De OpenClaw ao mercado de RWA de 25 mil milhões: como os agentes de IA estão a assumir silenciosamente os ativos na cadeia

Em março de 2026, Illia Polosukhin, cofundador do protocolo NEAR, afirmou numa entrevista uma frase aparentemente simples, mas de grande significado: “Os utilizadores da blockchain serão agentes de inteligência artificial.” Ele descreveu um cenário futuro: a inteligência artificial será a camada de interação frontal de todas as transações online, enquanto a blockchain ficará nos bastidores, como infraestrutura de confiança. Os humanos não precisarão mais operar carteiras, navegar por exploradores de blocos ou verificar hashes de transações; essas complexidades serão totalmente abstraídas pelos agentes de IA.

Quase ao mesmo tempo, o projeto de código aberto de agentes de IA OpenClaw lançou a versão v2026.3.7-beta.1, com suporte nativo ao GPT-5.4. Este projeto no GitHub, com mais de 280 mil estrelas, lançou duas atualizações importantes em dois dias. No seu changelog, a equipe escreveu uma frase autocrítica, mas confiante: “Resolvemos mais problemas do que criamos, isso é progresso.” Esta atualização não só introduziu um motor de contexto plugável, como também reforçou mecanismos de segurança e capacidades de implantação de engenharia — o OpenClaw está a evoluir de uma estrutura experimental de agentes inteligentes para um verdadeiro “sistema operativo de agentes”.

Ao mesmo tempo, uma outra notícia aparentemente desconectada circula na comunidade cripto: dados do RWA.xyz mostram que o valor de ativos do mundo real tokenizados na cadeia, excluindo stablecoins, ultrapassou os 25 mil milhões de dólares, quase quadruplicando em um ano, partindo de cerca de 6,4 mil milhões. Os seis principais tipos de ativos na cadeia — títulos do Tesouro dos EUA, commodities, créditos privados, fundos alternativos institucionais, obrigações corporativas e dívidas não governamentais dos EUA — já ultrapassaram a barreira de 1 mil milhão de dólares cada.

Estes eventos ocorreram de forma intensiva no mesmo mês, o que não é uma coincidência. Apontam para uma mudança de paradigma em formação: quando agentes de IA começarem a interagir autonomamente com a blockchain, e o valor dos ativos na cadeia for suficiente para sustentar uma “economia de agentes”, o modelo de operação de RWA evoluirá de “gestão manual” para “gestão autônoma por IA”. Trata-se de uma transição industrial que merece atenção séria.

1. A IA está a passar de “copiloto” a “piloto principal”

Para compreender a profundidade desta mudança, é preciso entender a transformação essencial que a IA está a vivenciar.

Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido vista principalmente como um “copiloto” — ajudando humanos a escrever emails, planear viagens, gerar código, mas sempre numa postura passiva de resposta. O utilizador dá uma instrução, a IA executa, e o ciclo de tarefa é concluído pelo humano. Nesta lógica, a IA é uma ferramenta, o humano é o sujeito.

No entanto, o lançamento da última versão do OpenClaw oferece uma janela de observação: a relação está a enfraquecer. De 7 a 8 de março, o OpenClaw lançou duas versões, 2026.3.7 e 2026.3.8, com atualizações centrais em quatro áreas: melhoria de capacidades do modelo, evolução da arquitetura do agente, otimizações de implantação, reforço de segurança e fiabilidade.

A mais notada pelos desenvolvedores é o Context Engine plugável. Este mecanismo permite aos programadores montar livremente algoritmos RAG ou de compressão sem perdas, resolvendo o problema de “esquecimento” em diálogos longos, e abrindo caminho para operações autônomas de longo prazo. Além disso, o suporte ao reinício com ligação ao ACP significa que, mesmo com reinicializações do servidor, o agente consegue “lembrar-se” do estado anterior, garantindo um serviço verdadeiramente residente.

Por trás destes detalhes técnicos, esconde-se uma tendência importante: agentes de IA estão a adquirir “persistência” e “autonomia”. De produtos de uma única conversa, passam a entidades digitais capazes de operar continuamente, aprender e executar tarefas de forma autônoma.

