Título original: um ano dentro de pagamentos agentic: a verdade desconfortável

Autor original: @13yearoldvc

Tradução: Peggy

Nota do editor: Este artigo oferece uma perspectiva relativamente calma de um construtor: no último ano, pagamentos com agentes se tornaram uma narrativa popular na interseção de IA, pagamentos, e criptomoedas, com empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google e dezenas de startups implementando estratégias. Conceitos como micro pagamentos com stablecoins, x402, liquidação entre máquinas, e comércio eletrônico com agentes também estão em alta. Mas, após realmente criar produtos, interagir com comerciantes e desenvolvedores, o autor descobriu que as necessidades reais ainda não surgiram em grande escala.

O artigo analisa alguns cenários típicos: compras com agentes na maioria das categorias não são melhores que o comércio eletrônico tradicional, pois os usuários ainda querem ver imagens, comparar opções e navegar; pagamentos via API de máquinas parecem adequados para micro pagamentos com stablecoins, mas a maioria dos desenvolvedores já resolve isso com assinaturas, recargas de pontos e sistemas de faturamento existentes; pagamentos entre agentes, embora seja uma visão de longo prazo, ainda está na fase inicial, com volume de transações real insuficiente.

Em comparação, finanças com agentes é uma das poucas áreas com necessidades já existentes. Fundos, equipes financeiras e usuários DeFi já pagam por ferramentas financeiras, e IA pode melhorar monitoramento em tempo real, reequilíbrio automático de carteiras, entre outros. Mas esse mercado também tende a favorecer instituições tradicionais com licenças, conformidade e relacionamento com clientes.

A avaliação final do autor é: a verdadeira carência na economia de agentes não é apenas uma camada de pagamento, mas capacidades de coordenação mais complexas — como fazer agentes colaborarem com humanos, verificar a conclusão de tarefas e liquidar resultados. Pagamentos são apenas uma parte. Para os gigantes, antecipar estratégias é uma escolha defensiva; para startups, o mais importante é encontrar mercados já existentes.

A seguir, o texto original:

Ao longo do último ano, tenho trabalhado na construção de infraestrutura para a economia de agentes, além de trocar ideias com equipes de empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google e dezenas de startups que estão promovendo negócios com agentes. Organizei esse campo, lancei produtos e tentei identificar o verdadeiro mercado.

Mas a realidade é: as necessidades reais ainda não surgiram. Para startups que querem entrar nesse espaço, há muitos problemas estruturais.

No mês passado, a Stripe lançou 288 novos produtos na conferência Sessions, e o acesso à documentação relacionada a agentes já se aproxima de 40% do total de leitura de toda a documentação. Seu mercado de agentes já conecta mais de 1000 comerciantes. Mas, na própria conferência, o número de agentes registrados e que realizaram transações é de apenas alguns dígitos.

A Visa mencionou que seu token de agente atualmente leva de 3 a 9 meses para aprovação KYC, e que, na prática, empresas precisam de receita anual de pelo menos 250 milhões de dólares para se qualificarem. Hoje, apenas gigantes como Amazon e Walmart têm capacidade de fechar toda a cadeia de verificação de identidade.

A Coinbase relatou que, até abril, havia 69 mil agentes ativos na x402, com 165 milhões de transações. Mas análises independentes na blockchain indicam que o volume diário real é de cerca de 17 mil dólares, sendo metade delas testes (CoinDesk, março de 2026).

O que aprendemos ao construir shop.fast.xyz

Agentes para comerciantes, ou seja, negócios baseados em representação

Criamos o shop.fast.xyz com o objetivo de validar positivamente o modelo de negócios baseado em agentes. Produtos reais, comerciantes reais, transações reais.

Mas, para a maioria das categorias de produtos, a experiência de compra com IA ainda é claramente inferior ao comércio eletrônico tradicional. Ao comprar roupas, eletrônicos ou móveis, os usuários querem ver imagens, navegar por opções e fazer comparações lado a lado. Diálogos com chatbots, na verdade, representam uma regressão: trocar uma interface visual rica por uma conversa de texto. O modo humano de comprar começa com o olho.

