Resumen:Este artículo presenta un primer estudio empírico de la IA agente como tomadores de decisiones autónomos en la gobernanza descentralizada. Utilizando más de 3.000 propuestas de los principales protocolos, construimos un votante de IA agente que interpreta los contextos de las propuestas, recupera datos históricos de deliberaciones y determina de forma independiente su posición de votación. El agente opera dentro de un entorno de simulación financiera realista basado en datos de blockchain verificables, implementado a través de un flujo de trabajo de programa modular componible (MCP) que define el flujo de datos y el uso de herramientas a través del marco de Agentics. Evaluamos qué tan estrechamente se alinean las decisiones del agente con los resultados humanos y ponderados por tokens, descubriendo alineaciones sólidas medidas mediante métricas de evaluación cuidadosamente diseñadas. Nuestros hallazgos demuestran que la IA agente puede aumentar la toma de decisiones colectiva al producir señales interpretables, auditables y empíricamente fundamentadas en entornos realistas de gobernanza DAO. El estudio contribuye al diseño de agentes de IA explicables y económicamente rigurosos para sistemas financieros descentralizados.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 26 de octubre de 2025.
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