Como a blockchain pode preencher as lacunas de identidade, pagamento e confiança dos Agentes de IA?

Escreveu por: a16z crypto

Compilado por: AididiaoJP, Foresight News

Agente de IA está evoluindo rapidamente de uma ferramenta auxiliar para um participante econômico real, muito mais rápido do que outras infraestruturas.

Embora os Agentes já possam executar tarefas e transações, eles ainda carecem de uma forma padrão de provar “quem sou eu”, “o que estou autorizado a fazer” e “como recebo recompensas” em diferentes ambientes.

A identidade não é transferível, os pagamentos ainda não são programáveis por padrão, e a colaboração continua isolada.

Blockchain está resolvendo esses problemas na camada de infraestrutura. Livros públicos fornecem provas auditáveis de cada transação; carteiras dão aos Agentes identidades portáteis; stablecoins tornam-se outra camada de liquidação. Esses conceitos não são futuros, já estão disponíveis hoje e podem ajudar os Agentes a operarem como verdadeiros atores econômicos de forma permissionless.

Fornecendo identidade para não-humanos

A limitação atual da economia de Agentes não é mais inteligência, mas identidade.

Somente na indústria de serviços financeiros, o número de identidades não-humanas (sistemas de negociação automatizados, motores de risco, modelos de fraude) já é cerca de 100 vezes maior que o de funcionários humanos. Com a implantação em larga escala de frameworks modernos de Agentes (modelos de grande porte com chamadas de ferramentas, fluxos de trabalho autônomos, orquestração de múltiplos Agentes), essa proporção continuará a crescer em diversos setores.

No entanto, esses Agentes ainda estão em um estado de “sem conta bancária”. Podem interagir com sistemas financeiros, mas não de forma portável, verificável, ou confiável por padrão. Falta uma padronização para provar suas permissões, operar de forma independente entre plataformas, ou assumir responsabilidade por suas ações.

O que falta é uma camada de identidade universal — algo como SSL para Agentes, capaz de padronizar a colaboração entre plataformas. As soluções atuais ainda são fragmentadas: de um lado, pilhas verticalizadas, com prioridade em moeda fiduciária; do outro, padrões abertos nativos de criptografia (como x402 e propostas emergentes de identidade de Agentes); além de frameworks de desenvolvedores tentando conectar identidades de aplicações (como MCP, Protocol de Contexto de Modelos).

Ainda não há uma forma amplamente adotada e interoperável que permita a um Agente provar a outro: quem representa, o que está autorizado a fazer, e como receber recompensas.

Esse é o núcleo do conceito KYA (Know Your Agent). Assim como as pessoas dependem de registros de crédito e KYC (Conheça Seu Cliente), Agentes precisarão de credenciais assinadas criptograficamente, vinculando-os a entidades, permissões, restrições e reputação. Blockchain fornece uma camada de coordenação neutra: identidades portáteis, carteiras programáveis, e provas verificáveis que podem ser interpretadas em chats, APIs e mercados.

Já vimos os primeiros implementos: registros de Agentes na cadeia, carteiras nativas usando USDC, padrões ERC para “Agentes de Confiança Mínima”, e ferramentas de desenvolvedor que combinam identidade com pagamentos embutidos e controle de fraude.

Porém, antes do surgimento de um padrão universal de identidade, comerciantes ainda irão bloquear Agentes na firewall.

Governando sistemas de IA

Agentes começam a assumir o controle de sistemas reais, trazendo uma nova questão: quem realmente detém o controle? Imagine uma comunidade ou empresa onde um sistema de IA coordena recursos críticos (seja alocação de capital ou gestão de supply chain). Mesmo que as pessoas possam votar em mudanças de política, se a camada de IA subjacente for controlada por um único provedor, capaz de fazer atualizações de modelos, ajustar restrições ou sobrepor decisões, essa autoridade é altamente frágil. A camada de governança formal pode ser descentralizada, mas a operação ainda é centralizada — quem controla o modelo, controla o resultado final.

Quando Agentes assumem papéis de governança, eles introduzem uma nova camada de dependência. Em teoria, isso pode tornar a democracia direta mais viável: cada pessoa pode ter um agente de IA ajudando a entender propostas complexas, modelar trade-offs e votar de acordo com suas preferências. Mas essa visão só se realiza se o Agente for verdadeiramente responsável perante quem representa, puder ser portável entre provedores, e tecnicamente seguir comandos humanos. Caso contrário, o sistema parece democrático, mas na prática é manipulado por comportamentos de modelos não controlados, invisíveis.