O que achávamos ser a parte mais difícil do agente, mostrou-se eficiente. Ele consegue entender o que o usuário quer, e lidar bem com demandas como “algo parecido, mas mais barato”. A camada de modelos funciona bem. Mas não consegue substituir a experiência de “ver dez produtos ao mesmo tempo e escolher um”. É possível incluir carrosséis e exibições interativas na interface de chat, mas aí você está basicamente reconstruindo uma front-end de e-commerce dentro de uma janela de chat. Para cenários de compra que dependem de comparação visual, ainda não encontramos uma justificativa convincente de por que uma interface de chat seria melhor que a tradicional.

Vemos que há demanda do lado do comerciante, mas ela é mais defensiva. Os comerciantes querem que suas lojas possam ser consultadas por agentes, não porque já há muitos consumidores comprando assim, mas porque temem ficar para trás se essa se tornar a principal via de compra no futuro. Essa é a oportunidade de Agentic Engine Optimization (Otimização de Motor de Agentes), mas ela ainda é “melhor do que nada”, não “necessária”. Os comerciantes estão se preparando para uma onda que ainda não chegou.

O verdadeiro potencial do diálogo comercial está em cenários de alta frequência, baixo custo de decisão, e onde o usuário já sabe o que quer. O exemplo mais claro é o pedido de comida. Mercado grande, alta frequência, decisão rápida, como “peça para mim o pad thai que gostei na última vez”. Nesses casos, o agente de diálogo pode vencer. Mas as principais plataformas de delivery não oferecem API aberta. A única alternativa é usar a visão, ou seja, fazer a IA operar o app como um humano, visualmente. Esse processo é lento, frágil, e para um almoço de 15 dólares, o custo de raciocínio não compensa.

Outra oportunidade está em lojas online complexas, que geram dor de cabeça real: descontos acumulados, cupons, pontos de fidelidade, processos de checkout confusos. Um agente que entenda “usar meu cupom, aplicar meus pontos, encontrar a forma de entrega mais barata e fazer tudo na minha língua” pode simplificar uma experiência de compra que já está ruim. Isso é especialmente importante para idosos, não nativos, ou compras internacionais com requisitos específicos.

Mas essas duas oportunidades exigem uma forte capacidade de distribuição B2C. Você compete com DoorDash, Amazon, e outros gigantes na entrada do usuário. A escala de distribuição de consumidores é uma vantagem dos atuais líderes. A oferta de agentes na ponta de fornecimento já está pronta, mas a demanda é limitada por experiência e canais de distribuição, e infraestrutura adicional não resolve esses problemas.

O que aprendemos em x402 e MPP

Agentes para Web/API, ou seja, negócios entre máquinas

Conversamos com dezenas de desenvolvedores sobre suas necessidades reais de pagamento. O padrão é quase idêntico: hoje, a API de agentes é usada principalmente para consumo recorrente, como poder de processamento, inferência, fontes de dados. Os desenvolvedores já têm assinaturas, chaves API, contas vinculadas e sistemas de cobrança com provedores principais.

O argumento clássico para pagamentos com stablecoins é: o custo mínimo efetivo de pagamento com cartão de crédito na Stripe é cerca de 2,9% mais 30 centavos por transação, tornando inviável chamadas de API abaixo de um dólar. Mas, com volumes baixos, recarregar pontos resolve. Os desenvolvedores já recarregam suas contas antecipadamente, eliminando esse problema.

O problema mais profundo está no mercado de fornecedores. A maioria das grandes SaaS não quer oferecer acessos fragmentados por alguns centavos. Seus modelos de negócio envolvem contratos corporativos de longo prazo. Empresas que dependem de grandes compromissos resistirão a novos modelos de precificação que tentem contornar isso.

O mercado de negócios entre máquinas é, por definição, de cauda longa. Serve pequenos serviços, fontes de dados verticais, desenvolvedores independentes, servidores MCP, etc. Protocolos como MPP e x402 são muito adequados para esse segmento. Mas, por definição, é um mercado voltado a necessidades especializadas; e desenvolvedores, historicamente, são os menos dispostos a pagar.

Quando a Stripe lançou o Projects, integrou 32 parceiros de serviço, incluindo Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, cobrindo a maioria dos serviços essenciais usados por desenvolvedores na construção e implantação de software, todos acessíveis via sistemas de cobrança existentes. A camada superior do stack técnico dos desenvolvedores já está bem atendida. A oportunidade de novos pagamentos está além desses 30 principais provedores: ela existe, mas é naturalmente menor do que o mercado amplo que as narrativas maiores sugerem.

