Perspectiva da Economia de Agentes de IA em 2026: Reformulando a Identidade e o Fluxo de Valor da IA

Autor original: @BlazingKevin_, Investigador na Movemaker

Em 2026, o campo da inteligência artificial passará por uma transição estrutural da "capacidade gerativa" para a "ação de agentes inteligentes". Se os anos de 2023 a 2024 foram marcados pela surpreendente capacidade de geração de linguagem dos grandes modelos de linguagem, 2026 assinalará oficialmente a consolidação da "economia de agentes inteligentes".

Com base nas previsões e análises da equipa de investigação da a16z Crypto, descobrimos que 2026 será o ano em que a ferramenta de produtividade da IA e a camada de distribuição de valor da Criptomoeda se fundirão profundamente.

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta passiva que responde a instruções humanas, tornando-se um participante ativo com capacidades de raciocínio, planeamento, negociação e descoberta autónoma.

Com base no relatório de visão da a16z Crypto, as três tendências centrais que moldarão o panorama de IA+Crypto até 2026 são:

1. Nova paradigma na pesquisa científica: Do agente monolítico ao "agente envolto por agentes".
2. Revolução da Infraestrutura FinanceiraDa KYC para KYA (Conheça o seu Agente).
3. Reconstrução do modelo económico: Resolva a crise das "impostos invisíveis" enfrentados pela rede aberta através de pagamentos nativos e IP programável.

Estas três tendências não existem isoladamente: a mudança de paradigma na investigação científica depende da colaboração avançada entre agentes; a colaboração avançada exige que os agentes possuam identidades verificáveis (KYA); e agentes com identidade devem seguir novos protocolos de troca de valor ao adquirirem dados.

A partir deste ano, a definição de "investigação assistida por IA" sofrerá uma evolução qualitativa.

Já não estamos a falar de simples recolha de literatura ou resumos de texto, mas sim a testemunhar sistemas de IA capazes de raciocínio substancial, geração de hipóteses e até mesmo resolução autónoma de problemas de nível doutoral.

A força motriz por trás desta transformação reside na transição do engenharia de prompts lineares com modelos únicos para fluxos de trabalho AWA complexos e recursivos.

1.1 Quebra da capacidade de raciocínio: ultrapassando os limites da correspondência de padrões

Scott Kominers, da a16z, apontou que os modelos de IA estão a evoluir da simples compreensão de instruções para a capacidade de receber instruções abstratas (como orientar um doutorando) e devolver respostas novas e corretamente executadas. Os mais recentes avanços tecnológicos indicam que os modelos de IA estão a ultrapassar o teto do "papagaio aleatório", revelando capacidades de raciocínio lento e reflexivo, semelhantes à "mente sistemática" humana.

1.1.1 "Ilusões Úteis"

À medida que as capacidades de raciocínio aumentam, está a surgir um novo estilo de investigação de "polímata". Scott descreve este estilo como: "usar a inteligência artificial para ultrapassar fronteiras disciplinares e especular sobre ligações profundas que possam existir entre a topologia e a economia, a biologia e a ciência dos materiais".

A característica criticada dos grandes modelos, conhecida como "ilusão", está a ser redefinida, no contexto das descobertas científicas, como um mecanismo de "exploração gerativa":

• Casos de design de proteínasInvestigadores da Universidade de Washington utilizaram a "ilusão de família completa" (conceito) para gerar mais de um milhão de estruturas proteicas únicas que não existem na natureza. Entre elas, uma nova luciferase seleccionada apresenta actividade catalítica comparável à das enzimas naturais, mas com uma especificidade de substrato ainda maior.
• Descoberta da HidrodinâmicaUsando redes neurais com informações físicas (PINNs), os investigadores descobriram novas singularidades instáveis nas equações de Navier-Stokes, que revelam padrões anteriormente desconhecidos no movimento dos fluidos.

O núcleo deste estilo de investigação encontra-se em:Permite ao modelo "fantasiar" no espaço abstrato para gerar conjecturas de alta entropia, que são depois filtradas utilizando um verificador lógico rigoroso.

1.2 Detalhes da Arquitectura AWA

Para aproveitar esta poderosa capacidade de raciocínio e geração, os fluxos de trabalho científicos estão a mudar da abordagem plana para uma abordagem hierárquica.AWANão se refere apenas a uma conversa entre múltiplos agentes, mas sim a uma estrutura de controlo recursiva e hierárquica.

1.2.1. Padrão Orquestrador-Executor

Este é o modelo de implementação AWA mais comum atualmente. Um agente "Investigador Principal" é responsável por manter o contexto global e os objetivos de investigação, decompondo e distribuindo tarefas a um conjunto de agentes especializados denominados "Executores".

