La semana pasada, usé Claude para ayudarme a escribir un informe de análisis de la competencia. Hizo un buen trabajo. Pero después de terminar, no puede ir por sí solo a buscar un diseñador para el diseño, no puede enviar el informe al cliente por sí mismo, no puede modificar automáticamente la tercera versión según los comentarios del cliente. Solo puede esperar en el cuadro de diálogo mi siguiente instrucción.


Este es el cuello de botella de la IA en este momento: tiene cerebro, pero no manos ni pies. Puede pensar, pero no puede actuar.


La dirección en la que la industria está resolviendo este problema se llama Agente IA: un agente de IA que ejecuta tareas de manera autónoma. No es un chatbot al que le alimentas instrucciones línea por línea, es que le das un objetivo, descompone los pasos por sí mismo, llama a herramientas, completa el trabajo y procesa pagos. OpenAI lo está haciendo, Google lo está haciendo, toda Silicon Valley está apostando por esto.


Pero hay un problema que rara vez se menciona: ¿qué pasa con la parte del dinero en el proceso de ejecución de tareas de estos agentes de IA?


Un agente de IA te ayuda a reservar un hotel, comprar capacidad de API, pagar a un diseñador, manejar reembolsos — todas estas son transacciones de dinero real. No puedes permitirle usar tu tarjeta de crédito, ni puedes aprobar manualmente cada transacción. Necesita un sistema de liquidación que pueda ejecutar pagos de manera autónoma, con costos predecibles y cada transacción documentada.


¿Cómo se ve este sistema? @Vanarchain dio una respuesta.



Empecemos por la capa más básica. Un agente de IA puede tener que ejecutar cientos o miles de microtransacciones al día: llamar una vez a una API de datos, pagar una vez por almacenamiento, completar una liquidación entre servicios. Si las tarifas de gas de cada transacción fluctúan con el mercado, el agente de IA no podrá hacer una gestión presupuestaria. La tarifa de gas de Vanar se fija en aproximadamente $0.0005 por transacción, sin subastas ni fluctuaciones. Para los usuarios humanos, esto es "barato"; para los agentes de IA, es un "entorno económico programable" — puede calcular con precisión el costo total de diez mil operaciones, sin gastar diez veces más debido a la congestión de la red.


Hablemos de la capa de datos. Los agentes de IA necesitan leer información para tomar decisiones. Pero la mayoría de lo que se almacena en la cadena son solo registros de transacciones y punteros hash; los datos reales — contratos, informes, comprobantes — están fuera de la cadena. Para que los agentes de IA lean estas cosas, deben salir de la cadena, solicitar APIs externas, esperar respuestas, y manejar formatos incompatibles: cada dependencia externa adicional añade un punto de fallo. Neutron de Vanar comprime documentos en un Seed en la cadena, y el motor de inferencia Kayon puede entender directamente el contenido del Seed en la cadena y responder a las consultas. Los agentes de IA pueden obtener toda la información necesaria para tomar decisiones sin salir de la cadena. Donde están los datos, está la decisión.


Luego está la capa de ejecución. #vanar Axon, en desarrollo, está posicionado como "contratos inteligentes listos para agentes" — un sistema de contratos inteligentes diseñado para agentes de IA. Los contratos inteligentes tradicionales son estáticos: si se cumple la condición A, se ejecuta la acción B. Lo que Axon busca es permitir que los contratos se ajusten dinámicamente según el contexto: los agentes de IA pueden decidir, basándose en los resultados de inferencia de Kayon, si ejecutar, pausar o modificar una transacción. Los contratos inteligentes pasan de ser un ejecutor mecánico a un operador que puede "escuchar sugerencias".


En la parte superior están los Flows — la herramienta de orquestación de flujos de trabajo de agentes de IA en cadena. Encadena múltiples pasos en una línea de producción automatizada: recibir tarea → consultar datos (Neutron Seed) → analizar y juzgar (Kayon) → ejecutar acciones (contratos Axon) → registrar resultados → disparar el siguiente paso. Todo el proceso no requiere intervención humana, cada paso deja un rastro en la cadena.



Veamos estas cinco capas apiladas:


Vanar Chain (liquidación de capa base) → Neutron (compresión de datos y almacenamiento en cadena) → Kayon (inferencia en cadena) → Axon (automatización de contratos inteligentes) → Flows (orquestación de flujos de trabajo de agentes)


No son cinco productos independientes, es un pipeline de ejecución diseñado específicamente para agentes de IA. Desde "leer información" hasta "entender información", "tomar decisiones", "ejecutar acciones" y "orquestar flujos", todo se realiza en la cadena.


Esto también explica por qué Worldpay se asoció con Vanar para promover los "pagos agenticos" en la Semana Financiera de Abu Dabi: porque la arquitectura de Vanar se adapta naturalmente a los escenarios de pago de los agentes de IA. No se trata de agregar un plugin de IA a una cadena genérica después del hecho, sino de diseñar desde el primer día bajo la suposición de que "los agentes de IA trabajarán aquí".


"La economía de los agentes de IA" aún se encuentra en una etapa muy temprana. Hoy en día, el número de agentes de IA que realmente ejecutan tareas de manera autónoma y manejan pagos en la cadena probablemente se pueda contar con dos manos. Vanar está construyendo infraestructura para un mercado masivo que aún no existe, lo que representa tanto una ventaja de ser pionero como una apuesta: si acierta, será un precursor; si no, un mártir.



Pero regreso a la escena inicial. Después de que utilicé la IA para escribir el informe, necesito copiar manualmente, formatear manualmente, enviar manualmente y hacer seguimiento manualmente. En toda la cadena, la IA solo se encargó de "pensar"; el resto depende de mis dedos.


Si algún día, los agentes de IA pueden completar por sí mismos todo el ciclo cerrado de pensar a hacer — y cada paso es trazable, auditable y presupuestable en la cadena —


Esa cadena necesita crecer para convertirse en lo que Vanar está construyendo.


Este futuro puede estar muy cerca, o puede estar muy lejos. Pero la infraestructura, como tal, siempre tiene valor cuando se construye antes de que llegue la demanda. Lo que se construye después de que llega, solo está tratando de alcanzar.