¿Cuándo comienzan los agentes de IA a pedir prestado: cómo el crédito de las máquinas establece precios de confianza?

El mercado de préstamos en la cadena está escribiendo las primeras reglas del crédito de IA.

Escrito por: Thejaswini M A

Compilado por: Saoirse, Foresight News

La humanidad ha practicado el préstamo durante miles de años, pero aun así, no se puede garantizar que siempre se pague a tiempo.

Para mediados de 2026, la deuda total de los estadounidenses en hipotecas, tarjetas de crédito, préstamos para automóviles, préstamos estudiantiles y otros tipos de deudas alcanzará los 18.8 billones de dólares. De esta cantidad, el 4.7%, aproximadamente 880 mil millones de dólares, está en estado de incumplimiento en diferentes grados.

En el segundo trimestre, alrededor del 7% de la deuda de tarjetas de crédito estaba gravemente atrasada, es decir, con pagos atrasados de al menos 90 días. Además, más de 23 millones de estadounidenses todavía tienen deudas de tarjetas de crédito que han sido clasificadas como incobrables por las instituciones prestamistas.

Los bancos revisan el historial de pagos de los usuarios a lo largo de los años. De hecho, los bancos tienen acceso a una cantidad asombrosa de información personal sobre nosotros.

Los bancos saben si has cumplido con tu tarjeta de crédito anterior, pueden acceder a tu historial de hipotecas, conocen el monto del crédito que otras instituciones financieras te han otorgado y tienen información sobre si has tenido retrasos en el pasado. Al solicitar un préstamo grande, los bancos también verifican tus ingresos, situación laboral y estado de activos. Por esta razón, las instituciones recopilan estos datos históricos para generar puntajes de crédito, que luego venden a los prestamistas.

Con tantos datos en mano, en los 12 meses que terminaron en junio de 2026, 581,570 estadounidenses presentaron solicitudes de quiebra no comercial, un aumento del 12% en comparación con el año anterior.

El sistema de crédito no exige que los prestatarios sean perfectos. Los bancos pueden clasificar a los prestatarios por riesgo, estableciendo así límites de préstamo y aplicando tasas de interés diferenciadas.

Hoy en día, los agentes de IA pueden tener fondos y realizar pagos de manera autónoma. Entonces, ¿podemos replicar esta lógica de crédito para los agentes de IA?

¿Qué condiciones debe cumplir una entidad programática para ganar confianza y obtener un préstamo? ¿Qué problemas surgirán al prestar a máquinas? Este artículo explorará Priors y otros proyectos que buscan abrir este camino.

Transferí 5 dólares a la billetera AgentCash de Hermes, permitiendo que el agente consuma de forma autónoma; cuando el saldo se agota, vuelvo a recargar. Este mecanismo está diseñado de esta manera. Podemos depositar monedas estables en la billetera, y el agente puede liquidar los costos de las llamadas API a través del protocolo x402.

Pero si queremos que el agente de IA asuma tareas de pago de manera independiente, surge una contradicción: necesita comprar datos y utilizar la potencia del modelo, pero la recompensa por la tarea puede tardar una semana en llegar.

En este tipo de escenarios comerciales, recargar repetidamente es muy complicado, especialmente porque los fondos a menudo necesitan ser transferidos en grandes cantidades.

Esta es precisamente la razón por la que surge el crédito dirigido a agentes de IA. Si mi agente necesita 10 dólares para comenzar a trabajar y los ingresos no se pueden cobrar hasta una semana después, un préstamo a corto plazo puede llenar el vacío de financiamiento.

Además, hay otra motivación real. Los agentes de IA comienzan a interactuar con otros agentes completamente desconocidos. El estándar de identidad de agente de Ethereum ERC-8004 otorga una identidad en la cadena a cada agente de IA, junto con retroalimentación de evaluación, pero el contenido de la retroalimentación puede ser manipulado, por lo que no tenemos un conjunto confiable de certificados de credibilidad.

