Pearl é a porta de entrada do consumidor da Olas para um futuro onde agentes restritos de IA negociam, gerenciam e constroem mercados preditivos silenciosamente em escalas nunca tocadas por humanos, disse o cofundador David Minarsch.
resumo
O cofundador da Olas, David Minarsch, rastreia Pearl desde seu trabalho inicial como agente na Fetch.ai e Valory, antes de passar de uma ferramenta DAO B2B para um aplicativo de consumidor para possuir agentes de IA. A Pearl capacita agentes de longo alcance e de longo alcance como a Polystrat, que filtra o mercado Polymarket, aplica ferramentas preditivas e às vezes supera os traders humanos por um fator de duas a três vezes. Minash vê os mercados de previsão como um campo de treino económico para a IA, com os agentes já a representar uma grande parte da actividade e, sob a regulamentação do mundo real, a longa cauda do mercado é cada vez mais servida por máquinas.
Falando à crypto.news à margem da ETHCC em 31 de março, David Minash explicou por que os agentes de IA limitados e de longa duração de Pearl estão remodelando completamente os mercados de previsão.
De Fetch.ai a Pearl
O caminho de Minash para agentes autônomos é uma mistura clássica de criptografia e IA. “Fui atraído para este campo pela minha formação em economia e teoria dos jogos”, disse ele ao crypto.news, relembrando sua transição para criptomoedas após vários anos trabalhando em aplicativos de aprendizado de máquina.
Na Fetch.ai, onde passou dois anos, sua equipe construiu uma das primeiras estruturas de agentes em criptomoedas. Esta estrutura é baseada na ideia simples, mas rica, de uma carteira controlada por máquinas e não por humanos.
“Na verdade, escrevemos um artigo detalhado sobre isso e estava muito à frente de seu tempo”, acrescentou. Em 2021, ele implantou essas lições no Valory, o laboratório central por trás da Olas, e desde então tem experimentado diferentes aplicações e estratégias de entrada no mercado.
A primeira aposta foi B2B. Agentes autônomos vendidos para DAOs como CowSwap, Balancer e Ceramic. “Funcionou, mas realmente não funcionou”, admite Minash. O verdadeiro ponto de inflexão veio em 2023, com a chegada de “modelos de linguagem de uso geral e utilizáveis em grande escala, como ChatGPT” e Olas “mudando ainda mais para B2C”. Pearl é o resultado de um “aplicativo B2C com uma variedade de agentes” criado para usuários, e não para fóruns de governança.
Quando Pearl foi lançado em fevereiro de 2025, o resto da indústria já havia alcançado a nascente teoria do agente de Olas. “O espaço criptográfico e o espaço de IA estavam se movendo em direção aos agentes, e agora todos estão construindo agentes, usando agentes ou ambos”, disse Minash. Mas ele argumenta que a noção de agente da maioria das pessoas ainda é moldada por interfaces de bate-papo como o ChatGPT. Em outras palavras, é uma “experiência de sincronização co-piloto”, onde você solicita e o agente responde em tempo real bem na sua frente.
Olas está claramente apostando nesse padrão dominante. “Se você tem agentes de longa data com autonomia semelhante e escopo restrito, eles não podem fazer nada, mas podem fazer coisas interessantes dentro de um determinado escopo. É aí que a coisa fica realmente interessante”, diz ele. Minash ressalta que o Pearl foi projetado em torno de processos em segundo plano bem focados, em vez de um assistente de uso geral.
“Na Pearl, éramos intencionalmente muito restritos em termos de capacidade dos agentes”, explica ele. Ele aponta novas ferramentas como o OpenClaw como validação e aviso. “O OpenClaw validou muitas de nossas suposições principais, que são as de que as pessoas desejam uma primeira experiência local com um agente de IA”, diz ele. “Mas como este produto pode fazer tanto, levanta muitas questões, incluindo a segurança, que também é um problema para os utilizadores.”
Na sua opinião, esse tipo de sistema é construído para criadores que “só querem modificá-lo para algo que funcione para eles”. “Usuários de baixo atrito” desejam resultados consistentes com o “apertar de um botão”. “Eu o tenho e pedi que me enviassem relatórios diários, e metade deles estava quebrada”, diz ele sobre o OpenClaw. “Essa não é uma boa experiência de produto.” Os agentes de Pearl, pelo contrário, foram concebidos para garantir que fazem uma coisa: negociar, procurar rendimento e criar mercados. Alcance limitado, alta resolução, baixo atraso de problemas.
