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A Ascensão dos Agentes de IA Autônomos: Transformando o Comércio e as Finanças

· 20 min de leitura
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Quando a Coinbase entregou aos agentes de IA suas próprias carteiras em 12 de fevereiro de 2026, não foi apenas o lançamento de um produto — foi o tiro de largada para uma corrida de 7,7bilho~esparareconstruirocomeˊrciodozero.Em24horas,agentesauto^nomosexecutarammaisde7,7 bilhões para reconstruir o comércio do zero. Em 24 horas, agentes autônomos executaram mais de 1,7 bilhão em transações on-chain sem uma única assinatura humana. A era de pedir permissão acabou. Bem-vindo à economia onde as máquinas negociam, transacionam e liquidam entre si.

De Ferramentas de Pesquisa a Atores Econômicos: O Grande Desmembramento​

Por anos, os agentes de IA viveram à sombra dos fluxos de trabalho humanos — resumindo documentos, gerando sugestões de código, agendando reuniões. Eles eram assistentes sofisticados, não atores independentes. Esse paradigma se rompeu no início de 2026, quando três protocolos fundamentais convergiram: o padrão de comunicação Agent2Agent (A2A) do Google, o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic para acesso a dados e os canais de pagamento x402 da Coinbase para transações autônomas.

O resultado? Mais de 550 projetos de agentes de IA tokenizados agora comandam uma capitalização de mercado combinada superior a 7,7bilho~es,comvolumesdenegociac\ca~odiaˊriosaproximando−sede7,7 bilhões, com volumes de negociação diários aproximando-se de 1,7 bilhão. Mas esses números contam apenas metade da história. A verdadeira transformação é arquitetural: os agentes não são mais ferramentas isoladas. Eles são entidades econômicas em rede capazes de descobrir as capacidades uns dos outros, negociar termos e liquidar pagamentos — tudo sem intervenção humana.

Considere a pilha de infraestrutura que torna isso possível. Na camada de comunicação, o A2A permite a coordenação horizontal entre agentes de diferentes provedores. Um agente de negociação autônomo construído no Virtuals Protocol pode delegar perfeitamente tarefas de rebalanceamento de portfólio a um agente de gestão de risco operando no Fetch.ai, enquanto um terceiro agente lida com a triagem de conformidade via contratos inteligentes. O protocolo utiliza padrões web familiares — HTTP, Server-Sent Events (SSE) e JSON-RPC — tornando a integração direta para desenvolvedores que já constroem sobre a infraestrutura de TI existente.

O MCP resolve o problema dos dados. Antes da padronização, cada agente de IA exigia integrações personalizadas para acessar informações externas — conjuntos de dados sob paywall, feeds de preços em tempo real, estado da blockchain. Agora, através de canais de pagamento baseados em MCP incorporados em carteiras, os agentes podem liquidar taxas de assinatura de forma autônoma, recuperar dados e acionar serviços sem que caixas de diálogo de confirmação interrompam o fluxo de trabalho. A AurraCloud (AURA), uma plataforma de hospedagem MCP focada em casos de uso cripto, exemplifica essa mudança: ela fornece ferramentas MCP nativas de cripto que se integram diretamente a carteiras como Claude ou Cursor, permitindo que os agentes operem com autonomia financeira.

O padrão de pagamento x402 completa a trindade. Ao fundir a estrutura de comunicação do A2A com a infraestrutura de transação da Coinbase, o x402 cria o primeiro protocolo abrangente para o comércio impulsionado por IA. O fluxo de trabalho é elegante: um agente descobre serviços disponíveis através de cartões de agente A2A, negocia parâmetros de tarefas, processa pagamentos via transações de stablecoins, recebe o cumprimento do serviço e registra a verificação da liquidação on-chain com recibos de blockchain à prova de violação. Crucially, as chaves privadas permanecem na infraestrutura segura da Coinbase — os agentes autenticam transações sem nunca tocar no material bruto das chaves, abordando a maior barreira individual para a adoção institucional.

