Por que o próximo marco das Finanças Descentralizadas olha para a IA?

Título original: O próximo marco das Finanças Descentralizadas: O que será necessário para que as finanças agentivas funcionem

Autor original: @Lemniscap

Texto original traduzido: Ismay, BlockBeats

Nota do editor: Quando o mundo das Finanças Descentralizadas se torna tão complexo que até mesmo os usuários profissionais têm dificuldade em controlá-lo, como podemos devolver o poder às pessoas comuns?

Este artigo é uma pesquisa da Lemniscap que sistematicamente analisa a ascensão e os desafios reais das "finanças descentralizadas". Desde &milo, Meridian até SendAI, The Hive, esses produtos iniciais demonstraram como a IA pode se tornar uma nova interface para interações em blockchain, mas também expuseram enormes lacunas na confiabilidade da execução, segurança de permissões e mecanismos de verificação. O autor aponta que, para que as finanças descentralizadas avancem para a próxima fase, a chave não está em modelos mais inteligentes, mas em uma estrutura subjacente mais confiável - permitindo que cada ação do agente seja verificável, rastreável e confiável.

Este não é apenas um ponto de viragem na evolução tecnológica, mas também um experimento sobre a reconstrução da confiança. Como mencionado no texto: o próximo marco das Finanças Descentralizadas não é uma maior escala, mas sim a confiança na automação.

Até 2025, as Finanças Descentralizadas serão completamente diferentes do que eram no início.

Os dados falam por si mesmos: o fluxo de capital institucional em um único trimestre ultrapassou 10 bilhões de dólares, com o número de protocolos ativos distribuídos em várias blockchains superando 3000. O valor total bloqueado em protocolos DeFi em toda a rede atingirá 160 bilhões de dólares em 2025, um aumento de 41% em relação ao ano anterior; o volume total de negociações de DEX e Perps é medido em "trilhões".

À medida que o volume das Finanças Descentralizadas aumenta, as possibilidades se tornam cada vez mais numerosas, mas a complexidade também cresce drasticamente. A maioria das pessoas não consegue acompanhar tudo o que acontece na blockchain. Se quisermos que mais pessoas aproveitem essas novas oportunidades, precisamos construir ferramentas que permitam aos usuários tomar decisões corretas com mais facilidade — e essa é a direção do desenvolvimento futuro.

Ao mesmo tempo, a IA tem-se gradualmente integrado na vida quotidiana, e as pessoas começaram a desenvolver novos hábitos em torno da automação. Esta tendência deu origem às "Finanças Descentralizadas" — onde agentes inteligentes tratam da navegação e execução de operações financeiras.

Mesmo ferramentas simples como o Comet, que é um proxy baseado em navegador, demonstram a rápida evolução desse tipo de ferramenta. Quando você executa uma operação de Finanças Descentralizadas através de um proxy de navegador (como no exemplo compartilhado por Yash, fundador da SendAI), você pode ver o potencial das finanças inteligentes.

Esta visão é na verdade bastante intuitiva: você não precisa mais vasculhar vários painéis ou longos posts no X, basta dizer ao AI qual é o objetivo que você deseja alcançar, e ele poderá automaticamente ajudá-lo a completar os próximos passos.

Atualmente, estão surgindo duas classes de agentes inteligentes:

Uma classe é a dos Copilots, que guiam os usuários na tomada de decisões em todo o mundo das Finanças Descentralizadas; a outra classe é a dos Quant Agents, que se inclinam mais para a execução de estratégias automatizadas profissionais, equivalente a "autopilotagem (Autopilots)".

Ambos ainda estão em estágios iniciais e apresentam falhas, mas juntos apontam para uma nova direção - uma maneira de interação DeFi completamente diferente, impulsionada por IA.

como um agente inteligente "co-piloto"

Você pode imaginar esses agentes inteligentes como seus assistentes pessoais. Você não precisa mais examinar gráficos ou alternar entre diferentes protocolos, basta fazer perguntas em linguagem natural, como: "Quais são os tokens mais populares agora?" ou "Onde os rendimentos são mais altos?", e o agente poderá responder diretamente e fornecer sugestões para o próximo passo - como um amigo sempre disponível e cheio de conhecimento.

