Estos últimos días, por toda la plaza se ven publicaciones para votar por los cien mejores creadores. Poca gente sabe que el único patrocinador de esta actividad es @KITE AI 中文 . Aprovecho la ocasión para compartir algunas ideas recientes sobre la economía de los agentes.

Todo el mundo habla a diario de cuánto puede ayudarnos la IA a ganar, pero poca gente se plantea en serio una pregunta: ¿cómo se debe repartir el dinero que la IA gana trabajando de verdad? Esa es la razón por la que volví a prestar atención a $KITE .

Pongamos un ejemplo sencillo. Pido a varios agentes que investiguen BTC: uno busca datos, otro vigila las tasas de financiación, otro analiza la tendencia y el último se encarga de ejecutar las operaciones. Cuando terminan, ¿a quién se le da el dinero? ¿A quien proporciona los datos, a quien desarrolla el modelo, a quien aporta la capacidad de cómputo o al agente que ejecuta las operaciones? Si no se puede determinar la contribución de cada uno, la colaboración no puede sostenerse. Proof of Attributed Intelligence, propuesta por Kite, intenta precisamente dejar claras la atribución, la verificación y la valoración de las contribuciones.

Más importante aún es el tema de los permisos. He usado algunas herramientas de trading con IA y lo que más me preocupa no es si sabrá operar, sino quién se hará cargo de su cartera si se equivoca. El enfoque de Kite es bastante práctico: el usuario fija el presupuesto y los límites de autorización; el agente solo puede trabajar dentro de esos límites y usa permisos temporales en cada sesión. Por ejemplo, se pueden establecer reglas para pagar una deuda en USDC en Aave: el agente solo actúa cuando se cumplen las condiciones, en vez de concederle permisos ilimitados. La IA puede ejecutar operaciones por mí, pero no puede hacer que yo asuma riesgos ilimitados.

Veamos ahora cómo se lleva a la práctica. A principios de octubre, Kite publicó como código abierto 14 Agent Passport Skills con licencia MIT, compatibles directamente con más de 40 entornos, como Claude Code y Cursor. Así, los desarrolladores pueden utilizarlas fácilmente al crear agentes, sin tener que aprender un sistema nuevo. Poco después, Ankr integró RPC con pago por solicitud mediante x402, y ambas partes lanzaron Forge Heat 2 conjuntamente. La idea está muy clara: no están creando un producto, sino estableciendo una serie de estándares que permiten a otros agentes integrarse con poca fricción. El agente solo necesita tener USDC y completar la negociación x402 por operación.

Esto no es una narrativa sobre el TVL, sino sobre la densidad de integración. Solo cuando la cadena de herramientas es lo bastante densa, la capa de liquidación se vuelve difícil de reemplazar. A la economía de los agentes no le faltan modelos capaces de conversar, sino vías para que los agentes puedan gastar dinero y hacer cosas de verdad, sin dejar de estar bajo control. Kite está construyendo esa vía.

La implementación aún necesita tiempo para demostrar su valía, pero al menos va en la dirección correcta. #KiteBBW