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O que diabos são AI Agents?
Descubra como os AI Agents podem transformar sua experiência no universo cripto
Introdução
Como alguns investidores mais antigos do ecossistema cripto já sabem, tentar acompanhar tudo o que acontece pode ser extremamente exaustivo e quase impossível devido às nossas limitações humanas de realizar tarefas e processar certas quantidades de informações. Mas, se eu te dissesse que você pode ter um companheiro digital e cripto nativo para te ajudar nessa jornada? Um aliado que economiza seu tempo através da automatização de tarefas e ajuda a analisar dados complexos em tempo real, permitindo que você se concentre em estratégias que realmente importam... Bem, esse companheiro já existe e é o que chamamos de IA Agent, ou em português, Agente de IA.
Neste relatório, vamos explorar como esses agentes funcionam, sua integração no universo das criptomoedas, e os benefícios e desafios dessa nova tecnologia. Então, continue acompanhando o relatório para descobrir mais sobre o potencial dessa inovação e o que ela pode fazer pelo seu portfólio.
O que são AI Agents?
Esses agentes são sistemas autônomos de inteligência artificial projetados para perceber o ambiente, tomar decisões, executar ações e aprender com elas, tudo isso com base nos objetivos da tarefa para a qual foram designados.
Esses agentes tendem a utilizar três componentes principais:
Machine Learning (ML): É praticamente a base desses agentes, dando a esses sistemas autônomos a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir de dados e da experiência, sem serem explicitamente programados para isso.
Large Language Models (LLMs): São modelos de linguagem que permitem à Inteligência Artificial interpretar e responder em uma linguagem natural, como a linguagem humana.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): É uma técnica híbrida que combina LLMs com a recuperação de informações relevantes de uma base de dados. O objetivo do RAG é melhorar ainda mais a qualidade e a precisão das respostas geradas pelas IAs.
Esses componentes permitem que os agentes estejam em constante evolução, interagindo de maneira mais eficaz e natural com os humanos, compreendendo melhor as necessidades dos usuários e fornecendo respostas mais contextualmente relevantes e personalizadas.
Poucas pessoas sabem, mas esses agentes já estão presentes no nosso dia a dia, variando desde sistemas mais simples, como bots de atendimento ao cliente, até tecnologias mais complexas, como carros autônomos.
Um exemplo muito comum de AI Agent que você provavelmente usa e não sabe é o ChatGPT, onde cada “Novo Chat” que você cria pode ser considerado um AI Agent específico para cada tarefa.
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AI Agent Economy
Esse é um conceito emergente que descreve um ecossistema econômico no qual IA Agents desempenham papéis centrais na automação, otimização e facilitação de diversas atividades econômicas. Esses agentes operariam em rede para colaborar ou competir, formando um sistema dinâmico de "usuários", promovendo sempre uma inovação contínua e uma melhor eficiência de processamento.
A "AI Agent Economy" tem se tornado cada vez mais tangível com os avanços das tecnologias de IA e com a transição da nossa economia pré-digital para uma economia digital. Tecnologias como CBDCs e criptomoedas são incrivelmente sinérgicas com esse conceito, pois ambos se complementam... Deixa eu te exemplificar melhor.
Imagine um futuro não tão distante em que esses agentes, ou melhor, bots, estarão presentes em todos os setores, como comércio, saúde, tecnologia e finanças. Com o mundo todo automatizado por esses bots, a necessidade por informações em tempo real será muito mais constante. Logo, serviços que ofereçam essas informações serão muito mais requisitados, aumentando a demanda por chamadas de API, que é a forma como aplicativos se comunicam, elas tem um custo e deverão ser pagas de alguma forma... E como isso será feito? Cartão de crédito? Boleto? Não... A melhor forma de fazer isso é usando um dinheiro nativamente digital e programável, como as criptomoedas.
A utilização desse dinheiro programável e descentralizado permite uma maior compossibilidade e uma diminuição nas chamadas de API, tornando as ações desses agentes mais eficientes e harmônicas para a expansão da AI Agent Economy.
Como eles funcionam?
Apesar de parecer complexo, o funcionamento desses agentes é bem simples e pode ser explicado em um fluxo de 8 passos:
Comando: O usuário envia um comando ao IA Agent, como "Compre Bitcoin na Ethereum Mainnet com o USDC da minha carteira”.
