No último ano, tenho dedicado esforços para construir infraestrutura para a economia de Agent, trocando ideias com equipes de startups que impulsionam negócios de Agent, incluindo Stripe, Visa, Coinbase, Google e dezenas de outras empresas. Organizei o setor, lancei produtos e tentei encontrar pontos de encaixe no mercado.

Atualmente, não há uma demanda real estabelecida, e startups enfrentam muitos problemas estruturais ao entrar nesse campo.

No mês passado, a Stripe lançou 288 novos produtos na conferência Sessions, com o acesso à documentação de Agent chegando a quase 40% do total de leituras da documentação. O mercado de negócios de Agent deles possui mais de 1000 comerciantes ativados. No entanto, na conferência Sessions, o número de Agent registrados realizando transações é de apenas alguns dígitos.

A Visa mencionou que seu token de pagamento de Agent (que vincula ao Agent, usado como prova de pagamento tokenizada em nome do usuário) atualmente leva de 3 a 9 meses para aprovação KYC, e na prática, é necessário atingir um limite mínimo de receita de 250 milhões de dólares para qualificação. Hoje, apenas empresas do nível Amazon ou Walmart conseguem completar esse ciclo de verificação de identidade.

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

Agent para comerciantes

Criamos o shop.fast.xyz para validar diretamente aplicações reais de negócios de compra por procuração. Inclui produtos, comerciantes e transações reais.

Para a maioria das categorias de produtos, a experiência de compra com IA atualmente é totalmente inferior ao comércio eletrônico tradicional. Quando você compra roupas, eletrônicos ou móveis, espera ver imagens, navegar por várias opções e fazer comparações horizontais.

A forma de diálogo com chatbots, na verdade, é um retrocesso. Você está substituindo interfaces visuais ricas por diálogos em texto puro, enquanto os humanos, essencialmente, são compradores visuais.

Agent se destacou em áreas que pensávamos ser muito difíceis. Ele consegue entender as necessidades do usuário e lidar bem com comandos como "algo assim, mas mais barato". O nível de modelos desempenhou papel importante aqui.

Porém, ele não consegue substituir a experiência de comparar dez produtos lado a lado e escolher um. A interface de chat pode ser aprimorada com carrosséis e exibições interativas, mas, nesse nível, você basicamente está reconstruindo uma frontend de e-commerce dentro de uma janela de chat. Para compras visuais e de comparação, ainda não encontramos uma justificativa convincente de que a interface de chat seja melhor do que uma interface nativa de e-commerce.

Vimos demandas reais de comerciantes, mas elas são uma espécie de demanda defensiva.

Os comerciantes querem que suas lojas possam ser consultadas por Agent. Não porque os clientes já estejam comprando por Agent, mas porque temem que, se isso se tornar o canal principal, serão deixados para trás pelo tempo.

Essa é uma estratégia de "Otimização do Motor de Agent (AEO)", mas atualmente é apenas um diferencial, não uma necessidade. Os comerciantes estão se preparando para uma maré que ainda não chegou.

O comércio conversacional realmente pode melhorar a experiência em certos cenários: compras de alta frequência, com baixo custo de decisão, onde o usuário já sabe exatamente o que quer. Pedir comida para delivery é o exemplo mais claro. Mercado grande, alta frequência, decisões rápidas ("me envie uma porção de pad thai daquela loja que pedi na última vez"). Aqui, o Agent conversacional tem vantagem.

Porém, plataformas de delivery de grande porte não oferecem API aberta. A única alternativa é "uso de computador": fazer a IA navegar e operar aplicações visualmente como um humano. Essa abordagem é lenta, frágil e, para um pedido de almoço de 15 dólares, o custo de raciocínio é simplesmente insustentável.

Outro ponto de entrada é: alguns sites têm UI extremamente complexa, tornando a navegação uma dor. Descontos acumulados, códigos promocionais, programas de fidelidade e processos de checkout confusos.

Um Agent que entenda comandos como "usar meu cupom, aplicar meus pontos de recompensa, encontrar a opção de frete mais barato, operar na minha língua nativa" pode simplificar essas experiências ruins. Isso é especialmente importante para usuários idosos, compradores em lojas estrangeiras que não falam o idioma local, ou cenários com necessidades muito específicas e pouco comuns.

Ambos os pontos de entrada requerem canais de distribuição massivos voltados ao consumidor (B2C). Você está competindo com DoorDash (maior plataforma de delivery nos EUA, com 56% de participação de mercado) e Amazon na captura de usuários.

A distribuição em escala de consumo é uma vantagem dos gigantes. A oferta de compra por procuração já está pronta na ponta da demanda, mas a experiência do usuário e os canais de distribuição limitam o crescimento. Construir mais infraestrutura não resolve esses dois problemas.

Agent para APIs

Conversamos com dezenas de desenvolvedores sobre suas necessidades reais de pagamento. A situação é quase surpreendentemente uniforme: atualmente, o uso de Agent para APIs é frequente, incluindo cálculos, raciocínio e fontes de dados. Os desenvolvedores já possuem assinaturas, chaves de API arquivadas e relações de cobrança com fornecedores principais.

O argumento clássico de stablecoins é: na Stripe, o custo mínimo de processamento de cartão de crédito é cerca de 2,9% mais 30 centavos por transação, tornando inviável chamadas de API abaixo de um dólar. Mas, para o volume de transações de baixa frequência de hoje, limites pré-pagos resolvem esse problema. Os desenvolvedores carregam saldo antecipadamente na conta, e o problema desaparece.

A questão mais profunda está no mercado de fornecedores. A maioria das empresas SaaS tradicionais não quer oferecer acesso API temporário que custe alguns centavos. Seus modelos de negócio envolvem contratos corporativos de longo prazo. Empresas que dependem de grandes compromissos de receita resistirão a mecanismos de precificação que escapem do seu modelo atual.

