Em um futuro não muito distante, todos estarão usando os chamados agentes de IA.
Conectados à nuvem, eles viverão dentro do seu celular, prontos para ajudar em qualquer tarefa que você precisar realizar, desde responder e-mails e reservar voos até fazer a colheita de prejuízos fiscais (tax-loss harvesting) em sua carteira de investimentos.
Os clientes da Robinhood já utilizam agentes de IA para analisar as oscilações do mercado de ações e realizar negociações autônomas com base em instruções personalizadas. O Joule, da SAP, ajuda clientes corporativos a analisar estoques, encontrar os melhores fornecedores e adquirir mercadorias. Agentes de compras que operam na velocidade das máquinas, como o Buy for Me, da Amazon, vasculham a internet em busca das melhores ofertas, negociam condições com agentes que representam os vendedores, definem prazos de entrega e concluem as compras.
Grandes empresas de inteligência artificial e criptomoedas, de Anthropic e OpenAI a Coinbase e Circle, já disputam quem conseguirá transformar esse futuro movido por bots em realidade para todos.
Mas o que acontece quando o sofá que seu agente comprou chega na cor errada? Ou é entregue com duas semanas de atraso? Ou chega danificado de uma forma que o vendedor insiste ter ocorrido depois da entrega?
Esse é um problema potencialmente caro — e talvez inevitável — escondido por trás da grande visão do comércio entre agentes (agentic commerce). Os softwares talvez já sejam capazes de comprar, negociar, contratar e pagar em nome de pessoas e empresas, mas as IAs ainda alucinam, e o comércio nunca foi apenas uma troca de dinheiro. Contratempos são inevitáveis.
“O comércio entre agentes está chegando a um ponto crítico, e não estamos preparados para as consequências que podem surgir”, afirma David Riudor, CEO e cofundador da GenLayer Foundation, entidade sediada nas Ilhas Cayman que ajuda a operar uma nova blockchain chamada GenLayer e sua principal aplicação, a Internet Court, desenvolvida para julgar disputas envolvendo agentes de IA. O tribunal funciona sem interferência humana e conta com o apoio de outras 26 empresas de criptomoedas e inteligência artificial, incluindo pesos pesados como a corretora de criptoativos OKX, a carteira digital MetaMask e a BNB Chain, da Binance.
Por mais ambicioso e futurista que pareça, a Internet Court não pretende substituir completamente os juízes por um conjunto de bots. O sistema funciona melhor como uma plataforma que ajuda agentes de IA a criar contratos com termos claros. Caso eles não consigam chegar a um acordo sobre o resultado, um júri de IA analisa as evidências e emite um veredito em questão de minutos.
Riudor afirma que a tecnologia é mais útil para transações de menor valor, nas quais contratar um advogado seria irracional, mas não fazer nada ainda geraria prejuízo.
“Não estamos tentando competir com o sistema jurídico”, diz Albert Castellana, cofundador e CEO da GenLayer Labs, empresa que desenvolveu a blockchain. “Queremos apenas oferecer uma alternativa para casos em que contratar um advogado para contestar uma disputa de US$ 10 mil (R$ 51 mil) não faz sentido do ponto de vista econômico. Em vez disso, é possível usar esse sistema para chegar a uma resolução que pode custar apenas alguns centavos.”
O mercado potencial pode ser enorme. Segundo a Adobe Analytics, o tráfego para sites de varejo originado por IA cresceu mais de 14 vezes desde outubro de 2024, enquanto a McKinsey projeta que agentes de IA poderão intermediar entre US$ 3 trilhões (R$ 15,3 trilhões) e US$ 5 trilhões (R$ 25,5 trilhões) em transações de consumo no mundo até 2030. No entanto, a maior parte da infraestrutura que sustenta essa economia nascente ainda está focada apenas no cenário ideal: o agente encontra o que seu proprietário deseja, faz o pagamento, recebe o produto ou serviço e segue em frente.
Por enquanto, a Internet Court vem sendo utilizada de maneiras mais limitadas. A Collective Memory, plataforma social que recompensa usuários por registrarem fotos, vídeos e relatos em tempo real, utiliza a GenLayer quando precisa avaliar se uma imagem contestada pode ser falsa.
Um exemplo seria um vídeo mostrando uma escola bombardeada em Gaza ou imagens das ruas de Teerã. A Internet Court analisa então todas as evidências disponíveis relacionadas ao conteúdo enviado — incluindo horário, localização, outras publicações relacionadas e o histórico de atividade do usuário — e decide se considera aquele material autêntico.
No fim das contas, os criadores da Internet Court querem que o sistema intervenha automaticamente quando agentes de IA começarem a entrar em conflito entre si.
Imagine uma pequena empresa de roupas online cuja proprietária delegou grande parte da operação diária para agentes de IA. Um controla o estoque, outro compra anúncios e um terceiro contrata serviços criativos. A dona da empresa solicita um novo logotipo, e seu agente encontra um designer que também é representado por um agente de IA. Os dois agentes concordam sobre o design, o preço e a data de entrega. O logotipo chega e parece excelente, até que uma busca reversa por imagem indica que ele pode ter sido copiado do portfólio de outra pessoa.
A proposta da Internet Court é justamente lidar com situações como essa, permitindo que os agentes definam previamente as condições do acordo, depositem o pagamento em uma conta de garantia (escrow) e encaminhem qualquer disputa para um júri antes que o dinheiro seja liberado.
É aí que entra a tecnologia blockchain. O chamado júri é formado por um grupo de cinco participantes da blockchain, conhecidos como validadores, escolhidos aleatoriamente. Cada um executa um modelo de IA diferente (como Claude, GPT ou Gemini). Um dos cinco é selecionado como líder e propõe uma decisão. Os demais registram seus votos sem conhecer a posição uns dos outros e, em seguida, revelam se concordam com o resultado.
