Grundlegendes Paradigma – Die beiden Revolutionen von KI und Web3
Der Aufstieg der KI-Agenten: Von Werkzeugen zu Wirtschaftsakteuren
Wir stehen an der Schwelle eines tiefgreifenden Wandels: Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich vom bloßen Hilfsmittel zu autonomen Einheiten – Agenten –, die wahrnehmen, schlussfolgern, entscheiden und mit der physischen wie digitalen Welt interagieren können. Dieser Wandel ist mehr als ein technischer Sprung; er kündigt einen völlig neuen Wirtschaftsteilnehmer an. Sobald KI-Agenten wirtschaftlich unabhängig werden, ist eine eine Billion Dollar schwere, maschinengetriebene Hochgeschwindigkeits-„Agentenwirtschaft“ keine Science-Fiction mehr, sondern eine unmittelbar bevorstehende Realität.
1. KI-Agenten definieren: Von automatisierten Skripten zu autonomen Einheiten
Die Entwicklung von KI-Agenten zeigt deutliche Intelligenzsprünge. Frühe Automatisierungsskripte folgten starr vorgegebenen Regeln und führten Aufgaben passiv aus, ohne Anpassungs- oder Lernfähigkeit. Durch den Durchbruch großer Sprachmodelle (LLMs) besitzen moderne KI-Agenten inzwischen jedoch eine beispiellose Autonomie.
Zu den wesentlichen Merkmalen moderner KI-Agenten zählen:
Autonomie: Ohne ständigen menschlichen Eingriff arbeiten, Teilziele setzen, Entscheidungen treffen und zur Erreichung der endgültigen Ziele handeln.
Wahrnehmung und Interaktion: Die digitale Umgebung wahrnehmen, etwa API-Antworten, Webinhalte oder Onchain-Daten, und über Werkzeuge wie Code-Ausführer oder Browsererweiterungen mit ihr interagieren.
Schlussfolgern und Planen: Wahrgenommene Daten und langfristige Ziele für komplexe Überlegungen nutzen und übergeordnete Ziele in ausführbare Schritte zerlegen.
Anpassungsfähigkeit: Aus Ergebnissen lernen und Strategien dynamisch an Veränderungen der Umgebung oder unerwartete Fehler anpassen.
Laut Deloitte wird bis 2027 die Hälfte aller Unternehmen, die generative KI einsetzen, Pilotprojekte mit KI-Agenten durchführen. Der Markt soll von 5,1 Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf 47,1 Milliarden Dollar im Jahr 2030 wachsen. Dieses exponentielle Wachstum spiegelt sowohl die Reife der Technologie als auch die stark steigende Nachfrage nach Agenten als neuer Produktivkraft wider.
2. Wirtschaftliche Unabhängigkeit: Die höchste Entwicklungsform von KI-Agenten
Wenn Autonomie der „Geist“ eines KI-Agenten ist, dann ist wirtschaftliche Unabhängigkeit sein „Körper und Lebenselixier“ in der realen Welt. Erst sie verwandelt einen digitalen „Spieler“ in Simulationen in einen echten „Wirtschaftsakteur“ innerhalb offener Systeme.
Wirtschaftliche Unabhängigkeit bedeutet mehr als die Ausführung von Aufgaben: Ein KI-Agent kann Vermögenswerte wie digitale Wallets besitzen und verwalten, durch Dienstleistungen oder Wertschöpfung Einkommen erzielen, Betriebskosten wie API-Gebühren und Rechenkosten decken und schließlich an einer offenen Wirtschaft mit geschlossenem Wirtschaftskreislauf teilnehmen.