Coleta de dados: O Agente faz uma requisição para coleta de dados relevantes para a ação solicitada. Esses dados vão vir através da requisição de API do database utilizado pelo agente.
Análise de dados: O agente processa e analisa os dados coletados para entender a situação atual do mercado ou as condições relacionadas ao comando.
Tomada de decisão: Com base na análise dos dados, o agente decide a melhor ação a ser tomada. Por exemplo, ele pode decidir por qual exchange é melhor realizar a compra de um determinado ativo ou em qual horário a transação será mais barata.
Interação com a Blockchain: Após confirmar sua decisão, o agente interage com a blockchain para executar a transação da ação definida.
Resultado da transação: A blockchain processa a transação enviada pelo agente.
Resultado para o usuário: Após o resultado da transação, o agente envia os resultados da ação de volta ao usuário, incluindo todos os detalhes relevantes.
Aprendizado: Após o resultado ser entregue ao usuário, o agente salva aquela experiência para aperfeiçoar seu código de tomada de decisão, oferecendo melhores estratégias em futuras ações.
Como eles são criados?
A criação desses agentes pode ser dividida em 3 etapas: Modelo do Agente, Rede Off-Chain do Agente, e Protocolo On-Chain do Agente.
Modelo do Agente
Essa é a etapa em que o desenvolvedor começa a estruturar o código base do agente. Para isso, ele deve começar escolhendo um framework modelo para começar a desenvolver.
Um framework nada mais é do que uma estrutura de software predefinida que fornece um conjunto de ferramentas, bibliotecas, padrões de código e diretrizes para facilitar o desenvolvimento desse agente.
No caso dos cripto IA Agents, esses frameworks devem ser focados em ferramentas que possibilitem ao agente se comunicar com blockchains e smart contracts, recursos de modularidade e de compatibilidade para que o agente continue aprendendo e se tornando cada vez mais eficiente, além de modelos de linguagem focados em blockchain.
Rede do Agente (Off-chain)
Agora vem a parte difícil: assim que um desenvolvedor tem o código desse agente pronto, surge a tarefa de armazená-lo e distribuí-lo. E por que essa tarefa é mais complexa? Primeiramente, porque é quase impossível armazenar o código de um agente totalmente on-chain, já que o código de uma IA como essa pode facilmente ultrapassar 1 Terabyte, tornando o processo de armazenamento extremamente custoso e ineficiente.
Além disso, a capacidade de execução dos smart contracts impede o processamento de um código tão complexo, por isso é necessário utilizar uma rede de armazenamento paralela off-chain.
Redes de armazenamento descentralizadas mais tradicionais, como o InterPlanetary File System (IPFS), Filecoin, Arweave ou Storj, podem ser usadas para esse processo. Porém, essas redes foram feitas apenas para o armazenamento e distribuição do código, não para sua execução em tempo real.
Logo, para se ter um produto funcional, será necessário o uso de uma infraestrutura adicional com poder computacional suficiente para a execução do código. Com isso, o desenvolvedor pode optar por alguns caminhos:
O primeiro, que é mais custoso e centralizado, seria utilizar um serviço de processamento para manter essa rede de agentes sempre ativa e funcional.
O segundo, que é mais “barato” e descentralizado, seria criar sua própria infraestrutura de processamento através do seu protocolo on-chain, possibilitando que usuários com requisitos mínimos de computação possam ganhar incentivos por manter essa rede de agentes ativa e funcional.
Protocolo do Agente (On-chain)
Nessa etapa, tudo se torna mais tangível, pois é onde o desenvolvedor conecta seu agente à blockchain através de um protocolo. A partir desse ponto, o desenvolvimento do projeto começa a ficar mais administrativo e econômico, havendo pontos a serem definidos como: modelo de negócios, objetivos do protocolo, descentralização, incentivos para a rede, entre outros.
Um modelo econômico de tokens também pode ser estabelecido, principalmente se o protocolo optar pelo segundo caminho ao estipular uma rede de processamento para o código do protocolo. Em tese, uma alocação desses tokens será destinada como incentivo linear para os usuários que estiverem “rodando um nó” dessa rede de agentes.
Além disso, alguns protocolos podem utilizar NFTs para representar on-chain cada agente existente na rede off-chain, possibilitando ao protocolo criar uma nova fonte de receita através da venda dessas NFTs e, também, permitindo que os usuários monetizem sua capacidade de treinar esses agentes para tarefas específicas.