El préstamo, en esencia, es establecer un precio para la confianza. Antes de la llegada de los puntajes de crédito, el juego del préstamo se basaba en la reputación. En la Venecia medieval, los comerciantes con un buen historial de cumplimiento tenían más facilidad para obtener financiamiento para el comercio en alta mar ------ eran más capaces de obtener ganancias y sostener la próxima ronda de navegación.

Incluso en el comercio medieval de Inglaterra, el crédito estaba profundamente vinculado a la "reputación" del comerciante. Una vez que un comerciante adquiría la reputación de no pagar sus deudas, otros comerciantes dejaban de ofrecerle crédito.

Priors está construyendo un mercado de préstamos para agentes de IA, emitiendo préstamos en monedas estables USDG en la cadena Robinhood.

El proyecto se encuentra actualmente en una fase de prueba temprana, con registros de cuentas de Google abiertos por lotes. Sin embargo, el protocolo mantiene una alta transparencia en la lógica de préstamos, reglas de garantía y mecanismos de puntaje de crédito.

El proceso completo es el siguiente: el propietario primero crea un agente de IA y genera una identidad en la cadena a través de ERC-8004.

Luego, el propietario deposita un depósito reembolsable de 5 dólares, que es custodiado por Priors como garantía; siempre que el agente cumpla con sus obligaciones de pago, el depósito puede ser devuelto. Después, el fondo proporcionará un límite de crédito básico de 5 dólares a ese agente.

El plazo de cada préstamo es de 1 a 30 días. La tasa de interés completa para un préstamo de 30 días es del 1%, y cuanto más corto sea el plazo, menor será la tarifa. Por ejemplo: si pides prestados 50 dólares por una semana, la tarifa es de aproximadamente 12 centavos; si pides prestados 50 dólares durante un mes, la tarifa es de 50 centavos.

El agente puede realizar préstamos automáticos a través del cliente x402 de Priors. Cuando necesita pagar una llamada API y el saldo de su cuenta es insuficiente, puede pedir prestado solo la parte que falta, siempre que no supere el límite establecido por el propietario, lo que se asemeja al servicio de sobregiro de un banco.

Los usuarios depositan tokens de acciones de Robinhood en la tesorería como garantía, y la tesorería otorga un límite de crédito en función de esto; el agente de IA pide prestado y obtiene USDG; después de devolver el capital y los intereses, se libera la garantía y los tokens se devuelven al usuario.

Si el agente desea superar el límite inicial de 5 dólares, debe tener fondos adicionales para asumir el riesgo potencial. El propietario puede apostar el token nativo de Priors, PRIORS, para aumentar el límite de crédito, comenzando en 25-50 dólares. El valor de los tokens apostados debe ser superior al límite de crédito otorgado. Es decir, si se permite que el agente pida prestados 50 dólares, el valor de los PRIORS apostados por el propietario debe superar los 50 dólares. Si el precio del token fluctúa drásticamente, Priors también requerirá un mayor colchón de riesgo.

Siempre que el agente continúe pagando el capital y los intereses a tiempo, el límite de préstamo puede aumentarse en etapas, hasta un máximo de 500 dólares. Para desbloquear el límite completo, se requiere al menos un registro de cumplimiento exitoso de diez semanas.

Si el agente incumple, los activos apostados se utilizarán primero para compensar las pérdidas. En caso de retraso, se confiscará directamente el 75% de los tokens PRIORS apostados. Para el crédito básico de 5 dólares, si hay incumplimiento, se confiscará el depósito de 5 dólares pagado por el propietario.

Las tarifas generadas por cada préstamo se dividen: la mitad se destina al fondo de préstamos USDG, un cuarto se asigna a la parte garante que respalda al agente, y el resto se destina a la reserva de riesgos. Si el agente se retrasa más de tres días, cualquier persona puede marcar ese préstamo como incumplido. Una vez que se activa la marca, el puntaje de crédito de ese agente se restablecerá a cero de forma permanente.

Priors también acepta otros activos como colateral, pero no prestará según la valoración total del activo. Cuanto mayor sea el riesgo del activo, menor será el porcentaje que se puede prestar.