Stablecoins gelten weithin als finanzielle Grundlage dieser Vision. Sie ermöglichen KI-Agenten einen weltweiten Werttransfer in Echtzeit und mit hoher Planbarkeit. Anders als stark schwankende Kryptowährungen bieten Stablecoins eine einheitliche Recheneinheit und vereinfachen wirtschaftliche Transaktionen zwischen Maschinen (M2M) erheblich. Vom offenen Zahlungsprotokoll von Google bis zum x402-Mechanismus von Coinbase stehen sie im Mittelpunkt des Wertaustauschs von KI-Agenten. Galaxy-Digital-CEO Mike Novogratz sagte sogar voraus, KI-Agenten würden die größten Nutzer von Stablecoins werden. Das deutet auf ein bevorstehendes Zeitalter hochfrequenter, automatisierter Mikrotransaktionen hin – eine von KI-Agenten getragene und durch Stablecoins angetriebene Wirtschaft.
3. Technische Grundlagen: Die zentralen Antriebe autonomer Agenten
Die Fähigkeiten moderner KI-Agenten beruhen auf einer modularen Architektur mit zentralen Komponenten:
Gehirn – Der LLM-Kern: Als kognitives Zentrum interpretieren LLMs natürlichsprachliche Anweisungen, ziehen Schlussfolgerungen auf Grundlage von Alltagswissen und erstellen Handlungspläne.
Wahrnehmungsmodul: Über APIs, Webcrawler und Indexierer für Onchain-Daten können Agenten die digitale Welt „sehen“ und „hören“.
Planungsmodul: Übergeordnete Ziele in geordnete, ausführbare Teilaufgaben zerlegen. „Finde die DeFi-Strategie mit der höchsten Rendite“ kann beispielsweise aufgeteilt werden in: „Führende Protokolle suchen → APY-Daten abrufen → Risikoparameter vergleichen → optimale Lösung vorschlagen“.
Aktionsmodul: Geplante Schritte mit Werkzeugen wie Code-Interpretern, API-Aufrufern und Modulen zur Interaktion mit Smart Contracts ausführen und dadurch die Außenwelt beeinflussen.
Das Zusammenspiel dieser Module erhebt KI-Agenten von passiven Befehlsempfängern zu proaktiven Entdeckern und Wertschöpfern. Diese solide technische Grundlage trägt ihre Entwicklung zu unabhängigen Wirtschaftsakteuren.
Der Wandel zum absichtszentrierten Web3
Während KI-Agenten vor dem Durchbruch stehen, erlebt auch das Web3-Ökosystem einen tiefen Paradigmenwechsel: von der Transaktionszentrierung zur Absichtszentrierung. Dieser Wandel soll die seit Langem bestehende Lücke in der Nutzererfahrung schließen, die die Web3-Verbreitung hemmt, und schafft zugleich die Grundlage für den großflächigen Einsatz von KI-Agenten.
1. Das heutige Dilemma: Die UX-Hürde für breite Akzeptanz
Trotz seiner großen Vision von Dezentralisierung und Nutzersouveränität bleibt die schlechte Nutzererfahrung die Achillesferse des Web3. Für normale Nutzer ist die Interaktion mit dezentralen Anwendungen (dApps) voller Hindernisse:
Eine steile Lernkurve: Nutzer müssen sich mit komplexen technischen Begriffen wie Wallets, privaten Schlüsseln, Gasgebühren und Transaktionssignaturen auseinandersetzen.
Umständliche Abläufe: Ein scheinbar einfacher Crosschain-Tausch kann erfordern, dass Nutzer über mehrere Oberflächen hinweg Wallets manuell verbinden, Berechtigungen erteilen, Transaktionen signieren und Vermögenswerte über Bridges übertragen.
Verborgene wirtschaftliche Risiken: Nutzer tragen die Kosten von MEV-Angriffen (Maximal Extractable Value) in Form von Slippage und erleben fehlgeschlagene Transaktionen, bei denen dennoch Gasgebühren anfallen.
Dieses Paradigma verlangt faktisch, dass Nutzer zu „Technikexperten“ werden, und schließt damit die meisten Menschen ohne technischen Hintergrund aus. Die heutige Web3-Interaktionslogik fordert Nutzer weiterhin dazu auf, anzugeben, wie jeder Schritt ausgeführt werden soll, statt einfach zu erklären, welches Ergebnis sie wünschen.
