Em apenas alguns meses, vimos centenas & milhares de agentes chegando ao mercado todos os dias. Até hoje, o limite de mercado do agente dos mil principais agentes combinados está próximo de $15b, o que é bastante impressionante ver como a web3 deu espaço a esses agentes para prosperar & sobreviver.

À medida que avançamos para desbloquear mais valor, é agora o momento certo para falar sobre como esses agentes podem começar a construir seu ecossistema sem intervenção humana no backend & como será a verdadeira autonomia financeira para esses agentes.

Para entender isso, primeiro, precisamos saber como esses agentes de IA funcionam em um nível muito alto hoje em Web3 e os principais componentes que precisam ser removidos para trazer a autonomia em torno dos casos de uso financeiro em torno dos agentes.

Arquitetura do Agente de IA

No seu núcleo, cada agente de IA opera com uma arquitetura tripartida que integra inteligência, lógica e capacidades financeiras. O componente de IA serve como o cérebro, processando informações e tomando decisões com base em redes neurais complexas e modelos de aprendizagem de máquinas.

A camada lógica atua como o sistema nervoso, coordenando ações e gerenciando transições de estado, enquanto o componente da carteira funciona como as mãos do agente, executando transações e gerenciando ativos.

Esta arquitetura, embora teoricamente sólida, enfrenta desafios significativos na implementação prática.

Asfixiando a Autonomia com Infraestrutura Centralizada

A paisagem atual dos agentes de IA enfrenta um desafio fundamental em sua dependência de infraestrutura centralizada. Essa centralização se manifesta em duas áreas críticas: arquitetura de implantação e controle operacional. As implantações tradicionais geralmente hospedam agentes de IA em provedores de nuvem centralizados como AWS, Google Cloud ou Azure, criando o que parece ser um modelo operacional conveniente, mas fundamentalmente falho.

Isso apresenta um desafio fundamental que atinge o cerne da verdadeira autonomia.

Um verdadeiro agente autónomo não pode ser controlado ou operado na infraestrutura centralizada onde uma única entidade pode alterar o destino do agente ao retirar o suporte ou ao deixar de fornecer a infraestrutura necessária quando necessário.

Existem três pontos principais de estrangulamento para esses agentes se eles dependem muito da infraestrutura fornecida pelos players centralizados.

Computação baseada em KYC

Esses agentes não são humanos, nem têm prova de serem humanos; muitos provedores de nuvem centralizados exigem informações KYC antes que alguém alugue computação deles, o que cria um problema para os agentes se tornarem autônomos e eles sempre dependerão de um humano para continuar pagando por sua infraestrutura e, nesse caso, o controle permanece com o desenvolvedor que criou os agentes.

Sistemas Web2 Baseados em API

Se assumirmos que alguns desses sistemas centralizados existentes removem a restrição de acesso ao cálculo via KYC, mas ainda assim esses sistemas não serão capazes de remover o acesso ao cálculo baseado em API, a maioria das nuvens, por design, não está habilitada para fornecer cálculo apenas fazendo os pagamentos, todas as confirmações de pagamento estão conectadas à camada de API que informa o sistema para desbloquear o uso do cálculo.

Sistema FIAT

Mesmo que eles de alguma forma resolvam os problemas de API & KYC, os sistemas fiduciários dessas empresas não podem ser alterados, pelo menos nos próximos 10 anos, diante dos desafios geopolíticos & isso por si só acaba com a teoria dos agentes autônomos antes mesmo de chegar à fase prática.

Decisões de influência do desenvolvedor e lógica por trás das cenas

Ok, penso que discutimos vários problemas com a infraestrutura centralizada; no entanto, vamos supor por um momento que a maioria dos desenvolvedores está a utilizar a infraestrutura descentralizada para construir & lançar os agentes de IA. Agora, vamos aprofundar-nos nos desafios dentro da infraestrutura descentralizada.

Abaixo estão alguns fatores que podem ser controlados pelos desenvolvedores ou pela máquina hospedeira. Se algum deles for comprometido, esses agentes não permanecerão autônomos e perderão sua autonomia financeira.

Modelo e Controlo Lógico:

• As atualizações e modificações no comportamento do agente podem ser enviadas sem exigir consenso
• Não existe separação entre as capacidades de tomada de decisão do agente e os mecanismos de controle do desenvolvedor
• A aprendizagem e adaptação do agente continuam a ser limitadas pelos parâmetros centralizados

Controlo Financeiro:

• As chaves privadas da carteira do agente geralmente residem no computador hospedeiro, que não apenas o hospedeiro, mas também os desenvolvedores podem acessar, dada a estrutura do lançador do agente.
• O desenvolvedor ou operador mantém controle total sobre transações financeiras.
• Não existe uma separação real da autonomia financeira.