A Trajetória de $ 89,6 Bilhões: Dinâmica de Mercado e Múltiplos de Avaliação​

Os números são impressionantes, mas são sustentados pela real adoção empresarial. O mercado global de agentes de IA explodiu de 5,25bilho~esem2024para5,25 bilhões em 2024 para 7,84 bilhões em 2025, com projeções para 2026 atingindo $ 89,6 bilhões — um salto de 215 % em relação ao ano anterior. Isso não é uma bolha especulativa; é impulsionado por um ROI mensurável. As implementações empresariais estão entregando um retorno médio de 540 % em 18 meses, com as taxas de adoção da Fortune 500 subindo de 67 % em 2025 para uma projeção de 78 % em 2026.

Os tokens de agentes de IA nativos de cripto estão surfando esta onda com um impulso notável. O Virtuals Protocol, o projeto principal do setor, suporta mais de 15.800 entidades de IA autônomas com um aGDP (Produto Interno Bruto de Agentes) total de 477,57milho~esemfevereirode2026.SeutokennativoVIRTUALdeteˊmumacapitalizac\ca~odemercadode477,57 milhões em fevereiro de 2026. Seu token nativo VIRTUAL detém uma capitalização de mercado de 373 milhões. A Artificial Superintelligence Alliance (FET) é negociada a $ 692 milhões, enquanto novos participantes como KITE, TRAC (OriginTrail) e ARC (AI Rig Complex) estão conquistando nichos especializados em proveniência de dados descentralizada e orquestração de computação.

Os múltiplos de avaliação contam uma história reveladora. Comparando o terceiro trimestre de 2025 com o primeiro trimestre de 2026, o múltiplo de receita médio ponderado para empresas de agentes de IA subiu da faixa de meados de 20x para a faixa alta de 20x — indicando uma confiança sustentada dos investidores, apesar da volatilidade mais ampla das criptomoedas. Ferramentas de desenvolvedor e plataformas de codificação autônoma tiveram uma valorização ainda mais acentuada, com múltiplos médios saltando de meados de 20 para cerca de 30 baixo. Gigantes da tecnologia tradicional estão prestando atenção: a Anysphere (Cursor) atingiu uma avaliação de 29,3bilho~escom29,3 bilhões com 500 milhões em receita recorrente anual, enquanto a Lovable alcançou 6,6bilho~essobre6,6 bilhões sobre 200 milhões de ARR. A Abridge, uma plataforma de agentes de IA para fluxos de trabalho de saúde, levantou 550milho~escomumaavaliac\ca~ode550 milhões com uma avaliação de 5,3 bilhões em 2025.

Mas o sinal mais intrigante vem da adoção pelo varejo. De acordo com a previsão de dezembro de 2025 da eMarketer, espera-se que as plataformas de IA gerem $ 20,9 bilhões em gastos no varejo durante 2026 — quase quadruplicando os números de 2025. Agentes de compras de IA já estão ativos no ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot e Perplexity, realizando compras reais para consumidores reais. Fluxos de trabalho de múltiplos agentes estão se tornando o padrão: um agente de compras coordena-se com agentes de logística para organizar a entrega, agentes de pagamento para processar liquidações em stablecoins e agentes de atendimento ao cliente para lidar com o suporte pós-compra — tudo via comunicação A2A com envolvimento humano mínimo.

DeFAI: Quando Sistemas Autônomos Reescrevem o Livro de Regras das Finanças​

As Finanças Descentralizadas deveriam democratizar o sistema bancário. Os agentes de IA estão a torná-las autônomas. A fusão de DeFi e IA — DeFAI, ou AgentFi — está a mudar as criptofinanças de interações manuais e orientadas por humanos para máquinas inteligentes e auto-otimizadas que negociam, gerem riscos e executam estratégias 24 horas por dia.