Se atualmente Agentes são construídos com base em poucos modelos fundamentais, é necessário provar que um Agente age em benefício do usuário, e não de uma empresa de modelos. Isso provavelmente exige garantias criptográficas em múltiplos níveis: (1) dados de treinamento, fine-tuning ou reforço utilizados na criação do modelo; (2) prompts e comandos específicos seguidos pelo Agente; (3) registros de ações no mundo real; (4) garantias confiáveis de que o provedor não pode alterar comandos ou re-treinar o Agente sem o conhecimento do usuário. Sem essas garantias, a governança de Agentes se reduz a controle de quem manipula os pesos do modelo.

É aqui que a criptografia pode desempenhar papel fundamental. Se decisões coletivas forem registradas na cadeia e executadas automaticamente, sistemas de IA podem ser obrigados a seguir resultados verificados. Se Agentes tiverem identidades criptografadas e logs transparentes de execução, será possível verificar se eles agem dentro de limites. Se a camada de IA for de propriedade do usuário e portável, nenhuma empresa poderá alterar regras com uma simples atualização de modelo.

No fundo, governar sistemas de IA é uma questão de infraestrutura, não de política. A autoridade real vem de construir garantias executáveis no próprio sistema.

Preenchendo a lacuna de pagamentos tradicionais em negócios nativos de IA

Agentes de IA começam a comprar diversos serviços — web scraping, sessões de navegador, geração de imagens — e stablecoins estão se tornando uma camada de liquidação alternativa. Ao mesmo tempo, um novo mercado voltado para Agentes está emergindo. Por exemplo, o mercado MPP da Stripe e Tempo agregou mais de 60 serviços feitos sob medida para Agentes de IA. Na primeira semana, processou mais de 34 mil transações, com taxas de até US$ 0,003, e stablecoins como método de pagamento padrão.

A diferença está na forma de acesso a esses serviços: sem páginas de checkout. O Agente lê schemas, envia requisições, paga e recebe resultados em uma única troca. Isso representa uma nova categoria de comerciantes sem identidade: um servidor, um conjunto de endpoints, e preços por chamada. Sem interface frontend, sem equipe de vendas.

A infraestrutura de pagamento para isso já está em funcionamento. Coinbase x402 e MPP usam abordagens diferentes, mas ambas embutem pagamentos diretamente nas requisições HTTP. Visa também está expandindo sua camada de pagamento por cartão, oferecendo uma ferramenta CLI para desenvolvedores gastarem de imediato, com os comerciantes recebendo stablecoins instantaneamente.

Os dados ainda estão em fase inicial. Após filtrar atividades não orgânicas, x402 processa cerca de US$ 1,6 milhão por mês em pagamentos de Agentes, bem abaixo dos US$ 24 milhões reportados pela Bloomberg (com base em dados do x402.org). Mas a infraestrutura ao redor está crescendo rapidamente: Stripe, Cloudflare, Vercel e Google já integraram x402 às suas plataformas.

Ferramentas de desenvolvedor representam uma grande oportunidade, à medida que “vibe coding” amplia o número de pessoas capazes de construir software, e o mercado total endereçável de ferramentas de desenvolvimento cresce. Empresas como Merit Systems estão criando produtos para esse mundo, como AgentCash — uma carteira CLI conectando MPP e x402, e um marketplace. Esses produtos permitem que Agentes usem um saldo único de stablecoins para comprar dados, ferramentas e capacidades necessárias. Por exemplo, um Agente de vendas pode consultar um endpoint, enquanto busca informações de Apollo, Google Maps e Whitepages, tudo pelo terminal, sem sair da linha de comando.

Esse tipo de negócio de Agente para Agente tende a usar infraestruturas de pagamento criptografadas (e soluções emergentes de cartão), por alguns motivos. Primeiro, risco de subscrição: processadores tradicionais precisam assumir riscos de merchant ao aceitar comerciantes, mas um merchant sem site ou entidade legal é difícil de ser coberto. Segundo, stablecoins na rede aberta têm programação permissionless: qualquer desenvolvedor pode fazer um endpoint suportar pagamentos, sem precisar de processador ou contrato de merchant.

