Lindsay Walker, gerente de produto do AI Studio na Hedera – Série de entrevistas

Lindsay Walker é gerente de produto do AI Studio na Hedera e trabalha em ferramentas e infraestrutura para que agentes de IA interajam com a tecnologia de registros distribuídos. Na Starling Lab, sua experiência incluiu o uso de criptografia para estabelecer a procedência de evidências digitais destinadas ao jornalismo e a aplicações jurídicas. Esse histórico orienta sua abordagem ao comércio baseado em agentes, sobretudo no que diz respeito a verificar a autorização humana, fazer cumprir as permissões de gastos e preservar evidências das ações de um agente.

Hedera é uma plataforma de registros distribuídos que oferece suporte a pagamentos digitais, tokenização, contratos inteligentes e registros verificáveis por meio de seus serviços de consenso. O Hedera AI Studio fornece ferramentas para conectar aplicativos e agentes de IA à rede. Nesta entrevista, Walker fala sobre controles determinísticos de pagamentos, micropagamentos, autoridade delegada, resolução de disputas e os padrões técnicos e comerciais necessários para o comércio autônomo.

Na Starling Lab, você trabalhou com ferramentas criptográficas para estabelecer a procedência de evidências digitais destinadas ao jornalismo e a aplicações jurídicas. Como essa experiência influenciou sua abordagem ao comércio baseado em agentes, no qual as empresas precisam verificar não apenas o que um agente de IA fez, mas também quem o autorizou a agir?

Meu trabalho na Starling Lab me apresentou ao mundo da criptografia aplicada. Lá, aprendi sobre as várias maneiras de aplicar e usar informações criptográficas para proteger o tráfego da internet, as transações e muito mais.

No laboratório, usamos esses métodos para estabelecer exatamente que tipo de mídia digital — como fotos — havia sido criado, por quem e quando. Isso se tornava cada vez mais importante numa época em que a IA podia gerar imagens, áudio e vídeo que poderiam ser confundidos com algo real, com consequências econômicas e políticas concretas. Compreender os fundamentos da criptografia e como ela pode ser aplicada no mundo real, por meio de esquemas simples, mas elegantes, como PKI e TLS, me preparou para o mundo do comércio baseado em agentes.

Esse trabalho me fez perceber quantas opções tecnológicas temos. É possível criar um mundo em que IA, segurança e privacidade coexistam. Depois de trabalhar em projetos que usavam criptografia e sistemas distribuídos para resolver problemas, percebi rápida e claramente como essas tecnologias poderiam ajudar a solucionar problemas no comércio baseado em agentes.

No comércio baseado em agentes, muitas partes diferentes terão de trocar evidências e informações. É importante poder comprovar quem forneceu essas informações e ter dados e evidências sobre a atividade comercial que sejam invioláveis — isto é, que não possam ser alterados posteriormente —, quase instantâneos e disponíveis para várias partes. Isso é importante porque os agentes de IA podem alucinar e nem sempre são confiáveis. Os métodos que usamos na Starling Lab — gerar hashes para proteger a privacidade dos dados, assinar informações para atestar quem forneceu cada informação e usar blockchain e outras fontes de dados sem necessidade de confiança e apenas de acréscimo, de modo que não seja preciso haver uma única autoridade central confiável — fazem todo o sentido para registrar tanto o que um agente fez quanto quem ou o que o autorizou a realizar transações.

O que muda quando quem inicia um pagamento é um software, e não uma pessoa? Que limitações da infraestrutura de pagamentos existente tornam a blockchain uma alternativa convincente, e em que situações os meios de pagamento tradicionais ainda podem atender bem aos agentes?

Sinceramente, acho que não muda tanta coisa. Embora o software possa iniciar transações, por razões jurídicas e regulatórias ainda é preciso haver uma pessoa por trás delas. Quem vende serviços, bens ou dados (os “comerciantes”) precisa garantir que não será responsabilizado por ter de “reparar integralmente o prejuízo” caso os fundos desapareçam ou os agentes ajam de uma maneira que as pessoas que os enviaram não pretendiam. Caso contrário, não estarão dispostos a vender para agentes de IA, pois o risco financeiro é alto demais. Agentes de IA não têm jurisdição nem personalidade jurídica, e tampouco deveriam ter. O que muda é que os agentes terão de apresentar evidências em que todos possam confiar, que não possam ser contornadas e que não levem à violação de seus orçamentos e permissões.

