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

Autor original: @13yearoldvc

Tradução: Peggy

Nota do editor: Este artigo oferece uma perspectiva relativamente calma de um construtor: no último ano, os pagamentos com agentes tornaram-se 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, e comércio eletrônico com agentes também estão em alta. Mas, após realmente criar produtos, interagir 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 que o comércio eletrônico tradicional, pois os usuários ainda precisam de imagens, comparação e navegação; pagamentos via API entre máquinas parecem adequados para micro pagamentos com stablecoins, mas atualmente a maioria dos desenvolvedores já resolve isso com assinaturas, recargas 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 com agentes é uma das poucas áreas com necessidades existentes. Fundos, equipes financeiras e usuários DeFi já pagam por ferramentas financeiras, e IA pode melhorar monitoramento em tempo real, reequilíbrio automático de carteiras, entre outros. Mas esse mercado também favorece instituições tradicionais que já possuem licenças, conformidade e relacionamento com clientes.

A avaliação final 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. Para os gigantes, avançar antecipadamente é uma estratégia defensiva; para startups, o mais importante é encontrar mercados já existentes.

A seguir, o texto original:

No último ano, tenho trabalhado na construção de infraestrutura para a economia de agentes, trocando 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 identificar o verdadeiro mercado.

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

Na conferência Sessions do mês passado, a Stripe lançou 288 novos produtos, e a documentação relacionada a agentes já representa quase 40% do total de leitura de seus documentos. Seu mercado de agentes já conecta mais de 1000 comerciantes. Mas, na própria conferência, o número de agentes registrados e que realizaram 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 que normalmente é necessário que a empresa tenha receita anual de pelo menos 250 milhões de dólares para se qualificar. Hoje, apenas empresas do nível da Amazon ou Walmart conseguem fechar toda a cadeia de verificação de identidade.

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

Agentes para comerciantes, ou seja, negócios baseados em representação

Criamos o shop.fast.xyz com o objetivo de validar positivamente o modelo de negócios baseado em agentes. Produtos reais, comerciantes reais, transações reais.

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 opções e comparar lado a lado. Diálogos com chatbots, na verdade, representam uma regressão: trocar uma interface visual rica por uma conversa de texto. O ato de comprar, primeiro, é uma atividade visual.

O que achávamos ser a parte mais difícil do agente, mostrou-se eficiente. Ele consegue entender o que o usuário quer, e lida bem com demandas como “algo parecido, mas mais barato”. O nível do modelo é eficaz. Mas ele não substitui a experiência de “ver dez produtos ao mesmo tempo e escolher um”. Um carrossel de produtos e exibições interativas podem ser adicionados ao chat, mas aí 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 justificativa convincente de por que uma interface de chat seria melhor que a original.

Vemos que há demanda por parte dos comerciantes, mas essa demanda é mais defensiva. Eles querem que suas lojas possam ser consultadas por agentes, não porque já há muitos consumidores comprando assim, mas porque temem que, se essa se tornar a principal via de compra no futuro, ficarão para trás. Essa é a oportunidade de otimização de motores agentic (Agentic Engine Optimization), mas ela ainda é uma questão de “melhor que”, não de “necessário”. Os comerciantes estão se preparando para uma onda que ainda não chegou.

O verdadeiro potencial de negócios conversacionais está em cenários de alta frequência, baixa decisão e onde o usuário já sabe o que quer. O exemplo mais claro é o pedido de comida. Mercado grande, alta frequência, decisão rápida, como “peça para mim o pad thai da última vez que gostei”. Nesses casos, um agente conversacional pode vencer. Mas as principais plataformas de delivery não oferecem API aberta. A única alternativa é usar a visão, ou seja, fazer a IA operar o app como um humano, visualmente. Esse processo é lento, frágil, e, para um almoço de 15 dólares, o custo de raciocínio não compensa.

Outra oportunidade está em lojas online extremamente complexas, que geram dor de cabeça real para o usuário, como descontos acumulados, cupons, pontos de fidelidade, processos de checkout confusos. Um agente que entenda comandos como “usar meu cupom, aplicar meus pontos, encontrar a entrega mais barata e finalizar em minha linguagem” pode simplificar uma experiência de compra que já está ruim. Isso é especialmente importante para idosos, usuários que não falam o idioma local, ou compras internacionais com requisitos específicos e complexos.