O cofundador do NEAR, Polosukhin, previu precisamente uma aplicação desta capacidade: “A inteligência artificial estará na frente, enquanto a blockchain será o backend. O objetivo é fazer a IA esconder toda a blockchain — a existência de exploradores de blocos é, na verdade, uma falha, porque não a abstraímos suficientemente.”

Na sua visão, os agentes de IA do futuro irão interagir diretamente com protocolos de blockchain, realizando pagamentos, gerindo ativos, coordenando serviços e até participando em votações de governança. Os humanos apenas conversarão com a IA, pedindo “otimize minha alocação de ativos” ou “vote naquela proposta”, e o agente cuidará do resto na cadeia.

Isto não é ficção científica. A parceria entre OpenAI e Paradigm lançou o EVMbench, que já testa a capacidade de agentes de IA de detectar, corrigir e explorar vulnerabilidades em contratos inteligentes. Circle e Stripe estão a construir infraestruturas de pagamento com stablecoins para agentes de IA, com a funcionalidade x402 USDC na Base, permitindo liquidações autônomas entre agentes. Protocolos descentralizados como o 0G e o “Web4.0 Market” da Alverse permitem que agentes usem IDs de proxy criptográficos para cunhar e negociar ativos digitais.

Uma economia na cadeia composta por agentes de IA está a passar do conceito à realidade.

2. De emissão a governança, cada etapa do RWA está a ser reescrita

Quando os agentes de IA se tornam “utilizadores” da blockchain, os modelos de emissão, negociação, gestão e governança de RWA serão sistematicamente reformulados. Não se trata de uma otimização pontual, mas de uma reestruturação de todo o ciclo de vida.

Emissão de ativos: de “due diligence manual” a “verificação em tempo real”

Tradicionalmente, a emissão de RWA envolve advogados, auditores, avaliadores — intervenção humana em várias etapas. Por exemplo, na tokenização de imóveis, o projeto requer avaliações externas, investigações de propriedade, auditorias de fluxo de caixa, processos que podem levar meses e custar fortunas.

Agentes de IA podem transformar este processo. Com acesso a dispositivos IoT, pontuações de crédito na cadeia, APIs de terceiros, podem verificar o estado do ativo em tempo real. Por exemplo, ao verificar que um lote de mercadorias tem os títulos de propriedade na cadeia, além de apólices de seguro e documentos aduaneiros validados, o agente pode automaticamente disparar a tokenização, criando tokens de RWA para investidores, reduzindo o ciclo de meses para minutos e minimizando intervenção humana.

Execução de negociações: de “resposta a comandos” a “estratégia de jogo”

Hoje, as negociações de RWA dependem de ordens manuais ou condições simples de contratos inteligentes. Os investidores precisam alternar entre plataformas, comparar preços, avaliar liquidez, calcular custos, e executar manualmente.

Agentes de IA podem implementar estratégias complexas. Monitorando múltiplos mercados, podem fazer arbitragem cross-chain automaticamente; usando dados macroeconómicos (como decisões de taxas de juros ou relatórios de inflação), podem prever tendências de preços e ajustar posições antecipadamente; ao atingirem limites de risco predefinidos, podem executar stop-loss ou operações de hedge automaticamente. Além disso, a competição entre múltiplos agentes de IA no mesmo mercado criará dinâmicas complexas, difíceis de serem simuladas por humanos — um desafio, mas também uma oportunidade de aumento de eficiência.

Gestão de ativos: de “balanço mensal” a “monitorização contínua”

A gestão de ativos durante o ciclo de vida do RWA é muitas vezes negligenciada. Recebimentos de renda, pagamentos de juros, monitoramento de garantias, distribuição de lucros — tudo isso, geralmente, depende de reconciliações manuais e cobranças, com baixa eficiência e risco de erro.

Agentes de IA podem fazer monitorizações 24/7. Podem distribuir automaticamente fluxos de caixa aos investidores; alertar imediatamente quando o valor de garantias cair abaixo de limites; iniciar liquidações; ou tratar operações de resgate antecipado ou renovação automática, segundo regras pré-definidas. Para os investidores, isto significa maior transparência e agilidade na gestão de ativos.