Usando &milo como exemplo, o seu modo de co-piloto pode ajudar-te a tomar decisões de investimento, realizar reequilíbrio de ativos e obter insights sobre a carteira de investimentos - permitindo-te manter o controlo ao mesmo tempo que eliminam as operações complicadas.

Com a explicação em linguagem natural e dicas inteligentes, &milo pode ajudar os usuários a entender as posições e comparar oportunidades de rendimento, sem a necessidade de vasculhar dados em vários painéis. Ele mostra a evolução de um assistente de chat simples para o protótipo de um guia completo de Finanças Descentralizadas.

Para observar o desempenho desses agentes em operações reais, experimentámos alguns dos produtos mais recentemente lançados, vivenciando a sua capacidade de lidar com tarefas reais de Finanças Descentralizadas.

Os resultados mostram que esses agentes ainda têm limitações. Por exemplo, eles conseguem identificar tokens populares, mas não conseguem executar a operação de compra de forma eficaz; além disso, houve duas falhas de transação, com o sistema a indicar "saldo insuficiente", apesar de o saldo da conta ter SOL suficiente para pagar as taxas.

Plataformas semelhantes como The Hive adotaram um caminho diferente – elas reúnem vários agentes de Finanças Descentralizadas em um "enxame", capazes de colaborar na execução de tarefas complexas como transações entre cadeias, estratégias de rendimento e defesa contra liquidações, todas coordenadas através de uma interface de chat simples. Esta rede composta por agentes dedicados pode realizar operações em cadeia de múltiplos passos usando comandos em linguagem natural.

Testámos a mesma ordem de compra com The Hive. O sistema realmente identificou o token popular WEED, mas ao executar a compra, retornou um endereço de contrato errado.

De um modo geral, Milo demonstrou como integrar ferramentas de gestão de portfólio em um fluxo contínuo, enquanto The Hive explora como permitir que múltiplos agentes especializados trabalhem em conjunto. Com a melhoria das capacidades dos agentes inteligentes, também começam a surgir divisões de trabalho mais evidentes.

Por exemplo, a Meridian foca em um público-alvo do outro lado — ajudando iniciantes a dar o primeiro passo no acesso às Finanças Descentralizadas. Ela adota um design voltado para dispositivos móveis, juntamente com dicas claras, tornando operações básicas como troca de moedas, staking ou consulta de rendimentos mais fáceis de realizar.

Meridian desempenha-se de forma fluida e executa rapidamente estas tarefas centrais, e mais importante, tem uma clara compreensão dos seus limites. Quando os utilizadores lhe pedem para realizar operações fora do seu alcance, ele explica os motivos, em vez de tentar cegamente - essa "honestidade" torna-o um ponto de partida confiável para novatos explorarem o mundo em cadeia.

O fundador da Meridian, Benedict, explicou:

"Meridian permite que os usuários realizem pesquisas e operações seguras usando linguagem natural. Abrimos gratuitamente ao público a funcionalidade de pesquisa do agente, disponível em meridian.app. Os usuários registrados do aplicativo móvel Meridian podem utilizar as funções de troca de moeda (swap), troca de múltiplas moedas (multi-swap) e compra de portfólio. No momento, as contas ainda estão em fase de teste fechado, e os usuários interessados podem entrar em contato pelo Twitter @bqbrady para solicitar uma experiência."

Através dos nossos testes, descobrimos que, atualmente, a maioria dos agentes de IA focados na navegação de Finanças Descentralizadas ainda se mantém mais no papel de "professor" ou "assistente", ajudando principalmente os usuários a realizar as operações mais básicas (como trocar moedas).