• Vantagens da ArquiteturaOs dados da Anthropic mostram que um sistema multi-agente composto pelo Claude Opus como agente principal e pelo Claude Sonnet como agente secundário apresenta um desempenho superior a um único agente Claude Opus em tarefas de investigação complexas. 90,2%.
• Este aumento de desempenho deve-se principalmente à isolamento do contexto — o agente principal não precisa processar informações redundantes de cada subtarefa, mantendo assim a clareza do raciocínio.

1.2.2 Autoaperfeiçoamento Recursivo e o Marco MOSAIC

Outra característica-chave da arquitetura AWA é a introdução do ciclo de Reflexão. Quando o agente de base falha em executar uma tarefa, as informações do erro são devolvidas a um agente "crítico" para análise e correção.

O framework MOSAIC (Sistema Multi-Agente para Geração de Código Impulsionada por IA) aumenta significativamente a precisão na geração de código científico, sem recorrer a casos de teste de verificação, ao introduzir agentes especializados em "autorefletir" e "gerar princípios". Esse ciclo fechado de "tentativa, reflexão e nova tentativa" simula o processo de pensamento dos cientistas humanos diante do fracasso experimental.

1.3 Estudo de Caso: O "Cientista de IA" da Sakana AI

O caso de aplicação mais notável da AWA em 2025 é o lançamento da Sakana AI. "O Cientista de IA" Sistema. Este é um sistema concebido para executar automaticamente toda a vida do descobrimento científico.

1.3.1 Fluxo de trabalho fechado de investigação científica totalmente automatizado

1. Geração de ideias criativasO sistema, baseado em modelos de código inicial (como NanoGPT), utiliza LLM como "operador de mutação" para brainstorming de direções de investigação diversificadas e invoca a API do Semantic Scholar para pesquisar literatura e garantir a originalidade.
2. Iteração experimental O agente "Experimentador" escreve e executa código. Se o experimento falhar, o sistema captura os registos de erros através da ferramenta Aider e corrige autonomamente o código até obter um gráfico visual.
3. Redação de artigos científicos O agente "Escritor" utiliza LaTeX para escrever artigos científicos completos, incluindo resumo, métodos, resultados experimentais e procura autonomamente referências bibliográficas gerando BibTeX.
4. Revisão por pares automatizadaO artigo gerado é submetido a um "revisor" agente simulado, que atribui uma classificação segundo os padrões de conferências de topo (como o NeurIPS). O sistema até pode realizar modificações em múltiplas fases com base nos comentários dos revisores.

1.3.2 Benefícios económicos e qualidade

A eficiência económica do sistema "Cientista de IA" é impressionante: o custo computacional para gerar um artigo completo de investigação é apenas cerca de 15 dólares O artigo gerado pelo sistema, "Compositional Regularization", chegou mesmo a passar com sucesso na revisão por pares de um workshop da ICLR. Apesar de ainda existirem limitações, como alucinações de referências e falhas lógicas, este caso demonstra que a IA já é capaz de auxiliar a investigação, mas também de...ExecutarCapacidade de conduzir um processo de investigação completo.

À medida que os agentes são dotados de direitos para executar tarefas e transações, a economia digital enfrenta uma crise de identidade sem precedentes. Sean Neville, CEO da Catena Labs, alerta que o número de "identidades não humanas" no setor financeiro já ultrapassou o número de funcionários humanos. 96 vezes, chegando até a uma proporção de 100:1 em certas estatísticas. Estes agentes — sem conta bancária, sem verificação de identidade real, mas operando à velocidade de máquina — são verdadeiros vórtices de conformidade. A indústria está a mudar-se urgentemente da verificação tradicional de KYC KYA (Conheça o Seu Agente).

2.1 A Emergência e os Riscos da Identidade Não Humana (NHI)

2.1.1 "Inteligência Artificial Sombra" e a desequilibrada proporção de 96:1

45% das instituições financeiras admitem a existência, internamente, de "agentes de IA sombra" não aprovados. Estes agentes criaram "ilhas de identidade" fora do quadro formal de governação.

• Cenário de riscoUm agente de teste para otimização de recursos em nuvem, que poderia comprar autonomamente instâncias reservadas caras sem intervenção humana; ou um robô de negociação que dispara instruções erradas de venda em momentos de volatilidade do mercado.
• Problema da atribuiçãoQuando um Agente viola as regras, quem é responsável? Será o engenheiro que o desenvolveu? O gestor que o implementou? Ou a empresa que forneceu o modelo base? Sem KYA, estas responsabilidades não podem ser definidas.

2.2 Estrutura KYA: A base de confiança da economia de máquinas

KYA não é apenas emitir identificações, mas estabelecer um sistema completo de identidade digital que inclui sujeitos, credenciais, permissões e reputação.

