As opiniões e pontos de vista contidos neste artigo são da autoria do autor convidado e não representam necessariamente os da NiceHash.

Tornou-se muito comum associar o espaço das criptomoedas a burlas, devido à sua natureza descentralizada e fácil replicabilidade, sem necessidade de investimento de prova de trabalho. A mania das memecoins nos últimos dois anos certamente solidificou esta perceção.

Entretanto, torna-se mais difícil dar crédito às narrativas emergentes.

No entanto, o crédito deve-se à junção de duas palavras da moda: blockchain + IA. Ou seja, agentes de IA a alavancar redes blockchain. Exploraremos como esta tendência não só oferece uma base sólida para o crescimento futuro, mas como as duas tecnologias se complementam de forma perfeita e significativa.

No ano passado, a narrativa da IA ​​no espaço das criptomoedas ultrapassou mesmo as memecoins como a que teve melhor desempenho em termos de peso de capitalização bolsista. Na verdade, de acordo com o rastreador narrativo do DeFiLlama, a narrativa da IA ​​​​superou o próprio Bitcoin em 11,7x. Mas como é que os agentes de IA entrarão em ação em 2025 e nos anos seguintes?

O Potencial dos Agentes de IA

Basicamente, quando falamos de agentes de IA, falamos de assistentes virtuais. A maioria das pessoas já está familiarizada com eles: Siri da Apple, Google Assistant, Alexa da Amazon e Cortana da Microsoft.

Utilizando linguagem natural, as pessoas podem encarregá-los de recuperar informações, gerir agendas e listas de tarefas, fazer chamadas telefónicas, ler mensagens de texto, obter direções, encontrar atualizações de trânsito e meteorologia, reproduzir música e até controlar dispositivos domésticos inteligentes. Apenas listando estas tarefas é fácil perceber que estes assistentes virtuais estão focados principalmente na acessibilidade geral.

Os agentes de IA vão além deste âmbito, sendo capazes de encadear as suas decisões num domínio específico quando estão comprometidos com uma tarefa. Através da aprendizagem por reforço via redes neurais, também podem ler pistas contextuais de novos ambientes, permitindo-lhes adaptar-se e melhorar cumulativamente o seu comportamento para produzir resultados em tarefas específicas.

Na conferência AI Forward 2023, em São Francisco, o co-fundador da Microsoft, Bill Gates, comparou este potencial dos agentes de IA como intermediários totais entre os utilizadores e o espaço digital.

“Haverá uma empresa que criará o agente pessoal. Isso é algo muito importante. Tudo será mediado pelo seu agente.”

Claro que isto tem implicações enormes para o mundo financeiro. Se os agentes de IA conseguirem digitalizar dados de mercado em tempo real e tomar decisões superiores à média humana, provavelmente veremos um mundo em que os agentes de IA negociarão entre si.

Em larga escala, o COSMO (Common Sense Knowledge Generation) da Amazon já está pronto para sustentar o modelo de negócio de comércio eletrónico da empresa, dado que “tanto as experiências A/B offline como online demonstram que o nosso sistema proposto alcança melhorias significativas”.

A implementação do COSMO-LM para o comércio eletrónico da Amazon, uma vez que emprega um ciclo de feedback contínuo para se adaptar às consultas dos utilizadores. Crédito da imagem: Amazon.com

Percebe-se então que os agentes de IA vieram para ficar devido ao seu enorme potencial para aumentar a produtividade em escala. Mas a questão é: como são aplicadas no espaço da blockchain?

Em primeiro lugar, vamos ver como os agentes de IA evoluíram no ecossistema de finanças descentralizadas (DeFi) existente.

A Evolução dos Agentes de IA

Como precursores dos atuais agentes de IA no espaço das criptomoedas, os mercados tradicionais de negociação de futuros viram surgir algoritmos populares de negociação de futuros. Desde a arbitragem e reversão à média até aos algoritmos de momentum e preço médio ponderado pelo volume (VWAP), partilham a capacidade de ler dados de mercado em tempo real, como liquidez, volume e preço, para identificar oportunidades de negociação.

Uma vez detetados tais padrões, estes algoritmos entram em ação dentro de um conjunto de regras fixo. Isto por si só aumenta a probabilidade de sucesso, uma vez que elimina a negociação baseada em emoções. Estes algoritmos de negociação também partilham a automatização a uma velocidade sobre-humana, o que é essencial para as oportunidades de arbitragem decorrentes de diferenças ínfimas nos preços dos ativos.

