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Agentes de IA já gerenciam um quinto do DeFi, mas ainda perdem para os humanos na negociação
Em resumo
Nova pesquisa descobriu que agentes autônomos, sistemas de software que planejam, decidem e executam transações na cadeia sem intervenção humana direta, agora impulsionam mais de 19% da atividade na cadeia. Mas enquanto esses agentes superaram os humanos em tarefas específicas, ainda perdem por até uma margem de 5 para 1 em negociações abertas, de acordo com um relatório da DWF Ventures publicado nesta quinta-feira.
Nas finanças descentralizadas, esses agentes executam estratégias de rendimento em protocolos de empréstimo, gerenciam liquidez, reequilibram carteiras e realizam negociações. O valor total bloqueado em posições geridas por agentes ultrapassou $39 milhão, com a maioria das implantações ainda em fase de testes iniciais, segundo o estudo. Em uma amostra, o protocolo financeiro autônomo Giza, cujo agente ARMA move stablecoins entre plataformas de empréstimo para obter as melhores taxas, rendeu aos usuários 9,75% ao ano, superando os rendimentos de outros protocolos de finanças descentralizadas como Aave e Morpho, conforme o estudo. No entanto, essa situação muda quando a tarefa se torna mais difícil. Em um concurso de negociações de ações organizado pelo tradexyz, o melhor humano superou o melhor agente por mais de 5 vezes. Um concurso separado entre os principais modelos de IA, realizado pela nof1, constatou que apenas três de sete conseguiram obter lucro por negociação. “Os agentes têm dificuldades quando a situação não é claramente definida,” mas prosperam “quando o objetivo é estreito e os parâmetros não mudam com frequência,” disse Xin Yi Lim, associada sênior de investimentos na DWF Labs, ao Decrypt.
Essa é uma das razões pelas quais a otimização de rendimento, a prática de mover capital entre protocolos de empréstimo para capturar os maiores retornos disponíveis, tornou-se um campo de provas inicial para os agentes, explicou Lim. "Os agentes prosperam quando o objetivo é estreito e os parâmetros não mudam com frequência, por isso a otimização de rendimento funciona,” disse Lim. “Até que os agentes possam raciocinar e adaptar-se às informações em tempo real, não conseguirão reagir quando o mercado mudar e as condições forem incertas.” Construtores no espaço parecem ecoar essa preocupação. Um agente pode ser tão capaz quanto um humano “se tiver todo o contexto e ferramentas,” disse Neeraj Prasad, engenheiro-chefe da MoonPay, em entrevista ao Decrypt. Ele alertou, no entanto, que “está claro que os agentes são mais competentes, mais trabalhadores e, em alguns casos, maliciosos.” Ainda no começo As descobertas ocorrem enquanto os desenvolvedores do Ethereum trabalham para facilitar que os agentes lidem com tarefas complexas na cadeia. No início deste mês, um novo padrão que permitiria que agentes executassem várias ações em protocolos de finanças descentralizadas ao mesmo tempo foi proposto pela rede de retransmissão descentralizada Biconomy e apoiado pela Fundação Ethereum. Líderes do setor, por sua vez, apostam que os agentes autônomos em breve lidarão com uma parcela muito maior da atividade econômica.
“A economia baseada em agentes pode ser maior que a economia humana,” twittou o CEO da Coinbase, Brian Armstrong, na quinta-feira, observando como isso poderia impulsionar a demanda por stablecoins além das estimativas atuais.
Pesquisadores no terreno veem uma pista mais longa. A maior parte da cifra de 19% é composta por bots realizando tarefas específicas, como captura de MEV e roteamento de stablecoins, com a verdadeira atividade de agentes ainda sendo uma minoria, observou Lim, da DWF Labs. “Um cronograma realista é de cinco a sete anos antes que o volume de agentes rivalize de forma significativa com o volume humano em qualquer grande vertente financeira, sendo a cadeia a primeira a chegar lá porque a infraestrutura é mais permissiva,” disse Lim. Ainda assim, alguns veem a atual lacuna como uma característica estrutural de onde os agentes estão hoje. “O que eles ainda não conseguem fazer bem é negociação aberta, que exige raciocínio contextual, consciência narrativa e ponderação de informações não estruturadas,” disse Aytunc Yildizli, diretor de crescimento da desenvolvedora de infraestrutura de IA descentralizada 0G Labs, ao Decrypt. Fechar essa lacuna, acrescentou, exigiria mais do que modelos melhores. “Os usuários precisam de prova criptográfica de que um agente fez o que afirmou, dentro de um ambiente de execução confiável que ninguém possa adulterar, rodando em uma infraestrutura que não transfira apenas a suposição de confiança para um único provedor de nuvem,” afirmou.