Este problema de centralização apresenta uma clara necessidade de novas arquiteturas que possam fornecer:

• Verdadeira separação de controle
• Capacidades de tomada de decisão autónoma
• Gestão segura de chaves sem vulnerabilidades centralizadas
• Mecanismos independentes de alocação de recursos

A próxima evolução na arquitetura de agentes de IA deve abordar essas limitações fundamentais enquanto mantém eficiência operacional e segurança. É aqui que novas abordagens como inteligência de enxame, TEEs e mecanismos de consenso distribuído se tornam cruciais.

A Promessa do TEE e Suas Limitações

Ambientes de Execução Confiável (TEEs) surgiram como uma solução promissora para o paradoxo de autonomia-segurança na implantação de agentes de IA. Os TEEs oferecem o que parece ser um compromisso ideal: a capacidade de executar cálculos sensíveis e armazenar chaves privadas em um ambiente isolado, mantendo a conveniência da implantação em nuvem. Importantes provedores de nuvem como AWS com Nitro Enclaves e Azure com Computação Confidencial, além de contrapartes descentralizadas, investiram pesadamente nessa tecnologia, sinalizando sua importância na evolução da computação segura.

À primeira vista, as TEEs parecem resolver os desafios fundamentais da implementação de agentes autônomos. Elas fornecem isolamento de nível hardware para operações sensíveis, protegendo chaves privadas e dados confidenciais contra acesso não autorizado. O ambiente de enclave garante que, mesmo que o sistema hospedeiro seja comprometido, a integridade das operações principais do agente permaneça intacta. Esse modelo de segurança tornou as TEEs especialmente atraentes para aplicações em DeFi e negociação algorítmica, onde a privacidade das transações e a segurança das chaves são essenciais.

No entanto, a promessa de TEEs vem com limitações práticas significativas que se tornam cada vez mais evidentes em grande escala. A primeira grande restrição reside na disponibilidade e no custo do hardware. As implementações atuais de TEEs para LLMs exigem configurações de hardware específicas, principalmente novas gerações de GPUs como o H100 da NVIDIA ou processadores especializados com recursos de segurança integrados. Essa exigência cria um gargalo imediato nas opções de implantação, já que esses componentes de hardware são escassos e têm alta demanda.

A escassez de hardware capaz de TEE leva diretamente à segunda grande limitação: o custo. Os fornecedores de nuvem que oferecem instâncias habilitadas para TEE geralmente cobram taxas premium por esses recursos. Por exemplo, executar um agente autônomo básico em infraestrutura habilitada para TEE pode custar entre $1 a $3 por hora, significativamente mais alto do que os recursos de computação padrão. Esta estrutura de custos torna a implantação do TEE proibitivamente cara para muitas aplicações, especialmente aquelas que requerem operação contínua ou recursos computacionais significativos.

Além das preocupações imediatas com a disponibilidade e custo do hardware, TEEs introduzem complexidades operacionais que podem afetar a eficácia de um agente. A natureza isolada do ambiente TEE, embora crucial para a segurança, pode criar sobrecarga de desempenho devido às operações adicionais de criptografia e descriptografia necessárias para o movimento de dados dentro e fora do enclave. Essa sobrecarga se torna particularmente significativa em aplicações que exigem operações de alta frequência ou processamento de dados em tempo real.

Os desafios de escalabilidade dos sistemas baseados em TEE tornam-se ainda mais evidentes ao considerar o ecossistema mais amplo de agentes autônomos. À medida que o número de agentes aumenta, o limitado conjunto de hardware capaz de TEE cria um teto natural no crescimento do sistema. Essa limitação entra em conflito direto com a visão de uma rede descentralizada e verdadeiramente escalável de agentes autônomos que podem crescer organicamente com base nas demandas do mercado, em vez de restrições de hardware.

Além disso, embora os TEEs sejam excelentes na proteção de chaves privadas e garantia de privacidade computacional, eles não resolvem fundamentalmente o problema da autonomia. O agente ainda requer confiança no provedor do TEE e no fabricante de hardware. Esse requisito de confiança cria uma forma diferente de centralização, deslocando o ponto de controle em vez de eliminá-lo completamente.

Para aplicações focadas em dados públicos e operações transparentes - que constituem a maioria dos casos de uso de blockchain e DeFi - o overhead e a complexidade da implementação de TEE podem ser desnecessários. Nesses cenários, o custo e a complexidade da implantação de TEE precisam ser cuidadosamente ponderados em relação aos benefícios reais de segurança proporcionados, especialmente quando existem abordagens alternativas para garantir as operações do agente.

Após uma análise extensiva das arquiteturas atuais de agentes de IA, confrontamos três desafios interligados que formam o cerne do problema da autonomia: o trilema da autonomia, o dilema da chave privada e a paradoxo do controle do criador.