Já vimos esse padrão antes. Cada transformação de negócio cria uma nova categoria de comerciantes que inicialmente os sistemas tradicionais não conseguem atender. Empresas construindo essa infraestrutura apostam que, quando Agentes se tornarem compradores padrão, esse volume de US$ 1,6 milhão por mês pode crescer exponencialmente.

Revalorando a confiança na economia de Agentes

Nos últimos 300 mil anos, a cognição humana foi o principal gargalo do progresso. Hoje, IA está levando o custo marginal de execução a zero. Quando recursos escassos se tornam abundantes, as restrições mudam. Quando a inteligência fica barata, o que se torna caro? A resposta é: validação.

Na economia de Agentes, o limite real de escala é nossa capacidade biológica de auditar e garantir decisões de mercado automatizadas. A capacidade de processamento de Agentes já supera em muito a supervisão humana. Como o custo de supervisão é alto e os fracassos têm atraso, o mercado tende a investir pouco em supervisão. “Humano no loop” está se tornando rapidamente uma impossibilidade física.

Porém, implantar Agentes não verificados traz riscos compostos. Sistemas podem otimizar implacavelmente métricas de “proxy”, desviando-se silenciosamente das intenções humanas, criando uma aparência de produtividade vazia e acumulando uma enorme dívida de IA. Para que a economia seja segura, confiança não pode depender de inspeções humanas — ela precisa estar embutida na arquitetura do sistema.

Quando qualquer pessoa pode gerar conteúdo de forma gratuita, a fonte verificável — saber de onde veio e se é confiável — torna-se essencial. Blockchain, provas na cadeia e identidades digitais descentralizadas estão mudando os limites econômicos do que pode ser implantado com segurança. Você não precisa mais tratar IA como uma caixa preta, mas obter um histórico claro e auditável.

À medida que mais Agentes de IA começam a trocar entre si, as rotas de liquidação e as provas de origem se integram cada vez mais. Sistemas de pagamento (como stablecoins e contratos inteligentes) podem carregar credenciais criptográficas, mostrando quem fez o quê e quem deve ser responsabilizado em caso de problemas.

A vantagem comparativa da humanidade será transferida: de detectar pequenos erros para definir estratégias e assumir responsabilidades quando algo dá errado. Vantagens duradouras pertencem àqueles que podem usar criptografia para autenticar resultados, oferecer seguros e absorver responsabilidades em falhas.

Escalar sem validação é uma dívida que se acumula ao longo do tempo.

Mantendo o controle do usuário

Décadas, novas camadas de abstração têm definido como usuários interagem com a tecnologia. Linguagens de programação abstraem código de máquina; interfaces gráficas substituem comandos de terminal, seguidas por aplicativos móveis e APIs. Cada mudança oculta complexidades, mas mantém o usuário no controle do ciclo.

No mundo de Agentes, o usuário define o resultado, não a ação específica, e o sistema decide como alcançá-lo. Agentes não apenas abstraem a execução de tarefas, mas também quem as realiza. O usuário define parâmetros iniciais, depois recua e deixa o sistema rodar. O papel do usuário passa a ser supervisão; por padrão, o sistema está “ligado”, a menos que intervenha.

À medida que mais tarefas são delegadas a Agentes, surgem novos riscos: entradas ambíguas podem fazer o Agente agir com base em suposições incorretas, sem o conhecimento do usuário; falhas podem não ser reportadas, dificultando diagnósticos; uma única aprovação pode desencadear múltiplas etapas não previstas.

É aqui que a criptografia pode ajudar. Tecnologias criptográficas sempre buscaram minimizar confiança cega. À medida que os usuários delegam mais decisões ao software, sistemas de Agentes tornam essa questão mais aguda, exigindo maior rigor no design — estabelecendo limites mais claros, aumentando a visibilidade e impondo garantias mais fortes sobre as capacidades do sistema.

Novas ferramentas nativas de criptografia estão surgindo. Frameworks de delegação de escopo — como o Delegation Toolkit do MetaMask, AgentKit da Coinbase, carteiras de Agentes e AgentCash da Merit Systems — permitem que usuários definam, em contratos inteligentes, o que Agentes podem ou não fazer. Arquiteturas baseadas em intenções (como NEAR Intents, que desde o Q4 de 2024 já processou mais de US$ 15 bilhões em volume de DEX) permitem que os usuários definam apenas o resultado esperado (exemplo: “bridar tokens e stake”), sem precisar especificar como fazer.