2.2.1 As Três Colunas Principais da KYA

1. Assunto principal: Entidade que assume responsabilidade legal pelo Agente. O agente deve estar ligado, por meio de meios criptográficos, a uma conta de pessoa ou empresa verificada com KYC/KYB.
2. Identidade do Agente: Baseado em Identificador Descentralizado Identidade digital única. Os DIDs são gerados de forma criptográfica, imutáveis e podem ser transportados entre plataformas.
3. Mandato/AutorizaçãoDeclarações de autoridade emitidas através de Credenciais Verificáveis (Verifiable Credentials, VCs). Por exemplo, uma VC pode declarar: "Este Agente está autorizado a representar Alice e a fazer compras na Amazon, com um limite máximo de 500 dólares."

2.2.2 Vinculação de criptografia e cadeia de confiança

Quando o Agente inicia uma transação, ele apresenta um VC (Credencial Verificável). O verificador não precisa confiar no próprio Agente, apenas verificar se a assinatura digital no VC provém de um emissor confiável. Este mecanismo cria uma "cadeia de confiança": o banco confia na empresa -> a empresa emite um VC ao Agente -> o comerciante verifica o VC -> a transação é aprovada.

2.3 A Batalha da Pilha de Protocolos: Estabelecimento de Padrões para Identidade de Agentes

2.3.1 Protocolo Skyfire e KYAPay

Fogo do Céu lançado KYAPay Padrões abertos, cuja inovação central reside no token composto:

• o que é token: Contém informações de identificação (como "Agente de empresa verificado").
• token de pagamento: Inclui capacidade de pagamento (por exemplo, "pré-autorização de 10 USDC").
• token de pagamento kya+Integre identidade e pagamento, permitindo que o Agente conclua o "checkout de visitantes" sem necessidade de preenchimento manual de formulários.

2.3.2 Catena Labs e ACK (Kit de Comércio de Agentes)

A Catena Labs, fundada pelo arquiteto do USDC, Sean, lançou ACK, com o objetivo de criar o "HTTP dos negócios de agentes inteligentes". O ACK destaca a utilização de DID da W3C Padrões e abstração de conta permitem que o agente controlo diretamente carteiras de contratos inteligentes na cadeia, proporcionando uma segurança superior à das chaves API.

2.3.3 Google AP2 e extensão x402

Lançado pelo Google Protocolo de Pagamentos de Agente (AP2) Gerir permissões com "Carta de Aprovação" e colaborar com a Coinbase no desenvolvimento Extensão AP2 x402Incorporar directamente no protocolo o padrão de pagamento encriptado.

2.4 Avaliação de Crédito e Controlo de Riscos dos Agentes Inteligentes

O KYA também é o início de um sistema de reputação.

• Reputação na Cadeia (ERC-7007): Aprovado por ERC-7007(O padrão de token de conteúdo gerado por IA verificável), cada interação bem-sucedida do Agente (como pagamento pontual, geração de código de alta qualidade) pode ser registada na cadeia, formando um currículo verificável.
• Fusível em tempo realInstituições financeiras estão a implementar portas de acesso com inteligência artificial que, caso o comportamento dos agentes de transacção se desvie de uma linha de base (como transacções anormais de alta frequência), podem imediatamente revogar os seus VC, activando uma "supressão digital".

Liz da a16z apontou que os agentes de IA estão a impor uma "imposto invisível" à rede aberta: os agentes, ao servirem os utilizadores, extraem em larga escala dados dos sítios web de conteúdo (a camada de contexto), contornando sistematicamente os modelos de publicidade e subscrição que sustentam a produção desse conteúdo. Se esta relação parasitária não for resolvida, levará à exaustão do ecossistema de conteúdo.

3.1 "O Grande Desligamento": A Chegada Total da Economia de Clique Zero

Em 2025, a indústria da publicação digital testemunhou um "grande desligamento": o interesse de pesquisa aumentou, mas os cliques direcionados aos sites caíram abruptamente.

3.1.1 Dados cruéis sobre a erosão do tráfego

• Zero aumento de cliquesA a16z prevê que o tráfego de motores de busca tradicionais vai diminuir até 2026 25% Os dados do Similarweb mostram que a taxa de pesquisas sem cliques aumentou para 65% .
• Queda da taxa de cliques (CTR)A DMG Media relatou que a taxa de cliques no conteúdo caiu drasticamente quando a Visão Geral de IA apareceu acima dos resultados de pesquisa. 89% Mesmo o primeiro resultado de pesquisa perde diante de resumos gerados por IA. 34,5% O número de cliques.

3.2 Livrar-se de Licenças Estáticas: Um Novo Modelo Pagar Consoante o Uso

Para lidar com esta crise, a indústria está a mudar-se de licenças de dados anuais estáticos (como o acordo entre o Reddit e a OpenAI) para compensações baseadas no volume de utilização.

