Agente de IA 「comeu」 quais setores de criptomoedas?

Escrever: blocmates.（@blocmates） Traduzido por: AididiaoJP, Foresight News

Se você, assim como nós, foi fortemente ligado a este setor nos últimos anos, perceberá claramente que o ambiente mudou.

As coisas parecem não ser mais tão empolgantes, e a única coisa que parece atrair atenção são termos com duas palavras — AI e Agent.

O consenso predominante é que a indústria está sendo severamente otimizada para serviços de AI Agent, levando à marginalização de produtos que ainda dependem de interação direta com humanos ou da “camada humana”.

Portanto, do ponto de vista humano, o setor pode parecer um pouco rígido, mas o ambiente na cadeia está ativo e vibrante em uma nova camada (Camada Agentic), enquanto os humanos não podem intervir diretamente na tecnologia.

A eficiência está impulsionando mais usuários a migrar para interações lideradas por AI. Plataformas originalmente projetadas para cliques e operações humanas estão sendo otimizadas para serviços “não humanos”.

Grandes players como Uniswap Labs lançaram em fevereiro 7 “Skills” de código aberto voltados para AI Agent. Essas ferramentas permitem que agentes autônomos codificados por IA (como Claude, Cursor ou outros frameworks de Agent) interajam de forma direta e confiável com o protocolo Uniswap na cadeia.

Porém, ao contrário da narrativa de que “AI Agents vão devorar tudo” que circula na linha do tempo, uma observação mais cuidadosa revela uma história um pouco diferente — o crescimento das atividades de Agent é mais específico de certos setores, e não de toda a indústria.

Decidimos aprofundar a análise para entender quais setores já foram “comidos” e quais ainda estão por ser conquistados.

Nosso objetivo é: entender se a camada humana na criptografia realmente está desaparecendo, e explorar soluções construídas sobre uma nova camada de criptografia para garantir que o controle não seja perdido.

Setores dominados por AI Agent

Em setores específicos, observamos atividades impulsionadas por AI Agent muito ativas, enquanto a interação direta humana diminui. Aqui estão alguns exemplos:

Negociação de derivativos (perpétuos)

O mercado de contratos perpétuos é o mais claramente dominado por robôs na criptografia. Velocidade, reconhecimento de padrões e execução 24/7 são tarefas que os robôs fazem melhor do que humanos. Ninguém discute que operações manuais humanas são desnecessárias na pré-negociação.

As 10 maiores plataformas de perpétuos geraram cerca de 592 bilhões de dólares em volume de negociação nos últimos 30 dias, sendo Hyperliquid responsável por 248,8 bilhões, seguida por Aster com 61,6 bilhões.

A competição de negociação “Humano vs AI” em tempo real na Aster durou duas semanas sob condições altamente voláteis, e é um exemplo claro: 43% dos participantes humanos foram liquidados, enquanto todos os 30 agentes de IA completaram a competição sem liquidação, com taxa de sobrevivência de 100%.

O ROI geral de equipes humanas de trading foi de -32,22%, enquanto os agentes de IA limitaram as perdas totais a cerca de 13 mil dólares, com ROI de -4,48%.

Arbitragem (MEV)

Este é o exemplo mais absoluto de domínio por robôs na criptografia, pois não há operadores humanos de MEV em escala lucrativa.

O ecossistema de MEV entre redes evoluiu para uma indústria altamente competitiva de trading automatizado, com robôs dedicados e ferramentas de infraestrutura escaneando mempools de blockchains.

Em 2025, ataques de sandwich representaram 51,56% do total de MEV (2,8976 bilhões de dólares). Na Solana, robôs de sandwich capturaram entre 1,7% e 5,4% do volume diário de negociação (média de 2,9%), executando mais de 38,5 bilhões de dólares em transações de sandwich em mais de 3,9 milhões de bundles.

Um único robô respondeu por 42% de todo o volume de sandwich, executando mais de 1,6 bilhões de dólares em negociações nos últimos 30 dias.

Isso também se estende às plataformas DeFi. Todo o ciclo de liquidação — monitoramento, disparo e execução — é tratado por robôs sem permissão.

Embora essa dinâmica já existisse antes do boom de AI Agents, com o crescimento contínuo de categorias como DeFAI, o processo agora é significativamente automatizado por Agents.

Otimização de rendimento

Essa categoria é, por definição, Agent-first. Dados mostram que, no primeiro trimestre de 2026, 68% das novas plataformas DeFi lançadas já incluem pelo menos um AI Agent autônomo para negociação, gestão de liquidez e monitoramento de risco.

Comparado a 12 meses atrás, a adoção de AI Agents na área de rendimento aumentou 15%.

Plataformas como Giza e ZyFAI continuam apresentando desempenho excelente — a última superou estratégias estáticas em +73,42% de retorno excedente.

Giza registrou mais de 800 mil negociações autônomas, com gestão de ativos chegando a 40 milhões de dólares.