A mesma lógica vale para acesso a conteúdo. Agentes já estão rastreando e resumindo artigos, e os editores começam a reagir. Mas, quando monetizar conteúdo em grande escala, provavelmente será por meio de CDNs já existentes entre editores e a internet, como o Cloudflare, que lançou uma ferramenta de auditoria com IA, ou por acordos de licenciamento em massa entre editores e laboratórios de IA. Infraestrutura tende a favorecer players que já possuem capacidade de distribuição.

O que aprendemos em pagamentos entre agentes

Negócios entre agentes, embora uma visão de longo prazo, ainda está na fase teórica. Ainda não há volumes de transação relevantes. Os desafios reais estão sendo enfrentados por startups que trabalham com descoberta de agentes, construção de confiança, negociação de termos e resolução de disputas.

Quando essa estrutura de transação realmente se consolidar, será bem diferente do sistema de pagamento atual. Não haverá identidade humana; a latência será inferior a um segundo; valores podem variar de frações de centavo a milhões de dólares; envolverá liquidação multi-party, não o modelo tradicional de comprador e vendedor bilateral. Quando isso acontecer, acreditamos que ocorrerá de forma rápida e em grande escala.

Esse é o grande investimento de infraestrutura de liquidação de longo prazo, e é uma aposta real. Mas “aposta real de longo prazo” e “mercado atual” não são a mesma coisa. Também passamos meses afirmando que esse mercado chegaria, e construímos infraestrutura ao redor dele, incluindo redes distribuídas. Teoricamente, poderia escalar para mais de 1 bilhão de TPS, com latência abaixo de 50 ms, e consenso em 10 ms. Mas é preciso reconhecer onde o mercado está agora.

O que aprendemos em finanças de agentes

Este é, talvez, o único setor com necessidades reais já existentes. Clientes já estão pagando. Gestores de fundos, equipes financeiras e usuários DeFi já investem em ferramentas financeiras. Inserir IA nesses fluxos de trabalho é uma evolução natural de produto.

A finança de agentes também criará novos comportamentos. Agentes capazes de monitorar e reequilibrar centenas de posições de forma autônoma podem operar de maneiras impossíveis para humanos. Aqui há uma verdadeira melhoria de capacidade, não apenas automação.

O desafio está na competição. O setor financeiro é altamente regulamentado e depende de relacionamentos estabelecidos. Instituições tradicionais possuem licenças, infraestrutura de conformidade e relacionamento com clientes. Startups podem atuar em áreas menos reguladas, como DeFi, ou buscar segmentos onde a lentidão das instituições permite inovação, ou onde IA pode criar capacidades que os gigantes ainda não possuem. Mas, de modo geral, essa área favorece os players já existentes, pois é mais fácil construir sobre produtos e clientes existentes do que partir do zero com IA.

Resumo honesto

Então, por que todos continuam investindo nisso? Existem duas razões.

Primeiro, o incentivo. Grandes empresas têm fluxo de caixa suficiente para apostar em um futuro que leva anos para se concretizar. Para elas, entrar cinco anos antes é uma pequena margem de erro; entrar um ano depois, pode ser desastroso. Portanto, precisam fazer.

Segundo, a cegueira cognitiva. Quando seu negócio é pagamento, cada problema parece um problema de pagamento. A economia de agentes exige uma camada de pagamento, então todos constroem uma camada de pagamento.

Mas o pagamento é apenas uma parte de um problema maior. A verdadeira dificuldade não é fazer o dinheiro fluir entre agentes, mas coordenar o trabalho entre agentes e humanos, verificar a conclusão de tarefas, e liquidar resultados. Pagamentos são apenas uma parte da liquidação. Liquidação é apenas uma parte da coordenação. E coordenação é o verdadeiro prêmio.

Coordenação em larga escala naturalmente gera demanda por mecanismos de liquidação. Pagamentos serão uma ferramenta nesse concerto, não a peça principal. Empresas que resolverem o problema de coordenação de forma eficaz acabarão integrando pagamentos, não o contrário, sendo adquiridas por eles.

A maioria dos gigantes atuais constrói defensivamente um futuro de “grandes transações entre máquinas”. Para eles, o cronograma não é importante, pois possuem uma reserva quase ilimitada de recursos.

Mas startups não têm esse luxo. Precisamos encontrar onde o mercado realmente está agora. Não podemos esperar a onda chegar.

Um ano de construção nos levou a um caminho inesperado. Há atividade ali, e ela cresce rapidamente, mas ainda há serviços insuficientes. Essa oportunidade está além das quatro categorias que analisamos.

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