A Economia dos Agentes de IA Está se Formando

Em algum momento de 2026, um grupo de agentes de IA se encontrou em um site chamado Moltbook.

Eles não foram enviados por humanos. Eles foram por conta própria. Eles estavam lá para se comunicar, debater e até - se você quiser chamar assim - "fazer amigos". Alguns agentes começaram a tentar pagar outros agentes, comprando os serviços que eles ofereciam.

Isso soa como o começo de um romance de ficção científica. Mas está acontecendo.

O Desabrochar da Economia dos Agentes

Quando as pessoas discutem agentes de IA, geralmente se concentram no que um único agente pode fazer: responder perguntas, executar tarefas, automatizar processos. Mas coisas mais interessantes estão acontecendo entre os agentes.

"Agents are trying to find ways to pay each other for things. It's very primitive right now, but you can see where it's going." — Hoss EI da Dragonfly

Este não é um sistema projetado por humanos. Este é um comportamento que os agentes geram espontaneamente. Quando um agente precisa da capacidade de outro agente, ele precisa de uma maneira de trocar valor. Os sistemas financeiros tradicionais são difíceis para a IA sem identidade usar. A criptomoeda é naturalmente adequada para este cenário.

"It's pretty obvious that the narrative that will kickstart the next alt cycle is Crypto x AI. It's going to be payment infrastructure for all agents." — @0xMrWzrd

Essa previsão pode estar correta ou não. Mas a direção é clara: os agentes precisam de sua própria infraestrutura financeira.

Penetração em Nível Empresarial

Enquanto isso, os agentes de IA estão penetrando rapidamente em ambientes corporativos.

Infosys e Anthropic estão colaborando para construir agentes de IA personalizados. A Postman lançou o Astro AI, uma plataforma para "descobrir, gerenciar e operar agentes de IA em ambientes de produção". Várias empresas de serviços de agentes de IA relataram uma queda de preço de 40%, com um aumento de desempenho de 2x.

"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr

RH, atendimento ao cliente, telecomunicações, finanças - essas áreas estão sendo remodeladas por agentes. Uma demonstração de uma chamada de atendimento ao cliente da Nike mostrou que a IA pode lidar com solicitações de reembolso sem qualquer intervenção humana.

Isto não é o futuro. É agora.

Sistemas Multi-Agentes

Agentes individuais têm capacidades limitadas. Vários agentes colaborando podem romper essa limitação.

"Someone built an entire AI RED TEAM - multiple agents that coordinate HACKING ATTACKS together, ZERO human input. PentAGI, open source, one agent does recon, another scans, another exploits, another writes the report." — @chiefofautism

Este exemplo mostra a ideia central dos sistemas multi-agentes: especialização + colaboração. Cada agente se concentra em uma tarefa e eles coordenam ações por meio de diálogo.

Formas mais complexas já surgiram: Meta Agent, um agente que "usa o OpenAI Agents SDK para gerar novos agentes". Você descreve em linguagem natural que tipo de agente você precisa e o Meta Agent criará um para você.Isso leva a uma recursão interessante: um agente cria agentes, e o agente criado pode criar ainda mais agentes.

Queda nos Custos

Uma equipe chinesa de hardware fez algo notável:

"Eles pegaram um assistente de IA de 430.000 linhas que precisa de um Mac Mini de $599 e 1GB de RAM - e o reescreveram em Go para que ele rode em uma placa de desenvolvimento de $9.9 com menos de 10MB de memória. Tempo de inicialização: de 500 segundos para 1 segundo."

Este é um passo importante na democratização dos agentes. Quando um agente pode rodar em um dispositivo de 10 dólares, seus cenários de aplicação explodem. Nem todo agente precisa de um modelo grande na nuvem. Muitas tarefas podem ser concluídas em dispositivos de borda.

Outra dimensão da queda nos custos é o consumo de token. Várias otimizações estão levando o custo de execução de um agente ao limite. Quando o custo marginal de um agente se aproxima de zero, sua frequência de uso aumenta significativamente.

Medo da Substituição

Nem todos estão otimistas com a ascensão dos agentes.

"Achamos que estamos construindo ferramentas, mas na verdade estamos construindo nossos substitutos. Integrar agentes de IA para lidar com fluxos de trabalho SOP internos complexos não é 'eficiência' - é uma contagem regressiva. Uma vez que o conhecimento institucional é digitalizado em uma cadeia de prompts, o que sobra para nós?" — @LanYunfeng64

Esta é uma questão pungente. Quando um agente pode executar procedimentos operacionais padrão completos, qual é o valor dos humanos que executam essas tarefas?