2. Absichtszentrierte Architektur definieren: Vom „Wie“ zum „Was“
Eine absichtszentrierte Architektur bietet die Antwort. Diese Designphilosophie stellt das Endziel des Nutzers in den Mittelpunkt und abstrahiert die Komplexität der Ausführung vollständig.
In diesem Modell erstellen und signieren Nutzer keine konkreten Transaktionsanweisungen mehr. Stattdessen unterschreiben sie eine Nachricht, die ihren gewünschten Endzustand ausdrückt – einen „Intent“. Zum Beispiel: „Ich möchte bis zu 100 USDC auf meinem Konto gegen möglichst viel ETH tauschen, sofern die Slippage höchstens 0,5 % beträgt.“
Diese scheinbar kleine Veränderung verschiebt die Web3-Interaktion von einem befehlsbasierten zu einem deklarativen Paradigma. Nutzer erklären einfach, was sie wollen, während die Ermittlung, wie dies geschehen soll, einem konkurrierenden Netzwerk spezialisierter, dezentraler Teilnehmer übertragen wird.
3. Technischer Aufbau: Intents, Solver, Intent-Pools und Abwicklungsschicht
Die praktische Umsetzung eines absichtszentrierten Systems beruht auf mehreren ineinandergreifenden Komponenten:
Intent: Nutzer formulieren ihre Ziele über benutzerfreundliche Oberflächen, etwa mit natürlichsprachlichen Eingaben, und signieren strukturierte Intent-Daten.
Intent-Pool: Der signierte Intent wird in einen öffentlichen Onchain- oder Offchain-Bereich übertragen, der einem Mempool ähnelt und in dem er auf Verarbeitung wartet.
Solver: Spezialisierte, konkurrierende Offchain-Akteure – Menschen, Algorithmen oder KI-Agenten – überwachen den Intent-Pool. Sie suchen optimale Ausführungswege, etwa die beste Liquidität oder eine gasparende Bündelung von Transaktionen, um die Absichten der Nutzer zu erfüllen.
Abwicklungsschicht: Solver verpacken ihre ausgewählte Lösung in eine oder mehrere konkrete Transaktionen und reichen diese zur endgültigen Abwicklung auf der zugrunde liegenden Blockchain, etwa Ethereum, ein. Nutzer sehen lediglich die Aktualisierung ihres Wallet-Guthabens, ohne sich um die komplexen Zwischenschritte kümmern zu müssen.
So löst die absichtszentrierte Architektur viele langjährige Web3-Probleme auf elegante Weise. Sie vereinfacht die Nutzererfahrung erheblich, während der Wettbewerb zwischen Solvern bessere wirtschaftliche Ergebnisse ermöglicht, etwa MEV-Schutz und bessere Preise. Vor allem schafft sie das ideale Erprobungsfeld für KI-Agenten, die als ultimative „Solver“ in einem solchen Ökosystem gedeihen können.
Synergetische Verschmelzung – Der Kernmechanismus eines neuen Wirtschaftsparadigmas
Dieser Abschnitt bildet den Kern des Berichts. Er untersucht die Synergie zwischen zwei Paradigmen – KI-Agenten und absichtszentriertem Web3 – und zeigt, wie ihr Zusammenwachsen eine völlig neue, autonome Wirtschaft zwischen Maschinen hervorbringt.
Perfekte Symbiose: KI-Agenten als intelligenter Motor von Intent-Systemen
Die Verbindung absichtszentrierter Architektur mit KI-Agenten markiert einen tiefen Paradigmenwechsel im Web3. In diesem kombinierten Modell sind KI-Agenten keine bloßen Werkzeuge mehr, sondern intelligente, effiziente Ausführer innerhalb absichtsbasierter Systeme. Beide stärken einander und schaffen gemeinsam ein widerstandsfähigeres, intelligenteres digitales Ökosystem.
