Já imaginou ter um robozinho que só te avisasse que o chão está sujo, em vez de limpar?

Parece irritante, né? Afinal, o óbvio às vezes só serve para frustrar. Resolver o problema é o que realmente importa.

E é justamente por isso que esses robôs não só avisam, mas eles limpam.

Quando o ChatGPT foi lançado, era mais ou menos nesse ponto que estávamos.

A única tarefa que ele conseguia fazer era basicamente descrever, resolução de tarefas matemáticas simples e discutir teorias superficialmente…

Mas de que serve uma inteligência artificial para tal tarefa? Precisamos de resoluções de problemas.

Essa descoberta simples foi o início para a evolução que está acontecendo agora na IA generativa, onde modelos de linguagem grandes (LLMs) alimentam agentes de IA que podem perseguir objetivos complexos.

Nesses sistemas, o LLM é o “cérebro” da operação, mas não age sozinho.

Para que tudo realmente funcione, ele é equipado com ferramentas e algoritmos que vão além do básico, resolvendo tarefas que exigem ação, desde criar planos complexos de programação até reservar passagens de avião. (sério e não para de avançar, é literalmente surpreendente)

Um exemplo? O AutoGPT.

Imagina um agente que não só identifica perguntas sobre um produto no Reddit, mas responde de forma autônoma. Prático, né?

Esses agentes conseguem, com pouca supervisão, ir atrás de objetivos complexos, o que significa menos tarefas monótonas e mais espaço para focar no que importa de verdade.

E isso é só o começo.

Quando esses agentes começam a se comunicar entre si, formam sistemas ainda mais poderosos, como no GitHub Copilot Workspace.

É aí que as possibilidades explodem.

Em resumo, se você é programador, copywriter, trabalha na web 3, e etc. Vai começar a ver cada vez mais essas IAs agentes nos produtos que usa e nas notícias que lê.

Então, é um ótimo momento para entender o que são esses agentes, como funcionam na prática e o que podem fazer pelo desenvolvimento de software.

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Uma IA Agente é como uma inteligência artificial com autonomia para agir e tomar decisões dentro de um conjunto de objetivos ou tarefas definidos.

Ela não precisa de comandos manuais a cada passo; em vez disso, "entende" o objetivo e consegue desdobrar o processo em etapas para chegar ao resultado.

Claro que ainda está em desenvolvimento, mas temos que admitir que a evolução está muitooo rápida.

Inclusive, tenha cuidado com seus dados privados ao compartilhar em uma IA.

Em resumo, a IA Agente é uma IA programada para ser "proativa" – ela percebe o que precisa ser feito, busca informações, analisa dados e ajusta suas ações conforme necessário para alcançar o objetivo estabelecido.

Isso permite que uma IA Agente realize tarefas de forma mais independente, ideal para automação de processos complexos, gerenciamento de dados ou pesquisa, onde há um conjunto de tarefas contínuas que podem ser realizadas sem depender de instruções passo a passo do usuário.

Primeiro, a IA agente recebe seu objetivo/comando e começa a "pensar".

Ela define o que precisa fazer (fase de inicialização) e passa o pedido pro modelo principal (tipo GPT).

Daí, ela entende o que precisa entregar.

Depois, monta uma lista de tarefas.

Com isso, ela sabe os passos e a ordem pra chegar na meta.

Quando tem o plano traçado, começa a buscar informações.

Esse agente IA opera como você no computador, acessando dados online e, em alguns casos, até se conecta com outras IAs pra fazer tarefas específicas, como gerar imagens ou processar dados geográficos.

Toda informação que o agente encontra vai pro sistema de conhecimento dele, onde ele guarda e organiza o que aprendeu pra ajustar as próximas ações.

Conforme vai riscando tarefas da lista, ele monitora o progresso e coleta feedback pra saber o que ainda falta.

E até chegar na meta, o agente segue repetindo o processo: cria mais tarefas, busca dados novos e vai ajustando a rota, tudo de forma autônoma.

Veja o exemplo abaixo, sem eu nem falar, do nada ele começou a usar o símbolo da nossa comunidade: 🖖👽

Será que o GPT já é um defizero e só falta você?

Inclusive, a lista de espera pra fazer parte da comunidade já está aberta e virá com uma promoção imperdível de Black Friday, então já aproveita para entrar, porque não tenho o costume de fazer promoções:

Quase.

Podemos dizer que estão no caminho para se tornarem agentes de IA, mas ainda não chegaram lá. E por quê?

Bem, você pode ajustar para executar tarefas específicas com uma combinação de engenharia, conectando ferramentas via APIs e adicionando uma base de conhecimento.

