Economias de IA precisam de trilhos, não de regras práticas. À medida que agentes de IA começam a interagir economicamente, pagando, cobrando, coordenando e otimizando, muitos sistemas ainda dependem de diretrizes informais: limites de gastos em documentos, suposições sobre "comportamento razoável" ou supervisão humana quando algo parece errado. Essas abordagens podem funcionar para protótipos, mas rapidamente quebram assim que os agentes operam continuamente e em escala.

O desafio é que regras práticas não se traduzem em execução por máquina. Agentes não interpretam intenção, contexto ou exceções da mesma forma que os humanos. Sem trilhos rígidos, os sistemas recorrem a permissões amplas, monitoramento reativo e intervenção manual após ocorrerem falhas. Isso cria economias frágeis onde um único erro, exploração ou configuração errada pode ocorrer instantaneamente.

Economias de IA exigem uma infraestrutura que impeça comportamento por padrão. Em Kite, a atividade econômica funciona em trilhos: identidade de agente verificável, autoridade com escopo, restrições programáveis e assentamento nativo que executa exatamente como especificado. Em vez de torcer para que os agentes se comportem corretamente, o sistema garante o que eles podem e não podem fazer. Em larga escala, a autonomia segura não vem de melhor julgamento, mas sim de trilhos que tornam os resultados determinísticos 🪁