➥ GAIB Lista de Verificação do Agente Stack

Mapeando @gaib_ai em relação ao que importa para agentes de IA onchain, para que possa julgar o sinal versus o ruído em minutos

Core Runtime
➤ Planejamento determinístico para txs, modelo de custódia de carteira, recuperação de falhas
➤ 4337 AA ou sessões baseadas em Safe para txs delegadas seguras
➤ Roteamento de intenção entre cadeias (CCTP, CCIP ou pontes nativas) para evitar silos de liquidez

Dados + Modelos
➤ Camada de recuperação: estado onchain, APIs offchain, cadência de sincronização de oráculos
➤ Orçamento de latência por ação; contexto de modelo frio vs quente; estratégia de cache
➤ Modelar a proveniência e as avaliações para a fiabilidade do agente, não apenas benchmarks

Economia
➤ Limpar o ciclo de taxas: quem paga, em que ativo, e como os custos são limitados
➤ Mercados de tarefas com reputação, slashing ou zk attestations para confiança
➤ Execução de agente ciente do MEV para minimizar deslizamento e risco de sanduíche

Casos de uso que realmente impactam
❶ Piloto automático de portfólio: rebalancear, hedge, rolar perps com guardrails
❷ Operações de pagamentos: faturas, FX, folha de pagamento em lote entre cadeias
❸ Agentes de Ops: lançamentos de NFT, rotação de cofres, gestão de liquidez na EVM

Se @gaib_ai enviar chaves de sessão limpas, recuperação robusta e um loop de taxas transparente, as redes de agentes podem passar de demonstrações para automações positivas em P&L. Acompanhe KPIs como taxa de sucesso de ação, custo por transação bem-sucedida e tempo até a finalização por tarefa de agente.

Acredita que os agentes são a próxima grande cunha infra, ou ainda nos faltam os trilhos para torná-los de grau empresarial NFA + DYOR