Obrigado a @austingriffith, @dongossen, @ekrahm, @programmer, @RosuGrigore, @0xfishylosopher e @JackSimison pela revisão e feedback.
Passei o último ano construindo infraestrutura para a economia de agentes, conversando com as equipes que estão implementando comércio agêntico no Stripe, Visa, Coinbase, Google e dezenas de startups. Mapeei o espaço, lancei produtos e tentei encontrar o mercado.
Ainda não existe demanda real e há muitos problemas estruturais para startups atacarem esse espaço.
O Stripe lançou 288 novos produtos no Sessions no mês passado, com o tráfego de documentação para agentes se aproximando de 40% das leituras de documentação. Seu marketplace de comércio agêntico tem mais de 1.000 merchants habilitados. No Sessions, o número de agentes registrados realizando transações estava na casa de um dígito.
A Visa mencionou que seu token agêntico atualmente exige de 3 a 9 meses de aprovação KYC e efetivamente um mínimo de US$ 250 milhões em receita para se qualificar. Hoje, apenas empresas do porte da Amazon e Walmart conseguem fechar o ciclo de identidade.
A Coinbase relatou 69.000 agentes ativos e 165 milhões de transações via x402 até abril. Análises independentes onchain mostram volume real diário em torno de US$ 17.000, dos quais aproximadamente metade são transações de teste (CoinDesk, março de 2026).
o que aprendemos construindo shop.fast.xyz (agente-para-merchant, também conhecido como comércio por procuração)
Construímos o shop.fast.xyz - https://x.com/fastxyz/status/2061863041562755403 - para enfrentar o comércio por procuração diretamente. Produtos reais, merchants e transações.
No entanto, para a maioria das categorias de produtos, a atual experiência de compra com IA é estritamente pior do que o e-commerce tradicional. Quando você compra roupas, eletrônicos ou móveis, quer ver imagens, navegar por opções, comparar lado a lado. Uma conversa por chatbot é um retrocesso. Você está substituindo uma interface visual rica por uma thread de texto. Humanos compram com os olhos.
O agente foi bom na parte que esperávamos que fosse difícil. Ele entendeu o que os usuários queriam. Lidou com "algo assim, mas mais barato" com elegância. A camada do modelo funcionou. O que ele não conseguiu fazer foi substituir a experiência de olhar dez produtos lado a lado e escolher um. O chat pode ser aprimorado com carrosséis e displays interativos, mas nesse ponto você está reconstruindo o frontend de e-commerce dentro de uma janela de chat. Para compras com comparação visual, ainda não encontramos uma resposta convincente de por que o invólucro do chat é melhor que o original.
Vimos demanda real dos merchants, mas era defensiva. Os merchants querem que as vitrines sejam consultáveis por agentes. Não porque os clientes estejam comprando através de agentes hoje, mas porque estão preocupados em ficar para trás se isso se tornar o canal dominante. Essa é a jogada de Otimização para Motores Agênticos, mas atualmente é algo bom de ter, não essencial. Merchants se preparando para uma onda que ainda não chegou.
Onde o comércio conversacional realmente melhora a experiência: compras de alta frequência e baixo envolvimento, onde o usuário já sabe o que quer. Pedir comida é o caso mais claro. Grande mercado, frequência diária, decisões rápidas ("peça um pad thai do lugar que gostei da última vez"). Um agente conversacional poderia vencer aqui. Mas as principais plataformas de entrega não expõem APIs. O único caminho é o uso de computador - fazer a IA navegar visualmente pelo aplicativo como um humano. Lento, frágil, e os custos de inferência não se pagam para um pedido de almoço de US$ 15.
A outra oportunidade: lojas complexas o suficiente para que navegar pela interface seja genuinamente doloroso. Descontos em camadas, códigos promocionais, programas de fidelidade, fluxos de checkout confusos. Um agente que entende "aplique meu cupom, use meus pontos de recompensa, encontre o frete mais barato, faça isso no meu idioma" simplifica algo que hoje é realmente quebrado. Isso importa especialmente para usuários mais velhos e falantes não nativos comprando em lojas construídas para outra região, ou em cenários muito específicos onde você tem solicitações muito nichadas.
Ambas as oportunidades exigem distribuição massiva B2C. Você está competindo com DoorDash e Amazon pelo ponto de entrada do usuário. Distribuição em escala de consumo é uma vantagem dos incumbentes. O lado da oferta do comércio por procuração está pronto. O lado da demanda é limitado pela experiência do usuário e distribuição, e mais infraestrutura não vai resolver nenhum dos dois.
o que aprendemos sobre x402 e MPP (agente-para-web/API, também conhecido como comércio de máquinas)
Conversamos com dezenas de desenvolvedores sobre suas necessidades reais de pagamento. O padrão era quase universal: o uso de API por agentes hoje é recorrente. Computação, inferência, feeds de dados. Os desenvolvedores já têm assinaturas, chaves de API registradas, relacionamentos de faturamento com seus provedores principais.
O argumento típico para stablecoins: o processamento de cartão tem um custo efetivo mínimo de aproximadamente 2,9% mais US$ 0,30 no Stripe, o que torna chamadas de API abaixo de US$ 1 antieconômicas. Para o baixo volume atual, recarregar créditos resolve isso. Os desenvolvedores pré-financiam contas e o problema desaparece.