Os setores e governos envolvidos no comércio baseado em agentes precisam decidir o que um agente deve levar consigo. Em outras palavras, que tipo de “autorização” um agente de IA precisa receber de uma pessoa? Quais aspectos de determinadas compras a pessoa deve autorizar explicitamente, como o tamanho, a cor e a faixa de preço de uma peça de roupa? Quais devem ser os limites de gastos? Os agentes devem poder gastar centavos ou milhares de dólares de forma autônoma? Por último, mas não menos importante, precisamos criar sistemas universais e determinísticos que definam as regras para a atuação dos agentes de IA.

Os micropagamentos costumam ser apresentados como uma opção naturalmente adequada ao comércio baseado em agentes. Que tipos de compra — como chamadas individuais de API, consultas a dados ou recursos computacionais — têm o argumento comercial mais forte, e qual deve ser o custo total da transação para que esses mercados funcionem?

Ainda estamos no início, e gostaria de ter uma bola de cristal para saber em que área do comércio os micropagamentos serão adotados primeiro e de forma mais ampla. Há um grande potencial para que os dados se tornem uma verdadeira commodity na era da IA.

No momento, há muita adoção e uso de dados de cripto, mas acredito que isso seja apenas um aumento temporário, impulsionado pelo entusiasmo da comunidade cripto pelo x402. Com as principais redes de cartões participando do desenvolvimento desse padrão, porém, o x402 ganhará destaque.

Os modelos tradicionais de assinatura, em que uma pessoa ou organização paga pelo acesso, não funcionam necessariamente em um mundo no qual a IA consegue buscar rapidamente as melhores informações. Além disso, não há receita publicitária tradicional quando um agente de IA acessa uma página da web. Talvez haja assinaturas para tipos específicos de dados, mas escritores e outros criadores de conteúdo precisarão de novas formas de monetizar seu trabalho. É provável que o conteúdo não gerado por IA também se torne mais valioso.

Tudo depende de quem (e de quais casos de uso) começar a adotar agentes de IA primeiro: esses pioneiros naturalmente moldarão os primeiros mercados de dados pagos. Suponha, por exemplo, que os agentes de IA comecem a substituir os marketplaces tradicionais de compras no varejo. Nesse caso, avaliações e comentários de pessoas reais se tornariam o tipo de dado mais valioso a ser oferecido por micropagamento. O cenário muda se, por exemplo, o setor jurídico for um dos primeiros a adotar essa tecnologia. Nesse caso, documentos judiciais e pesquisas jurídicas naturalmente se tornariam o primeiro setor a oferecer micropagamentos por chamada de API ou por consulta.

Como traduzir as instruções de um usuário em permissões de gastos que possam ser aplicadas? Por exemplo, como dar a um agente flexibilidade suficiente para comparar fornecedores e negociar preços, impedindo-o de dividir compras ou recorrer a outra estratégia para contornar um limite de gastos?

Várias normas e abordagens estão surgindo para resolver esses problemas. Todas essas formas de aplicação têm algo em comum: não podem ser probabilísticas; precisam ser determinísticas e seguras. Quando falo em probabilístico e determinístico, estou me referindo à natureza do software. A IA é probabilística: diante de uma mesma entrada, a saída pode mudar e variar. Nunca é possível ter 100% de certeza de que um modelo ou agente de IA produzirá determinado resultado. No entanto, usar um software determinístico como camada intermediária significa que, se você fornecer uma instrução como “minha IA não pode gastar mais de $100”, saberá que seu agente sempre gastará $100 ou menos.

O orçamento e os demais limites de gastos devem estar na infraestrutura de pagamentos e ser programados nos sistemas em que o pagamento é realizado. Por exemplo, na Hedera, temos código determinístico na cadeia, que qualquer pessoa pode auditar e verificar, para impor limites ao quanto um agente pode gastar, estabelecer tetos de gastos por transação e por dia e restringir as contas para as quais os agentes podem enviar fundos. Também é possível controlar qualquer outra atividade realizada em nossa rede.

