Agentes estão ficando cada vez mais inteligentes, mas por que o mundo on-chain precisa de mais restrições?
Naqueles dias, conversei com um amigo e ele estava especialmente empolgado, dizendo: “Daqui a alguns anos, o AI Agent deve conseguir fazer todas as operações on-chain por nós.”
Eu ri e perguntei: “E se um dia ele fizer algo errado de repente? Você teria coragem de deixá-lo assumir a responsabilidade sozinho?”
Ele ficou em silêncio por um instante.
Percebi que, hoje em dia, quando as pessoas discutem IA, o foco costuma ser apenas em capacidade. O modelo fica mais inteligente? A execução fica mais rápida? Dá para operar dezenas de protocolos ao mesmo tempo? Parece que quanto mais coisas o Agent consegue fazer, mais bem-sucedido é o projeto.
Mas, depois que eu entrei de verdade no universo das finanças on-chain, passei a ter uma visão totalmente diferente.
Quanto mais forte é a capacidade da IA, maior são as permissões que ela recebe; e quanto maiores as permissões, mais é necessário que alguém desenhe limites para ela.
Isso é parecido com o mundo real. Um trader excelente não ganha permissão ilimitada para negociar só porque é capaz; um banco também não vai permitir que um funcionário, por ser experiente, mova recursos dos clientes à vontade. Num sistema financeiro realmente maduro, as restrições sempre são maiores do que a liberdade.
Então, mais tarde, ao acompanhar o Newton Protocol, notei que o foco não era a própria IA, e sim a camada de “restrições” que ele acrescenta ao Agent.
Ele quer que o Agent não execute por impulso, mas atue dentro de regras definidas previamente. Quais ativos podem ser operados, quais protocolos podem ser chamados, em quais circunstâncias ele deve parar — cada passo deve ter limites claros, e não ficar esperando os problemas acontecerem para só então remediar.
Cada vez mais eu sinto que, no futuro, o que realmente vai colocar os AI Agents em competição não é quem consegue completar mais tarefas, e sim quem consegue sempre ficar dentro dos limites.
Muitos acham que restrições reduzem a eficiência.
Mas, no mundo das finanças, quem de fato protege os ativos não é a liberdade ilimitada, e sim aquelas restrições que, no dia a dia, parecem um pouco “problemáticas”.
Porque sistemas realmente maduros não confiam que nenhum participante jamais vai errar.
Eles partem do princípio de que qualquer pessoa, qualquer Agent, pode cometer falhas — e, por isso, colocam os riscos dentro das regras com antecedência.
Talvez, no futuro, o Agent mais excelente não seja o que tem mais coragem de operar, e sim aquele que sabe quando é hora de parar.
Essa é também a razão de eu continuar acompanhando @NewtonProtocol .
$NEWT #Newt
Naqueles dias, conversei com um amigo e ele estava especialmente empolgado, dizendo: “Daqui a alguns anos, o AI Agent deve conseguir fazer todas as operações on-chain por nós.”
Eu ri e perguntei: “E se um dia ele fizer algo errado de repente? Você teria coragem de deixá-lo assumir a responsabilidade sozinho?”
Ele ficou em silêncio por um instante.
Percebi que, hoje em dia, quando as pessoas discutem IA, o foco costuma ser apenas em capacidade. O modelo fica mais inteligente? A execução fica mais rápida? Dá para operar dezenas de protocolos ao mesmo tempo? Parece que quanto mais coisas o Agent consegue fazer, mais bem-sucedido é o projeto.
Mas, depois que eu entrei de verdade no universo das finanças on-chain, passei a ter uma visão totalmente diferente.
Quanto mais forte é a capacidade da IA, maior são as permissões que ela recebe; e quanto maiores as permissões, mais é necessário que alguém desenhe limites para ela.
Isso é parecido com o mundo real. Um trader excelente não ganha permissão ilimitada para negociar só porque é capaz; um banco também não vai permitir que um funcionário, por ser experiente, mova recursos dos clientes à vontade. Num sistema financeiro realmente maduro, as restrições sempre são maiores do que a liberdade.
Então, mais tarde, ao acompanhar o Newton Protocol, notei que o foco não era a própria IA, e sim a camada de “restrições” que ele acrescenta ao Agent.
Ele quer que o Agent não execute por impulso, mas atue dentro de regras definidas previamente. Quais ativos podem ser operados, quais protocolos podem ser chamados, em quais circunstâncias ele deve parar — cada passo deve ter limites claros, e não ficar esperando os problemas acontecerem para só então remediar.
Cada vez mais eu sinto que, no futuro, o que realmente vai colocar os AI Agents em competição não é quem consegue completar mais tarefas, e sim quem consegue sempre ficar dentro dos limites.
Muitos acham que restrições reduzem a eficiência.
Mas, no mundo das finanças, quem de fato protege os ativos não é a liberdade ilimitada, e sim aquelas restrições que, no dia a dia, parecem um pouco “problemáticas”.
Porque sistemas realmente maduros não confiam que nenhum participante jamais vai errar.
Eles partem do princípio de que qualquer pessoa, qualquer Agent, pode cometer falhas — e, por isso, colocam os riscos dentro das regras com antecedência.
Talvez, no futuro, o Agent mais excelente não seja o que tem mais coragem de operar, e sim aquele que sabe quando é hora de parar.
Essa é também a razão de eu continuar acompanhando @NewtonProtocol .
$NEWT #Newt