Quando a IA aprende "blockchain": como engenheiros do MIT estão construindo o Cursor do mundo Web3 "Cursor e Claude podem dominar o React do Web2, mas no Web3, eles são como cegos tateando um elefante." Luke disse isso e os participantes do hackathon na plateia sorriram com compreensão — essa dor de "travar" é algo que eles conhecem muito bem. Escrever contratos inteligentes nunca foi tão simples quanto "juntar algumas funções". Um pequeno desvio em uma variável de estado pode abrir uma vulnerabilidade de segurança de milhões de dólares; uma linha de código que não considera o custo de gas pode fazer com que toda a aplicação fique paralisada na blockchain. Mais irônico é que a IA já fez com que programadores do Web2 se tornassem "full stack da noite para o dia", enquanto os desenvolvedores do Web3 ainda estão trocando entre Remix, Hardhat e Foundry, revisando repetidamente os relatórios de teste — com medo de cair em "buracos invisíveis" na blockchain. Assim, Luke decidiu colocar a mão na massa: criar uma IA que realmente "entenda a semântica da blockchain". Que possa escrever contratos, testar segurança e gerenciar todo o processo de on-chain. Esse é o ponto de partida da Nora. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

Um, do MIT para a cadeia: pesquisadores de IA caem na "armadilha de contexto" do Web3​ Antes de mergulhar no Web3, Luke era pesquisador de IA no MIT Media Lab; mais tarde, ele se tornou um dos poucos especialistas técnicos profundamente envolvidos no desenvolvimento da camada de blockchain, tendo projetado pessoalmente o mecanismo de consenso HotStuff e a solução de execução paralela BlockSTM. ​ Essa experiência o fez perceber um problema crucial: o gargalo do Web3 nunca foi o código em si, mas sim o "contexto on-chain" por trás do código. ​ O mundo dos contratos inteligentes nunca foi apenas operações lógicas, mas sim um conjunto complexo de "ecossistemas de máquinas de estado": cada transação é influenciada pelos blocos anteriores e posteriores, cada linha de código deve ser executada sob as regras do "consenso on-chain", e até mesmo pequenas otimizações do compilador podem alterar o resultado final da execução. ​ Ele viu muitos desenvolvedores jovens tropeçarem nessa "complexidade invisível" — claramente a sintaxe estava correta, mas o contrato falhou na execução na cadeia; claramente a funcionalidade foi implementada, mas devido ao alto custo do gas, ninguém a utilizou. ​ Foi também nesse momento que uma ideia começou a se formar em sua mente:​ "Talvez, a IA não devesse apenas entender a sintaxe do código, mas também a 'lógica linguística' da blockchain."

II. As zonas cegas das ferramentas de AI: por que o Cursor do Web2 não consegue lidar com o desenvolvimento em blockchain?​ Para entender o valor da Nora, é preciso primeiro compreender as "zonas cegas do Web3" das ferramentas de codificação tradicionais de AI. ​ Hoje em dia, os assistentes de codificação LLM — seja o Cursor, Claude Code ou Copilot — geram componentes React e escrevem interfaces de API com facilidade, chegando até a construir a lógica de um site inteiro. Mas pedir-lhes para escrever um contrato inteligente em Solidity? Quase sempre resulta em problemas. ​ Onde está o problema?​ A "compreensão semântica" desses modelos é totalmente baseada no paradigma do Web2: renderização no front-end, interfaces no back-end, chamadas HTTP, entradas e saídas de funções... Eles não conseguem perceber as mudanças de fluxo de estado únicas da blockchain, a lógica de execução da máquina virtual, o cálculo de custos de gas, e muito menos entender as fronteiras de segurança (como ataques de reentrada e controle de permissões).​ "Eles entendem o mundo do JavaScript, mas não conseguem compreender o 'dialeto' da blockchain." A conclusão de Luke atingiu o ponto sensível de inúmeros desenvolvedores do Web3. ​ E é exatamente isso que é o ponto de entrada da Nora.

Três, momento de epifania: fazer com que a IA entenda "a temperatura do bytecode"​ No final de 2024, Luke encontrou um problema complicado ao depurar um contrato Move: o código gerado pela IA tinha uma sintaxe completamente correta, mas ao ser colocado na blockchain, apresentava erro — a razão era que, após a otimização do compilador, a lógica de execução era completamente diferente da esperada no código original. ​ Foi nesse momento que ele de repente percebeu: para que a IA escreva contratos seguros, é necessário que ela primeiro entenda a "linguagem de baixo nível" do compilador e da máquina virtual. ​ Isso se tornou o ponto central do design da Nora. ​ Diferente dos agentes de IA tradicionais, na arquitetura do modelo da Nora, estão diretamente incorporados **"consciência do compilador (Compiler-Aware) e contexto em nível de máquina virtual (VM-Level Context)"**. Ela não apenas entende as diferenças de sintaxe entre Solidity, Move, Cairo e Rust, mas também consegue rastrear o caminho de execução do bytecode após a compilação, analisando a lógica de fluxo de cada instrução. ​ Isso significa que: a Nora não apenas "escreve código", ela também pode validar automaticamente a lógica do contrato, detectar vulnerabilidades de segurança e até otimizar o consumo de gás — mais parecida com um "engenheiro onipotente" que entende simultaneamente princípios de compilação, mecanismos de consenso e auditoria de segurança.