Já pensou em criar um agente de pesquisa que realmente aprende? Aqui está uma abordagem leve — acompanha o que a consenso diz hoje, compara com a perspetiva de ontem, identifica as diferenças e deixa o sistema absorver essas mudanças para futuras execuções.

A ideia é simples: criar uma memória baseada em snapshots. A cada ciclo, o teu agente recolhe os dados atuais do consenso, faz uma comparação rápida com o snapshot anterior, identifica o que mudou e porquê, e depois fixa essas observações na sua base de conhecimento.

Não é machine learning avançado. É mais como reconhecimento de padrões inteligente — o agente observa como opiniões e pontos de dados evoluem ao longo do tempo, capta mudanças de momentum no sentimento do mercado ou nas discussões de protocolo, e ajusta o peso das suas próprias decisões de acordo.

Este modelo escala surpreendentemente bem para acompanhar o consenso do ecossistema, monitorizar mudanças na governança ou realizar análises contínuas de mercado. A pegada de memória mantém-se leve porque só armazena diferenças significativas, não logs brutos.

Prático para quem constrói ferramentas de pesquisa em crypto, especialmente útil para acompanhar mudanças de sinal na cadeia ou variações no sentimento da comunidade.