCP padroniza a forma como os agentes de IA se ligam a sistemas de dados , repositórios de conteúdo , ferramentas de negócio e ambientes de desenvolvimento . O protocolo reutiliza padrões de mensagens comprovados do Language Server Protocol ( LSP ) e corre sobre JSON-RPC 2.0 .

No início de 2026 , os principais players , incluindo Anthropic , OpenAI e Google , construíram sobre o MCP , estabelecendo-o como o padrão de interoperabilidade de facto . O MCP gere a comunicação contextual , a gestão de memória e o planeamento de tarefas , permitindo que os agentes mantenham um estado coerente em fluxos de trabalho complexos .

Agent-to-Agent Protocol ( A2A ) : Introduzido pela Google em abril de 2025 com o apoio de mais de 50 parceiros tecnológicos — incluindo Atlassian , Box , PayPal , Salesforce , SAP e ServiceNow — o A2A permite a comunicação direta entre agentes . Enquanto frameworks como crewAI e LangChain automatizam fluxos de trabalho multiagente dentro dos seus próprios ecossistemas , o A2A atua como uma camada de mensagens universal que permite que agentes de diferentes fornecedores e plataformas se coordenem sem problemas .

O consenso emergente sobre a stack de protocolos para 2026 é claro : MCP para integração de ferramentas , A2A para comunicação entre agentes e AP2 ( Agent Payments Protocol ) para comércio . Juntos , estes padrões permitem a " economia invisível " — sistemas autónomos que operam em segundo plano , coordenando ações e liquidando transações sem intervenção humana .

A Adoção Empresarial no Mundo Real Acelera​

A orquestração multiagente foi além da prova de conceito . Na saúde , os agentes de IA orquestram agora a triagem de pacientes , o processamento de sinistros e a auditoria de conformidade , melhorando tanto o envolvimento dos pacientes como a eficiência dos pagadores . Na gestão da cadeia de suprimentos , múltiplos agentes colaboram entre disciplinas e geografias , redirecionando envios coletivamente , sinalizando riscos e ajustando as expectativas de entrega em tempo real .

O fornecedor de serviços de TI Getronics aproveitou os sistemas multiagente para automatizar mais de 1 milhão de tickets de TI anualmente , integrando-se em plataformas como o ServiceNow . No retalho , os sistemas agênticos permitem promoções hiperpersonalizadas e estratégias de preços orientadas pela procura que se adaptam continuamente .

Até 2028 , 38 % das organizações esperam ter agentes de IA como membros de pleno direito em equipas humanas , de acordo com inquéritos empresariais recentes . O modelo de equipa mista — onde os agentes de IA propõem e executam enquanto os humanos supervisionam e governam — está a tornar-se o novo padrão operacional .

A Ponte Blockchain : Atores Econômicos Autônomos​

Talvez o desenvolvimento mais transformador seja a convergência da IA multiagente e da tecnologia blockchain , criando uma nova camada de comércio digital onde os agentes funcionam como participantes económicos independentes .

As Agentic Wallets da Coinbase fornecem infraestrutura cripto construída especificamente para agentes autónomos , permitindo-lhes autogerir ativos digitais , executar negociações e liquidar pagamentos utilizando trilhos de stablecoins . A integração das capacidades de inferência de IA da Solana diretamente em carteiras cripto representa outro marco importante .

O impacto é mensurável . Os agentes de IA poderiam impulsionar 15-20 % do volume de finanças descentralizadas ( DeFi ) até ao final de 2025 , com dados do início de 2026 a sugerir que estão no caminho certo para exceder essa projeção . Na plataforma de mercado de previsão Polymarket , os agentes de IA já contribuem com mais de 30 % da atividade de negociação .

O padrão ERC-8004 da Ethereum — intitulado " Trustless Agents " — aborda os desafios de confiança inerentes aos sistemas autónomos através de registos on-chain , IDs portáteis baseados em NFTs para agentes , mecanismos de feedback verificáveis para construir pontuações de confiança e provas conectáveis para resultados . Os esforços colaborativos entre a Coinbase , a Ethereum Foundation , a MetaMask e outras organizações líderes produziram uma extensão A2A x402 para pagamentos cripto baseados em agentes , agora em produção .

A Oportunidade de Mercado de $ 50 Bilhões​

Os interesses financeiros são enormes. O mercado global de agentes de IA atingiu 5,1bilho~esem2024eestaˊprojetadoparaatingir5,1 bilhões em 2024 e está projetado para atingir 47,1 bilhões até 2030. Dentro do setor cripto especificamente, os tokens de agentes de IA tiveram um crescimento explosivo, com o setor a expandir-se de 23bilho~esparamaisde23 bilhões para mais de 50 bilhões em menos de um ano.