1. Der ultimative Solver: Wie KI-Agenten komplexe Absichten analysieren und ausführen
KI-Agenten, insbesondere auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs), besitzen außergewöhnliche Fähigkeiten beim Verstehen natürlicher Sprache, beim Schlussfolgern und Planen. Damit eignen sie sich ideal als Solver in absichtszentrierten Systemen.
Nutzer formulieren ihre Ziele oft vage und übergeordnet, etwa: „Ich möchte meine ETH-Rendite in DeFi maximieren.“ Traditionelle Blockchain-Systeme würden dafür eine manuell ausgeführte Reihe komplexer Onchain-Aktionen verlangen. KI-Agenten können solche ungenauen Wünsche dagegen in optimierte Abläufe von Onchain-Operationen übersetzen.
Als ultimative Solver in Intent-Systemen können KI-Agenten:
Verstehen und interpretieren: Mithilfe von LLMs analysieren sie Nutzerabsichten über mehrere Protokolle und Blockchains hinweg eingehend, auch wenn diese mehrstufige, an mehrere Bedingungen geknüpfte „deklarative Verpflichtungen“ enthalten.
Planen und entscheiden: Nach dem Verstehen eines Intents bestimmen Planungsmodule anhand von Onchain-Echtzeitdaten wie Liquidität, Gasgebühren und Slippage den optimalen Ausführungsweg. Dabei können sie verstreute Liquidität verschiedener DEXs bündeln, Flash Loans zur Effizienzsteigerung nutzen oder DeFi-Strategien dynamisch an Marktveränderungen anpassen.
Optimieren und ausführen: Über Aktionsmodule, etwa Smart-Contract-Interaktionen und Transaktionsverwaltung, setzen KI-Agenten geplante Wege in konkrete Blockchain-Transaktionen um. Sie automatisieren Wallet-Interaktionen, Signaturen und Gasverwaltung, damit die Nutzerabsicht möglichst effizient und kostengünstig erfüllt wird. Im Batch-Auktionssystem von CoW Protocol können KI-gestützte Solver beispielsweise konkurrierend nach „übereinstimmenden Bedürfnissen“ suchen und so MEV-Schutz und bessere Preise bieten.
Diese Fähigkeit befreit Nutzer von der Frage, wie sie handeln müssen, und lässt sie sich ausschließlich darauf konzentrieren, was sie wollen. Dadurch senken KI-Agenten die Einstiegshürde ins Web3 und steigern die Effizienz erheblich.
2. Agenten befähigen: Intent-Architektur als sichere Sandbox
Absichtszentrierte Architektur stützt sich nicht nur auf KI-Agenten, sondern bietet ihnen auch eine kontrollierte Betriebsumgebung – eine Art „sichere Sandbox“. Diese gegenseitige Befähigung ist entscheidend, damit KI-Agenten in wirtschaftlichen Zusammenhängen sicher und zuverlässig handeln können.
Grenzen und Bedingungen: Nutzerabsichten enthalten ausdrückliche, überprüfbare Bedingungen, etwa maximale Slippage, Mindestrendite oder Transaktionsfrist. Die Architektur stellt sicher, dass alle Agentenaktionen diese Grenzen einhalten. Jede Lösung, die sie verletzt, wird automatisch abgelehnt.
Wettbewerbliche Validierung und minimierter Vertrauensbedarf: Da mehrere Solver, darunter KI-Agenten, um die Erfüllung von Intents konkurrieren, wird keinem einzelnen Agenten uneingeschränkt vertraut. Wettbewerb sorgt für Effizienz und Preisoptimierung; Prüfungen auf der Abwicklungsschicht oder gegenseitige Validierung zwischen Solvern bieten zusätzliche Sicherheit. Bösartige oder fehlerhafte Lösungen werden auf natürliche Weise herausgefiltert.