Casos de uso
Os IA Agents têm o potencial de transformar o ecossistema cripto, pois, através deles, processos como interação entre diferentes blockchains e aplicativos são unificados em uma única plataforma, permitindo uma experiência de usuário nunca vista antes. Além de fornecerem essa estrutura que facilita o onboarding de novas pessoas, eles também podem se tornar ferramentas extremamente valiosas para o usuário mais veterano.
Para exemplificar melhor, aqui estão alguns casos de uso mais avançados para esses agentes:
Arbitragem: Esses agentes podem ser configurados para se tornarem bots de arbitragem, monitorando múltiplas exchanges em tempo real, identificando oportunidades de arbitragem e executando trades de forma automática e rápida para lucrar com as pequenas diferenças de preços em diferentes blockchains.
Gerenciamento de Portfólios: Os agentes também podem funcionar como gestores de portfólio automatizados, analisando dados de mercado em tempo real e otimizando o desempenho da carteira com base nos objetivos de investimento apresentados.
Gerenciamento de Pool de Liquidez: Eles também podem ser usados para monitorar pools de liquidez em protocolos de DeFi, ajustando automaticamente a provisão de liquidez para otimizar o retorno e evitar ao máximo o ‘impermanent loss’ sobre o investimento.
Automatização de processos: Usuários também podem criar agentes para automatizar tarefas específicas, como fazer copy trade automático de endereços de wallets específicas, comprar DOGE sempre que Elon Musk tuitar algo relacionado ou então comprar memecoins baseado na atividade social no Twitter.
Criação e Audição de Smart Contracts: Agentes podem criar smart contracts, tokens, NFTs e até mesmo verificar bugs e falhas em contratos inteligentes, sem a necessidade de um conhecimento técnico muito avançado por parte do usuário.
No geral, esses agentes são capazes de realizar uma infinidade de tarefas e, por conta da sua natureza de aprendizado constante, tendem a se aperfeiçoar cada vez mais.
Benefícios
Os casos de uso desses agentes oferecem uma série de benefícios intrínsecos para o mercado cripto, que muitas vezes não ficam muito claros para o público geral. A seguir, apresentaremos uma lista desses benefícios de forma clara e objetiva:
Maior Compossabilidade para o ecossistema: Esses agentes podem melhorar a compossabilidade no ecossistema cripto de forma geral, facilitando a integração e a interoperabilidade entre diferentes blockchains, plataformas, protocolos e contratos inteligentes. Isso permite que diferentes sistemas se comuniquem e colaborem, criando um ambiente mais coeso e funcional.
Melhor suporte ao usuário: As LLMs integradas nesses agentes podem facilitar a interação do usuário com o ecossistema cripto como um todo, além de auxiliá-lo no processo de aprendizagem, respondendo perguntas básicas e avançadas a todo momento, de forma eficiente e segura.
Aumento de segurança para usuário: Esses agentes podem atuar como uma camada adicional de segurança na proteção dos usuários, já que são capazes de analisar em tempo real transações fraudulentas e atividades suspeitas, alertando o usuário sobre os riscos apresentados por tal interação.
Otimização do Tempo do usuário: A facilidade de automatizar tarefas complexas e repetitivas através desses Agentes de IA proporciona uma otimização do tempo do usuário, permitindo que ele se concentre em atividades mais estratégicas.
Maior eficiência de transações: Os agentes também oferecem ao usuário a opção de tornar suas transações o mais eficiente possível, garantindo que ele gaste o mínimo possível em taxas de transação, taxas de bridge e slippage em trades.
Análises on-chain em tempo real: A capacidade dos agentes de analisar dados on-chain permite que identifiquem padrões e tendências, fornecendo insights valiosos em tempo real para o usuário. Além disso, essa capacidade possibilita uma maior eficiência na identificação de transações para fins de estudo ou para fins financeiros, como a declaração de impostos.
Desafios
Apesar dos inúmeros benefícios e casos de uso, a aplicação desses agentes em cripto apresenta alguns grandes desafios que devem ser cuidadosamente considerados antes da aplicação dessa tecnologia em larga escala.