As Agentic Wallets (Carteiras Agênticas) da Coinbase representam a prova de conceito mais clara. Estas não são carteiras quentes tradicionais com funcionalidades assistidas por IA; são soluções de custódia criadas especificamente para que agentes detenham fundos e executem negociações on-chain de forma autônoma. Com triagem de conformidade integrada, as carteiras identificam e bloqueiam ações de alto risco antes da execução, satisfazendo os requisitos regulatórios e preservando a velocidade operacional. As proteções são importantes: os primeiros pilotos mostram agentes a monitorar os rendimentos de DeFi em múltiplos protocolos, a reequilibrar automaticamente as carteiras com base em retornos ajustados ao risco, a pagar pelo acesso a APIs ou recursos de computação em tempo real e a participar em votações de governança com base em critérios predefinidos — tudo sem confirmação humana direta.

A segurança é projetada na arquitetura. As chaves privadas nunca saem da infraestrutura da Coinbase; os agentes autenticam-se através de APIs seguras que impõem limites de gastos, listas brancas de transações e detecção de anomalias. Se um agente tentar esvaziar uma carteira ou interagir com um contrato sinalizado, a transação falha antes de tocar na blockchain. Este modelo aborda o paradoxo da custódia que tem prejudicado a adoção de DeFi institucional: como conceder autonomia operacional sem ceder o controle?

As implicações para a negociação são profundas. A negociação algorítmica tradicional baseia-se em estratégias pré-programadas executadas por servidores centralizados. Os agentes de IA na blockchain operam de forma diferente. Eles podem atualizar dinamicamente estratégias com base em dados on-chain, negociar com outros agentes para obter melhores taxas de swap, participar na governança descentralizada para influenciar os parâmetros do protocolo e até contratar agentes especializados para tarefas como proteção MEV ou pontes cross-chain. Um gestor de carteira autônomo pode delegar a estratégia de yield farming a um agente especialista em DeFi, a cobertura de risco a um agente de negociação de derivativos e a otimização fiscal a um agente de conformidade — criando uma orquestração multiagente que espelha as estruturas organizacionais humanas, mas executa à velocidade das máquinas.

Os market makers já estão a implementar agentes autônomos para fornecer liquidez em bolsas descentralizadas. Estes agentes monitoram os livros de ordens, ajustam os spreads com base na volatilidade e reequilibram o inventário sem supervisão humana. Alguns estão a experimentar estratégias adversárias: implementar agentes concorrentes para sondar o comportamento uns dos outros e otimizar de forma adaptativa os modelos de preços. O resultado é um mercado darwiniano onde as arquiteturas de agentes mais eficazes acumulam capital, enquanto os designs subotimizados são superados e descontinuados.

Arquiteturas Modulares e a Economia de Agente como Serviço​

A explosão na diversidade de agentes — mais de 550 projetos e a aumentar — é possibilitada pela arquitetura modular. Ao contrário dos sistemas de IA monolíticos que acoplam estreitamente o processamento de dados, a tomada de decisões e a execução, os frameworks de agentes modernos separam estas camadas em módulos combináveis. O framework GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) exemplifica esta abordagem, permitindo que os desenvolvedores criem agentes com código mínimo, ligando módulos pré-construídos para processamento de linguagem natural, indexação de dados on-chain, gestão de carteiras e interação entre protocolos.

Esta modularidade é emprestada da própria evolução arquitetônica da blockchain. Blockchains modulares como Celestia e EigenLayer separam o consenso, a disponibilidade de dados e a execução em camadas distintas, permitindo padrões de implementação flexíveis. Os agentes de IA exploram este mesmo princípio: podem escolher ambientes de execução otimizados para os seus casos de uso específicos — executando inferência de ML com uso intensivo de computação em redes de GPU descentralizadas como a Render, enquanto herdam a segurança de camadas de consenso e disponibilidade de dados compartilhadas no Ethereum ou Solana.