Embora isto possa parecer preferível à negociação por humanos, os agentes de IA oferecem uma vantagem ainda maior. Isto porque os algoritmos tradicionais são pré-programados. Pense nisto como usar a IA para escrever uma composição ou outro texto. Os agentes baseiam-se em regras e condições predefinidas, que por vezes não se coadunam com a realidade. Afinal, a característica definidora da inteligência é a adaptabilidade.

Mas os agentes de IA movidos pela aprendizagem automática (ML) criam continuamente o seu próprio comportamento com base em recompensas e penalizações em ambientes dinâmicos. A partir de um certo limite, este processo de formação resulta em novas soluções para atingir os objetivos.

E no mundo dos mercados voláteis, os agentes de IA orientados para objetivos otimizam o caminho para os lucros, assim como podem otimizar um caminho para vencer os condutores humanos no Trackmania. Os agentes de IA baseados em blockchain fornecem uma camada adicional de flexibilidade que falta nos mercados tradicionais.

Agentes de IA Transformadores Baseados em blockchain

Há muitas razões pelas quais os agentes de IA são mais adequados para a implementação de blockchain. Em primeiro lugar, os agentes de IA herdam a propriedade das redes blockchain como registos imutáveis. Como os dados da blockchain são... encadeados e verificados por vários nós, os agentes de IA podem confiar nos dados com menor probabilidade de serem alterados.

Isto alimenta a transparência das decisões dos agentes de IA, tornando-as verificáveis ​​e servindo como outro conjunto de dados para o treino de IA.

Além disso, existem custos envolvidos, uma vez que os agentes de IA interagem com várias redes blockchain e os seus ecossistemas tokenizados através de contratos inteligentes. Quando são recompensados ​​ou penalizados através de tokens, o seu comportamento pode ser rastreado com precisão.

Por outras palavras, os dados baseados em blockchain fornecem dados de maior qualidade para conjuntos de dados de treino de IA. Um que seja mais consistente e representativo dos cenários do mundo real. E dados de maior qualidade produzem agentes de IA de maior qualidade.

Aproveitando as redes peer-to-peer (P2P), os agentes de IA são também escaláveis, uma vez que podem conduzir interações entre cadeias, criando efetivamente um ecossistema unificado de criptomoedas. Por fim, as técnicas de criptomoedas como provas de conhecimento zero (ZKP) poderiam validar o desempenho comercial de um agente de IA, mas sem revelar como.

Esta capacidade será essencial no mundo dos agentes de IA que negoceiam entre si, porque podem executar estratégias de negociação complexas, mantendo a lógica e o processo de tomada de decisão privados. Ao mesmo tempo, o ZKP também pode comprovar a conformidade com plataformas interativas.

Além disso, o ZKP pode escalar a implementação de agentes de IA porque menos dados precisam de ser transmitidos e processados. Embora os ZKPs exijam mais poder de computação, os ZK-Rollups resolvem isso agrupando e comprimindo os dados das transações. Num artigo “Analisando e comparando ZK-Rollups”, investigadores do Imperial College London, Astria e Universitat Oberta de Catalunya descobriram que diferentes abordagens geram custos diferentes.

“Para o zkSync Era, os dados mostram um tamanho médio de lote de 3.895 transações, resultando num custo médio de lote de 18,93 dólares e um custo por transação de aproximadamente 0,0047 dólares... Em contraste, o Polygon ZK-EVM processa lotes mais pequenos, com um tamanho médio de lote de 27 transações. Isto leva a um custo médio de lote de 1,38 dólares e a um custo por transação de 0,0511 dólares.”

Por sua vez, os agentes de IA dariam prioridade à interação com o zkSync Era para transações de grande volume, como microtransações em jogos blockchain, para minimizar o custo por transação. O algoritmo de IA também poderia cronometrar as suas operações de lote de transações para aproveitar o tamanho de lote médio maior do zkSync.

A dinâmica de consideração de custos alteraria ainda mais o comportamento dos agentes de IA, com base no desempenho da blockchain e nos custos em tempo real. Mais uma vez, esta camada de complexidade torna o espaço blockchain menos amigável para o utilizador do que a simples interação com aplicações de smartphones. Mas os agentes de IA têm o potencial de remover esta complexidade através da automatização.

Em última análise, isto ampliaria drasticamente a usabilidade do espaço das criptomoedas para além das memecoins efémeras, o que tornaria os agentes de IA os principais impulsionadores de valor do espaço das criptomoedas. O cenário atual dos agentes de IA já está a apontar em certas direções.