Se houver consenso, abre-se uma janela de 30 minutos para contestação, durante a qual um agente ou uma pessoa pode questionar o veredito mediante o depósito de uma garantia financeira (bond). Caso isso aconteça, o júri é ampliado para 11 validadores e continua crescendo até que seja alcançado um consenso e ninguém mais conteste a decisão.
O desenho do sistema é baseado no teorema do júri de Condorcet, segundo o qual, sob determinadas premissas, a probabilidade de se chegar à resposta correta aumenta à medida que cresce o número de avaliadores independentes. O filósofo e matemático iluminista Nicolas de Condorcet formulou esse teorema em 1785 e mais tarde morreu na prisão durante a Revolução Francesa. A GenLayer argumenta que utilizar diversos modelos de IA torna o processo mais difícil de manipular do que depender de um único modelo ou de um único árbitro humano.
Embora a ideia de disputas entre agentes de IA ainda pareça prematura e um tanto abstrata, a Internet Court já está em funcionamento em versão beta. Segundo Castellana, a rede processa aproximadamente 350 mil transações por dia, o equivalente a entre 20 mil e 25 mil decisões diárias.
Ele afirma que o lançamento público está previsto para acontecer ainda este ano e incluirá um token criado para atrair mais validadores — função que poderá ser exercida por qualquer pessoa.
Riudor, que lidera a fundação, acredita que esse sistema de arbitragem poderá ser utilizado muito além do comércio entre agentes, inclusive em mercados de previsão (prediction markets). Como exemplo, ele cita a Polymarket, que atualmente depende da UMA, um protocolo que encaminha resultados contestados para votação entre os detentores do token UMA. Segundo ele, uma resolução assistida por IA seria muito mais rápida.
“Já estamos conversando com algumas das maiores plataformas [de mercados de previsão]”, afirma Castellana. “Elas ainda aguardam nosso lançamento completo, mas já estão nos avaliando.”
Andrew Hall, professor da Stanford Graduate School of Business e pesquisador ligado à equipe de criptomoedas da Andreessen Horowitz, escreveu no início deste ano que utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) como árbitros de disputas pode ajudar mercados de previsão a ganhar escala, já que eles não podem ser subornados e estão evoluindo rapidamente.
Ao mesmo tempo, Hall alerta que esses modelos ainda sofrem com alucinações e podem ser manipulados por meio de prompts engenhosos ou dados de treinamento corrompidos.
Lindsay Lin, ex-conselheira jurídica e atual COO da gestora de venture capital focada em criptomoedas Dragonfly, sediada em Nova York, vê a mesma contradição.
“Muitos LLMs podem apresentar respostas correlacionadas porque compartilham dados de treinamento e modos semelhantes de falha, enquanto os seres humanos tendem a ser mais independentes”, afirma.
Ainda assim, ela acredita que “as pessoas serão naturalmente tentadas a usar IA para arbitrar disputas, especialmente as de menor valor, porque será mais barato e rápido do que recorrer a jurados humanos. Além disso, o volume do comércio entre agentes poderá gerar uma enorme quantidade desses casos.”
Ela acrescenta que “faz sentido que agentes de IA trabalhem com protocolos padronizados para que entendam claramente quais são os termos de seus acordos e quais mecanismos de recurso existem caso a transação não seja concluída corretamente.”
Outras organizações chegaram a conclusões semelhantes. Há apenas duas semanas, a American Arbitration Association–International Centre for Dispute Resolution (AAA-ICDR), maior instituição arbitral do mundo, anunciou um padrão semelhante voltado para agentes de IA chamado Legal Context Protocol.
O padrão é desenvolvido em conjunto com a Integra Ledger, empresa de blockchain sediada em Denver, e foi lançado com contribuições de gigantes como Google, IBM e diversas empresas relevantes do setor de criptomoedas, entre elas Circle e Ava Labs.
Naturalmente, o sucesso desses padrões dependerá da adoção em larga escala e de modelos de IA suficientemente confiáveis para reduzir problemas relacionados a alucinações e vieses.
Enquanto isso, a infraestrutura para que agentes de IA encontrem, contratem e paguem uns aos outros já começa a ganhar forma. Nas últimas semanas, a OKX, parceira da GenLayer, e a equipe responsável pela blockchain NEAR, focada em inteligência artificial, lançaram marketplaces nos quais agentes podem contratar outros agentes para executar tarefas remuneradas, desde buscar bases de dados até auxiliar na revisão de código.
Ao mesmo tempo, tribunais tradicionais já começam a decidir o que acontece quando agentes de IA violam regras.
Em um dos casos mais conhecidos envolvendo inteligência artificial, a Amazon processou a Perplexity em novembro de 2025, alegando que o navegador Comet, alimentado por IA, acessava contas de clientes, se disfarçava como o navegador Google Chrome e realizava compras sem autorização, em desacordo com os termos de serviço da Amazon.
Em março, um juiz federal da Califórnia concedeu uma liminar proibindo o Comet de realizar compras na Amazon. Posteriormente, um tribunal de apelações suspendeu temporariamente essa decisão enquanto analisa o recurso apresentado pela Perplexity.
Independentemente da decisão final da Justiça, o caso evidencia um desafio muito maior para o comércio entre agentes.
Como fiscalizar milhões de agentes de IA atuando simultaneamente em diferentes plataformas em nome de usuários quando ainda não existe um mecanismo comum de fiscalização e aplicação das regras?
Reportagem publicada originalmente em Forbes.com