Polystrat é a demonstração mais clara dessa filosofia. “A Polystrat é um exemplo disso, porque é apenas uma ideia: você dá-lhes dinheiro e deixa-os negociar num mercado de previsão”, disse Minash. Em vez de enfrentar a experiência do usuário da Polymarket (configuração de carteira, financiamento, seleção de mercado, dimensionamento de posição), os usuários delegam seus fundos à Polystrat e deixam os agentes fazerem o trabalho.
“A Polystrat é como um usuário do Polymarket”, enfatiza. “Se quiser usar o Polymarket, você, como ser humano, terá que criar uma carteira e colocar fundos. Depois, terá que decidir em quais mercados negociar. A ideia é que a Polystrat abstraia tudo isso e simplesmente negocie em seu nome.” O agente concentra-se nos mercados de notícias geopolíticas e políticas, mas “não é muito efêmero” e normalmente fecha “nos próximos quatro a cinco dias”.
É tecnicamente simples, mas o fluxo é implacável. Os agentes filtram o mercado usando regras como liquidez e tempo de fechamento, e aplicam “ferramentas preditivas” que Minash descreve como “fluxos de trabalho baseados em modelos e fontes de dados”. “Existem muitas ferramentas de previsão diferentes e, com o tempo, o agente aprende o que pegar e o que não pegar, dependendo do mercado.” Um mecanismo local de precificação e dimensionamento converte essas previsões em posições, que o sistema negocia de forma autônoma em seu nome.
Em termos de desempenho, Minash afirma que a precisão da Polystrat está entre 56 e 69 por cento. Para a frota como um todo, “nossos agentes estão superando os comerciantes humanos em duas a três vezes”, mas “ainda não atingimos o ponto de equilíbrio para a frota como um todo”. No entanto, instâncias individuais da Polystrat podem oferecer “até 100% de ROI geral e vários ROI de 100% para cada transação individual”. O objetivo é a superioridade estatística, não anedotas. “Alcançando um ROI médio positivo para a frota da Polystrat.”
Negociar é apenas metade da história. À medida que mais agentes se juntam à Polymarket e às suas empresas antecessoras, Minash vê os mercados de previsão tornarem-se “um protótipo inicial para estes sistemas de IA orientados para o mercado, um ambiente que codifica a descoberta da verdade numa escala económica”.
Ele não está fingindo que os trilhos estão limpos. Em mercados com questões controversas ou resultados contestados, são comuns atrasos na informação e resultados contestados. Os outros agentes da Polystrat e Pearl estão tentando resolver isso. “A própria Polystrat é apenas um agente comercial acima da Polymarket.” Este não é um consenso ou uma pílula que diz a verdade.
Mas a IA já está a mudar a forma como participamos, criamos e policiamos. “Não está claro exatamente quantos traders do mercado de previsão já são agentes de IA, mas provavelmente é mais de 30%”, acredita Minash. “Provavelmente já estamos a mais da metade do caminho”, acrescentou. Como tal, ele prevê que, como os humanos têm capacidade de atenção limitada, “toda a cauda longa do mercado de previsão será essencialmente dada aos agentes de IA”.
É importante ressaltar que Minash está se afastando do criptolibertarismo quando se trata de governança. Ele afirmou categoricamente que “considera que os mercados de previsão precisam ser regulamentados” porque “efetivamente se parecem com mercados de assassinato” e “encorajam atividades fraudulentas”. “Algum grau de regulação ou auto-regulação” deverá abrir a porta a mais mercados e a mais participantes na IA para “colocar os preços em equilíbrio” e “melhorar a informação incorporada no mercado”, bem como derivados, cobertura e outros instrumentos construídos sobre ele.
Quando questionado se o agente da Olas poderia se tornar um “provedor de liquidez de dados que opera de forma autônoma em múltiplas redes”, Minash ignorou essa distinção. “A provisão de liquidez é efetivamente uma estratégia comercial”, diz ele.
Nessa estrutura, Pearl é menos um aplicativo único e mais um sistema operacional para agentes restritos e de longo prazo, como Polystrat para previsão de mercado, Optimus para rendimento, Omenstrat para criação de mercado e o que vem a seguir para liquidez em todo o local. Uma escolha de design consistente é o alcance. Cada agente faz uma coisa ao longo do tempo, com o mínimo de intervenção humana possível.
“Estávamos muito no início do que muitas pessoas estão fazendo agora”, diz Minash sobre a onda de agentes. A diferença agora é que a Pearl está a empurrar estas agências para ofertas de retalho, transformando os mercados de previsão num parque infantil e num campo de testes para a liquidez impulsionada pela IA e para a descoberta da verdade.