Priors admite 35 tipos de tokens como colateral (2 en pausa), el número representa el porcentaje del valor que se puede pedir prestado de ese activo, 33 de los cuales se pueden utilizar para nuevos préstamos. Fuente de datos: priors.trade

Hasta el 13 de octubre, Priors ha otorgado préstamos por un total de 271,910 dólares, habiendo completado reembolsos por 270,180 dólares, con un total de 36,387 registros de reembolso, y la plataforma ha registrado 272 agentes de IA. Hasta ahora, solo ha habido dos eventos de incumplimiento. Las pérdidas causadas por los dos incumplimientos fueron asumidas completamente por la parte garante, y el fondo de préstamos no sufrió ninguna pérdida.

En la versión inicial de Priors, el peso del historial de pagos era mucho mayor que ahora.

En la versión original, el agente podía aumentar su límite de préstamo de forma autónoma solo por pagar a tiempo, con un aumento máximo de 25 dólares por semana, hasta un límite de 250 dólares. Sin la parte garante externa, el nuevo riesgo era cubierto por el fondo de reserva del proyecto.

Después del lanzamiento del fondo de la versión V2 el 24 de septiembre, este mecanismo se ajustó. El reembolso seguirá optimizando el perfil de crédito del agente, pero debe haber fondos reales respaldando su riesgo.

Solo si los fondos de reembolso provienen de un tercero externo, este registro de cumplimiento tendrá valor de referencia. De lo contrario, el propietario podría simplemente hacer transacciones entre sus propios fondos para inflar el registro de cumplimiento. Por lo tanto, Priors dará mayor peso a las transacciones de préstamos donde el riesgo no es asumido por el propietario del agente. Después de todo, una persona puede crear múltiples agentes y manipularlos para intercambiar datos.

Esta lógica de evaluación también se aplica a la verificación de ingresos. Priors opera su propio servicio x402, y el nivel más alto del sistema de puntuación V2 se llama "nivel de respaldo de ingresos". El núcleo de la evaluación es: si el agente realmente recibe ingresos de un tercero externo, y no simplemente transfiere fondos entre sus múltiples billeteras.

Esta es la regla de puntuación de crédito para agentes de IA en Priors v2, con un máximo de 1000 puntos, basada en la duración del riesgo, el historial de préstamos maduro, el respaldo externo, la duración de la cuenta, los registros de compensación y los ingresos externos, mientras que los retrasos y los incumplimientos restan puntos e incluso pueden anular permanentemente el puntaje del agente y sus agentes asociados. Fuente de datos: priors-agents

Incluso sin un respaldo humano para las pérdidas potenciales, el agente aún puede obtener préstamos.

Clawloan está diseñado específicamente para el agente OpenClaw, con los requisitos de entrada más flexibles.

Los agentes verificados pueden pedir prestado USDC sin necesidad de colateral ni aprobación humana por transacción. El límite inicial para nuevos agentes es de aproximadamente 10-50 dólares; después de completar al menos cinco transacciones de cumplimiento completas, el límite se incrementa a 100-500 dólares; si mantiene un rendimiento confiable a largo plazo, el límite puede alcanzar los 1000 dólares o más.

El mecanismo de operación de la plataforma: los usuarios / agentes de IA pueden depositar USDC para obtener intereses básicos + un 5% de ganancias de tareas del agente, con la opción de retirar en cualquier momento; los agentes de IA verificados pueden solicitar préstamos instantáneos de bajo monto sin colateral, utilizando las ganancias de las tareas para reembolsar y acumular su propio crédito. Fuente de datos: clawloan

Este modelo transfiere el riesgo de pérdida a los prestamistas, lo que hace que la puntuación de crédito sea crucial. Los propietarios de agentes aún pueden establecer un límite máximo de préstamo, que se ejecuta mediante un contrato de puntuación de crédito que combina el historial de pagos para forzar las restricciones de límite. Clawloan tiene un volumen de negocio muy pequeño, con un valor total bloqueado de solo 360 dólares y un monto total de préstamos de solo 33 dólares.

Otro proyecto de préstamos, Bank of Bots, finalizó su desarrollo secreto el 1 de abril, afirmando haber completado el primer préstamo dirigido a agentes de IA.