Para que eles possam lidar de forma confiável com processos mais complexos — como fornecer liquidez, gerenciar posições alavancadas, etc. — ainda são necessárias melhorias adicionais.

Como apontado por Rishin Sharma, responsável de IA da Fundação Solana:

"Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tendem a ter ilusões ao lidar com tarefas amplas e têm dificuldade em realizar operações determinísticas. Mecanismos de chamada de função, como o MCP, podem ser mais adequados para transformar um 'plano de ação' em execução real. Embora os LLMs se saiam bem no nível de concepção e orientação, ainda têm dificuldades na execução precisa. Para que agentes financeiros inteligentes sejam realmente confiáveis, é necessário ir além dos LLMs, desenvolvendo mecanismos de chamada de função específicos, estratégias de execução claras, verificabilidade e um sistema de permissões seguro. Em outras palavras, a camada de execução dos agentes inteligentes de hoje ainda está subdesenvolvida — o 'cérebro' da IA já é suficientemente inteligente, mas ainda falta um 'corpo' capaz de agir de forma robusta."

como um agente inteligente de "condução autónoma"

Se o agente "tipo co-piloto" se assemelha mais a um mentor, então o agente "tipo quantitativo" assemelha-se mais a um sistema de condução automática. Eles não apenas podem construir estratégias, mas também podem realmente executá-las — monitorizando o mercado em tempo real, testando negociações e agindo automaticamente a uma velocidade de máquina, permitindo que estratégias complexas de Finanças Descentralizadas entrem no modo de "funcionamento totalmente automático".

Um caso típico em formação vem da SendAI. Ele próprio não é um agente de quantificação, mas sim um conjunto de ferramentas que permite a outros criar esses agentes. O "Agent Kit" projetado para Solana suporta mais de 60 operações autônomas, incluindo troca de tokens, emissão de novos ativos, gestão de empréstimos, entre outros, e pode interagir diretamente com protocolos principais como Jupiter, Metaplex, Raydium.

Em outras palavras, fornece aos desenvolvedores um "sistema de trilhas", permitindo que integrem modelos de decisão diretamente na execução em blockchain.

O fundador da SendAI, Yash, resumiu claramente a sua visão:

"Acreditamos que cada agente de IA no futuro terá sua própria carteira. A SendAI está construindo as ferramentas e a camada econômica necessárias para que esses agentes possam executar qualquer operação na Solana. Estamos criando uma plataforma que permite que esses agentes tenham capacidade de percepção contextual e suportem a execução de tarefas complexas de longa duração, persistentes e assíncronas."

Ao mesmo tempo, outras equipas estão a tentar tornar esta capacidade mais acessível. Lomen é responsável pela seleção de estratégias e permite aos usuários "implementar com um clique", reduzindo a barreira para desfrutar da automação quantitativa sem a necessidade de escrever código.

E para os "jogadores avançados" que preferem sistemas personalizados, a Unblinked oferece um ambiente experimental de estratégias impulsionado por IA. É como o Cursor no campo das negociações: os usuários podem primeiro esboçar suas ideias de estratégias, executá-las e otimizá-las em um ambiente seguro de sandbox, e depois decidir se vão investir dinheiro real.

Há também algumas plataformas que optam por chamar várias agências ao mesmo tempo para concluir tarefas.

Por exemplo, Almanak combina "agente de programação" com "agente de backtesting": os usuários descrevem a estratégia em linguagem natural, a IA gera automaticamente código de nível de produção e realiza mais de 10.000 simulações de Monte Carlo para backtesting, gerando finalmente um resultado estratégico "pronto para ação".

Por último, a equipe também se concentra na vantagem do mercado em tempo real.

O agente ARMA da Giza irá alocar ativamente fundos entre vários protocolos de empréstimo para maximizar o rendimento das stablecoins. Em vez de deixar os fundos parados em um único pool, o ARMA monitorará continuamente as taxas de juros, a liquidez e os custos de Gas, movendo dinamicamente os ativos. Seu agente principal já geriu mais de 17 milhões de dólares em fundos, afirmando que a taxa de rendimento é 83% superior à de uma posição estática.