Além de Giza e ZyFAI, há muitos outros projetos nesse setor, alguns já cobertos por nós, outros estamos abertos a explorar mais a fundo mediante solicitação, incluindo:

Arrakis, Reflect, AFI, Lulo, Sail, Almanak, Surf, Infinit, AXAL, Superform, DeFi Saver, Kamino, Mamo, HeyAnon, entre outros.

Atualizações de projetos líderes como Pendle (incluindo implantação de conectores MCP e construção de Skills para facilitar integração com agentes nativos e não nativos de criptografia) também demonstram que o setor de rendimento está se inclinando rapidamente para uma abordagem Agent-first.

Negociação à vista e otimização de portfólio

Robôs de trading automatizado atualmente representam cerca de 65% do volume global de negociações em criptografia. No início de 2026, havia 250 mil AI Agents ativos na cadeia diariamente, um crescimento de mais de 400% em relação a 2025.

Especialmente na Solana, os AI Agents geraram 31 bilhões de dólares em volume de negociação DEX em 2025, representando cerca de 2% do volume total de DEX (1,5 trilhão de dólares).

Percebemos um aumento na negociação de spot impulsionada por Agents, incluindo negociações de memecoin entre redes.

Usuários estão cada vez mais dependentes de infraestrutura Agent-first para emissão de tokens, negociações e gestão de portfólios, impulsionando a popularidade de plataformas como Virtuals, Bankr, Glider, Surf, Symphony.

Cenário de batalha (Agent + atividade humana coexistindo)

Mercados de previsão

Polymarket é o campo de testes mais granular de AI vs humanos na criptografia, com dados difíceis de contestar. Todos já viram aqueles posts de que agentes ganharam milhões de dólares em mercados de previsão.

No entanto, com 10.582 traders ativos, 880 robôs (8,3% das contas) tiveram lucro médio de 119.156 dólares, enquanto humanos tiveram 12.671 dólares — uma diferença de 9,4 vezes.

Agents alcançam uma taxa de lucro de 66,4%, enquanto humanos ficam em 45,3%. A janela de arbitragem, que era de 12,3 segundos em 2024, encolheu para 2,7 segundos em 2026, com robôs que executam em menos de 100 ms capturando 73% de todo lucro de arbitragem.

Agents impulsionados por IA representam atualmente cerca de 18% do volume total de negociações em mercados de previsão, e mais de 30% das carteiras na Polymarket já utilizam AI Agents.

Por outro lado, em mercados que duram semanas ou meses, a diferença se reduz significativamente — em alguns setores, humanos até se saem melhor.

Robôs demonstraram ser ruins em lidar com mudanças, e quando os fundamentos mudam, eles ficam confusos. Humanos, por outro lado, se adaptam.

Assim, o que vemos é: o jogo de arbitragem de curto prazo já está dominado por Agents, enquanto o jogo de julgamento de longo prazo ainda pertence aos humanos.

Isso sugere que, no futuro próximo, a atividade de Agents em mercados de previsão e a interação humana continuarão equilibradas, até que possamos ter modelos mais perceptivos capazes de tomar decisões sutis ainda lideradas por humanos.

Empréstimos em DeFi

O setor de empréstimos é outro exemplo claro de automação em camadas. Como mencionado na seção de setores dominados por Agents, robôs de liquidação estão bem estabelecidos; no entanto, a maioria das decisões de depósito e empréstimo ainda é feita por humanos.

Aave lidera com 124 bilhões de dólares em TVL, seguida por Morpho com 69 bilhões.

Agents de DeFAI realocaram mais de 2 bilhões de dólares em TVL em empréstimos e protocolos de rendimento — números impressionantes, mas que representam menos de 2% do TVL total de DeFi (130 a 140 bilhões de dólares).

Isso indica claramente que decisões de depósito, escolha de colaterais e preferências de risco ainda são majoritariamente humanas. Embora os Agents lidem com tarefas periféricas, o controle central ainda é humano.

Setores liderados por humanos

Stablecoins e pagamentos com cartão

Até março de 2026, o valor de mercado total de stablecoins é de aproximadamente 312 bilhões de dólares. O volume ajustado de negociações (excluindo atividades de bots, MEV e wash trading) atingiu 28 trilhões de dólares em atividades econômicas reais em 2025, crescendo a uma taxa composta de 133% ao ano desde 2023.

Transferências de stablecoins abaixo de 250 dólares atingiram um recorde de 5,84 bilhões de transações em agosto de 2025. Acreditamos que essas transações envolvem remessas para familiares, pagamentos a freelancers ou divisão de contas. Mais de 80% das negociações em dólares apoiados por stablecoins ocorrem fora dos EUA, onde agentes são predominantes.

Pessoas em mercados emergentes usam stablecoins como acesso ao dólar e hedge econômico, tornando-se uma fatia-chave do mercado de stablecoins. Em fevereiro de 2026, o volume de negociações atingiu 1,78 trilhão de dólares.