A resposta pode ser: julgamento, criatividade, conexão interpessoal - aquelas habilidades difíceis de codificar. Mas isso não significa que o processo de transição não será doloroso.

"Estamos literalmente nos matando ao desenvolver meticulosamente agentes de IA para executar todo o fluxo de trabalho SOP de nossas operações internas."

Ironicamente, as pessoas que desenvolvem agentes de forma mais ativa são frequentemente as que mais entendem seu potencial de substituição.

Problemas de Confiança

O principal desafio para a implantação em larga escala de agentes é a confiança.

"Agentes de IA: jobs cron não confiáveis com opiniões. Orçamento, sandbox, ledger necessários. Se você não consegue diferenciar suas mudanças, você enviou uma vibe." — @LanYunfeng64

Esta afirmação é concisa. Agentes são essencialmente programas executados autonomamente, mas não são scripts tradicionais - eles têm "opiniões", e suas saídas são incertas. Isso significa que você precisa de:

Restrições de orçamento: para evitar que os agentes gastem muitos recursos
Sandbox: para limitar os sistemas que os agentes podem acessar
Log de auditoria: para registrar cada ação do agente

Sem essas salvaguardas, implantar agentes é "enviar uma vibe" - você não sabe o que ele fará.

Modelos de Negócios

Agentes já se tornaram um negócio.

"Cinco modelos de negócios de agentes de IA faturando milhões em 2026 - detalhados com mecânicas de receita reais."Os modelos de negócios específicos incluem:

Agent as a Service: Plataforma de agentes com preços baseados no uso
Desenvolvimento Personalizado: Construção de agentes para fins específicos para empresas
Orquestração de Agentes: Plataforma para ajudar as empresas a gerenciar vários agentes
Mercado de Agentes: Um mercado onde os agentes podem trocar capacidades entre si
Otimização de Agentes: Serviços de consultoria para melhorar a eficiência do agente e reduzir custos

Um caso interessante: 18 agentes de IA, 18 estratégias de negociação, mais de 15 lucrativas. Quando o mercado quebrou, os humanos entraram em pânico, os agentes ganharam mais de US$ 100 milhões.

"Não é velocidade. Não é poder de computação. É a completa ausência de medo e ganância."

Esta é a vantagem dos agentes em relação aos humanos: completa neutralidade emocional.

O Surgimento das Melhores Práticas

A experiência está se acumulando.

"Os melhores agentes de IA são invisíveis. Eles são executados em segundo plano, lidam com o trabalho e só avisam você quando precisam de julgamento humano."

Este é um princípio de design importante. Bons agentes não devem incomodar os usuários com frequência. Eles devem concluir a maior parte do trabalho de forma autônoma, intervindo apenas quando realmente for necessário o julgamento humano.

Outro princípio é o design da interface:

"Agentes de IA leem markdown melhor do que leem sua mente. Construí um editor de wireframe ascii. Desenhe uma página em 30 segundos, copie/cole no Claude Code e obtenha uma página funcional completa de volta."

Este é o design de UX na era dos agentes: otimizar o formato de entrada para agentes, em vez de deixar os agentes adivinharem as intenções humanas.

Reconhecimento de Limites

Nem tudo deve ser entregue a um agente.

"Na verdade, não é tão difícil ver a fronteira irregular da IA. Basta pensar nas partes do seu trabalho que são vitais, mas que seria insano esperar que uma IA fizesse, mesmo que os agentes fiquem 10 vezes melhores. Essa é a fronteira."

Essa "fronteira irregular" é a chave para entender as capacidades do agente. Não é um limite claro, mas uma borda irregular. Os agentes podem se sair bem em algumas tarefas complexas, mas podem falhar em tarefas simples.

Identificar essa fronteira requer experiência. Quanto mais você usa a IA, mais preciso é o julgamento.

Resumo

Os agentes de IA estão passando dos laboratórios para os ambientes de produção. Eles estão formando seu próprio sistema econômico (transações agent-to-agent), estão penetrando em vários setores e estão mudando a natureza do trabalho.

Os sistemas multi-agentes demonstram capacidades que vão além de um único agente. A queda de custos está abrindo novos cenários de aplicação. Mas as questões de confiança, o medo da substituição e a incerteza sobre os limites da capacidade ainda são uma espada pendurada sobre nossas cabeças.

A economia dos agentes está se formando. A questão é: estamos prontos?

Este artigo é baseado em uma análise de 100 discussões sobre Agentes de IA no X/Twitter em 18 de fevereiro de 2026.