Para que isso fique mais claro de forma objetiva, aqui está uma lista de alguns desses desafios:
Problemas de Interoperabilidade: Apesar desses agentes oferecerem maior compossabilidade, principalmente em blockchains que usam o padrão EVM, um dos principais desafios que enfrentarão é a falta de interoperabilidade em blockchains que fogem desse padrão. Isso adiciona uma camada de complexidade técnica adicional que pode elevar os custos, já que será necessária uma equipe para interpretar e implementar os códigos dessas blockchains que utilizam linguagens de programação diferentes do padrão EVM.
Falta de Contexto para as LLM’s: Outro desafio para esses agentes é a falta de LLMs que cubram com maior exatidão o contexto do espaço cripto, o que pode resultar na falta de compreensão contextual dos comandos feitos pelos usuários. Esse problema de falta de contexto pode levar a execuções incorretas ou ineficazes, resultando em erros que podem comprometer transações ou análises.
Necessidade de alto poder de processamento: A utilização desses agentes requer um alto poder de processamento devido aos seus complexos algoritmos e às análises de dados em tempo real. A necessidade desse alto poder de processamento computacional pode elevar os custos de infraestrutura, que consequentemente aumentam o custo do produto, tornando o acesso a esses agentes algo caro.
Latência de comunicação: A latência entre a execução de ações na camada de processamento off-chain e a sincronização delas on-chain é um dos principais desafios para a implementação dos Agentes de IA em cripto. Essa latência de comunicação, mesmo que seja de segundos ou até abaixo disso, pode afetar a eficiência e a precisão das operações, especialmente em um mercado tão dinâmico quanto o das criptomoedas. Esse ponto destaca a necessidade de blockchains com alto TPS, oráculos que forneçam informações rapidamente e a necessidade de poder de processamento na camada off-chain desses agentes.
Necessidade de Oráculos precisos e rápidos: Por esses agentes serem armazenados e processados de maneira off-chain, há uma grande necessidade de utilização de oráculos por parte deles. Logo, é necessário que esses oráculos sejam seguros, rápidos e confiáveis, já que qualquer falha nesse processo de comunicação entre Agente-Oráculo pode levar a inconsistências nos dados ou na execução de ações, resultando em potenciais perdas financeiras ou operacionais.is.
Transparência: Um ponto que deve ser abordado sobre esses agentes é a transparência dos códigos que os regem, principalmente quando falamos da aplicabilidade disso em um ecossistema que foi praticamente todo construído em código aberto. Esse desafio deixa clara a necessidade de um meio de armazenamento descentralizado e transparente para esse código, onde todos que tenham capacidade possam realizar auditorias e revisões independentes.
Risco sistêmico: A adoção generalizada desses agentes que possuam algoritmos semelhantes pode levar a comportamentos uniformes em resposta a eventos de mercado, amplificando a volatilidade e aumentando o risco de colapso sistêmico de um protocolo ou até de uma rede. Isso deixa clara a necessidade de uma diversidade algorítmica desses agentes.
Projetos focados em IA Agents
Aqui está uma lista de 3 projetos que estão usando tecnologia de IA Agents e nos quais estamos de olho.
WayFinder ($PROMPT)
Wayfinder é uma futura ferramenta omni-chain focada no uso de IA Agents de forma autônoma. A proposta da ferramenta é viabilizar o uso desses agentes através do “Wayfinder Graph”, um banco de dados comunitário que funcionará como um roteiro para esses agentes navegarem entre protocolos, contratos inteligentes, blockchains, etc.
O protocolo ainda está em fase de testes fechados, mas é possível acompanhar algumas demonstrações da capacidade do produto em seu twitter.
Tokenomics
O Token $PROMPT é o token nativo que alimentará todo o ecossistema do Wayfinder. O token possuirá um supply máximo de 1 bilhão de tokens. Além disso, 40% do supply de $PROMPT será distribuído ao longo de 3 anos para aqueles que estiverem realizando o processo de “caching”, uma espécie de staking, de $PRIME.
O caching visa apoiar as comunidades contribuintes existentes, como Parallel Colony e a Echelon Prime Foundation, que são as precursoras do produto do Wayfinder.
Atualmente o token não está disponível para negociação e tem sua previsão de lançamento entre o final de 2024 e meados do Q1 de 2025.
Casos de uso
Aqui estão algumas das utilidades para o token $PROMPT
Compra de Agentes
Interações dos agentes com a blockchain.