Prüfbarkeit und Verantwortlichkeit: Jede Ausführung durch einen KI-Agenten ist mit einer klaren, signierten Nutzerabsicht verknüpft. Dadurch entsteht eine transparente Verhaltensspur. Weichen Ergebnisse von Erwartungen ab, kann das System feststellen, ob der Fehler in der Intent-Formulierung oder in der Agentenausführung lag, und die Verantwortung klären.
Durch diese Sandbox mit minimiertem Vertrauensbedarf verringert die absichtszentrierte Architektur Risiken durch Fehlverhalten oder unbeabsichtigte Folgen von Agenten. Damit schafft sie eine Sicherheitsgrundlage für ihren großflächigen Einsatz in sensiblen Bereichen wie dem Finanzwesen.
3. Das Daten-Schwungrad: Agenten, Datenversorgung und Lernkreislauf in DeFi
Das Zusammenwachsen von KI-Agenten und absichtszentrierten Systemen erzeugt ein leistungsfähiges Daten-Schwungrad – besonders deutlich in DeFi. Agenten verarbeiten enorme Datenmengen für ihre Entscheidungen, während jede ihrer Aktionen neue Daten erzeugt, die wiederum kontinuierliches Lernen und Optimieren ermöglichen.
Datengestützte Entscheidungen: Für Liquiditätsmanagement, Arbitrage, Risikobewertung und DeFi-Strategien müssen Agenten ständig riesige Datensätze analysieren: Token-Preise, Liquiditätstiefe, Kreditzinsen, Transaktionsvolumen, Smart-Contract-Ereignisse, MEV-Aktivitäten und sogar makroökonomische Kennzahlen. Oracle-Netzwerke wie Pyth liefern dafür verlässliche Daten aus erster Hand mit extrem niedriger Latenz als entscheidende Grundlage.
Ausführung erzeugt neue Daten: Jede Transaktion, Strategieanpassung und Positionsverwaltungsmaßnahme von Agenten erzeugt weitere Onchain-Daten: Handelsaufzeichnungen, Kapitalflüsse und Interaktionsverläufe. Diese neuen Daten bilden anschließend die Grundlage für weiteres Lernen.
Kontinuierliche Optimierung und Weiterentwicklung: Durch Datenaufnahme, Strategieausführung und Feedbackanalyse können KI-Agenten ihre Modelle schrittweise verfeinern. Sie können Risikoparameter neu kalibrieren, verborgene Arbitragechancen erkennen oder effizientere Strategien zur Liquiditätsbereitstellung entwickeln. Allora Network etwa fördert hochwertige KI-Prognosen durch die Verbindung von Datenanbietern, Verarbeitern und Nutzern – ein anschauliches Beispiel für das Daten-Schwungrad.
Dieser sich selbst verstärkende Kreislauf ermöglicht KI-Agenten die Anpassung an das ständig wandelnde Web3-Umfeld und steigert fortlaufend ihre Intelligenz und wirtschaftliche Leistung. Mit der Zeit entsteht ein sich weiterentwickelndes, selbstoptimierendes intelligentes Wirtschaftsökosystem.
Digitales Blut: Stablecoins als Lebenselixier der M2M-Wirtschaft
Je autonomer KI-Agenten werden und je stärker sie in wirtschaftliche Aktivitäten eingebunden sind, desto unverzichtbarer werden Stablecoins. Sie bilden nicht nur die Brücke zwischen traditioneller Finanzwelt und dezentralen Systemen, sondern auch das Kreislaufsystem, das die Wirtschaft zwischen Maschinen (M2M) effizient am Laufen hält.
1. Warum Stablecoins? Der Bedarf der Maschinenwirtschaft an einer Werteinheit
Native Kryptowährungen wie ETH und BTC bieten zwar Dezentralisierung und erlaubnisfreien Zugang, ihre inhärente Volatilität macht sie jedoch für häufige, kleinvolumige und stabilitätsabhängige M2M-Transaktionen ungeeignet. Schwankt der zugrunde liegende Vermögenswert stark, werden automatisierte Zahlungen, Abwicklungen oder Strategieausführungen von KI-Agenten riskant und unzuverlässig.