Participação na governança: de “baixa taxa de votação” a “democracia algorítmica”

Ativos tokenizados geralmente incluem direitos de governança, mas a participação é baixa. Muitos investidores não têm tempo ou interesse em analisar propostas, tornando a governança uma formalidade.

Agentes de IA podem alterar este cenário. Analisando textos de propostas, avaliando impacto no valor do ativo, simulando diferentes resultados de votação, podem decidir em nome dos investidores. Participam continuamente na governança, não apenas em assembleias anuais, tornando a gestão uma atividade diária, não uma formalidade ocasional.

3. O mercado já está a votar com dinheiro

Estas previsões parecem futurísticas, mas os dados do mercado já confirmam a tendência.

Dados do RWA.xyz indicam que, até março de 2026, o valor na cadeia de ativos do mundo real tokenizados, excluindo stablecoins, ultrapassou os 25 mil milhões de dólares, quase quadruplicando em um ano. Os seis principais tipos de ativos — títulos do Tesouro dos EUA, commodities, créditos privados, fundos alternativos, obrigações corporativas e dívidas não governamentais — já têm mais de 1 mil milhão de dólares na cadeia cada.

Grandes instituições financeiras estão a acelerar suas estratégias. A BlackRock lançou o fundo tokenizado BUILD na Ethereum, a Franklin D. Dempster transferiu seu fundo de mercado monetário do governo dos EUA para a Solana, e o JPMorgan processou dezenas de bilhões de dólares em operações de recompra de garantias tokenizadas via plataforma Kinexys. Essas instituições não entram num mercado sem potencial.

No que diz respeito à infraestrutura de agentes de IA, a competição entre Circle e Stripe é especialmente relevante. Ambas, que operam na cadeia de valor de stablecoins, estão a expandir-se mutuamente. Circle constrói infraestruturas na Arc L1, protocolo CCTP de transmissão cross-chain e na Circle Payments Network; Stripe lançou na Base a funcionalidade x402 USDC para agentes de IA, adquiriu a Bridge por 1,1 mil milhões de dólares e desenvolve, em parceria com Paradigm, a cadeia de liquidação Tempo L1.

Dados da Artemis mostram que, em janeiro, o volume de transações com USDC na cadeia ultrapassou 8,4 trilhões de dólares, e o mercado de stablecoins já supera os 300 mil milhões de dólares. Um montante suficiente para sustentar uma economia de agentes de IA.

Simultaneamente, o EVMbench, parceria entre OpenAI e Paradigm, está a testar a capacidade de agentes de IA de detectar vulnerabilidades em contratos inteligentes. Estudos posteriores indicam que, nos testes, os agentes detectaram até 65% de vulnerabilidades reais, embora a taxa de exploração bem-sucedida ainda não seja ao nível de especialistas humanos. Ainda assim, os resultados já despertam atenção na área de segurança.

4. Os dois lados da moeda: oportunidades enormes, riscos também

Qualquer grande mudança tecnológica traz oportunidades e riscos. A fusão de agentes de IA com RWA não é exceção.

No lado das oportunidades, a maior vantagem é a eficiência. Agentes de IA podem operar 24/7 sem descanso, monitorar centenas de mercados simultaneamente, capturar oportunidades de arbitragem rápidas, executar estratégias complexas que humanos não conseguem. Para gestores de ativos, isto significa redução de custos e potencial de expansão.

Novos modelos de negócio também surgem. Plataformas de “IA como serviço” podem emergir como novos centros de crescimento: empresas alugando agentes especializados para gerir seus ativos RWA, sem necessidade de construir equipes próprias. Segmentos como liquidez cross-chain, market making automático e governança algorítmica podem gerar novos provedores de serviços especializados.

A liquidez global é outro fator promissor. Agentes de IA podem conectar-se facilmente a múltiplas cadeias, transferindo ativos entre diferentes ecossistemas, rompendo barreiras de liquidez causadas pela fragmentação entre blockchains. Quando agentes operarem entre Ethereum, Solana, NEAR e outros, a profundidade e a amplitude do mercado de RWA aumentarão significativamente.

Por outro lado, os riscos também são relevantes.

