I. Mudança de paradigma: da capacidade do modelo à capacidade de execução
Historicamente, a competitividade central da indústria de IA estava focada na capacidade do modelo — ou seja, quais players conseguiam gerar conteúdos mais precisos e naturais. Até então, a IA funcionava como um “sistema de resposta passiva”. Com o surgimento dos Agents, um ciclo fechado do entendimento à ação foi estabelecido, transformando a IA de três maneiras principais:
- Da “resposta a perguntas” para a “realização de tarefas”
- Da “interação única” para a “execução contínua”
- De “atributo de ferramenta” para “atributo de sistema”
Essa transformação não se deve a um único avanço tecnológico, mas à convergência de múltiplas capacidades em um mesmo momento, permitindo à IA apresentar, pela primeira vez, características de execução semelhantes a um sistema operacional.
II. Estrutura técnica: como Agents alcançam um ciclo fechado sistemático
Estruturalmente, um Agent não é um modelo isolado, mas o resultado da colaboração de diversos módulos. Seus componentes essenciais incluem:
- Modelo de linguagem grande: responsável por compreensão, raciocínio e tomada de decisão
- Sistema de invocação de ferramentas: conecta APIs e serviços externos
- Módulo de estado e memória: mantém o contexto e gerencia tarefas de longo prazo
- Mecanismo de execução em loop: possibilita a decomposição de tarefas e o avanço contínuo
Com esses quatro módulos formando um ciclo fechado, a IA evolui de uma interface de saída pontual para uma unidade de execução contínua. Essa é a diferença fundamental entre Agents e ferramentas tradicionais de IA.
III. Reescrita de software: mudança nos métodos de interação e lógica de valor
O avanço dos Agents está redefinindo a estrutura do software. O software tradicional se baseia na interface, com usuários realizando tarefas por cliques e entradas. No paradigma Agent, o usuário apenas define objetivos, e o sistema planeja e executa automaticamente as etapas necessárias. Essa mudança traz dois impactos imediatos: a interface perde importância enquanto APIs e interfaces de sistema ganham destaque; ao mesmo tempo, o software passa de uma “operação orientada ao humano” para uma “invocação orientada à máquina”. No nível de valor, a competição deixa o design de interface e empacotamento de funcionalidades e passa a se concentrar na eficiência de execução e na orquestração de recursos.
IV. Impacto nos negócios: o caminho de erosão das barreiras SaaS
No contexto dos Agents, a barreira tradicional do SaaS está sendo sistematicamente erodida — não de uma só vez, mas seguindo uma trajetória clara:
- Agents começam invocando funções individuais de softwares, substituindo tarefas manuais
- Agents orquestram fluxos de trabalho entre várias plataformas de software, enfraquecendo as fronteiras dos produtos
- Usuários transferem dependência de produtos de software para sistemas de execução
No fim, o software é abstraído em módulos de capacidade, e não mais como produtos completos, redirecionando a competição futura para:
- Qualidade e exclusividade dos dados
- Abertura das interfaces de sistema
- Eficiência e estabilidade de execução
Restrições do mundo real: principais desafios para adoção de Agents
Apesar de uma narrativa clara, a implantação de Agents enfrenta restrições críticas que determinam sua integração nos sistemas econômicos reais. Entre as mais relevantes estão:
- Segurança: a execução ampliada aumenta riscos de erros e ataques
- Identidade: diferenciação dos limites comportamentais entre humanos e Agents
- Pagamentos: Agents precisam de capacidade financeira para executar tarefas
- Permissões: definição de escopo operacional e responsabilidade
Essas questões são fundamentais para a adoção escalável de Agents.
Distribuição de valor: por que a camada de execução está se tornando central
Na estrutura do mercado, o valor na era dos Agents está sendo redistribuído em três principais camadas:
- Camada de taxa de hash: infraestrutura de GPU e nuvem — intensiva em capital e altamente concentrada
- Camada de modelo: modelos fundamentais e inferência — barreiras técnicas elevadas e competição intensa
- Camada de execução: runtime de Agents, orquestração de tarefas e sistemas de estado
A camada de execução está ganhando destaque porque determina diretamente a conclusão das tarefas e oferece um lock-in de ecossistema semelhante ao de um sistema operacional — tornando-se o segmento de valor mais subestimado atualmente.
Com Agents se tornando as principais entidades de execução, sua participação em atividades econômicas se concentra em três necessidades centrais:
- Pagamentos: liquidação automatizada e transações entre sistemas
- Identidade: verificação de humanos e Agents para estabelecer confiança
- Aplicação de regras: restrições programáticas de comportamento
Nesse contexto, cripto oferece soluções alinhadas: Stablecoins para pagamentos, identidade descentralizada para verificação e Contratos Inteligentes para aplicação de regras. Isso proporciona uma base prática para a adoção de cripto na era dos Agents, indo além de uma simples narrativa.
VIII. Projeção de caminho e risco
A evolução dos Agents tende a ser gradual: no curto prazo, eles se integram ao software existente para otimizar processos; no médio prazo, surgem plataformas orientadas por Agents; no longo prazo, o progresso depende da maturidade regulatória e de segurança. Vale destacar que a precificação atual do mercado para Agents é antecipatória, refletindo potencial de longo prazo antes da validação total da demanda. Além disso, o ritmo de adoção empresarial, a inércia de comportamento dos usuários e fatores regulatórios ainda podem limitar o desenvolvimento. Portanto, Agents devem ser vistos como uma mudança estrutural de médio a longo prazo, com impacto progressivo, e não como algo a ser realizado em curto prazo.