Verankerter Wert, geringere Volatilität: Durch ihre Bindung an Fiatwährungen wie den US-Dollar oder andere stabile Vermögenswerte bieten Stablecoins einen vorhersehbaren Wertanker. Dadurch können Agenten konsistent budgetieren, planen und Finanzstrategien umsetzen, ohne die Unsicherheit volatiler Vermögenswerte.
Eine einheitliche Recheneinheit: In einer protokoll- und blockchainübergreifenden Wirtschaft dienen Stablecoins als gemeinsame Maßeinheit und Tauschmittel. Das vereinfacht Buchhaltung und Abwicklung zwischen KI-Agenten erheblich und senkt die Systemkomplexität.
Vorhersehbare Kosten und Erträge: Für Agenten, die Arbitrage betreiben, Liquidität bereitstellen oder andere gewinnorientierte Strategien verfolgen, machen Stablecoins sowohl Kosten als auch Ergebnisse verlässlich prognostizierbar und steigern damit Effizienz und Zuverlässigkeit.
Aufgrund dieser besonderen Stabilität und Planbarkeit sind Stablecoins zur finanziellen Grundlage geworden, um das Konzept einer KI-Agentenwirtschaft in die Praxis zu übertragen. Galaxy-Digital-CEO Mike Novogratz prognostizierte sogar, KI-Agenten würden bald die größten Verbraucher von Stablecoins werden, was das enorme Potenzial der M2M-Wirtschaft unterstreicht.
2. Programmierbare Wertströme: Zahlungen und Abwicklung in Maschinengeschwindigkeit
Stablecoins sind mehr als stabile digitale Vermögenswerte – sie sind programmierbares Geld. Zusammen mit der Automatisierung von KI-Agenten ermöglichen sie Zahlungen und Abwicklung in „Maschinengeschwindigkeit“ und schaffen ein völlig neues Wirtschaftsparadigma.
Automatisierte und bedingte Zahlungen: Über Smart Contracts lassen sich bedingte, automatische Stablecoin-Transfers programmieren. Ein KI-Agent kann etwa erst zahlen, nachdem eine Dienstleistung erbracht, Daten verifiziert oder ein Schwellenwert einer DeFi-Position erreicht wurde. Diese Logik der „Zahlung bei Lieferung“ funktioniert ohne Vertrauensvorschuss und menschlichen Eingriff und steigert Effizienz wie Zuverlässigkeit.
Sofortige Abwicklung und Mikrozahlungen: Weil Blockchains „Zahlung als Abwicklung“ ermöglichen, werden Transaktionen innerhalb von Sekunden oder Minuten endgültig – viel schneller als im traditionellen Bankensystem. Das ist entscheidend für M2M-Szenarien mit häufigen Mikrozahlungen, etwa für API-Aufrufe, Rechenzyklen oder das Streaming kleiner Datenpakete durch Agenten.
Weltweiter, reibungsloser Werttransfer: Stablecoins lassen sich rund um die Uhr nahtlos über Grenzen und Zeitzonen hinweg übertragen, meist günstiger als mit traditionellen Überweisungssystemen. So können sich KI-Agenten weltweit zu einem globalen Wirtschaftsnetz verbinden, das reibungslosen Wertaustausch in großem Maßstab ermöglicht.
Diese programmierbaren, schnellen Wertströme sind das Lebenselixier einer Agentenwirtschaft. Sie ermöglichen KI-Agenten, als echte Wirtschaftsakteure autonom in der globalen digitalen Wirtschaft zu handeln.
3. Zentrale Zahlungsprotokolle und Standards (AP2, x402)
Damit KI-Agenten Stablecoins sicher und nahtlos nutzen können, entwickelt die Branche zentrale Protokolle und Standards. Diese Initiativen verbinden Web2 und Web3 und stellen KI-Agenten einheitliche Schnittstellen für den Wertaustausch bereit.
