Pagamento de agente por um ano de observação: a fria realidade por trás da narrativa quente

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

Autor original:律动BlockBeats

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Reprodução: Mars Finance

Prefácio do editor: Este artigo oferece uma perspectiva relativamente calma de um construtor: no último ano, pagamentos de agentes se tornaram uma narrativa popular na interseção de IA, pagamentos e criptomoedas, com empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google e dezenas de startups avançando nesse campo. Conceitos como micro pagamentos com stablecoins, x402, liquidação entre máquinas, comércio eletrônico com agentes também estão em alta. Mas, após realmente entrar na produção de produtos, contato 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 do que o comércio eletrônico tradicional, porque os usuários ainda precisam de imagens, comparações e navegação; pagamentos via API de máquinas parecem adequados para micro pagamentos com stablecoins, mas atualmente a maioria dos desenvolvedores já resolve isso com assinaturas, recarga de pontos e sistemas de faturamento existentes; pagamentos entre agentes, embora seja uma visão de longo prazo, ainda está na fase inicial, sem volume de transações reais.

Em comparação, finanças de agentes é uma das poucas áreas com necessidades existentes. Fundos, equipes financeiras e usuários de DeFi já pagam por ferramentas financeiras, e IA pode trazer melhorias como monitoramento em tempo real e reequilíbrio automático de carteiras. Mas esse mercado também favorece instituições tradicionais que já possuem licenças, conformidade e relacionamento com clientes.

A conclusão do autor é: a verdadeira carência na economia de agentes não é apenas uma camada de pagamento, mas uma capacidade de coordenação mais complexa — como fazer agentes colaborarem com humanos, verificar a conclusão de tarefas e liquidar resultados. Pagamentos são apenas uma parte disso. Para os gigantes, avançar cedo é uma estratégia defensiva; mas para startups, o mais importante é encontrar mercados que já existem.

A seguir, o texto original:

No 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 encontrar um mercado real.

Mas a realidade é: as necessidades reais ainda não surgiram. Para startups que querem entrar nesse campo, há muitas questões estruturais pendentes.

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 documentos. Seu mercado de negócios com agentes já conecta mais de 1000 comerciantes. Mas, na própria conferência, o número de agentes registrados e concluindo 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 geralmente exige receita anual de pelo menos 250 milhões de dólares para acesso. Hoje, apenas empresas do nível da Amazon ou Walmart podem fechar toda a cadeia de verificação de identidade.

A Coinbase relatou que, até abril, havia 69 mil agentes ativos e 165 milhões de transações na x402. Mas análises independentes na cadeia mostram 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

De agentes para comerciantes, ou seja, comércio baseado em agentes

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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: você troca uma interface visual rica por uma conversa de texto. Comprar com humanos começa com o uso dos olhos.

O que esperávamos ser a parte mais difícil do agente, mostrou-se promissor. 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”. O chat pode incluir carrossel de produtos e exibições interativas, mas, nesse ponto, você está basicamente reconstruindo uma interface de e-commerce dentro de uma janela de chat. Para cenários de compra que dependem de comparação visual, ainda não encontramos uma resposta convincente para explicar por que uma interface de chat seria melhor do que a interface tradicional de e-commerce.

Vimos que há demanda do lado do comerciante, mas essa demanda 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 esse canal se tornar dominante. Essa é a oportunidade de Agentic Engine Optimization (Otimização de Motor de Agentes), mas ela ainda é “melhor do que nada”, não “obrigatória”. Os comerciantes estão se preparando para uma onda que ainda não chegou.

O verdadeiro potencial do comércio conversacional está em cenários de alta frequência, baixo custo de decisão e onde o usuário já sabe o que quer. O exemplo mais claro é pedir comida. O mercado é grande, a frequência é alta, a decisão é rápida, como “peça para mim o pad thai que gostei da última vez”. Nesses casos, o agente conversacional pode vencer. Mas as principais plataformas de delivery não oferecem APIs abertas. A única alternativa é usar a visão, ou seja, fazer a IA operar o app como uma pessoa, visualmente. Esse processo é lento, frágil e, para uma refeição de 15 dólares, o custo de raciocínio não compensa.

Outra oportunidade está em lojas online complexas, que causam dor de cabeça real aos usuários, como descontos acumulados, cupons, pontos de fidelidade e processos de checkout confusos. Um agente que entenda como “usar meu cupom, descontar pontos, encontrar a opção 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, usuários que não falam o idioma local, compras internacionais ou cenários com necessidades muito específicas e complexas.

