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 Surgimento da Economia de 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.

"Agentes estão tentando encontrar maneiras de pagar uns aos outros por coisas. É muito primitivo agora, mas você pode ver para onde está indo." — Hoss EI da Dragonfly

Este não é um sistema projetado por humanos. Este é um comportamento gerado espontaneamente pelos agentes. 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.

"É bastante óbvio que a narrativa que dará início ao próximo ciclo alt é Crypto x AI. Será a infraestrutura de pagamento para todos os agentes." — @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 relatam uma queda de preço de 40%, com um aumento de desempenho de 2x.

"Agentes de IA estão se tornando essenciais em RH - aqui estão oito que os líderes de RH devem entender e considerar até 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.

"Alguém construiu uma EQUIPE VERMELHA de IA inteira - vários agentes que coordenam ATAQUES DE HACKING juntos, ZERO entrada humana. PentAGI, código aberto, um agente faz reconhecimento, outro escaneia, outro explora, outro escreve o relatório." — @chiefofautism

Este exemplo demonstra a ideia central dos sistemas multi-agentes: especialização + colaboração. Cada agente se concentra em uma tarefa e coordena suas ações por meio do 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: agentes criam agentes, e os agentes criados podem criar ainda mais agentes.

Queda nos Custos

Uma equipe chinesa de hardware fez algo notável:

"They took a 430,000-line AI assistant that needs a $599 Mac Mini and 1GB of RAM — and rewrote it in Go so it runs on a $9.9 dev board with less than 10MB of memory. Boot time: from 500 seconds to 1 second."

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

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

O Medo da Substituição

Nem todos estão otimistas com a ascensão dos agentes.

"We think we're building tools, but we're actually building our replacements. Integrating AI agents to handle complex internal SOP workflows isn't 'efficiency'—it's a countdown. Once the institutional knowledge is digitized into a prompt chain, what's left for us?" — @LanYunfeng64

Esta é uma questão pungente. Quando um agente pode executar fluxos de trabalho 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.

"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."

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

Problema de Confiança

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

"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64

Esta afirmação é concisa. Os agentes são essencialmente programas executados de forma autônoma, 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
• Logs de auditoria: para registrar cada ação do agente

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

Modelos de Negócios

Agentes já se tornaram um negócio.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics." Os modelos de negócios específicos incluem:

1. Agent as a Service: Plataforma de agentes com preços baseados no uso
2. Desenvolvimento Personalizado: Construção de agentes para fins específicos para empresas
3. Orquestração de Agentes: Plataforma para ajudar as empresas a gerenciar vários agentes
4. Mercado de Agentes: Um mercado onde os agentes podem trocar capacidades entre si
5. 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 entrou em colapso, os humanos entraram em pânico, e 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, cuidam do trabalho e só te avisam 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 os formatos de entrada para agentes, em vez de deixar os agentes adivinharem as intenções humanas.

A Percepção das Fronteiras

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 se tornem 10 vezes melhores. Essa é a fronteira."

Essa "fronteira irregular" é a chave para entender as capacidades do agente. Não é uma fronteira clara, 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 precisa se torna 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-agente demonstram capacidades que vão além de um único agente. A queda dos 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.