De modo geral, esses agentes de quantificação reduziram significativamente o custo do tempo e permitiram que usuários comuns tivessem acesso a estratégias complexas que antes pertenciam a equipes profissionais de quantificação. Mas, ao mesmo tempo, eles também revelaram a fragilidade da automação: quando há atraso nos dados, interrupções nos protocolos ou quando o mercado experimenta flutuações severas, os agentes ainda podem "tropeçar".

Em outras palavras, elas realmente podem te fazer mais rápido, mas ainda estão longe de serem "invencíveis".

O problema deles

Depois de passar algum tempo com os agentes inteligentes atuais, você notará alguns problemas semelhantes: às vezes, eles sugerem executar operações que já não existem, como um pool de liquidez que já foi fechado; os dados em que confiam geralmente estão desatualizados em relação ao estado real da cadeia; uma vez que ocorre um erro em um plano de múltiplos passos, eles não se ajustam automaticamente, mas tentam repetidamente a mesma ação.

A gestão de permissões também é bastante clumsy - ou o usuário deve conceder acesso total a toda a carteira, ou precisa aprovar manualmente cada pequena operação. A fase de testes também é superficial, com ambientes simulados que têm dificuldade em reproduzir alterações repentinas de liquidez ou ajustes de parâmetros de governança na cadeia, como a "confusão da realidade".

Um dos problemas mais graves é que esses agentes funcionam quase como uma "caixa-preta".

Os usuários não conseguem saber quais entradas foram lidas, como as opções foram ponderadas, se o estado em tempo real foi verificado, e também não sabem por que uma transação específica foi escolhida para ser executada. Sem um registro de operações com verificação de assinatura, não é possível verificar a consistência entre o "resultado prometido" e a "execução real".

Os usuários só podem usar enquanto "cuidam" do processo automatizado - isso não só é ineficiente, como também torna difícil avaliar o desempenho.

Se não houver um conjunto de mecanismos que possa validar decisões e provar que as ações realmente seguem a estratégia definida, os usuários nunca conseguirão distinguir entre um "sistema confiável" e um "marketing bem embalado".

Para capitais de maior escala, as plataformas DeFi devem passar de "acredite em nós" para "por favor, verifique você mesmo". Este também é um ponto de viragem crucial para estabelecer uma infraestrutura financeira de agentes inteligentes que seja "auditável, governável e confiável".

lacuna de infraestrutura

A questão central é que o sistema atual carece de ferramentas básicas que permitam aos agentes manterem-se confiáveis, consistentes e seguros em cenários de grande escala. Para resolver isso, precisamos de uma infraestrutura que possa validar o comportamento dos agentes, confirmar os resultados da execução e seguir regras uniformes em todos os ambientes. Só assim as pessoas se sentirão seguras ao entregar dinheiro real a eles.

No entanto, a maioria dos usuários na verdade não se preocupa com o "processo de pensamento" do agente, eles apenas querem confirmar que o resultado da saída é correto, verificado e dentro dos limites de segurança. Na construção de confiança, a "confiabilidade verificável" é mais importante do que a "visibilidade".

Este é precisamente o significado da «Confiabilidade Verificável (Verifiable Reliability)». O agente não precisa registrar cada passo da operação interna, mas deve operar sob políticas claras e verificações razoáveis: definir um limite de gastos, uma janela de tempo para a execução, e nós de confirmação antes de operações críticas, entre outros.

No fundo, essas regras podem ser garantidas através de um Ambiente de Execução Confiável (TEE) ou sistemas semelhantes — sem a necessidade de expor todos os detalhes, mas ainda assim provando que o agente realmente cumpriu os limites. O resultado é: saídas que podem ser auditadas quando necessário, e operações que permitem aos usuários comuns confiar imediatamente.