Aprendizagem, reset ou expansão da memória dos agentes
Criação de novas rotas para o “Wayfinder Graph”
Governança
Usuários também podem ganhar $PROMPT através da seguintes tarefas:
Cumprimento de Bounties para rotas requisitadas.
Staking para criação de rotas populares.
Verificação de Rotas.
Venda de Agentes treinados
Venda de rotas privadas
Spectral ($SPEC)
Spectral Labs é uma rede de “Machine Intelligence” que tem como proposta revolucionar o desenvolvimento de modelos de Machine Learning, tornando eles transparentes, descentralizados e compatíveis com a web3.
A proposta é tornar a experiência web3 mais intuitiva através do uso desses agentes e alavancar o uso de tecnologias de Machine Learning através deles.
A viabilização desses agentes para o público é feita através de duas ferramentas:
Spectral Syntax: Uma ferramenta que permite que os usuários criem e interajam com agentes.
Spectral Nova: Uma rede descentralizada que fornece a computação e dados necessários para os agentes realizarem as interações entre aplicativos e blockchains.
Recentemente o protocolo anunciou o desenvolvimento da V2 do Syntax, é possível acompanhar a demonstração do produto em seu twitter.
Tokenomics
O Token $SPEC é o token de governança da Spectral Network que foi lançado em 5 de maio de 2024. O token possui um supply fixo de 100 milhões de tokens e um atual supply circulante de 12,05M tokens (12,05% do supply total), onde 8M de tokens (8% do supply total) foram distribuídos através da Season 1 da campanha de airdrop do projeto.
Atualmente, o projeto possui um FDV (Fully Diluted Value) de 590M e um Market Cap de apenas 71,5M, o que implica uma pequena quantidade de tokens circulantes. Por conta disso, o próximo unlock de tokens $SPEC, que ocorrerá no dia 6 de maio de 2025, liberando 6% (6M Tokens) do supply total no mercado, terá um impacto significativo no supply circulante e talvez até mesmo no preço do token.
A Spectral Network está muito bem posicionada em termos de funding, tendo arrecadado cerca de 29.82 milhões de dólares ao longo de duas rodadas de investimento e através de uma IEO (Initial exchange offering) pela gate.io. Além disso, o projeto apresenta nomes como Circle, Franklin Templeton, Jump capital, Galaxy e Samsung Next como backers e investidores.
Casos de uso
Aqui estão algumas das utilidades para o token $SPEC
Governança
Staking para monetizar agentes
Staking para descontos em taxas e transações
Staking tornar um validador da rede
Staking para se tornar solver da rede
Pagamento para utilizar agentes criados pela comunidade
Pagamento de fee das interações dos agentes com a blockchain
Pagamento para acessar modelos de Machine Learning
Usuários também podem ganhar $SPEC através da seguintes tarefas:
Monetizando Agentes
Se tornando um Validador
Se tornando um Solver e resolvendo desafios (Machine Learning Challanges)
Autonolas ($OLAS)
Autonolas é uma rede descentralizada desenvolvida para se tornar uma plataforma omni-chain unificada e focada na criação de IAs de propriedade compartilhada e na construção de vários tipos de automação.
O projeto é composto por dois componentes chave:
Open Autonomy Framework: É basicamente um framework próprio desenvolvido pela Autonolas para o fácil desenvolvimento de IA Agents dentro da sua plataforma.
Autonolas Protocol: É o protocolo on-chain da Autonolas, ele oferece uma estrutura de smart contracs para criadores ancorarem seus agentes on chain além de incentivos para aqueles que contribuírem para o desenvolvimento do protocolo.
Tokenomics
O Token $OLAS é um token inflacionário que dá vida ao projeto do Autonolas. A escolha de um tokenomics inflacionário e da utilização de um mecanismo de bonding visa alinhar os incentivos com os três objetivos principais do tokenomics, que são:
Habilitar e incentivar a composabilidade do protocolo.
Habilitar Protocol-owned Services (PoSe) e incentivar a doação para eles.
Aumentar o capital e contribuições de código proporcionalmente.