Cenário Atual dos Agentes de IA

De acordo com a Forbes, em todas as categorias, o valor de mercado da IA ​​​​está atualmente nos 33,84 mil milhões de dólares de um valor de mercado total de 3,5 triliões de dólares, que inclui Bitcoin e stablecoins. Isto representa apenas 0,9% de quota de mercado.

O valor de mercado dos projetos baseados em agentes de IA é ainda mais baixo, mas estes projetos destacam-se da multidão nas suas aplicações e implicações mais amplas:

• O Virtuals Protocol (VIRTUAL), alojado na Base L2, é para os agentes de IA o que o Ethereum (ETH) e o Solana (SOL) são para os lançamentos gerais de tokens. Por exemplo, o ELIZA pode servir como agente de conversação para o Twitter (X), interagindo em posts, retweets, gostos, citações de tweets, etc.
• Como engrenagem de infraestrutura, o SwarmNode.ai (SNAI) torna possível criar e iniciar agentes de IA sem gerir servidores utilizando o Python SDK.
• Juntamente com Solana (SOL) como o principal centro para agentes de IA, Cardano (ADA) junta-se ao seu agente TALOS que pode negociar ativamente com o seu portfólio, uma vez que se concentra em “fundamentos e métricas on-chain em vez de ação de preço de curto prazo”.
• A MorphwareAI (XMW) tem como objetivo rentabilizar a formação e o ajuste fino de IA coordenando os recursos de computação, que incluem utilizadores e centros de dados. Essencialmente um mercado para cargas de trabalho de IA.
• Semelhante a empresas de capital aberto como a Smartsheet (NYSE: SMAR), a LinqAI (LNQ) pretende implementar ferramentas de IA para otimizar e automatizar os fluxos de trabalho na blockchain. Isto poderia abranger não só fluxos de trabalho comerciais, mas também pagamentos automatizados em BTC através da Lightning Network.
• Alojada no Ethereum, a Zero1 Labs (DEAI) tem como objetivo escalar os agentes de IA com a governação, escalabilidade e privacidade em mente, utilizando o Cypher FHE-EVM Chain. Isto é semelhante ao exemplo acima mencionado de privacidade do paciente.
• A NeuralAI (NEURAL) é talvez a mais promissora, pois está bem definida. Existe sempre a necessidade de criação de ativos 3D, e o agente da plataforma produz modelos 3D com base em prompts de texto. Igualmente úteis, estes ativos podem ser importados para vários motores como o Unreal ou o Unity.
• A Neurobro (BRO) pretende resolver a complexidade do espaço das criptomoedas lançando um agente de IA de código aberto (Nevron) que fornece aos traders de criptomoedas informações valiosas. Por sua vez, a plataforma devolve até 80% dos lucros na cadeia e até 30% dos lucros do mundo real aos detentores de tokens BRO.

Embora as memecoins continuem a sugar mais capital finito, é evidente que os futuros ciclos de criptomoedas serão guiados pela narrativa da IA. Como Bill Gates observou, a intermediação é a chave, e tudo se enquadra nesse âmbito. No futuro, não seria surpreendente se um agente de IA fosse lançado com o propósito específico de avaliar o desempenho dos agentes de IA em todas as categorias. 

Pioneirismo na Próxima Década

Enquanto a blockchain representa a próxima evolução da internet como a sua camada monetária, os agentes de IA representam a ferramenta multifuncional final como camada 3 sobre a escalabilidade L2. O que pode ser conceptualizado pode ser codificado, e o que é codificado pode ser implantado nos contratos inteligentes blockchain.

Acima dos algoritmos tradicionais, os agentes de IA evoluem o seu comportamento através da aprendizagem por reforço através de recompensas e penalizações, tornando-os adaptáveis e ​​capazes de otimizar o seu desempenho. Por sua vez, o espaço blockchain, com o seu ambiente tokenizado e natureza descentralizada, facilita o meio ideal para acelerar este processo.

Para o utilizador final, será fácil ultrapassar o cenário labiríntico e assustador da negociação de criptomoedas, incluindo negociações complexas de derivados, como futuros. Com base nas propensões e necessidades do utilizador, pode haver agentes de IA feitos especificamente para construir um perfil, que depois desviará os ativos dos utilizadores de uma carteira de autocustódia para outros agentes de IA, aqueles que outros agentes de IA já classificaram. 

Com um exército de agentes de IA a trabalhar em segundo plano, as camadas da internet tornar-se-ão muito mais complexas. No entanto, o utilizador final terá pouca necessidade de olhar para além do véu da IA.