Isso já é um avanço em relação ao ChatGPT básico e aumenta sua eficiência.

Mas ainda existe uma limitação importante: eles não conseguem se auto-gerenciar ou agir de forma totalmente autônoma para alcançar um objetivo.

Tem um monte de agente de IA nova no mercado, mas também não faltam projetos de código aberto no GitHub.

Separei alguns para você dar uma olhada em alguns:

A verdade é que maioria dos agentes de IA ainda precisa de supervisão humana para operar, e, sinceramente, ainda acho que vai demorar um pouco para serem mais autônamos.

Estamos só começando a entender até onde esses agentes podem ir no mercado cripto.

Para se ter ideia, muitos agentes começaram explorando o básico de criptografia: as memecoins.

Essas moedas não têm nada de tecnicamente complicado.

Seu valor?

Depende totalmente do hype da comunidade e da viralidade.

Comprar uma memecoin para especular é quase tão simples quanto apertar um botão em uma máquina de jogos.

Um exemplo é o Truth Terminal, um agente de IA patrocinado pelo investidor de risco Marc Andreessen, da a16z.

Ele trouxe a memecoin Goatseus Maximus (GOAT) para os holofotes este mês. O token chegou a bater uma capitalização de mercado de $940 milhões em 24 de outubro, mas logo caiu para $610 milhões, segundo o CoinGecko.

Truth Terminal é um bot de IA popular, com uma conta ativa e uma carteira de criptomoedas, tudo gerenciado por Andy Ayrey, seu operador humano.

Mas vale lembrar: Truth Terminal não criou a GOAT.

Embora alguns projetos na indústria pareçam funcionar de forma totalmente independente, iniciativas que ganham visibilidade, como “ai16z” e “Marc Andreessen,” ainda respondem aos seus criadores humanos, como Shaw.

A Coinbase, por outro lado, está animada com o potencial da IA faz tempo.

Em agosto, o CEO Brian Armstrong supervisionou sua primeira transação de cripto completamente feita por IA.

Antes de lançar o projeto Based Agents, Armstrong chegou a oferecer ao Truth Terminal uma carteira de cripto própria.

O desenvolvimento das moedas de agentes de IA mostra o quanto o mercado está criando uma demanda nessa tecnologia, e isso tem tudo para ser só o começo.

Observe que a top 1 do setor já está 32° posição das principais moedas do principais ativos criptos.

A ideia de ter agentes de IA autônomos, que conseguem tomar decisões e executar tarefas no universo descentralizado, é incrível no longo prazo.

Sei que é meio fora da curva imaginar agora, mas o futuro será…

INCRÍVEL.

Só pensar comigo que imaginar um robô como recentemente foi apresentado pelo elon musk parece um episódio de Black Mirror e não a realidade.

Imagina só: esses agentes podem ir de operações financeiras complexas até a automação de serviços — tudo com o mínimo de ação humana.

Mas, claro, nem tudo é um caminho sem riscos.

Estamos falando de um mercado ainda em construção, e a volatilidade é parte desse cenário.

Se a demanda por esses agentes de IA continuar a crescer, o potencial de lucro pode ser enorme, mas é preciso lembrar que estamos lidando com um setor novo e em constante transformação.

A especulação é alta, e quem entra precisa estar ciente de que tanto os ganhos quanto as quedas podem ser mais rápidos e intensos do que o comum.

Pensando no futuro, o verdadeiro potencial desses tokens está nas aplicações práticas que eles poderão oferecer.

Se os projetos conseguirem provar que esses agentes de IA realmente trazem soluções valiosas e conseguem operar de forma autônoma e segura, o valor desses tokens podem crescer no longo prazo.

Mas, até lá, é um jogo de paciência e de visão no que está por vir.

Quem sabe? É realmente importante começar a acompanhar os dados, em especial demanda, que é justamente a busca pela solução e token.

Geralmente o token até faz uma previsão de crescimento.

Vamos observar o possível início de um crescimento na tecnologia descentralizada — e, para quem gosta de tomar um pouco mais de riscos, pode ser uma oportunidade.

Mas deixando claro, que isso não é recomendação de modo algum, apenas uma análise do cenário de IA de Agente, e por ser uma tecnologia nova é necessário muito cuidados.

Assim como existe um potencial de retorno positivo, também existe da volatilidade pra baixo, considerar os riscos é essencial para o portfólio.

Ainda mais com ativos de maior risco e volatilidade, tenha cuidado.

Se quiser aprender as melhores análises, conteúdos exclusivos e informações antecipadas sobre tokens em desenvolvimento e que estão ganhando tendência?

Então, entre para a lista de espera da comunidade Defiverso 🖖👽