O modelo econômico está a mudar para Agente como Serviço (Agent-as-a-Service ou AaaS). Em vez de construir agentes personalizados do zero, os desenvolvedores ligam-se aos existentes através de APIs, pagando por tarefa ou assinando para acesso contínuo. Quer um agente para executar estratégias de negociação automatizadas? Implemente um agente de negociação pré-configurado do Virtuals Protocol e personalize os parâmetros através de chamadas de API. Precisa de geração de conteúdo? Alugue ciclos de um agente de IA generativa otimizado para textos de marketing. Isto reflete a revolução da computação em nuvem — infraestrutura abstraída em serviços, faturada pelo uso.

O suporte da indústria está a consolidar-se em torno destes padrões. Mais de 50 parceiros tecnológicos, incluindo Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow e UKG, estão a apoiar o A2A para a comunicação entre agentes. Isto não é uma experimentação fragmentada; é uma padronização coordenada impulsionada por empresas que reconhecem a interoperabilidade como a chave para desbloquear efeitos de rede. Quando agentes de diferentes fornecedores podem colaborar perfeitamente, a utilidade combinada excede a soma das partes isoladas — um exemplo clássico da Lei de Metcalfe aplicada a sistemas autônomos.

A Camada de Infraestrutura: Carteiras, Hospedagem e Trilhos de Pagamento​

Se os agentes são os atores econômicos, a infraestrutura é o palco. Três camadas críticas estão amadurecendo rapidamente no início de 2026: carteiras autônomas, plataformas de hospedagem MCP e trilhos de pagamento.

As carteiras autônomas, como as Agentic Wallets da Coinbase, resolvem o problema da custódia. As carteiras tradicionais pressupõem um operador humano que revisa as transações antes de assinar. Os agentes precisam de acesso programático com limites de segurança — limites de gastos, whitelists de contratos, detecção de anomalias e ganchos de conformidade. As Agentic Wallets oferecem exatamente isso: os agentes se autenticam via chaves de API vinculadas a permissões com limite de taxa, as transações são agrupadas e otimizadas para eficiência de gas, e o monitoramento integrado sinaliza padrões suspeitos, como grandes transferências repentinas ou interações com exploits conhecidos.

Soluções concorrentes estão surgindo. Projetos baseados em Solana estão experimentando carteiras de agentes que aproveitam a finalidade de sub-segundo da rede para negociação de alta frequência. As Layer 2 do Ethereum, como Arbitrum e Optimism, oferecem taxas mais baixas, tornando as microtransações economicamente viáveis — algo crítico para agentes que pagam por chamada de API ou consulta de dados. Algumas plataformas estão até explorando carteiras multi-sig governadas por coletivos de agentes, onde as decisões exigem consenso entre várias entidades de IA, adicionando uma camada de verificações e equilíbrios algorítmicos.

Plataformas de hospedagem MCP, como a AurraCloud, fornecem o middleware. Esses serviços hospedam servidores MCP que os agentes consultam em busca de dados — feeds de preços, estado da blockchain, sentimento social, agregação de notícias. Como os agentes podem pagar pelo acesso de forma autônoma por meio de trilhos de pagamento integrados, as plataformas MCP podem monetizar chamadas de API sem exigir assinaturas antecipadas ou processos de integração demorados. Isso cria um mercado líquido para dados: os agentes buscam a melhor relação custo-benefício e os provedores de dados competem em latência, precisão e cobertura.

Os trilhos de pagamento são o sistema circulatório. O padrão x402 padroniza como os agentes enviam e recebem valor, mas os mecanismos de liquidação subjacentes variam. Stablecoins como USDC e USDT são preferidas por sua estabilidade de preço — os agentes precisam de custos previsíveis ao orçar serviços. Alguns projetos estão experimentando canais de micropagamento que agrupam transações off-chain e as liquidam periodicamente on-chain, reduzindo os custos de gas. Outros estão se integrando a protocolos de mensagens cross-chain como LayerZero ou Axelar, permitindo que os agentes movam ativos entre blockchains conforme necessário para uma execução otimizada.