Mas essas 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 deles. A oferta de agentes do lado da oferta já está pronta, mas a demanda é limitada por experiência do usuário e canais de distribuição, e infraestrutura adicional não resolve esses problemas.

O que aprendemos com x402 e MPP

De agentes para Web/API, ou seja, comércio 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 computação, inferência e fontes de dados. Os desenvolvedores já têm assinaturas, chaves de API, contas vinculadas e modelos de cobrança com provedores de serviços principais.

O argumento clássico para pagamentos com stablecoins é que o custo efetivo de pagamento com cartão na Stripe é cerca de 2,9% mais 30 centavos por transação, tornando inviável chamadas de API abaixo de um dólar. Mas, na prática, recarregar pontos resolve esse problema, pois os desenvolvedores já fazem pré-pagamentos em suas contas.

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

O comércio entre máquinas é, estruturalmente, um mercado 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, trata-se de um mercado voltado a necessidades profissionais; e os desenvolvedores, historicamente, são os menos dispostos a pagar.

Quando o Stripe Projects foi lançado, integrou 32 parceiros de serviços, 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 pagamento está além desses 30 principais provedores: ela existe, mas o tamanho é naturalmente menor do que o mercado amplo que as narrativas maiores sugerem.

A lógica se aplica ao acesso a conteúdo também. Os agentes já estão coletando e resumindo artigos, e os editores começam a reagir. Mas, quando a monetização de conteúdo atingir escala, provavelmente acontecerá por meio de provedores de CDN já existentes entre editores e a internet, como a Cloudflare, que lançou uma ferramenta de auditoria com IA, ou por acordos de licenciamento em massa entre editores e laboratórios de IA. As oportunidades de infraestrutura irão para os players que já possuem capacidade de distribuição.

O que aprendemos com pagamentos entre agentes

Pagamentos entre agentes representam uma visão de longo prazo, mas atualmente estão quase totalmente na fase teórica. Ainda não há transações relevantes. As dificuldades reais estão sendo enfrentadas por startups que trabalham com descoberta de agentes, confiança, negociação de termos e resolução de disputas.

Quando essa estrutura de transação realmente se consolidar, será bem diferente do sistema de pagamento atual. Os dois lados não terão identidade humana; a latência será inferior a um segundo; os valores podem variar de frações de centavo a milhões de dólares; envolverá liquidação multilateral, não o modelo bilateral padrão. Quando isso acontecer, acreditamos que ocorrerá de forma rápida e em grande escala.

Esse é o grande investimento de longo prazo em infraestrutura de liquidação especializada, e é um investimento real. Mas “investimento de longo prazo real” e “mercado atual” não são a mesma coisa. Nós também passamos meses afirmando que esse mercado chegaria, e construímos infraestrutura para isso, incluindo nossa rede distribuída. Teoricamente, ela pode escalar para mais de 1 bilhão de TPS, com latência abaixo de 50 ms e consenso em 10 ms. Mas precisamos entender onde o mercado realmente está agora.

O que aprendemos com finanças de agentes

Este é, sem dúvida, o único setor com necessidades reais já existentes. Clientes já existem e já pagam. Gestores de fundos, equipes de gestão de capital e usuários de DeFi já gastam com 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 automaticamente podem operar de formas impossíveis para humanos. Aqui há uma verdadeira melhoria de capacidade, não apenas automação.

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

Resumo honesto

Então, por que todo mundo continua 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 atrasado pode ser desastroso. Portanto, elas precisam fazer.

Segundo, a cegueira de percepção. Quando seu negócio é pagamento, tudo parece um problema de pagamento. A economia de agentes precisa de 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 se as tarefas foram concluídas e liquidar os 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 criará demanda por mecanismos de liquidação. Pagamentos serão uma ferramenta dentro dessa orquestra, não o objetivo principal. As empresas que realmente resolverem o problema da coordenação acabarão integrando pagamentos, não o contrário — sendo adquiridas por empresas de pagamento.

A maioria dos gigantes atuais está construindo defensivamente um futuro de “grande volume de transações entre máquinas”. Para eles, o cronograma não importa, 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 próxima onda.

Um ano de construção nos levou a um caminho inesperado. Há atividade ali, e ela cresce rapidamente, mas ainda há falta de serviços. Ela existe fora das quatro categorias que analisamos.