Além disso, com regulações mais claras, pagamentos com cartão estão crescendo rapidamente. Produtos permitem que usuários gastem criptomoedas em qualquer lugar que aceite cartões tradicionais, mantendo os fundos sob custódia própria até a compra.

Este setor é aproximadamente 5% impulsionado por Agents. O restante é transferência de fundos por humanos. Diferente do setor dominado por robôs, aqui os usuários geralmente não sabem ou não se importam que estão usando criptomoedas. Essa é a essência.

Carteiras

Carteiras representam a última camada de interação entre humanos e blockchain, e uma camada que não pode ser totalmente abstraída.

Embora tentativas de abstração tenham sido feitas, o processo de aprovação ainda exige supervisão humana. É preciso assinatura. É preciso decisão de confiar ou não na transação.

A Phantom tem mais de 15 milhões de usuários ativos mensais. O espaço de carteiras está investindo em melhorias centradas no humano, como visualização de transações legíveis, segurança biométrica e gastos baseados em cartão.

As melhores carteiras de 2026 evoluíram de armazenamento de “seed phrase + string” para painéis financeiros completos.

As carteiras corporativas de 2026 incluem limites de orçamento, listas de permissões, logs de auditoria e paradas de emergência — tratando os Agents como operadores com permissões restritas, e não como signatários onipotentes.

Camada de validação humano e Agent: quanto mais Agents, mais importante fica

À medida que mais Agents entram na atividade na cadeia, a validação de que você é humano ou que um Agent age em nome de humanos torna-se cada vez mais valiosa.

Vários projetos estão evoluindo nessa direção, garantindo que não nos percamos na matriz do mundo das máquinas.

World & AgentKit

Primeiro mencionado: World (antigo Worldcoin - WLD) — esses caras já verificaram mais de 17 milhões de usuários via hardware de escaneamento de íris Orb.

World se descreve como uma resposta ao mundo saturado de IA — construindo infraestrutura digital que realmente valoriza os humanos.

Depois, lançou o AgentKit. Um kit de ferramentas que permite que AI Agents carreguem provas criptográficas de que são apoiados por humanos únicos via World ID, integrando-se ao protocolo x402 da Coinbase e Cloudflare para micro pagamentos com stablecoins.

t54

Outro projeto que acompanhamos é o t54, que está construindo infraestrutura de confiança e segurança para uma economia agentic (frequentemente chamada de “camada de confiança”), onde AI Agents autônomos lidam com tarefas reais (como gestão de fundos, pagamentos e transações em nome de indivíduos ou empresas).

Atualmente, transferir fundos reais com AI Agents é arriscado (sem verificação, sem responsabilidade, suscetível a fraudes ou violações de conformidade).

t54 aborda esse problema com o x402-secure, uma camada de confiança dedicada que aprimora o protocolo x402 para pagamentos micro seguros por IA. O x402-secure fornece pontuações de risco em tempo real via seu Trustline Engine, ajudando a detectar fraudes, incluindo injeção de prompts, garantindo responsabilização.

Essas barreiras permitem que instituições e usuários confiem de verdade que os Agents lidam com finanças.

Self Protocol

Esses caras estão construindo uma camada de vinculação descentralizada de identidade humano-Agent na ERC-8004 (identidade de Agent na cadeia).

Self Protocol usa tecnologia zk para ancorar cada AI Agent a um proprietário humano verificado (prova humana), sem doxxing ou vazamento de dados.

Previne ataques Sybil, suporta carteiras autogeridas, ações autônomas e protocolos comerciais, mantendo a responsabilização humana.

Selfclaw já se integrou a ecossistemas como Celo/Google Cloud, com ciclos de pagamento para suportar Agents verificados.

Kite AI

Kite é uma camada L1 (compatível com EVM, com Proof of AI) construída especificamente para uma internet agentic.

Ela oferece o Agent Passport (identidade verificável, delegação, regras de gasto ou limites programáveis), pagamentos autônomos com stablecoins, governança e validação, permitindo que Agents façam autenticação, transações e colaboração sem intermediários.

Conclusão

Falando sério, não somos contra Agents. Os dados de negociação, MEV e rendimento são claros; os robôs já dominam esses ambientes e não vão devolver o controle.

43% dos humanos foram liquidados em competições head-to-head onde nenhum robô foi liquidado, mostrando quem domina o jogo de velocidade.

Mas os dados da rede ainda mostram que, na maioria das tarefas que realmente impactam a vida real, os humanos continuam fazendo a maior parte do trabalho — em pagamentos, identidade e validação.

Essas são as camadas que realmente criam valor e geram receita. E elas têm uma característica comum: exigem julgamento, confiança, presença física ou contexto cultural — coisas que atualmente não podem ser simplificadas em funções de otimização.

Acreditamos que as equipes não devem abandonar completamente a construção de sistemas voltados à interação direta com humanos nessas áreas e setores.

Atualmente, os Agents precisam mais de humanos do que os humanos precisam deles. E as equipes que entenderem isso, e que construírem sistemas de prova de Agent e de humanos, serão as que merecem atenção.