Novas pesquisas revelaram que agentes autônomos de inteligência artificial (IA) — sistemas de software que planejam, decidem e executam transações on-chain sem a intervenção humana direta — já impulsionam mais de 19% da atividade on-chain.Contudo, embora esses agentes tenham superado humanos em tarefas específicas, eles ainda perdem por uma margem de até 5 para 1 em negociações abertas, de acordo com um relatório da DWF Ventures publicado na quinta-feira.https://t.co/L8ThynOPyB— DWF Ventures (@DWFVentures) April 16, 2026Em DeFi, esses agentes executam estratégias de rendimento em protocolos de empréstimo, gerenciam liquidez, reequilibram portfólios e executam negociações. O valor total bloqueado em posições gerenciadas por agentes ultrapassou US$ 39 milhões, com a maioria das implementações ainda em fase inicial de testes, de acordo com o estudo.Em um exemplo, o agente ARMA do protocolo financeiro autônomo Giza, que move stablecoins entre plataformas de empréstimo para obter as melhores taxas, gerou 9,75% ao ano para os usuários, superando os rendimentos em outros protocolos de finanças descentralizadas, como Aave e Morpho, de acordo com o estudo.Essa situação, no entanto, muda quando a tarefa em questão se torna mais difícil.Em um concurso de negociação de ações administrado pela tradexyz, o humano melhor classificado superou o melhor agente em mais de 5 vezes. Um concurso separado entre os principais modelos de inteligência artificial, realizado pela nof1, descobriu que apenas três de sete foram capazes de obter lucro por negociação.“Agentes enfrentam dificuldades quando a situação não está claramente definida”, mas prosperam “quando o objetivo é restrito e os parâmetros não mudam com frequência”, disse Xin Yi Lim, associado sênior de investimentos da DWF Labs, ao Decrypt.Essa é uma das razões pelas quais a otimização de rendimento — a prática de mover capital entre protocolos de empréstimo para capturar os maiores retornos disponíveis — se tornou um campo de testes inicial para agentes, explicou Lim.“Agentes prosperam quando o objetivo é restrito e os parâmetros não mudam com frequência, razão pela qual a otimização de rendimento funciona”, disse Lim. “Até que os agentes possam raciocinar e se adaptar a informações em tempo real, eles não serão capazes de reagir quando o mercado mudar e as condições forem incertas.”Desenvolvedores da área parecem ecoar essa preocupação.Um agente pode ser tão capaz quanto um humano “se receber todo o contexto e as ferramentas”, disse o engenheiro-chefe da MoonPay, Neeraj Prasad. Ele alertou, no entanto, que “é evidente que os agentes são mais competentes, mais trabalhadores e, em alguns casos, maliciosos”.Ainda é cedoAs descobertas surgem enquanto desenvolvedores do Ethereum trabalham para facilitar o manuseio de tarefas on-chain complexas por parte dos agentes.No início deste mês, um novo padrão que permitiria aos agentes executar várias ações em protocolos de finanças descentralizadas simultaneamente foi proposto pela rede de retransmissão descentralizada Biconomy e teve o apoio da Fundação Ethereum.Líderes da indústria, por sua vez, apostam que agentes autônomos em breve lidarão com uma parcela muito maior da atividade econômica.“A economia agêntica pode ser maior do que a economia humana”, o CEO da Coinbase, Brian Armstrong, tuitou na quinta-feira, observando como isso poderia impulsionar a demanda por stablecoins além das estimativas atuais.Agentic commerce isn’t priced in yet. Machine-to-machine payments will increase demand for the digital dollar beyond current estimates.The agentic economy could be larger than the human economy. We're building the infrastructure for both at Coinbase.— Brian Armstrong (@brian_armstrong) April 16, 2026Pesquisadores no campo preveem um caminho mais longo. A maior parte dos 19% corresponde a bots realizando trabalhos específicos, como captura de MEV e roteamento de stablecoins, com a verdadeira atividade agêntica ainda representando uma parcela minoritária, observou Lim, da DWF Labs.“Um cronograma realista é de cinco a sete anos antes que o volume agêntico rivalize significativamente com o volume humano em qualquer vertical financeira importante, com o on-chain chegando lá primeiro porque a infraestrutura é mais sem permissão”, disse Lim.Ainda assim, alguns veem a lacuna atual como uma característica estrutural da situação atual dos agentes.“Onde eles ficam aquém é na negociação aberta, que exige raciocínio contextual, consciência narrativa e ponderação de informações não estruturadas”, disse Aytunc Yildizli, diretor de crescimento da 0G Labs, desenvolvedora de infraestrutura de IA descentralizada, ao Decrypt.Fechar essa lacuna, acrescentou ele, exigiria mais do que apenas modelos melhores.“Os usuários precisam de prova criptográfica de que um agente fez o que alegou, dentro de um ambiente de execução confiável que ninguém pode adulterar, funcionando em uma infraestrutura que não transfira a suposição de confiança para um único provedor de nuvem”, disse ele.* Traduzido e editado com autorização do Decrypt.Liquidez sem vender as suas criptos: se você investe pensando no longo prazo, sabe que desmontar posição tem custo. 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