El proceso de préstamo es en su mayoría ejecutado de forma autónoma por el agente: presenta una solicitud de préstamo, firma el acuerdo con una clave criptográfica y luego recibe USDC en su billetera de la cadena Base.

En ese momento, la industria aún no tenía un historial de préstamos de agentes de IA, y Bank of Bots indicó que consideraría parcialmente el comportamiento histórico en la cadena para evaluar a los prestatarios, examinando dimensiones como el volumen de transacciones, la duración de la cuenta y el número de contrapartes independientes con las que ha interactuado. Sin embargo, la persona que controla ese agente debe completar primero la verificación de identidad KYC. Desde entonces, Bank of Bots no ha divulgado datos significativos sobre su actividad de préstamos.

Mirando todo el campo, el mercado en el que se encuentra Priors sigue siendo casi un vacío. Esto le da la oportunidad de establecer las primeras reglas de la industria antes de que llegue la competencia a gran escala.

¿Estamos apresurándonos al construir un sistema de crédito para agentes?

Hasta el 13 de octubre, el protocolo x402 ha procesado aproximadamente 192 millones de transacciones. Los datos de Chainalysis muestran que, para principios de 2026, en el protocolo x402 de la cadena Base, las transacciones de un dólar o más representarán el 95% del total de transacciones, mientras que al principio esa proporción era solo del 49%. En comparación con los sistemas de pago tradicionales, la escala sigue siendo limitada, pero ya ha surgido la forma primitiva de las actividades económicas de las que depende el crédito. Incluso si los creadores de los agentes no son ricos, mientras el agente pueda seguir obteniendo ingresos de clientes externos y reembolsar los préstamos a tiempo, podrá obtener gradualmente más capital disponible.

Hasta el 2026-10-13, las tres cadenas públicas Base, Solana y Polygon han soportado el 99% de las transacciones acumuladas del protocolo x402, mientras que el volumen de transacciones en otras cadenas es muy pequeño.

Estamos entrando en la era comercial de los agentes, donde los agentes de IA reemplazan a los humanos en las compras. Muse puede comprar para los usuarios; Rye permite que los agentes conecten con miles de comerciantes para realizar pedidos sin que los usuarios tengan que pagar manualmente.

Ahora, los humanos revisan los precios de los productos, los planes de pago y las tasas de interés, y luego deciden si pedir prestado. En el futuro, los agentes de IA también podrán realizar este tipo de comparaciones. Podrían determinar que pagar 800 dólares en este momento no es rentable y optar por un plan de pago a tres meses, reservando el efectivo para otros usos.

Desde el punto de vista legal, la responsabilidad de la deuda sigue siendo humana, pero cuándo pedir prestado y qué prestamista elegir puede ser decidido por el agente.

Ya hemos visto cómo la integración del crédito en el proceso de consumo cambiará el comportamiento del usuario. La tasa de penetración de los productos de "compra ahora, paga después (BNPL)" en EE. UU. ha aumentado del 10% de la población adulta en 2021 al 16% en 2025.

Supongamos que le indico al agente que compre una computadora portátil de 900 dólares, mientras le pido que conserve la mayor cantidad de efectivo posible en la cuenta. El agente comparará el pago completo con varios planes de pago y elegirá la mejor opción de forma autónoma. Las instituciones prestamistas deberán optimizar sus términos para adaptarse a la lógica de decisión interna del agente.

Aquí también hay un tipo de riesgo: las instituciones prestamistas pueden pagar para comprar agentes o la plataforma detrás de ellos, a cambio de recomendaciones prioritarias, lo que equivale a crear un posicionamiento pagado en el campo del crédito. La Oficina de Protección Financiera del Consumidor de EE. UU. (CFPB) ya ha expresado su preocupación: algunos proveedores de servicios de compra ahora, paga después utilizan datos de pago y aplicaciones de compras para inducir a los consumidores a elegir comerciantes específicos.

Es muy probable que, antes de que los humanos vean las opciones disponibles, los agentes ya hayan cerrado el préstamo.