Mercuri Finance

Desafio

O produto tinha de comunicar com clareza a coordenação de liquidez concentrada, o comportamento autónomo dos vaults e os limites de confiança de um modelo non-custodial, ao mesmo tempo que a equipa precisava de sistemas internos mais fortes para sustentar a velocidade de execução.

O que entregámos

Apoiámos a experiência pública na web, tanto no site principal como na app, ajudámos a implementar partes do sistema de AI e trabalhámos em fluxos agentic com Claude e OpenAI para automatizar operações, marketing, outreach e trabalho de suporte à engenharia.

Resultado

A Mercuri tem agora uma presença pública mais coerente e maior alavancagem interna através de fluxos suportados por AI, ligando posicionamento de produto, exploração da interface, explicação do protocolo e execução do dia a dia num sistema operativo mais coeso.

Superfícies de produto selecionadas

Uma vista do sistema da Mercuri entre o site e a app.

Agentes autónomos de liquidez

Gestão inteligente de vaults, sem abdicar da custódia. Ative o Smart Mode para automatizar a seleção de intervalo, o rebalanceamento e a recolha de fees. Os agentes otimizam o tempo em intervalo e o rendimento, enquanto os levantamentos continuam reservados ao proprietário.

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Construir sobre a Mercuri

Integre vaults, posições e análises. As ferramentas para programadores da Mercuri permitem ler o estado dos vaults, acompanhar posições e integrar fluxos de vault na sua app. Concebido para integração rápida nas chains suportadas.

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O enquadramento público importava tanto quanto a interface

A Mercuri opera num espaço tecnicamente exigente. O produto tem de fazer sentido para utilizadores que exploram vaults autónomos de liquidez, sem perder de vista a complexidade real por trás da liquidez concentrada, da delegação e dos limites determinísticos de segurança.

• O site público precisava de explicar o produto sem cair em linguagem cripto genérica.
• A superfície da app tinha de parecer real e navegável, e não apenas conceptual.
• A narrativa técnica tinha de reforçar a confiança ao explicar claramente o modelo do sistema.
• A equipa também precisava de maior alavancagem interna para que o trabalho de execução avançasse mais depressa sem depender apenas de coordenação manual.

Apoiámos o sistema de AI e não apenas a superfície pública

O trabalho não se limitou à apresentação. Também apoiámos a implementação do sistema de AI da Mercuri, ajudando a ligar a direção pública do produto ao comportamento real do sistema e ao apoio operacional nos bastidores.

Isso permitiu que o projeto evoluísse para lá de uma simples camada de marketing ou de um documento de protocolo. A camada de AI, a UX pública e a explicação técnica foram moldadas como partes da mesma narrativa de produto.

Ajudámos a construir o sistema público do produto

Não se tratou apenas de apontar os utilizadores para alguns endpoints. Ajudámos a construir e a moldar o sistema público em torno da Mercuri: o site de marketing, a experiência da app, a narrativa do protocolo e o tecido de ligação que fazia tudo parecer um só produto, e não artefactos soltos.

• O site principal transportava o posicionamento, a explicação do produto e o enquadramento de confiança.
• A superfície da app dava aos utilizadores uma forma concreta de explorar a experiência do produto.
• O white paper formalizava o modelo do protocolo e reforçava a narrativa técnica.

Os fluxos agentic criaram alavancagem interna

Em paralelo com o trabalho no produto público, ajudámos a automatizar partes das operações, do marketing, do outreach e dos fluxos de engenharia da Mercuri usando skills e padrões de fluxos agentic construídos sobre Claude e OpenAI.

• Fluxos de apoio operacional que reduziram a coordenação manual repetida.
• Fluxos de marketing e outreach que tornaram o trabalho de conteúdos e seguimento mais sistemático.
• Ciclos de apoio à engenharia que ajudaram a equipa a avançar mais depressa com skills reutilizáveis e padrões agentic.

Porque é que a narrativa do produto funciona melhor em público

O material público tem agora uma linha condutora mais clara: a Mercuri apresenta-se como uma camada de coordenação para liquidez concentrada, com comportamento autónomo de vaults e um modelo non-custodial que os utilizadores podem inspecionar tanto na interface do produto como na documentação do protocolo. Internamente, a equipa também passou a ter maior alavancagem apoiada por AI em torno do trabalho de execução.

Concentrated liquidity requires continuous monitoring, frequent repositioning, precise mathematical reasoning, and responsiveness to changing volatility and gas conditions.Mercuri white paper, February 15, 2026

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Se está a construir um produto tecnicamente exigente e precisa que a presença pública, a implementação do sistema de AI e os fluxos internos agentic se reforcem mutuamente, podemos ajudar a definir o primeiro passo certo.