Recentemente baixei o objetivo e, em vez disso, acabei por conseguir manter-me mais tempo. Antes, ficava sempre a pensar em capturar cada tendência, em ler bem cada pedaço de dados on-chain; quanto mais olhava, mais ansiedade ficava. Agora, todos os dias vejo apenas um ou dois fluxos de fundos dos protocolos que me interessam, e às vezes faço uma nota rápida do que sinto — parece que, desta forma, acabo por descobrir coisas que antes eu ignorava.

Falando em AI Agent e interações on-chain, tenho estado recentemente a observar alguns scripts de automação que fazem MEV. De facto, correm bastante rápido, mas quando os contratos acabam de ser atualizados ou quando as regras de ordenação mudam temporariamente, ainda é preciso alguém a supervisionar para ajustar os parâmetros. Em poucas palavras: as falhas de lógica podem ser corrigidas com código, mas a decisão de saber se “este é o momento certo para intervir” — neste momento — ainda precisa de alguém a fazer o plano de contingência dentro do ciclo.

Recentemente, ao analisar dados on-chain, verifiquei que a estrutura dos rendimentos dos validadores está mesmo a mudar, e há também muitas queixas de retalhistas sobre a ordenação não ser justa. Para ser sincero, muitas estratégias de automação, na sua essência, estão a explorar fraquezas da natureza humana; e essa “natureza humana” é algo que o código não consegue simular completamente. Ao ajustar as expectativas para baixo, em vez de aumentar a pressão, torna-se mais fácil perceber quais etapas é que, de facto, são decisivas — as que dependem mesmo do comportamento humano.