Fim do ano, e várias capitais estão a prever as tendências para o próximo ano. Mas eu percebo um fenómeno — aqueles relatórios de tendências bonitos são facilmente divulgados, enquanto os desenvolvedores que realmente colocam as mãos na massa ficam a coçar a cabeça ao comparar com essas previsões.

Por exemplo, a equipa de investigação em criptomoedas de um VC de topo recentemente propôs três direções: a iteração da metodologia de investigação em IA, a definição de identidades de agentes e a estrutura de custos da rede aberta. Parece sofisticado, mas ao desmembrar, são três problemas técnicos urgentes que enfrentamos.

Em vez de repetir as conclusões de outros, é melhor tratar isso como uma lista de necessidades técnicas. Se também concordas que o ecossistema Web3 do futuro será impulsionado por uma colaboração complexa entre agentes de IA, então é preciso desenhar bem os protocolos subjacentes, a arquitetura do sistema e os mecanismos de ciclo de valor. Hoje, vamos falar de soluções técnicas concretas para estes três grandes desafios.

**Construção de uma estrutura de colaboração de IA "aninhada"**

As estruturas existentes de agentes de IA resolvem o problema de "como os múltiplos agentes dialogam", mas, honestamente, ainda são processos lineares ou em árvore. O verdadeiro avanço está na "aninhagem de agentes" — um modelo ecológico mais próximo de uma equipa de investigação real: agentes que observam, avaliam, se restringem e se otimizam mutuamente.

Isto exige uma mentalidade de sistema completamente diferente. O ponto-chave é estabelecer uma "camada de avaliação meta" — um tipo de agente de revisão especializado. O seu engineering de prompts não se centra na tarefa em si, mas na rigorosidade da metodologia, nas falhas lógicas e na dimensão da inovação. Estes agentes não fornecem a resposta final, mas uma avaliação estruturada de