Aplicar limites ao que um agente pode comprar é um problema totalmente diferente, e todas as partes precisam chegar a um acordo sobre ele. Os provedores de infraestrutura de pagamentos e os comerciantes precisam estabelecer regras de governança e regulamentação que definam quando e como um agente pode gastar, para que os comerciantes não assumam riscos excessivos ao permitir que a IA faça compras em suas plataformas. Uma vez estabelecidas essas regras, comerciantes e processadores de pagamentos poderão avaliar quando permitir compras feitas por IA, aproveitando assim as oportunidades de receita correspondentes e protegendo-se contra perdas e responsabilidades legais. Os clientes que usam IA para realizar transações também poderão agir de forma consciente e definir no agente os controles necessários para suas ações comerciais.

Um registro imutável pode comprovar que uma transação ocorreu, mas não que a compra foi adequada ou que o vendedor entregou o que prometeu. Que evidências adicionais são necessárias para tornar auditável a transação de um agente, e como preservá-las sem expor informações financeiras ou comerciais confidenciais?

Há algumas áreas fundamentais que precisam ser abordadas.

A primeira diz respeito às divulgações e aos acordos. O comércio eletrônico envolve muitos requisitos, não apenas o aceite de documentos juridicamente vinculantes, como os Termos de Serviço e as Políticas de Privacidade, mas também outras divulgações, como as políticas de devolução ou entrega. Atualmente, essas informações precisam ser publicadas em um site que uma pessoa deverá consultar antes de fazer uma compra. Se ninguém mais estiver consultando esses sites, como acontece no comércio autônomo conduzido por agentes, será preciso comprovar o acesso de outra forma. Não sei exatamente como isso funcionaria. Talvez uma pessoa precise aceitar esses termos com antecedência e permitir que os agentes realizem transações apenas em sites previamente aprovados por ela. Ou talvez os fundos possam ser reservados para garantir a compra e o preço, mas ainda haja uma etapa final que o usuário precise concluir — antes da qual a transação poderá ser cancelada — para que os termos sejam apresentados e confirmados por ele. Tudo isso também precisa ser registrado. Ancorar essas informações em um registro acessível será extremamente útil, se não indispensável, em uma era de IA fora de controle e desafios de segurança que crescem exponencialmente.

A segunda área é definir quais características de diferentes compras precisam ser especificadas com antecedência. Por exemplo, ao comprar roupas, basta especificar o tamanho e o preço, ou também é necessário informar a cor e o material para evitar que os clientes solicitem um estorno ao comerciante? As opções especificadas previamente pelo comprador precisam constar em um registro que não possa ser alterado posteriormente por agentes ou outras partes.

O terceiro elemento é a comprovação da autorização humana: quando ela foi concedida, por quanto tempo é válida e o que abrange. Precisamos registrar não apenas as características de uma compra, mas também o alcance da autorização concedida pela pessoa ou organização.

As blockchains são adequadas a esses requisitos porque são determinísticas, podem ser acessadas e atualizadas por várias partes e não podem ser alteradas posteriormente por uma IA ou por um agente mal-intencionado. Também é possível usar métodos criptográficos para preservar provas de detalhes específicos sem revelar publicamente os dados privados.

Onde deve ficar o controle dos fundos de um agente e da autoridade para assinar transações? Como você aborda a custódia, as permissões delegadas e a revogação de emergência para impedir que um agente comprometido esvazie uma conta antes que seu titular possa intervir?

O controle financeiro total nunca, jamais, deve ser entregue a um agente de IA. Além de serem probabilísticos, esses agentes também estão vulneráveis a ameaças de segurança, como a injeção de comandos. Dada a natureza da IA, não podemos garantir proteção completa contra essas vulnerabilidades. Assim como temos ferramentas que permitem limitar o acesso de aplicativos e comerciantes aos fundos, devemos tratar a IA como igualmente não confiável, talvez até mais. O que muda nesta nova era é o enorme potencial das ações autônomas, e podemos controlar algumas das condições dessa autonomia.

