Recentemente, tenho lido muitas discussões sobre automação on-chain, e de repente percebi uma contradição interessante: quanto mais inteligente o sistema, mais fácil é ser levado por sinais fracos.

Não é que o sistema em si tenha um problema, mas que o ambiente mudou. Agora, a densidade de fluxo de dados na cadeia é muito alta — frequência de transações, eventos disparados, sinais de entrada, um após o outro — cada pequena oscilação aparentemente insignificante pode se tornar o gatilho para uma execução.

A questão é: como o sistema pode determinar quais sinais devem receber atenção e quais são apenas ruído de fundo?

Modelos de IA tendem a amplificar pequenas oscilações como tendências; motores de liquidação interpretam comportamentos aleatórios como risco; sistemas de governança confundem opiniões dispersas com intenções reais; ferramentas de monitoramento veem movimentos ocasionais como sinais de ataque; módulos de cross-chain consideram pequenas diferenças de atraso como perda de sincronismo. Tudo isso não é bug, mas uma consequência inevitável do crescimento explosivo de agentes inteligentes e da entrada na "era de sensibilidade ultra" do ecossistema on-chain.

Nesse contexto, a definição de prioridades dos sinais torna-se crucial. O sistema precisa entender:

Quais ações requerem resposta em segundos, quais podem esperar; o que é uma mudança estrutural e o que é uma oscilação aleatória; o que reflete uma tendência real e o que é apenas um movimento de curto prazo; o que precisa de mais contexto e o que não deveria disparar nenhuma ação.

Esse é o verdadeiro problema que os sistemas de automação precisam resolver — não torná-los mais sensíveis, mas ensiná-los a filtrar de forma eficaz.