Atualmente, $OLAS possui um supply de 1 bilhão de tokens, e durante seus primeiros 10 anos, espera-se que apenas 47,4% do fornecimento total seja emitido por meio da sua bounding-curve das recompensas. Após 10 anos, a inflação desses tokens está limitada a 2% ao ano. O restante do supply do token é distribuído da seguinte forma:
O Token $OLAS foi lançado em 2023 através de uma Liquidity Bootstrapping Pool (LBP) para estabelecer a liquidez inicial do projeto. A LBP arrecadou cerca de 547 mil dólares através da venda de 14.84M de tokens que foram retirados da alocação dos membros fundadores. $OLAS não teve outro meio de funding nem de rodadas de investimentos, já que os membros fundadores da DAO optaram por esse caminho mais descentralizado.
Um detalhe sobre o Tokenomics de $OLAS, e que por mais que seu FDV seja muito discrepante diante do seu market cap é necessário lembrar que 47.4% do supply total dos tokens são direcionados a bounding-curve de recompensas, e esses tokens só serão emitidos de acordo com o crescimento das contribuições e do capital do protocolo.
Casos de uso
Aqui estão algumas das utilidades para o token $OLAS:
Governança
Utilização dos agentes
Criação de Agentes
Utilização dos serviços da plataforma (Oráculos, Frameworks, Mech, etc…)
Usuários também podem ganhar $OLAS através da seguintes tarefas:
Criando e monetizando agentes
Criando e monetizando códigos
Vendendo tokens de Liquidity Pools (LP) $OLAS/ETH, por exemplo
Conclusão
Os Agentes de IA emergem silenciosamente como uma inovação disruptiva no ecossistema cripto, oferecendo soluções automatizadas para a complexidade e a rapidez desse mercado dinâmico. A compossabilidade proporcionada por essa ferramenta é vista como um game changer para a "Mass Adoption" das finanças digitais, já que esses agentes se tornam um facilitador crucial para novos participantes e também criam uma nova categoria de usuário que pode alavancar significativamente o valuation de blockchains.
No entanto, a adoção dessa tecnologia em larga escala traz desafios significativos, como a necessidade de alto poder computacional para o treinamento e execução do modelo dessas IAs e a falta de redes descentralizadas e transparentes que ofereçam os serviços de computação necessários para manter essas IAs funcionando.
Além disso, a latência de processamento entre os modelos, chamadas de API e execução on-chain são detalhes que influenciam fortemente no desenvolvimento pleno dessa economia automatizada. No entanto, a solução desse desafio tem avançado junto com a narrativa e o desenvolvimento de blockchains com alto TPS, já que um menor tempo de processamento de transações on-chain otimiza ainda mais o processo de automação desses agentes.
Com os avanços tecnológicos tornando a "teoria da internet morta" cada vez mais real, a frase "código é lei" também tem feito cada vez mais sentido, principalmente em um mundo impulsionado por esses bots de IA. Esses avanços tendem a criar uma necessidade cada vez maior por sistemas e códigos imutáveis, tornando a adoção de blockchains e contratos inteligentes cada vez mais inevitável.
Em suma, os IA Agents representam uma das áreas mais promissoras da integração da inteligência artificial com criptomoedas e blockchains, especialmente quando olhamos para projetos que focam na construção de infraestrutura própria para implementação dessa tecnologia e para os que desenvolvem uma melhor UX para interação do usuário. Essa tecnologia não tem apenas o potencial de mudar a forma como interagimos on-chain, mas também a capacidade de transformar toda a economia cripto e a maneira como utilizamos IA na nossa vida cotidiana.
Fontes:
https://www.coingecko.com
https://cryptorank.io
https://phala.network/posts/empowering-the-aiagent-economy-create-own-and-earn
https://cointelegraph.com/news/bots-pushing-solana-over-ethereum-research
https://medium.com/realsatoshiclub/top-3-crypto-ai-agents-to-watch-in-2024-652fa5e23f13
https://decrypt.co/208227/coinbase-ceo-future-ai-agents-will-transact-in-crypto
https://www.wayfinder.ai
https://www.spectrallabs.xyz
https://olas.network
https://aws.amazon.com/pt/what-is/ai-agents/
Antes de terminar, gostaríamos de lembrar que o conteúdo discutido aqui é estritamente informativo e destinado a fomentar a discussão geral. Não deve ser interpretado como recomendação financeira, fiscal ou conselho de vida para qualquer indivíduo. Encorajamos fortemente que você faça sua própria pesquisa e consulte profissionais qualificados.
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Excelente artigo e escrito em uma época muito antes do hype em que todos começaram a falar!! Parabéns
Brabo demais!