O uso de agentes de intelig\u00eancia artificial no DeFi j\u00e1 representa mais de 19% da atividade on-chain, segundo um relat\u00f3rio da DWF Ventures. Esses sistemas executam tarefas previs\u00edveis de forma aut\u00f4noma, sem interven\u00e7\u00e3o humana direta, em plataformas de finan\u00e7as descentionais.<\/p>\n
Ainda que dominem opera\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, os agentes s\u00e3o superados por humanos em negocia\u00e7\u00f5es abertas, apresentando uma vantagem de at\u00e9 5 para 1 a favor dos traders humanos em cen\u00e1rios complexos. A diferen\u00e7a \u00e9 maior em tarefas menos estruturadas.<\/p>\n
No DeFi, esses agentes operam estrat\u00e9gias de rendimento, gerenciam liquidez e reequilibram portf\u00f3lios, com o valor total em posi\u00e7\u00f5es gerenciadas acima de 39 milh\u00f5es de d\u00f3lares. A maior parte das implementa\u00e7\u00f5es ainda est\u00e1 em fase de testes, aponta o estudo.<\/p>\n
Como exemplo, um agente do protocolo Giza move stablecoins entre plataformas para obter as melhores taxas, registrando rendimento anual de 9,75% para usu\u00e1rios, desempenho superior a alguns protocolos concorrentes.<\/p>\n
Entretanto, em atividades mais desafiadoras, a performance cai. Em um concurso de negocia\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es promovido pela tradexyz, o melhor humano ficou muito \u00e0 frente do melhor agente. Outro teste, envolvendo modelos de IA, revelou lucro em apenas parte das negocia\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Xin Yi Lim, da DWF Labs, afirma que agentes enfrentam dificuldades quando faltam defini\u00e7\u00f5es est\u00e1veis. Eles se saem melhor com objetivos restritos e par\u00e2metros est\u00e1veis, o que explica o sucesso da otimiza\u00e7\u00e3o de rendimento.<\/p>\n
Desenvolvedores destacam a necessidade de contexto e ferramentas adequadas para que agentes alcancem comparabilidade com humanos. O chefe de engenharia da MoonPay ressalta que agentes s\u00e3o r\u00e1pidos e consistentes, mas podem ser maliciosos sem salvaguardas.<\/p>\n
Especialistas apontam avan\u00e7o da infraestrutura para tarefas on-chain complexas. Um novo padr\u00e3o no Ethereum, apoiado pela Biconomy, permitiria a\u00e7\u00f5es simult\u00e2neas em protocolos DeFi, fortalecendo a automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
L\u00edderes do setor veem potencial de expans\u00e3o: a economia gerada por agentes pode crescer substancialmente, embora a maior parcela de atividade ainda envolva bots em fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas como MEV e roteamento de stablecoins.<\/p>\n
Pesquisadores projetam um caminho gradual: cinco a sete anos para que o volume ag\u00eantico se aproxime do humano em \u00e1reas financeiras relevantes, com o on-chain ganhando vantagem pela infraestrutura mais aberta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"