O comércio de máquinas é, estruturalmente, um mercado de cauda longa, incluindo serviços menores, fontes de dados de nicho, desenvolvedores independentes e servidores MCP. Protocolos como MPP e x402 são muito adequados para esse segmento.

Porém, por definição, é um mercado voltado a usuários avançados com necessidades especiais, e, historicamente, desenvolvedores são um dos grupos com menor disposição a pagar.

Quando o Stripe Projects foi lançado, contou com 32 parceiros fornecedores, como Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, cobrindo a maior parte das ferramentas usadas por desenvolvedores na construção e implantação de software, todas acessíveis via sistemas de cobrança existentes. As principais demandas da pilha tecnológica dos desenvolvedores já estão atendidas.

As oportunidades para novos canais de pagamento estão em todas as áreas além dessas 30 principais. As oportunidades existem, mas seu tamanho é, na essência, muito menor do que os números impressionantes sugerem.

O mesmo padrão vale para aquisição de conteúdo. O Agent já está coletando e resumindo artigos continuamente, enquanto os editores estão reagindo.

Mas, quando a monetização de conteúdo atingir escala, ela acontecerá por meio de provedores de CDN que já estão entre os editores e a internet (a Cloudflare já lançou uma ferramenta de auditoria com IA), ou por meio de acordos de licenciamento em larga escala entre editores e laboratórios de IA.

Essa infraestrutura de oportunidade, no final, será dominada por gigantes que já possuem canais de distribuição.

Agent para Agent

O modelo de negócios entre Agents é uma visão de longo prazo, atualmente quase totalmente teórica, sem qualquer volume de transações relevante. Startups estão enfrentando os principais desafios: descoberta de Agents, construção de confiança, negociação de termos e resolução de disputas.

Quando esse tipo de transação realmente acontecer, será bem diferente do modelo de pagamento atual. As partes não terão identidade humana. A latência será de nível subsegundo. De frações de centavo a milhões de dólares poderão circular na mesma transação.

Além disso, mecanismos de liquidação multilateral, que não se encaixam no modelo bilateral de compra e venda atual, serão essenciais. Quando isso acontecer, acreditamos que virá rápido e em grande escala.

Isso representa uma aposta de longo prazo em infraestrutura de liquidação dedicada, que realmente existe. Mas "aposta de longo prazo real" e "mercado atual" são coisas distintas.

Temos sido um dos defensores desse mercado por meses, e nos últimos anos construímos uma infraestrutura completa ao seu redor. Com nossa rede distribuída, teoricamente, podemos escalar para mais de 1 bilhão de TPS, com latência inferior a 50 ms e consenso médio de 10 ms. Mas precisamos alinhar com a posição real do mercado hoje.

Agent para finanças

Este é, talvez, o único setor com demanda já existente. O público-alvo já está aí, com disposição a pagar. Hoje, gestores de fundos, equipes financeiras e usuários de DeFi já pagam por ferramentas financeiras. Incorporar IA aos fluxos de trabalho existentes é uma evolução natural do produto.

Agent financeiro também cria novos comportamentos. Um Agent capaz de monitorar e reequilibrar centenas de posições em tempo real opera de uma forma que humanos não conseguem replicar manualmente. Não é apenas automação, é uma elevação substancial de capacidades.

O desafio está na dinâmica competitiva. O setor financeiro é altamente regulado e depende fortemente de relacionamentos estabelecidos. Instituições tradicionais possuem licenças, infraestrutura de conformidade e relacionamento com clientes. Startups podem conquistar espaço em áreas menos reguladas (como DeFi), em setores onde os gigantes são lentos, ou onde IA pode criar capacidades que os grandes não têm.

Porém, em comparação com os outros três setores, a dinâmica competitiva aqui favorece empresas maduras, pois é muito mais fácil sobrepor IA a produtos e clientes existentes do que criar algo do zero.

O verdadeiro ponto de disputa

Então, por que ainda estamos construindo tudo isso? Existem duas razões.

Primeiro, motivação. Gigantes do setor têm fluxo de caixa suficiente para apostar em um futuro que pode levar anos para se concretizar. Para eles, entrar cinco anos antes é uma questão de custo insignificante, enquanto atrasar um ano pode ser fatal. Portanto, eles precisam construir.

Segundo, cegueira de percepção. Quando seu negócio principal é pagamento, tudo parece um problema de pagamento. A economia de Agent precisa de uma camada de pagamento, então construa essa camada.

Mas o pagamento é apenas uma parte de um problema maior. A verdadeira questão não é como transferir fundos entre Agents, mas como coordenar o trabalho entre Agents e humanos, validar resultados e fazer a liquidação. Pagamento é apenas uma parte da liquidação. Liquidação é apenas uma parte da coordenação. E coordenação é o verdadeiro grande bolo.

A coordenação em larga escala naturalmente criará a necessidade de mecanismos de liquidação. Pagamento é apenas um instrumento nessa sinfonia, não a peça principal. Empresas que resolvem problemas de coordenação acabarão adquirindo negócios de pagamento, não o contrário.

A maioria das grandes empresas está construindo defesas para cenários de transações em larga escala com máquinas. Como seus fluxos de caixa são ilimitados, o tempo não é uma preocupação para eles.

Mas startups não têm esse luxo. Precisamos buscar o verdadeiro mercado, não podemos esperar a maré chegar.

Um ano de construção nos levou a um caminho inesperado. O mercado ali é real, cresce rapidamente e ainda não é bem atendido. Ele está fora dessas quatro categorias que descrevemos.

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