Precisamos de ferramentas que permitam a usuários e organizações estabelecer limites com base no nível de risco que consideram aceitável, ponderando-o em relação à oportunidade potencial. Talvez você queira permitir que seu agente de IA acesse US$ 2.000 para comprar ingressos para a Copa do Mundo, desde que saiba que ele só pode comprar ingressos em plataformas nas quais você confia. Talvez você prefira deixar as compras totalmente a cargo de agentes de IA ou especular com diferentes ações, títulos e commodities, sabendo que eles podem perder ou ganhar muito dinheiro, mas também que as perdas nunca ultrapassarão US$ 500.

Também deve ser sempre possível revogar o acesso em caso de emergência, a qualquer momento.

As stablecoins podem simplificar as liquidações internacionais, mas as empresas ainda enfrentam conversão de moedas, exigências de liquidez e obrigações de conformidade. Quais desses entraves a infraestrutura de pagamentos por agentes pode, de fato, eliminar, e quais ainda exigem bancos, provedores de pagamento ou outros intermediários?

A adoção de novas tecnologias, sejam elas liquidações internacionais, tokenização ou comércio por agentes, nunca ocorre de forma unilateral. Nossos sistemas financeiros são complexos e incluem muitas organizações que têm uma razão de existir. Precisamos trabalhar com os bancos, provedores de pagamento e outros intermediários que atuam nesse setor há décadas, e aprender com eles. A Tecnologia de Registro Distribuído (DLT) oferece novas soluções em termos de velocidade, autonomia e interoperabilidade, mas não substitui tudo de uma só vez. Os sistemas existentes funcionam bem em determinadas situações e contam com salvaguardas, considerações de estabilidade econômica e estruturas regulatórias e de governança construídas ao longo de décadas e até séculos de experiência.

As stablecoins oferecem acesso mais universal e maior autonomia, mas enfrentarão muitos dos mesmos desafios que a infraestrutura bancária e de pagamentos já sabe resolver. Não prevejo que as stablecoins substituam tudo de forma generalizada; em vez disso, elas oferecerão soluções melhores, com mais acesso, alcance, acessibilidade e segurança do que outras alternativas. Em última análise, continuaremos precisando desses intermediários, mas devemos trabalhar com eles para aumentar a eficiência e a capacidade do sistema econômico global.

Com sua participação na x402 Foundation e no trabalho sobre comércio da Agentic AI Foundation, onde você identifica as lacunas mais importantes de interoperabilidade? Além de chegar a um acordo sobre como solicitar e liquidar um pagamento, o que diferentes plataformas precisam reconhecer sobre a identidade, a autoridade e o histórico de transações de um agente?

O que eu mais gostaria de ver é a criação de um sistema capaz de identificar a pessoa ou organização que está “por trás” de um agente ou que lhe concedeu permissão para agir em seu nome, e de mostrar como o agente apresenta a comprovação dessa autorização. Precisamos acordar uma forma padronizada de um agente informar quem é, quem lhe concedeu autorização e o que está autorizado a fazer, em um formato que qualquer comerciante ou vendedor possa reconhecer e aceitar. As soluções existentes são muito fragmentadas, quando existem. Trata-se tanto de um problema de padrões técnicos quanto de software.

Além disso, para que o comércio autônomo por agentes se estabeleça, também precisamos definir com muita clareza quem é responsável por quê e em quais situações. É necessário haver um conjunto padronizado de requisitos e permissões que uma pessoa possa conceder a um agente de IA, permitindo que comerciantes aceitem pagamentos de agentes autônomos sem assumir perdas financeiras ou responsabilidades potencialmente catastróficas. Esse é um desafio tanto regulatório quanto de padrões técnicos.

Também precisamos de ferramentas e sistemas para registrar e transmitir essas informações de forma determinística. Com a participação de agentes, as vulnerabilidades de segurança e a falta de determinismo tornam-se preocupações. Precisamos de uma maneira de verificar se os dados corretos estão sendo transmitidos antes de uma transação, bem como de auditar o ocorrido caso algo dê errado.

A liquidação definitiva dos pagamentos beneficia os vendedores, mas os compradores ainda precisam de meios de reparação quando um agente encomenda o serviço errado ou um prestador não cumpre o que prometeu. Como devem funcionar os reembolsos, as disputas e a responsabilidade por perdas no comércio agêntico? E quais proteções devem estar previstas nos contratos inteligentes, em vez de acordos comerciais?

