Fundamentar a economia de agentes de IA: um roteiro de implementação tecnológica previsto pela a16z

Já chegou a época de previsões de final de ano. Os investidores de risco apresentam tendências deslumbrantes, os media correm a reproduzi-las, e os construtores — nós, aqueles que realmente transformam conceitos em realidade — muitas vezes olham para um roteiro vago com expressão de dúvida. Quando a equipe de criptografia da a16z propõe que, em 2026, a IA enfrentará uma “revolução no paradigma de pesquisa”, uma “crise de identidade de agentes” e um “imposto invisível na rede aberta”, o que vemos não são manchetes de notícias, mas uma lista de três problemas técnicos urgentes de resolver.

Este artigo não pretende repetir essas previsões. Em vez disso, encaramo-las como uma especificação aberta de requisitos técnicos. Se você, como eu, acredita que o futuro será definido pela complexa colaboração entre agentes de IA, então devemos começar agora a projetar os protocolos básicos, os padrões de arquitetura e os mecanismos de fluxo de valor que suportam tudo isso. A seguir, um roteiro técnico viável para enfrentar esses três grandes desafios.

Projetar uma pilha de colaboração em pesquisa de IA “enrolada”

Os frameworks atuais de agentes de IA resolvem o problema de “fazer múltiplos agentes dialogarem”, mas eles ainda são essencialmente fluxos de trabalho lineares ou em árvore. Quando falamos de “agent-wrapping-agent”, descrevemos um ecossistema mais orgânico: agentes que observam, avaliam, vetam e reforçam o trabalho uns dos outros, como uma equipe de pesquisa humana.

Isso exige uma nova mentalidade de arquitetura de sistemas. O núcleo está na criação de uma “camada de avaliação meta” — agentes de revisão especialmente projetados, cujo engineering de prompts não foca na tarefa em si, mas na rigorosidade da metodologia, na detecção de falhas lógicas e na inovação. A saída desses agentes não é uma resposta final, mas relatórios de avaliação estruturados e pontuações de confiança. Com base nisso, o sistema deve ser capaz de orquestrar fluxos de trabalho dinâmicos: quando um agente de prova matemática fica travado, ele deve automaticamente acionar um agente de “pensamento por analogia” para oferecer uma nova perspectiva, ao invés de simplesmente tentar novamente.

Um desafio ainda mais importante é a gestão de contexto compartilhado. Precisamos desenvolver um “objeto de contexto de pesquisa” padronizado, capaz de ser transmitido entre agentes, contendo toda a cadeia de hipóteses, caminhos vetados, referências-chave e subproblemas não resolvidos. Isso é mais estruturado do que um simples histórico de diálogo, mais próximo das anotações de laboratório de um pesquisador humano. A comunidade open source já começou a explorar essa direção, mas os frameworks existentes ainda têm limitações na interação crítica profunda entre agentes.

Construir uma camada de protocolo de identidade “consciente do seu agente”

A previsão de Sean Neville sobre “KYA” revela um gargalo fundamental: uma economia inteligente não pode se basear em participantes anônimos ou não rastreáveis. Os agentes atuais são apenas fantasmas por trás de chaves de API, sem identidade verificável, limites de permissão ou responsabilidade legal. Isso não é apenas uma questão regulatória, mas uma questão de ausência de protocolos técnicos.

A solução passa por projetar um padrão de identidade de agente nativo de criptografia. Caminhos possíveis incluem expandir as credenciais verificáveis do W3C para que possam expressar, por exemplo, “este agente foi autorizado por uma DAO para realizar arbitragem DeFi, com uma posição máxima de 1 milhão de dólares”, ou criar um novo registro de agentes na cadeia. Qualquer que seja a abordagem, é preciso resolver o problema fundamental de gerenciamento de chaves: como armazenar e rotacionar com segurança as chaves privadas do agente? Quando o comportamento do agente for anômalo, como o controlador humano pode intervir de emergência e retomar o controle?

Um aspecto ainda mais complexo é o design de um mecanismo de rastreamento de responsabilidade. Precisamos incorporar nos stacks tecnológicos logs de auditoria imutáveis, de modo que cada decisão importante do agente possa ser rastreada até seu prompt, fatias de dados de treinamento e assinatura do controlador. Isso é um desafio técnico, mas também uma interseção entre direito e engenharia. O padrão ERC-4337 de contas abstratas fornece uma base para “carteiras inteligentes”, mas os agentes precisarão de metadados e estruturas de permissão mais ricas.

Implementar um protocolo de fluxo de valor contra “imposto invisível”

O problema do “imposto invisível” apontado por Liz Harkavy é, na essência, uma disfunção fundamental no modelo de economia da internet. Os agentes de IA consomem em grande quantidade publicidade e conteúdo por assinatura, mas ignoram completamente os canais de monetização existentes. Ferramentas tradicionais de análise de sites nem conseguem distinguir acessos humanos de captura por agentes, quanto mais realizar compensações micro.

A solução técnica deve tratar simultaneamente os dois aspectos: trilhas de pagamento e rastreamento de atributos. No lado do pagamento, soluções de segunda camada de blockchain como Arbitrum ou Base oferecem microtransações de baixo custo, mas latência e complexidade ainda são obstáculos. Protocolos de pagamento mais novos, como Lightning Network ou Fedimint, podem oferecer opções melhores, mas sua integração com a infraestrutura de rede atual ainda é limitada. Uma abordagem mais fundamental pode ser repensar o próprio protocolo HTTP, adicionando um campo de “expectativa de valor” nos cabeçalhos padrão.

O rastreamento de atributos é um problema técnico mais delicado. Como garantir que uma resposta gerada por IA possa ser confiavelmente rastreada até os cinco parágrafos do Wikipedia, três artigos acadêmicos e dois blogs do setor que a inspiraram? As etiquetas rel=”canonical” e os padrões de citação atuais estão longe de ser suficientes. Precisamos desenvolver novos protocolos de marcação de conteúdo, possivelmente baseados em impressões semânticas ao invés de URLs simples, e criar registros de contribuição entre sites. Só ao resolver a questão dos atributos, as compensações baseadas no uso poderão ser justas.

Infraestrutura interconectada e os desafios abertos

Esses três domínios tecnológicos não existem isoladamente. Um agente de IA de pesquisa de mercado precisa de uma credencial “KYA” para provar sua conformidade, usar uma arquitetura “enrolada” para organizar seu fluxo de análise, e por meio de um “protocolo de fluxo de valor” pagar automaticamente por cada dado financeiro que consumir. Juntos, eles formam os três pilares da economia de agentes inteligentes: identidade, colaboração e troca de valor.

A comunidade open source está na linha de frente na construção dessas infraestruturas. Vemos o LangChain avançando padrões de colaboração de agentes, o Farcaster explorando mapas sociais descentralizados, e várias equipes experimentando integrações de pagamento Web3. Mas o maior desafio continua sendo a interoperabilidade: como diferentes sistemas de agentes podem descobrir uns aos outros, estabelecer confiança e colaborar de forma segura? Isso exige a definição de padrões que transcendam projetos individuais.

No próximo ano, as verdadeiras inovações provavelmente não virão de modelos maiores, mas dessas infraestruturas aparentemente simples. Quando resolvermos como os agentes podem provar quem são, pensar em conjunto e pagar pelos recursos que consomem, a IA poderá realmente passar de interfaces de chat fechadas para uma economia digital aberta e sustentável. Os construtores têm um caminho claro à sua frente: escolher uma infraestrutura e começar a construir.