Mas essas duas oportunidades exigem uma grande capacidade de distribuição B2C. Você compete com DoorDash, Amazon, etc., pelos canais de entrada dos consumidores. A escala de distribuição é uma vantagem dos gigantes. A oferta de agentes na ponta de fornecimento 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 em x402 e MPP

Agente para Web/API, ou seja, negócios 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, fontes de dados. Os desenvolvedores já têm assinaturas, chaves API, contas vinculadas e sistemas de cobrança com provedores principais.

O argumento clássico para pagamentos com stablecoins é: o custo mínimo efetivo de pagamento com cartão de crédito na Stripe é cerca de 2,9% mais 30 centavos, tornando inviável chamadas de API abaixo de 1 dólar. Mas, com o volume atual, recarregar pontos resolve. Os desenvolvedores fazem pré-pagamentos, e esse problema desaparece.

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 grandes compromissos de receita resistirão a novos modelos de precificação que tentem contornar isso.

Negócios de máquinas, por sua estrutura, são um mercado de cauda longa. Atendem 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, é um mercado voltado a necessidades especializadas; e os desenvolvedores, historicamente, são os menos dispostos a pagar.

Quando a Stripe Projects foi lançada, 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 infraestrutura de suporte ao desenvolvedor já está bem estabelecida. A oportunidade de novos pagamentos está além desses 30 principais provedores: ela existe, mas seu 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 capturando e resumindo artigos, e os editores começam a reagir. Mas, quando a monetização de conteúdo atingir escala, provavelmente será por meio de CDNs já existentes entre editores e a internet, como o 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 em pagamentos entre agentes

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

Quando essa estrutura de transações realmente se consolidar, ela será completamente diferente das atuais. Os participantes 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 tradicional de comprador e vendedor bilateral. Quando isso acontecer, acreditamos que explodirá rapidamente, em grande escala.

Esse é o grande investimento de infraestrutura de liquidação de longo prazo, e é uma aposta real. Mas “aposta real de longo prazo” e “mercado atual” não são a mesma coisa. 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 reconhecer onde o mercado está agora.

O que aprendemos em finanças de agentes

Este é, talvez, o único setor com necessidades reais já existentes. Clientes já estão pagando. Gestores de fundos, equipes de gestão financeira e usuários DeFi já investem em ferramentas financeiras. Inserir IA nesses fluxos de trabalho é uma evolução natural de produto.

A finança com agentes também criará novos comportamentos. Agentes capazes de monitorar e reequilibrar centenas de posições de forma autônoma podem operar de maneiras 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 atuais são mais lentas, ou onde IA pode criar capacidades que os gigantes ainda não possuem. Mas, de modo geral, essa área favorece os players já existentes, pois é mais fácil sobrepor IA a produtos e clientes existentes do que criar do zero.

Resumo honesto

Então, por que todos continuam 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 depois, pode ser desastroso. Portanto, precisam avançar.

Segundo, a cegueira cognitiva. Quando seu negócio é pagamento, cada problema parece um problema de pagamento. A economia de agentes exige 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 a conclusão de tarefas e liquidar resultados. Pagamentos são apenas uma parte da liquidação. Liquidação é apenas uma parte da coordenação. E a coordenação é o verdadeiro prêmio.

A coordenação em larga escala naturalmente gera demanda por mecanismos de liquidação. Pagamentos serão uma ferramenta nesse concerto, não a obra toda. As empresas que realmente resolverem a coordenação acabarão integrando pagamentos, não sendo adquiridas por eles.

A maioria dos gigantes atuais está construindo de forma defensiva um futuro de “grande volume de negociações entre máquinas”. Para eles, o cronograma não é prioridade, pois possuem uma reserva de recursos quase ilimitada.

Mas startups não têm esse luxo. Precisamos encontrar onde o mercado realmente está agora. Não podemos esperar a onda chegar.

Um ano de construção nos levou a um caminho inesperado. Há atividade ali, e ela cresce rapidamente, com serviços insuficientes. Está além das quatro categorias que analisamos.

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