Antes de mais, precisamos reduzir ao mínimo a possibilidade de os agentes encomendarem o serviço errado. Isso ainda vai acontecer, é claro, mas os usuários devem poder definir seus limites de acordo com sua tolerância ao risco. Os comerciantes também devem estar protegidos quando verificam e cumprem esses requisitos, sem serem responsabilizados quando a pessoa que delega a tarefa ao agente é quem assume o risco.

As disputas continuarão sendo necessárias; no entanto, ficarão mais complexas à medida que os agentes realizarem ações na velocidade das máquinas e sem supervisão humana. Para reduzir essa complexidade e os custos dos comerciantes ao lidar com reembolsos e disputas, devemos automatizar tudo o que for possível. Nem tudo pode ser verificado automaticamente de maneira padronizada, mas aspectos como limites de gastos ou tetos para transações podem ser conferidos de forma automática.

Para isso, precisamos de registros imutáveis de todo o fluxo comercial e de verificações que todas as partes possam confiar e validar. Criar dados compartilhados, verificados mutuamente por cada plataforma de compras e comerciante, não é uma opção viável. Usar DLT para manter um registro público, verificável e imutável das evidências é uma alternativa muito mais prática.

O que for determinístico e puder ser registrado na blockchain deve ser. A verificação automatizada em um contrato inteligente custa quase nada, e ambas as partes podem saber exatamente o que está sendo verificado. Mas parte da questão também depende das políticas da empresa, das preferências das pessoas e do que os comerciantes querem oferecer aos clientes.

Com base em seu trabalho no Hedera AI Studio, quais casos de uso do comércio agêntico estão mais próximos de uma adoção comercial contínua? Que evidências convenceriam você de que as empresas estão confiando aos agentes gastos significativos, e quais características da Hedera levariam essas empresas a escolher essa infraestrutura?

Sinceramente, nenhum até agora. Algumas empresas e organizações estão lançando “assistentes de IA” disponíveis comercialmente, mas muitas plataformas estão se movimentando com a mesma rapidez para bloquear ações comerciais. Alguns comerciantes habilitaram compras feitas por IA, mas elas ocorrem em um ecossistema isolado. Só é possível comprar com determinados agentes de IA ou dentro de uma rede limitada de um provedor de pagamentos. Isso está mais para uma prova de conceito do que para uma solução real, duradoura e definitiva. Além disso, só é possível concluir transações com intervenção humana, em que uma pessoa acompanha e aprova cada etapa.

Para que surja um comércio agêntico realmente útil, precisamos de um cenário em que um agente possa pesquisar e realizar transações de forma universal, assumir a responsabilidade e dispensar o usuário humano da necessidade de atenção constante. Só então a adoção de uma nova tecnologia será atraente para os consumidores. Se só for possível comprar determinados itens em certas situações e por meio de um processo que exige muita intervenção, os agentes de IA apenas criarão mais ruído, em vez de se tornarem uma tecnologia que valha a pena adotar, especialmente no comércio.

O que me convenceria de que o comércio agêntico está funcionando seria ver agentes úteis, equipados com as ferramentas necessárias, e a adoção por ambos os lados do modelo comercial em um determinado setor.

Por exemplo, imagine que a comunidade científica quisesse encontrar uma maneira de financiar pesquisas valiosas e acelerar o desenvolvimento tecnológico.

O comércio agêntico poderia gerar valor nesse setor se vários grandes participantes de ambos os lados da relação comercial concordassem com os mecanismos ou as ferramentas — como plataformas de publicação e de compras voltadas à pesquisa científica — e se tanto vendedores quanto compradores, incluindo equipes de P&D, empresas farmacêuticas e empresas de tecnologia médica, estivessem preparados para realizar transações significativas. O sinal definitivo será quando começarmos a observar um aumento real da produção como resultado desse sistema. No setor médico, por exemplo, isso poderia significar o desenvolvimento mais rápido de novos medicamentos, dispositivos e diagnósticos, com transações viabilizadas pelo comércio agêntico contribuindo para esse avanço.

Obrigado pela ótima entrevista. Leitores que quiserem saber mais sobre comércio agêntico e infraestrutura de registros distribuídos devem visitar Hedera.