Os projetos líderes incluem o NEAR Protocol, fortalecido pelo seu alto throughput e finalização rápida, atraindo aplicações baseadas em agentes de IA ; Bittensor (TAO), que impulsiona o aprendizado de máquina descentralizado ; Fetch.ai (FET), que permite agentes económicos autónomos ; e Virtuals Protocol (VIRTUAL), que viu um aumento de preço de 850 % no final de 2024, atingindo uma capitalização de mercado próxima de $ 800 milhões.

O capital de risco está a inundar a infraestrutura de comércio entre agentes (agent-to-agent). O mercado de blockchain em geral está previsto em $ 162,84 bilhões até 2027, com os sistemas de IA multiagentes a representar um motor de crescimento significativo.

Surgem Dois Modelos Arquiteturais​

Os sistemas multiagentes seguem tipicamente um de dois padrões de design, cada um com trade-offs distintos :

Arquitetura Hierárquica : Um agente principal orquestra subagentes especializados, otimizando a colaboração e a coordenação. Este modelo introduz pontos centrais de controlo e supervisão, tornando-o atraente para empresas que exigem uma governação e responsabilidade (accountability) claras. Os supervisores humanos interagem principalmente com o agente principal, que delega tarefas aos especialistas.

Arquitetura Peer-to-Peer : Os agentes colaboram diretamente sem um controlador central, exigindo protocolos de comunicação robustos, mas oferecendo maior resiliência e descentralização. Este modelo destaca-se em cenários onde nenhum agente individual tem visibilidade ou autoridade completa, como cadeias de suprimentos interorganizacionais ou sistemas financeiros descentralizados.

A escolha entre estes modelos depende do caso de uso. O setor de TI empresarial e a saúde tendem para sistemas hierárquicos por questões de conformidade e auditabilidade, enquanto o DeFi e o comércio em blockchain favorecem modelos peer-to-peer alinhados com os princípios de descentralização.

A Lacuna de Confiança e a Supervisão Humana​

Apesar do rápido progresso técnico, a confiança continua a ser o gargalo crítico. Em 2024, 43 % dos executivos expressaram confiança em agentes de IA totalmente autónomos. Em 2025, esse número caiu para 22 %, com 60 % a não confiar totalmente nos agentes para gerir tarefas sem supervisão.

Isto não é uma regressão — é maturação. À medida que as organizações implementam agentes em produção, encontraram casos extremos (edge cases), falhas de coordenação e, ocasionalmente, erros espetaculares. A indústria está a responder não reduzindo a autonomia, mas redesenhando a supervisão.

O modelo emergente trata os agentes de IA como executores propostos, em vez de decisores. Os agentes analisam dados, recomendam ações e executam fluxos de trabalho pré-aprovados, enquanto os humanos estabelecem guardrails, auditam resultados e intervêm quando surgem exceções. A supervisão está a tornar-se um princípio de design, não um pensamento tardio.

De acordo com a Forrester, 75 % dos líderes de experiência do cliente veem agora a IA como um amplificador humano em vez de um substituto, e 61 % das organizações acreditam que a IA agêntica tem potencial transformador quando devidamente governada.

Olhando para o Futuro : Coordenação Multimodal e Capacidades Expandidas​

O roteiro (roadmap) de 2026 para sistemas multiagentes inclui expansões de capacidade significativas. O MCP está a evoluir para suportar imagens, vídeo, áudio e outros tipos de média, o que significa que os agentes não irão apenas ler e escrever — eles irão ver, ouvir e, potencialmente, observar.

O final de 2025 viu uma integração crescente da tecnologia blockchain para assinaturas, proveniência e verificação, fornecendo registos imutáveis para as ações dos agentes, cruciais para a conformidade e prestação de contas. Esta tendência está a acelerar em 2026, à medida que as empresas exigem uma IA auditável.

A orquestração multiagente está a transitar de infraestrutura experimental para essencial. Até ao final de 2026, será a espinha dorsal da forma como as principais empresas operam, incorporada não como uma funcionalidade, mas como uma camada fundamental das operações de negócio.

A Camada de Infraestrutura que Muda Tudo​

Os sistemas de IA multiagentes representam mais do que uma melhoria incremental — são uma mudança de paradigma na forma como construímos sistemas inteligentes. Ao padronizar a comunicação através de MCP e A2A, integrar com blockchain para confiança e pagamentos, e incorporar a supervisão humana como um princípio central de design, a indústria está a criar infraestrutura para uma economia autónoma.

Os agentes de IA já não são ferramentas passivas à espera de comandos humanos. São participantes ativos no comércio digital, gerindo ativos, coordenando fluxos de trabalho e executando processos complexos de várias etapas. A questão já não é se os sistemas multiagentes irão transformar as operações empresariais e as finanças digitais — é quão rapidamente as organizações se conseguem adaptar à nova realidade.

Para os desenvolvedores que constroem sobre infraestrutura blockchain, a convergência da IA multiagente e dos trilhos de cripto (crypto rails) cria oportunidades sem precedentes. Os agentes precisam de uma infraestrutura blockchain fiável e de alto desempenho para operar em escala.

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Fontes​

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