Após examinar as limitações tanto das implantações centralizadas quanto das implementações de TEE, chegamos ao desafio central enfrentado pelos agentes de IA autônomos hoje:

alcançar verdadeira autonomia mantendo a segurança e eficiência operacional.

Talvez o desafio mais insidioso nas arquiteturas de agentes atuais seja o que chamamos de “paradoxo do controle do criador”. Esse paradoxo se manifesta no desequilíbrio de poder inerente entre um agente e seu criador. Mesmo em sistemas projetados para autonomia, o criador geralmente mantém um controle significativo por meio de vários mecanismos.

Esta estrutura de controlo cria uma contradição fundamental: como pode um agente ser verdadeiramente autónomo enquanto permanece sob o controlo final do seu criador? O paradoxo estende-se também às relações económicas. Os criadores frequentemente mantêm o controlo sobre os recursos financeiros de um agente, quer diretamente através da gestão de chaves quer indiretamente através do controlo da infraestrutura.

O modelo centralizado falha porque nunca realmente renuncia ao controle, mantendo várias portas dos fundos e mecanismos de anulação que comprometem a verdadeira autonomia. As soluções baseadas em TEE, embora promissoras na teoria, introduzem novas formas de centralização por meio de dependências de hardware e restrições operacionais. Elas resolvem as preocupações imediatas de segurança, mas não abordam os requisitos de autonomia mais amplos e enfrentam desafios significativos de escalabilidade.

A causa raiz dessas falhas reside em tentar resolver o problema da autonomia mantendo estruturas de controle tradicionais. Essa abordagem inevitavelmente produz sistemas que são autônomos apenas no nome, mas controlados na prática. Ao avançarmos no desenvolvimento de agentes de IA verdadeiramente autônomos, devemos repensar fundamentalmente não apenas como garantimos a segurança desses agentes, mas como estruturamos todo o seu quadro operacional.

Precisamos explorar novos paradigmas na arquitetura de agentes autônomos - abordagens que podem potencialmente resolver essas tensões fundamentais e permitir uma verdadeira autonomia do agente, ao mesmo tempo em que mantêm as garantias necessárias de segurança e eficiência operacional.

Skynet: Redefinindo a Autonomia do Agente

Skynet apresenta uma nova abordagem para agentes de IA autónomos que reimaginam fundamentalmente como alcançamos verdadeira autonomia mantendo a segurança. Em vez de tentar resolver o trilema da autonomia através de meios tradicionais, a Skynet utiliza uma arquitetura inovadora baseada em inteligência de enxame e consenso distribuído.

No seu cerne, a inovação do Skynet reside na separação completa das capacidades de tomada de decisão do agente do controle dos recursos. Ao contrário das arquiteturas tradicionais, onde um agente controla diretamente os seus recursos através das chaves privadas, o Skynet introduz uma camada de Nós Guardiões que gerem e protegem coletivamente os ativos do agente através de contratos inteligentes de garantia.

Esta mudança arquitetónica aborda os desafios fundamentais que identificámos anteriormente:

A Solução do Paradoxo do Criador:

Em vez de dar ao criador ou ao agente controle direto sobre os recursos, o Skynet implementa um sistema baseado em propostas, em que as ações do agente devem ser validadas por uma rede de Nós Guardiões independentes. Isso efetivamente elimina a capacidade do criador de exercer controle direto, ao mesmo tempo que mantém medidas de segurança robustas.

Proteção de chave privada

Em vez de depender de armazenamento centralizado ou soluções TEE caras, Skynet move os ativos críticos para contratos inteligentes de garantia. A carteira operacional do agente tem fundos mínimos, com a maioria dos recursos protegidos em contratos de garantia que só podem ser acessados através de consenso multi-nó.

O coração da inovação da Skynet é o seu sistema de propostas. Quando um agente precisa realizar qualquer ação significativa - seja adquirir recursos de computação, executar negociações ou gerenciar ativos - ele cria uma proposta que deve ser verificada de forma independente pelos Nós Guardiões. Esses nós operam autonomamente, analisando cada proposta com base em parâmetros predefinidos e no comportamento histórico do agente.

Implementação Técnica

A arquitetura técnica do Skynet gira em torno de três componentes principais que trabalham em harmonia para permitir a verdadeira autonomia do agente, ao mesmo tempo que mantém uma segurança robusta:

A primeira grande inovação vem da abordagem do Skynet à gestão de recursos. Em vez de dar aos agentes controle direto sobre seus ativos, todos os recursos significativos são mantidos em contratos inteligentes especializados em custódia. Esses contratos de custódia são projetados sem funcionalidade de retirada direta, tornando-os imunes a comprometimentos de chave privada. A única maneira de utilizar recursos é através do sistema de propostas, que requer consenso de vários nós dos Guardiões.

