Criei um Agente de Consulta LEI + FIGI Verificado por $5/mês — Chamável por Qualquer Agente de IA via x402

Aqui está o que eu construí: um agente de normalização de dados financeiros que qualquer agente de IA autônomo pode descobrir e pagar em USDC na Base — sem cadastro, sem chaves de API e sem envolvimento humano.

Ele passou de ideia para produção ao vivo em uma tarde, inteiramente do meu iPhone.

O Problema Que Resolve

Se você está construindo um pipeline de negociação, agente de conformidade ou ferramenta de portfólio, você lida constantemente com dados financeiros bagunçados:

• Datas em uma dúzia de formatos
• Moeda escrita como “USD”, “usd”, “$”, “dólares”
• Contrapartes identificadas por apelido, abreviação ou código interno
• Sem ISIN, sem LEI, sem FIGI — apenas um ticker que pode ou não ser único

Antes que seu agente possa agir sobre esses dados, algo precisa limpá-los. Esse algo é caro para construir você mesmo e chato de manter. Então eu construí uma vez e o tornei chamável por qualquer agente.

O Que Faz

O agente expõe quatro ferramentas por meio de uma API HTTP padrão:

normalize_financial_record — Aceita qualquer registro de negociação, transação ou posição em qualquer formato e retorna JSON estruturado com datas padronizadas (ISO 8601), códigos de moeda (ISO 4217), classe de ativo inferida e bandeiras de qualidade de dados.

validate_regulatory_fields — Verifica um registro contra MiFID II, Dodd-Frank, EMIR ou SEC Rule 605 e retorna uma lista de campos ausentes ou inválidos.

enrich_counterparty — Dado um nome de empresa, retorna um código LEI verificado, jurisdição e status da entidade do Índice Global de LEI da GLEIF — o mesmo banco de dados usado por reguladores e bancos centrais em todo o mundo. Sem inferência de IA. Dados reais verificados.

lookup_instrument — Dado um ISIN, CUSIP, SEDOL ou ticker, retorna um código FIGI verificado, bolsa e tipo de segurança do OpenFIGI. Detecta automaticamente o tipo de identificador.

A Parte Que Faz Isso Ser Diferente

As ferramentas de enriquecimento de contrapartes e pesquisa de instrumentos não chamam um modelo de IA. Elas chamam bancos de dados financeiros reais diretamente:

enrich_counterparty("Goldman Sachs International")

→ {
    "lei": "549300R83Q2VTICWNV15",
    "legal_name": "GOLDMAN SACHS INTERNATIONAL",
    "jurisdiction": "GB",
    "status": "ACTIVE",
    "verified": true,
    "source": "GLEIF"
  }

Esse código LEI é puxado ao vivo da GLEIF no momento da consulta. É o mesmo código que os reguladores usam para relatórios de MiFID II. Nenhum LLM poderia alucinar isso com confiança.

Isso é importante porque significa que essas duas ferramentas custam essencialmente nada para operar — sem tokens de IA, sem inferência de modelo, apenas uma chamada de API gratuita. A margem nas chamadas de enriquecimento de contrapartes é próxima de 100%.

A Stack

• FastAPI em Python — o servidor
• Claude Haiku — modelo mais barato capaz, ~$0.00025 por chamada
• GLEIF API — gratuita, sem chave necessária, retorna dados LEI verificados
• OpenFIGI API — gratuita, retorna dados FIGI verificados
• Railway — implantação, ~$5/mês
• Stripe — cobrança medida para clientes com chave de API
• x402 — micropagamentos em USDC na Base para agentes autônomos

Custo total da infraestrutura em baixo volume: menos de $10/mês.

Dois Trilhos de Pagamento

Esta é a parte que acho mais interessante arquitetonicamente.

O agente aceita pagamento de duas maneiras:

Faturamento medido do Stripe é para desenvolvedores que desejam integrar o agente em seu pipeline da maneira tradicional — se inscrever, obter uma chave de API, pagar mensalmente. Padrão SaaS.

x402 é para agentes autônomos. Qualquer agente com uma carteira financiada na Base pode chamar o endpoint agora, sem necessidade de cadastro. O servidor responde com HTTP 402 + instruções de pagamento, o agente paga em USDC e os dados retornam. Nenhum humano envolvido em nenhuma etapa.

GET https://your-agent.railway.app/.well-known/x402

→ {
    "version": 2,
    "resources": {
      "/invoke": {
        "price": "$0.002",
        "network": "eip155:8453",
        "token": "USDC"
      }
    }
  }

O preço por chamada é $0.002, independentemente de qual trilho o chamador usa. Preços consistentes, duas jornadas de compra muito diferentes.

Endpoints de Descoberta

O agente é legível por máquina em vários endpoints padrão para que orquestradores e serviços de descoberta possam encontrá-lo automaticamente:

GET /tools                          — Listagem de ferramentas MCP
GET /.well-known/agent.json         — Manifesto Google A2A
GET /.well-known/x402               — Manifesto de pagamento x402
GET /.well-known/mcp.json           — Descoberta MCP (padrão em desenvolvimento)
GET /health                         — Status + trilhos de pagamento ativos

Qualquer agente que saiba olhar para /.well-known/agent.json ou /.well-known/x402 pode descobrir este agente, entender o que ele faz e pagar por ele — sem que nenhum humano escreva documentação ou envie um e-mail.

A Economia

Aqui está a divisão de custo por chamada no preço atual de $0.002:

Com 10.000 chamadas/mês, o preço cai para $0.0015/chamada. Com 10.001+ cai para $0.001. O custo da infraestrutura permanece constante. A margem melhora em escala.

Como Eu Construí Isso no iPhone

A construção inteira aconteceu do meu iPhone. Sem laptop, sem VS Code, sem terminal local.

• Edição de código: Textastic (aplicativo para iPhone)
• Implantação: Railway conectado ao GitHub, auto-implanta em commit
• Teste de API: aplicativo API Tester
• Configuração de cobrança: painel do Stripe no celular
• Monitoramento: logs do Railway no Safari

O principal desafio foi o autocorreção do iPhone convertendo aspas simples em aspas curvas.