A questão mais profunda é o mercado de fornecedores. A maioria das grandes empresas de SaaS não quer acesso ad hoc a API por frações de centavo. Seu modelo de negócios são contratos empresariais de vários anos. As empresas cuja receita depende de grandes compromissos resistirão a modelos de precificação que os contornem.
O comércio de máquinas é estruturalmente um mercado de cauda longa. Serviços menores, fontes de dados nichadas, desenvolvedores individuais, servidores MCP. Os protocolos como MPP e x402 são bem projetados para esse segmento. Mas é, por definição, um mercado que atende usuários avançados com necessidades especializadas, e os desenvolvedores estão historicamente entre os menos dispostos a pagar.
O Stripe Projects foi lançado com 32 parceiros provedores - Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio e outros - cobrindo a maioria do que os desenvolvedores usam para construir e implantar software, todos acessíveis através de faturamento existente. O topo da pilha de desenvolvedores já está atendido. A oportunidade para novos trilhos é tudo fora desses 30 principais serviços: real, mas inerentemente menor do que os números headline sugerem.
A mesma dinâmica se aplica ao acesso a conteúdo. Agentes já raspam e resumem artigos constantemente, e os editores estão reagindo. Mas quando a monetização de conteúdo chegar em escala, fluirá através de provedores de CDN que já estão entre os editores e a internet (a Cloudflare lançou ferramentas de auditoria de IA para isso) ou através de acordos de licenciamento em massa entre editores e laboratórios de IA. A oportunidade de infraestrutura recai sobre os incumbentes com distribuição existente.
o que aprendemos sobre pagamentos agente-para-agente
O comércio agente-para-agente é a visão de longo prazo e quase inteiramente teórica. Ninguém enviou volume significativo. As partes difíceis estão sendo enviadas agora por várias startups: descoberta de agentes, estabelecimento de confiança, negociação de termos, resolução de disputas.
A estrutura da transação, quando se materializar, não se parece com nenhum trilho existente. Nenhuma identidade humana de nenhum dos lados. Latência de submilissegundo. Valores de frações de centavo a milhões no mesmo fluxo. Liquidação multipartidária que não se encaixa no modelo bilateral comprador-vendedor que todo trilho existente pressupõe. Quando isso acontecer, acreditamos que será rápido e em altas magnitudes.
Essa é a aposta de longo prazo para infraestrutura de liquidação dedicada, e é real. Mas "aposta de longo prazo real" é diferente de "mercado atual". Fomos uma das pessoas reivindicando este mercado por vários meses e construímos uma infraestrutura completa em torno dele nos últimos anos com nossa rede distribuída, que pode teoricamente escalar para mais de 1 bilhão de TPS com latência inferior a 50ms e consistência média de 10ms. Mas precisamos nos encontrar onde o mercado está agora.
o que aprendemos sobre finanças agênticas
Possivelmente a única categoria com demanda existente. O cliente já existe e já paga. Gestores de fundos, equipes de tesouraria e usuários DeFi gastam em ferramentas financeiras hoje. A inserção de IA em fluxos de trabalho existentes é um movimento natural de produto.
As finanças agênticas também criam comportamentos inteiramente novos. Agentes que monitoram e rebalanceiam autonomamente centenas de posições em tempo real operam de maneiras que os humanos não conseguem replicar manualmente. Há um aumento real de capacidade, não apenas automação.
O desafio são as dinâmicas competitivas. Finanças são fortemente reguladas e dependem de relacionamentos existentes. Os incumbentes têm licenças, infraestrutura de compliance e relacionamentos com clientes. As startups podem conquistar posições onde a regulação é mais leve (DeFi), os incumbentes se movem mais devagar, ou a IA cria capacidades que os incumbentes não têm. Mas as dinâmicas competitivas aqui favorecem os players estabelecidos mais do que nas outras três categorias, pois é mais fácil adicionar IA sobre produto e base de clientes existentes do que o contrário.
o resumo honesto
Então por que todo mundo ainda está construindo isso? Duas razões.
A primeira são os incentivos. Os grandes players têm fluxo de caixa para apostar em um futuro que leva anos para se manifestar. O custo de estar cinco anos adiantado é um erro de arredondamento; o custo de estar um ano atrasado é catastrófico. Eles têm que construir.
A segunda são as viseiras conceituais. Quando seu negócio é pagamentos, todo problema parece um problema de pagamento. A economia de agentes precisa de uma camada de pagamentos; portanto, construa a camada de pagamentos.
Mas pagamentos são uma peça de um problema maior. O problema difícil não é mover dinheiro entre agentes. O problema difícil é coordenar o trabalho entre agentes e humanos, verificar o que foi feito e liquidar resultados. Pagamentos são uma peça da liquidação. Liquidação é uma peça da coordenação. Coordenação é o prêmio real.
A coordenação em escala produz naturalmente mecanismos de liquidação como um requisito. Pagamentos emergem como um instrumento nessa orquestra, não a composição inteira. As empresas que resolverem a coordenação subsumirão os pagamentos, não o contrário.
A maioria dos incumbentes está construindo defensivamente contra um futuro onde máquinas transacionam em escala, e o cronograma não importa para eles porque sua pista é infinita.
As startups não têm esse luxo. Temos que encontrar onde o mercado está. Não podemos esperar a onda quebrar.
Um ano de construção nos apontou para algum lugar inesperado. A atividade é real, está crescendo rápido e mal atendida. Ela vive fora das quatro categorias que mapeamos.
Mais sobre isso em breve.