A segurança é a principal preocupação. Agentes de IA que detêm chaves privadas, executam transações e gerem ativos tornam-se alvos de ataques. Vulnerabilidades na gestão de chaves, falhas de algoritmos ou ataques adversariais podem causar perdas. Estudos do EVMbench mostram que, embora os agentes detectem vulnerabilidades com bom desempenho, a exploração real ainda é limitada, indicando que a tecnologia atual não suporta uma gestão totalmente autônoma e segura.

A questão regulatória é igualmente complexa. A posição legal de agentes de IA ainda não está clara: se uma decisão errada causar perdas, quem será responsável? Desenvolvedores? Deployers? Titulares? As jurisdições variam, e a acessibilidade global da blockchain complica ainda mais. Na China, por exemplo, o documento conjunto das oito agências (Documento 42) classifica a tokenização de RWA como ilegal, e as operações de agentes de IA na cadeia devem seguir essa linha.

A barreira tecnológica também é um obstáculo real. Para adotar a economia de agentes de IA, as empresas precisam de capacidades de integração blockchain e implantação de IA, o que exige recursos e tempo. Formar equipes multidisciplinares, escolher parceiros tecnológicos adequados e criar estruturas de governança sólidas são desafios que requerem investimento.

5. Quer entrar? Faça estas quatro coisas primeiro

Diante desta economia emergente de agentes de IA, empresas tradicionais e cotadas devem traçar estratégias claras.

Primeiro: digitalizar ativos

Os agentes de IA gerenciam ativos em formato digital, não físico. Assim, as empresas devem tokenizar seus ativos reais (contas a receber, equipamentos, propriedades, propriedade intelectual) por canais regulados. Para empresas na China, isso implica explorar vias de registro em Hong Kong ou outros locais, dentro do quadro legal permitido pelo Documento 42.

Segundo: testar nós de agentes de IA

Não é necessário um deployment completo de uma só vez. Empresas podem começar com cenários específicos (pagamentos transfronteiriços, financiamento de cadeias de suprimentos, relacionamento com investidores), colaborando com protocolos de agentes de IA já estabelecidos, introduzindo agentes para gestão automatizada. Com pequenos pilotos, acumulam experiência, avaliam resultados e expandem gradualmente.

Terceiro: formar equipes multidisciplinares

A economia de agentes de IA exige talentos de várias áreas. É preciso profissionais que entendam de blockchain, engenheiros que dominem modelos de IA, especialistas jurídicos em conformidade financeira. Investir na formação ou contratação de tais profissionais é essencial para a competitividade a longo prazo.

Quarto: participar na definição de padrões

A integração de agentes de IA com RWA ainda está na fase inicial, com padrões técnicos, regras de governança e quadros regulatórios em desenvolvimento. Empresas visionárias devem participar ativamente das discussões do setor, influenciando a criação de regras que favoreçam seu crescimento.

Conclusão: o lado bom e o lado mau da era digital estão a aproximar-se

Ao revisitar os dois eventos iniciais — o avanço técnico do OpenClaw e a expansão do mercado de RWA —, percebemos que, embora pareçam independentes, apontam para uma mesma questão profunda.

Na estrutura de conhecimento do Instituto de RWA, IA e blockchain representam as duas faces da mesma moeda digital. Uma face simboliza produtividade máxima, a outra, relações produtivas avançadas. Quando agentes de IA começarem a gerir autonomamente ativos na cadeia, essas duas faces irão fundir-se de forma inédita. Agentes de IA usarão eficiência extrema para processar informações, executar estratégias e participar em jogos, enquanto a blockchain fornecerá registros confiáveis, regras transparentes e transferências de valor sem confiança.

Não se trata de uma simples sobreposição tecnológica, mas de uma evolução na organização econômica. Quando os ativos forem geridos por agentes de IA, os humanos passarão a ser os responsáveis por definir regras e estratégias. Que impacto social isso terá? Como será a distribuição do poder de governança? Onde ficarão os limites de responsabilidade? Essas questões ainda não têm respostas prontas, e exigirão uma exploração conjunta do setor, reguladores e academia.

Mas uma coisa é certa: aquela economia de cadeia composta por agentes de IA já começou, silenciosamente, numa atualização de versão de março de 2026.