3.2.1 Modelo Comet Plus da Perplexidade

Lançado pela Perplexity AI Comet Plus O plano é um esforço típico inicial:

• Mecanismo: Estabelecer inicialmente 42,5 milhões de dólares americanos da piscina de receitas. Quando o Agente de IA cita o conteúdo do editor na resposta ou acessa páginas em nome do utilizador, é desencadeada a distribuição de receitas.
• Dividir em partes: O editor pode receber receitas correspondentes a até 80% A divisão de receitas reconhece o valor comercial do "acesso por máquina".

3.3 Padrões Técnicos: Pagamento e Atribuição de Microtransações

Para expandir a compensação para a rede inteira, uma série de padrões tecnológicos abertos está a ser implementada.

3.3.1 Pagamento em Numerai e protocolo x402

HTTP 402 - Pagamento RequeridoO código de estado foi finalmente ativado.Protocolo x402Foi estabelecido o padrão de "Pagamento Nativo em Máquina".

• Fluxo de trabalhoAgente solicita recursos -> servidor devolve 402 Pagamento Necessário e o preço (por exemplo, 0,001 USDC) -> Agente assina automaticamente o pagamento através da L2 blockchain (como Base, Solana) ou rede Lightning -> servidor verifica e liberta os dados.
• EconomiaOs gateways de pagamento tradicionais não conseguem processar transacções com valores tão baixos, enquanto o x402, combinado com uma taxa baixa da cadeia, reduz os custos a um nível insignificante, tornando possívelPagamento por NaxianTornar-se possível.

3.3.2 Direitos legíveis por máquina: TDMRep e C2PA

• Protocolo TDMRep (Reserva de Protocolo de Mineração de Dados de Texto)Padrões da comunidade W3C, que permitem aos sites declarar em robots.txt ou cabeçalhos HTTP: "Direitos TDM reservados, necessários pagamento/licença". Isto fornece aos Agentes um sinal binário claro.
• C2PA (Aliança de Origem e Autenticidade do Conteúdo)Ao incorporar "comprovantes de conteúdo" inalteráveis, comprova-se a origem original do conteúdo. Mesmo que o conteúdo seja consumido por IA, as assinaturas criptográficas fornecidas pelo C2PA garantem que a cadeia de atribuição permaneça intacta, fornecendo a base necessária para a distribuição de direitos autorais.

3.4 Atribuição de IP na Cadeia: Protocolo Story

Uma reforma mais radical seria a tokenização da própria propriedade intelectual.Protocolo da História Dedicado à construção de uma camada de "IP programável".

• Mecanismo: Os criadores registam as suas obras como "ativos IP" na Story Network.
• Licença AutomáticaOs ativos vêm com "licenças de IP programáveis". Quando os agentes de IA utilizam esses dados, os contratos inteligentes executam automaticamente os termos da licença (como "pague 5% de direitos autorais para uso comercial") e distribuem automaticamente os lucros. Isto cria um mercado de propriedade intelectual de alta liquidez, sem necessidade de intervenção de advogados.

3.5 Perspectivas: Do SEO ao AEO

Até 2026, o foco do marketing vai mudar-se do SEO para AEO significa "Acesso Exclusivo de Ou GEO.

• Objetivo: Deixar de perseguir ser o "primeiro resultado de pesquisa" e passar a perseguir ser **"citado"** pelo IA ou tornar-se a "fonte de dados preferida" no seu processo de raciocínio.
• Contexto patrocinadoO modelo publicitário futuro será "injeção contextual". As marcas competem para entrar na cadeia de raciocínio dos agentes inteligentes, por exemplo, fazer com que um agente de viagens "lembre-se" durante a planificação de uma viagem que um determinado hotel é a melhor opção.

O panorama tecnológico de 2026 torna claro que o atrito entre a infraestrutura da internet centrada no ser humano e as necessidades de uma infraestrutura centrada nas máquinas está a obrigar o mundo digital a uma reconstrução profunda.

1. Paradigma científicoO AI evolui da assistência para a autonomia; a arquitetura AWA permite que o AI produza descobertas científicas em massa a baixo custo, transformando "alucinações" em criatividade.
2. Sistema de identidade：KYA Torne-se na nova fronteira da conformidade financeira, atribuindo a bilhões de agentes inteligentes de IA identidades económicas legais, permitindo-lhes deslocar-se com segurança pelas redes de valor.
3. Modelo económicoA economia digital está a mudar do modelo de publicidade baseado na atenção para o modelo baseado no valor.Pagamento de acesso e IP programávelModo. x402, TDMRep e Story Protocol formam os trilhos da nova economia, resolvendo o problema do "imposto invisível" e garantindo que os produtores de dados sejam rentáveis mesmo na era pós-clique.

Estamos a testemunhar o agenteEconomiaO nascimento — neste economia, os softwares não apenas nos ajudam a trabalhar, eles próprios são produtores, consumidores e comerciantes.

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