A Gate concluiu a atualização da arquitetura do Gate Skills para a versão 2.0, migrando o mecanismo de execução subjacente do Gate for AI Agent de um modelo de invocação de ferramentas MCP em múltiplas etapas para uma abordagem nativa baseada em instruções CLI (interface de linha de comando). Esta atualização tem como foco a reestruturação da camada de execução, introduzindo uma estrutura de comandos local que aprimora a eficiência de custos, a estabilidade da execução e o gerenciamento de tarefas complexas.
Com a nova arquitetura, as descrições de ferramentas e a lógica de negócios que anteriormente dependiam do processamento de contexto do modelo passam a ser pré-embaladas e integradas ao ambiente local de CLI. Durante a execução, a IA não precisa mais analisar repetidamente estruturas complexas de ferramentas ou realizar múltiplas confirmações de parâmetros. Em vez disso, ela gera comandos simplificados que acionam diretamente os fluxos de execução. Essa mudança reduz significativamente o consumo de tokens, com redução de custos gerais superior a 60% em cenários de uso de alta frequência.
A mudança no modelo de execução também aumenta a estabilidade. Em interações com múltiplas etapas, os modelos podem ser afetados pelo contexto histórico, o que pode gerar desvios na construção de parâmetros. Com a execução orientada por CLI, os comandos devem seguir uma sintaxe predefinida e passar por validações antes da execução, tornando cenários críticos como operações de trading mais controláveis e aumentando significativamente as taxas de sucesso das execuções.
Ao mesmo tempo, o fluxo de execução redesenhado altera a forma como tarefas complexas são tratadas. Anteriormente, operações longas exigiam múltiplas rodadas de interação. Agora, o planejamento e a execução podem ser realizados em um único comando, reduzindo o risco de interrupções causadas por oscilações de rede ou mudanças de estado do modelo. Isso viabiliza a implementação prática do conceito de “execução multi-etapas com um único comando”.
Em aplicações reais, a arquitetura aprimorada já foi implantada em cenários como monitoramento de pesquisa de alta frequência e trading automatizado. A IA pode escanear periodicamente os principais ativos e gerar relatórios, além de executar instruções simultâneas de ajuste de portfólio durante períodos de volatilidade do mercado. De modo geral, a capacidade de resposta e a eficiência de execução melhoraram significativamente em relação aos modelos anteriores. O processo de integração também foi simplificado. Usuários podem implantar o ambiente CLI com um único comando por meio de ferramentas como OpenClaw, Cursor, Claude Code ou CodeX, possibilitando acesso imediato às Habilidades de IA sem necessidade de configuração adicional.
Além disso, informações sensíveis como chaves API permanecem estritamente confinadas ao ambiente local de CLI. A IA atua apenas como iniciadora de intenções, sem necessidade de transmissão de dados sensíveis para a camada do modelo, reduzindo ainda mais potenciais riscos.
A Gate estabeleceu uma estrutura de capacidades em torno da integração entre IA e Web3, formando um ecossistema que inclui Gate.AI, Gate for AI Agent, GateRouter e GateClaw. Esta atualização da arquitetura do Gate Skills fortalece as capacidades da camada de execução e, combinada à liquidez, ao portfólio de produtos e à base global de usuários da plataforma, viabiliza uma integração mais profunda da IA em operações de trading, gestão de ativos e interações on-chain, estabelecendo as bases para serviços financeiros inteligentes mais eficientes, econômicos e confiáveis.
Saiba mais: https://www.gate.com/pt-br/gate-for-ai-agent
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Equipe Gate
28 de abril de 2026
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