O cofundador e CEO da VeChain, Sunny Lu, acredita que os agentes de IA — softwares capazes de agir de forma autônoma e contínua — podem se tornar o próximo grande motor de adoção da blockchain, mas somente se o ecossistema desenvolver formas mais robustas de verificar identidades e estabelecer responsabilidades.
Durante o programa Chain Reaction, da Cointelegraph, na quarta-feira, Lu argumentou que a confiança generalizada em sistemas autônomos que funcionam continuamente exigirá “um novo sistema de responsabilização”, acrescentando que “a solução perfeita é uma blockchain”. Seus comentários se concentraram no VeWorld.ai, uma plataforma de criação de agentes desenvolvida na VeChain, e em uma visão mais ampla de como os agentes poderiam conquistar credibilidade ao longo do tempo.
Principais conclusões
Sunny Lu afirma que agentes de IA que operam sem parar precisam de uma camada dedicada de responsabilização para conquistar a confiança do público.
O modelo de Lu depende de “passaportes” de identidade e reputação baseados em blockchain para rastrear os agentes e seus criadores.
Os contratos inteligentes são apresentados como um mecanismo para liquidar transações entre agentes — ou entre agentes e pessoas.
Lu apresenta a criação de agentes como uma nova forma de pessoas sem conhecimentos de programação monetizarem sua experiência em determinadas áreas, semelhante à maneira como as lojas de aplicativos ampliaram a distribuição de software.
Os alertas do setor persistem: outros líderes advertiram que os usuários podem se tornar dependentes de provedores de agentes que não controlam.
Por que Lu acredita que a blockchain é essencial para agentes autônomos
O argumento de Lu começa com um problema prático: agentes de IA não são ferramentas de uso esporádico. Se agentes autônomos operam continuamente, o modelo de confiança muda. Em vez de confiar em um operador humano, usuários e instituições precisariam de formas confiáveis de confirmar quem está por trás de um agente e se ele se comporta de maneira previsível ao longo do tempo.
Na visão de Lu, a blockchain pode servir de base para essa confiança. Ele descreveu o conceito de agentes que carregam “passaportes” digitais, associados a um “sistema descentralizado de credibilidade” projetado para acompanhar reputações — não apenas dos próprios agentes, mas também de seus criadores. A ideia é que a responsabilização possa ser auditável e transferível, em vez de depender de intermediários centralizados.
Ele também apontou os contratos inteligentes como uma camada de liquidação para as interações. Se os agentes interagirem entre si ou com pessoas, suas transações poderão ser regidas por regras programáveis, reduzindo potencialmente as disputas sobre o que aconteceu e por quê.
VeWorld.ai e o avanço dos ecossistemas de agentes baseados em reputação
Lu relacionou sua tese mais ampla à VeWorld.ai, descrevendo-a como uma plataforma de criação de agentes que utiliza a blockchain da VeChain. A ênfase em reputação e identidade é central em sua proposta: um agente capaz de demonstrar um comportamento confiável ao longo do tempo poderia se tornar mais útil, enquanto a falta de responsabilização poderia prejudicar sua adoção.
Isso importa para investidores e desenvolvedores porque os sistemas de reputação só são úteis quando são consistentes e difíceis de manipular. Embora o artigo não detalhe como os “passaportes” e as pontuações de credibilidade seriam calculados, a abordagem de Lu sugere que a VeChain está se posicionando não apenas como infraestrutura para pagamentos ou ativos, mas também como uma camada de confiança para softwares autônomos.
Lu também mencionou iniciativas já existentes de adoção da blockchain para rastrear cadeias de suprimentos. A VeChain já buscou casos de uso como a rastreabilidade de alimentos, incluindo um projeto com uma subsidiária da Walmart China para rastrear produtos alimentícios, segundo uma reportagem anterior da Cointelegraph. Esse histórico ajuda a contextualizar por que os temas de identidade e verificação são relevantes na narrativa mais ampla da VeChain: a empresa tem se concentrado repetidamente em sistemas de “prova” que podem ser verificados de forma independente.
Monetização de conhecimentos especializados além do desenvolvimento de software
Além de confiança e responsabilização, os comentários de Lu destacaram uma segunda via de adoção: transformar a criação de agentes em uma oportunidade econômica mais ampla. Ele argumentou que agentes de IA poderiam ajudar as pessoas a monetizar seus conhecimentos e oferecer serviços ou administrar negócios sem que precisassem ser desenvolvedoras de software.
A comparação com as lojas de aplicativos para dispositivos móveis é esclarecedora. As lojas de aplicativos permitiram que desenvolvedores distribuíssem e monetizassem software para usuários do mundo todo, ao mesmo tempo que reduziram as barreiras para novos participantes. Na visão de Lu, as ferramentas para criar agentes poderiam ampliar de forma semelhante o acesso à participação — abrindo o mercado para pessoas com experiência especializada, conhecimento local ou hobbies, e não apenas para programadores.
Lu descreveu exemplos de seus próprios experimentos, incluindo apoio educacional para sua filha, um agente criado para ajudar na rotina diária e na recuperação de sua mãe e um funcionário virtual que cuidava de compras, estoque, vendas e operações para a loja de um conhecido em Milão. Embora essas histórias não comprovem a viabilidade comercial em larga escala, elas reforçam sua ideia central: agentes podem ser apresentados como serviços práticos, e não apenas como produtos técnicos.
Preocupações reais: dependência de provedores de agentes
O otimismo de Lu vem acompanhado de alertas de outras vozes do setor sobre os riscos de depender de plataformas de agentes. Em uma entrevista em outubro, Yat Siu, presidente da Animoca Brands, disse à Cointelegraph que traders de criptomoedas poderiam usar agentes de IA para operar sem parar, mas alertou que os usuários poderiam acabar desenvolvendo estratégias de negociação com base em serviços que não controlam.
A preocupação é estrutural. Se o comportamento de um agente, as atualizações do modelo ou o processo de execução dependerem de um provedor terceirizado, os usuários poderão enfrentar limitações ocultas — que vão desde mudanças nas ferramentas do agente até diferenças na forma como as instruções são executadas. Isso pode ser especialmente problemático em ambientes de alto risco, como o trading automatizado, em que pequenas mudanças podem afetar os resultados.
Para que a visão de Lu sobre credibilidade baseada em blockchain funcione na prática, o sistema de responsabilização precisaria reduzir — e não ocultar — esse tipo de dependência. Se os agentes puderem comprovar sua procedência e reputação, além de cumprir regras executáveis por meio de registros verificáveis na blockchain, os usuários poderão estar mais bem preparados para avaliar os riscos antes de confiar na automação.
O que acompanhar a seguir
À medida que as plataformas de agentes amadurecem, a questão central será saber se identidade, reputação e liquidação de transações poderão se tornar confiáveis o suficiente para usuários e instituições no dia a dia — sem obrigá-los a confiar em intermediários opacos. O conceito de responsabilização baseado em blockchain de Lu oferece um caminho possível, mas a adoção provavelmente dependerá da eficácia com que esses sistemas enfrentarem os riscos operacionais do mundo real apontados por críticos do setor.
Este artigo foi publicado originalmente com o título VeChain CEO Says Blockchain Is Key to Trust for AI Agents no Crypto Breaking News — sua fonte confiável de notícias sobre criptomoedas, Bitcoin e atualizações sobre blockchain.