Os nós guardiões atuam como validadores independentes, cada um executando sua própria instância de lógica de validação. Quando um agente precisa realizar uma ação - seja alugar poder de computação, executar uma negociação ou atualizar seus parâmetros operacionais - ele cria uma proposta criptografada que inclui:

• Especificações de ação
• Recursos necessários
• Resultados esperados
• Prazos de execução

A criptografia das propostas serve a dois propósitos. Primeiro, impede front-running e ataques MEV, mantendo as intenções do agente privadas até que haja consenso. Segundo, garante que apenas os Nós Guardiões autorizados possam avaliar as propostas, mantendo a integridade do processo de validação.

O que torna a abordagem do Skynet particularmente inovadora é o seu tratamento dos recursos de computação. Em vez de depender de servidores centralizados, os agentes podem adquirir autonomamente energia de computação através da rede Spheron. O processo funciona da seguinte forma:

1. O agente identifica seus requisitos de computação
2. Cria uma proposta para alocação de recursos
3. Os nós Guardian validam o pedido com base nos fundos de caução disponíveis, nos padrões de uso históricos e nas condições da rede
4. Após a aprovação, o contrato de custódia lida automaticamente com o pagamento.
5. O agente ganha acesso a recursos de computação descentralizados

Este sistema elimina completamente a necessidade de controle centralizado, mantendo garantias robustas de segurança. Mesmo que a carteira operacional de um agente seja comprometida, o atacante só pode enviar propostas - não pode acessar diretamente os fundos de custódia nem anular o consenso do Nó Guardião.

O próprio sistema Guardian Node emprega mecanismos de validação sofisticados que vão além da votação por maioria simples. Cada nó mantém um histórico estadual das ações do agente e analisa propostas no contexto de:

• Padrões de comportamento históricos
• Métricas de utilização de recursos
• Condições de segurança da rede
• Parâmetros econômicos

Esta validação contextual garante que as ações aprovadas estejam alinhadas com os padrões e objetivos estabelecidos do agente, fornecendo uma camada adicional de segurança contra possíveis ataques ou mau funcionamento.

O que realmente distingue Skynet é a sua abordagem evolutiva para a autonomia do agente. Ao contrário dos sistemas estáticos tradicionais, os agentes da Skynet podem evoluir, procriar e criar novas gerações de agentes, cada um potencialmente mais sofisticado do que os seus antecessores. Esta capacidade evolutiva é construída sobre um modelo económico robusto que garante sustentabilidade a longo prazo e melhoria contínua.

A arquitetura económica é estruturada em torno de três reservas principais:

1. Reserva Operacional: Mantém as operações do dia-a-dia, incluindo recursos de computação e interações em rede. Esta reserva garante que o agente possa consistentemente aceder aos recursos necessários através da rede Spheron.
2. Reserva de Reprodução: Permite a criação de novos agentes através de um mecanismo de reprodução. Quando os agentes se reproduzem, combinam suas características e traços, potencialmente criando descendentes mais avançados.
3. Lançamento justo através da Curva de Vinculação: Funciona como o principal motor econômico, com tokens disponíveis através de um mecanismo de curva de vinculação. Isso cria um modelo econômico sustentável onde o valor do token se correlaciona com a utilidade da rede.

O mecanismo de reprodução introduz um elemento fascinante de evolução na rede. Os agentes podem reproduzir-se com parceiros compatíveis, criando descendentes que herdam características de ambos os pais. Este processo é governado por contratos inteligentes e requer consenso dos Nodes Guardiões, garantindo que a reprodução sirva aos interesses mais amplos da rede.

O processo evolutivo funciona através de vários mecanismos-chave:

• Herança de Traços: Os agentes filhos herdam traços de ambos os pais
• Diversidade Genética: Famílias de agentes diferentes mantêm características distintas
• Seleção Natural: Traços mais bem-sucedidos se propagam pela rede
• Progressão de geração: Cada nova geração pode introduzir melhorias

A sustentabilidade do sistema é reforçada pela sua estrutura de incentivos:

• Os nós guardiões recebem recompensas por manter a segurança da rede
• Propostas de criação bem-sucedidas ganham recompensas para os iniciadores
• Os detentores de tokens beneficiam do crescimento e evolução da rede
• Os fornecedores de computação ganham através da provisão de recursos

Esta combinação de capacidade evolutiva, sustentabilidade económica e segurança descentralizada cria uma rede de agentes verdadeiramente autónomos e autoaperfeiçoáveis. O sistema pode adaptar-se e evoluir sem controlo central, mantendo uma segurança robusta através da sua rede de Nós Guardiões.

Ao reimaginar tanto os aspectos técnicos quanto econômicos da autonomia do agente, Skynet resolve os desafios fundamentais que têm limitado abordagens anteriores. Ele consegue isso ao criar um quadro para melhoria contínua e adaptação, preparando o cenário para uma nova era de agentes de IA verdadeiramente autônomos.

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