O resultado é uma pilha de infraestrutura em camadas que reflete a arquitetura tradicional da internet: TCP / IP para transporte de dados (A2A, MCP), HTTP para lógica de aplicação (frameworks de agentes, APIs) e protocolos de pagamento (x402, stablecoins) para transferência de valor. Isso não é acidental — protocolos de sucesso adotam padrões familiares para minimizar a fricção de integração.

Riscos, Salvaguardas e o Caminho para a Confiança Institucional​

Entregar autonomia financeira a sistemas de IA não é isento de perigos. Os riscos abrangem vulnerabilidades técnicas, instabilidade econômica e incerteza regulatória — cada um exigindo estratégias de mitigação deliberadas.

Os riscos técnicos são os mais imediatos. Os agentes operam com base em modelos treinados em dados históricos, que podem não se generalizar para condições de mercado sem precedentes. Um agente de negociação otimizado para mercados de alta (bull markets) pode falhar catastroficamente durante quedas repentinas (flash crashes). Atores adversários podem explorar comportamentos previsíveis dos agentes — falsificando livros de ordens (spoofing) para desencadear negociações automatizadas ou implantando contratos honeypot projetados para drenar carteiras de agentes. Bugs em contratos inteligentes continuam sendo uma ameaça persistente; um agente interagindo com um protocolo vulnerável pode perder fundos antes que as auditorias detectem a falha.

As estratégias de mitigação estão evoluindo. As ferramentas de triagem de conformidade da Coinbase usam pontuação de risco em tempo real para bloquear transações sinalizadas como de alto risco com base na reputação da contraparte, no status de auditoria do contrato e em dados históricos de exploits. Algumas plataformas impõem períodos de espera obrigatórios para grandes transferências, dando aos operadores humanos uma janela para intervir se anomalias forem detectadas. A validação multi-agente é outra abordagem: exigir consenso entre vários agentes independentes antes de executar transações de alto valor, reduzindo os pontos únicos de falha.

A instabilidade econômica é um risco de segunda ordem. Se uma grande fração da liquidez on-chain for controlada por agentes autônomos com estratégias correlacionadas, a dinâmica do mercado poderá amplificar a volatilidade. Imagine milhares de agentes saindo simultaneamente de uma posição com base em sinais de dados compartilhados — cascatas de liquidação poderiam superar os flash crashes tradicionais. Loops de feedback também são preocupantes: agentes otimizando uns contra os outros podem convergir para equilíbrios que desestabilizam os protocolos subjacentes, como a exploração de mecanismos de governança para aprovar propostas que beneficiem a si mesmos.

A incerteza regulatória é a grande incógnita. Reguladores financeiros em todo o mundo ainda estão tentando entender como classificar os agentes de IA. Eles são ferramentas controladas por seus implantadores ou atores econômicos independentes? Se um agente executa negociações ilegais — uso de informações privilegiadas (insider trading) com base em informações privadas, por exemplo — quem assume a responsabilidade? O desenvolvedor, a plataforma que hospeda o agente ou o usuário que o implantou? Essas perguntas carecem de respostas claras, e os marcos regulatórios estão anos atrás da tecnologia.

Algumas jurisdições estão avançando mais rápido do que outras. O regulamento Markets in Crypto-Assets (MiCA) da União Europeia inclui disposições para sistemas de negociação automatizados, cobrindo potencialmente agentes de IA. A Autoridade Monetária de Singapura está consultando a indústria sobre salvaguardas para finanças autônomas. Os Estados Unidos permanecem fragmentados, com a SEC, a CFTC e os reguladores estaduais adotando abordagens divergentes. Esse mosaico regulatório complica a implantação global — agentes que operam em diferentes jurisdições devem navegar por requisitos conflitantes, adicionando custos de conformidade.

Apesar desses desafios, a confiança institucional está sendo construída. Grandes empresas estão realizando projetos-piloto de implantação de agentes em ambientes controlados — tesourarias DeFi internas com superfícies de risco rígidas ou mercados de circuito fechado onde os agentes negociam entre participantes verificados. À medida que esses experimentos acumulam históricos sem falhas catastróficas, a confiança aumenta. Padrões de auditoria estão surgindo: empresas terceirizadas agora oferecem revisões de comportamento de agentes, analisando logs de decisão e históricos de transações para certificar a adesão a políticas predefinidas.