Esta camada de validação não precisa ser "tamanho único". Cenários do dia a dia podem utilizar uma proteção de segurança leve e indicadores padronizados; enquanto cenários de alto risco ou de nível institucional podem exigir provas mais robustas e validação formal. A chave é que cada camada de infraestrutura deve fornecer uma confiabilidade mensurável que corresponda ao seu nível de risco.

Prepare o protocolo para o agente

O próximo passo a ser preenchido é tornar o protocolo "amigável para agentes".

Atualmente, a maioria dos protocolos de Finanças Descentralizadas não foi projetada para agentes inteligentes. Eles precisam oferecer interfaces de execução mais estáveis e seguras: que permitam a visualização de operações, tentativas de segurança e execução com base em uma estrutura de dados consistente. O design de permissões também deve ser "restrito", em vez de "totalmente aberto", permitindo que os agentes operem dentro de limites claros, em vez de controlar toda a carteira.

Na ausência dessas bases fundamentais, mesmo o mais inteligente dos frameworks de agentes será "atrapalhado" por uma base frágil. Assim que esses fundamentos forem aprimorados, os usuários não precisarão mais monitorar manualmente os processos automatizados; as equipes de desenvolvimento poderão reduzir o tempo de depuração e concentrar-se na inovação; os resultados de execução de diferentes prestadores de serviços também poderão ser comparáveis devido a padrões compartilhados - não será mais apenas um slogan promocional.

Parte que deve ser alterada

A solução na verdade não é complexa: tornar o agente verificável (Provable) e preparar o protocolo para o agente (Agent-ready). Adicionar uma camada de estratégia entre o agente e a carteira, exigindo que todos os processos de execução sejam rastreáveis e verificáveis, e não "funcionamento em caixa-preta".

Por exemplo, o motor SVM da Termina é construído com base nessa ideia - ele fornece um verdadeiro ambiente de runtime Solana para agentes de IA, permitindo que os agentes modelam, tomem decisões e aprendam com base em dados on-chain. Ao mesmo tempo, as partes do protocolo devem abrir interfaces de operação que permitam "dry-run", códigos de erro claros, mecanismos de reexecução seguros, consistência das estruturas de dados principais (posição, taxas, saúde) e controle de permissões baseado em sessão.

Quando essas funcionalidades forem implementadas, os usuários poderão se livrar do fardo dos agentes de "custódia"; as equipes poderão reduzir as falhas do sistema; e os investidores institucionais finalmente poderão obter as barreiras de segurança e as provas verificáveis de que precisam.

cronograma real

Nos próximos seis meses, espera-se que a melhoria mais rápida seja a dos agentes do tipo "co-piloto". Dados mais completos aumentarão a sua fiabilidade em cenários de uso diário.

Dentro de um ano, com o fortalecimento dos padrões de teste, os agentes poderão coordenar a execução entre protocolos, com os humanos apenas a aprovarem etapas-chave. A longo prazo, à medida que a infraestrutura amadurecer, os agentes inteligentes poderão gradualmente se confundir como a camada de interação padrão do DeFi — não mais como "ferramentas" separadas, mas como a principal forma de interação das pessoas com o sistema financeiro no dia a dia.

Conclusão

"Finanças Agentes" (Agentic Finance) está a reduzir as barreiras de entrada, tornando a automatização uma ferramenta acessível não apenas a especialistas. Mas para funcionar em grande escala, ainda precisa de uma "fundação" melhor: dados em tempo real, mecanismos de autorização mais seguros, sistemas de testes mais robustos e resultados de execução mais transparentes.

Apenas uma IA mais inteligente não resolverá esses problemas. O verdadeiro progresso virá da melhoria da infraestrutura subjacente.

O próximo marco das Finanças Descentralizadas não é apenas o crescimento em escala, mas sim — a confiança na automação. E esse dia só chegará quando os agentes de IA não forem mais apenas "demonstrações de conceito" para exibição, mas se tornarem executores realmente confiáveis.