O Que Vem a Seguir: Os Primeiros Estágios da Economia Autônoma​

Estamos observando o nascimento de um novo substrato econômico. No primeiro trimestre de 2026, os agentes de IA ainda estão executando principalmente tarefas predefinidas — trading automatizado, rebalanceamento de portfólio, pagamentos via API . Mas a trajetória é clara: à medida que os agentes se tornam mais capazes, eles negociarão contratos, formarão alianças e até alocarão capital para criar novos agentes otimizados para nichos especializados.

Os catalisadores de curto prazo incluem a expansão dos fluxos de trabalho multiagente. Os pilotos de hoje envolvem dois ou três agentes coordenando tarefas específicas. Até o final do ano, provavelmente veremos frameworks de orquestração gerenciando dezenas de agentes, cada um contribuindo com expertise especializada. Cadeias de suprimentos autônomas são outra fronteira: um agente de e-commerce busca produtos de agentes de fabricação, coordena a logística via agentes de transporte e liquida pagamentos por meio de transações com stablecoins — tudo sem coordenação humana além dos parâmetros iniciais.

A longo prazo, o cenário mais disruptivo é o de agentes se tornando alocadores de capital. Imagine um fundo de venture capital gerenciado inteiramente por IA : agentes buscam fluxo de negócios ( deal flow ) a partir de métricas on-chain , realizam due diligence consultando provedores de dados, negociam termos de investimento e alocam capital em startups tokenizadas. A supervisão humana pode se limitar a definir limites de alocação e aprovar estratégias amplas. Se tais fundos superarem os pares gerenciados por humanos, o capital fluirá para a gestão autônoma — um ponto de inflexão que pode redefinir a gestão de ativos.

A infraestrutura ainda precisa amadurecer. A coordenação de agentes cross-chain continua complexa, com liquidez fragmentada e padrões inconsistentes. A privacidade é uma lacuna gritante: os agentes de hoje operam de forma transparente em blockchains públicas, expondo estratégias a competidores. Provas de conhecimento zero ( zero-knowledge proofs ) e computação confidencial podem resolver isso, permitindo que os agentes transacionem de forma privada enquanto mantêm a correção verificável.

Padrões de interoperabilidade determinarão os vencedores. Plataformas que adotam A2A , MCP e x402 ganham acesso a uma rede crescente de agentes compatíveis. Sistemas proprietários correm o risco de isolamento, pois os efeitos de rede favorecem protocolos abertos. Essa dinâmica espelha os primórdios da internet: o jardim murado da AOL perdeu para a interoperabilidade da web aberta.

O valor de mercado de 7,7bilho~eseˊumadiantamentoparaumavisa~omuitomaior.Seosagentesgerenciaremateˊ17,7 bilhões é um adiantamento para uma visão muito maior. Se os agentes gerenciarem até 1% dos ativos financeiros globais — conservadoramente 1 trilhão — a camada de infraestrutura que os sustenta poderá eclipsar os mercados de computação em nuvem atuais. Ainda não chegamos lá. Mas as peças fundamentais estão no lugar, os incentivos econômicos estão alinhados e as primeiras implementações no mundo real estão provando que o conceito funciona.

Para desenvolvedores, a oportunidade é imensa: construir as ferramentas, hospedagem, feeds de dados e serviços de segurança que os agentes consumirão. Para investidores, trata-se de identificar quais protocolos capturam valor à medida que a adoção de agentes escala. Para os usuários, é um vislumbre de um futuro onde as máquinas lidam com o tedioso, o complexo e o repetitivo — liberando a atenção humana para decisões de ordem superior.

A economia está aprendendo a funcionar sozinha. Prepare-se.

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Fontes​

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