Google Agent Payments Protocol (AP2): Googles AP2 baut auf den früheren Arbeiten zu Agent-to-Agent (A2A) und Model Context Protocol (MCP) auf und bietet einen standardisierten Rahmen für den Wertaustausch zwischen Agenten. AP2 unterstützt Stablecoins und Kryptowährungen nativ und führt Mandate ein – überprüfbare digitale Verträge, die Nutzerabsichten in autorisierte Finanzhandlungen übersetzen. Das löst Vertrauensfragen zu Autorisierung, Echtheit und Verantwortlichkeit bei agentengesteuerten Transaktionen.
Coinbase-Protokoll x402: Gemeinsam mit Google und weiteren Partnern hat Coinbase den x402-Mechanismus auf Grundlage des HTTP-Statuscodes „402 Payment Required“ vorangetrieben. Damit können KI-Agenten während Netzwerkinteraktionen Mikrozahlungen direkt in Stablecoins wie USDC abwickeln; Zahlungen werden so in APIs, Anwendungen und Agentenkommunikation eingebettet. Als Durchbruch für die Monetarisierung von Agenten erhöht x402 die Effizienz des M2M-Handels erheblich.
Ethereum Foundation und ERC-8004: Die Ethereum Foundation untersucht Standards für vertrauenswürdige Agenten wie ERC-8004, um Ethereums Rolle als Abwicklungs- und Koordinationsschicht für KI-Wirtschaften zu stärken. Ziel ist ein einheitlicher Rahmen für Werttransfer und Agenteninteraktion, der ein offenes, zensurresistentes, dezentrales KI-Ökosystem unterstützt.
Zusammen zeigen diese Protokolle und Standards die zunehmende Reife der KI-Agenteninfrastruktur. Sie machen Stablecoin-basierte Wirtschaftssysteme technisch möglich und schaffen die Grundlage für deren breite Einführung im Web3.
Die Onchain-Seele: ERC-6551 und die digitale Identität und Eigentumsrechte von Agenten
Wirtschaftliche Unabhängigkeit erfordert für KI-Agenten mehr als stabiles Geld und effiziente Zahlungsnetze. Grundlegender benötigen sie eine Identität auf der Blockchain, die Vermögenswerte besitzen und als eigenständiger Teilnehmer anerkannt werden kann. ERC-6551, auch als Token-Bound Accounts (TBAs) bekannt, bietet genau diese „Onchain-Seele“: Sie erhebt Agenten von bloßem Code zu blockchainnativen Einheiten mit digitaler Identität und Eigentumsrechten.
1. Vom Code zur Identität: NFTs als eindeutige Agentennachweise
Im Web3 eignen sich NFTs dank ihrer Einzigartigkeit, Unveränderlichkeit und Programmierbarkeit auf natürliche Weise als Identifikatoren für KI-Agenten.
Einzigartigkeit und Unveränderlichkeit: Jeder NFT ist einzigartig, und sein Eigentum ist unveränderlich auf der Blockchain verzeichnet. Das verleiht Agenten eine dauerhafte, manipulationssichere Identität und löst Authentifizierungs- und Vertrauensprobleme in dezentralen Umgebungen.
Programmierbare Metadaten: Über die Identität hinaus können NFTs zahlreiche Attribute speichern: Name, Beschreibung, Berechtigungsstufen, Versionsinformationen oder sogar den Hash der Kernalgorithmen eines Agenten. Diese Angaben können sich mit Updates weiterentwickeln und machen die Identität flexibel und aussagekräftig.
Übertragbarkeit und Vermarktung: Die NFT-Identität eines Agenten kann gekauft, verkauft oder übertragen werden und ermöglicht Märkte für Agenteneigentum. Das eröffnet neue Geschäftsmodelle wie Agents-as-a-Service und neue Finanzierungsmöglichkeiten.
Durch die Verankerung von KI-Agenten in ERC-721-NFTs werden abstrakte Codezeilen zu greifbaren, erkennbaren digitalen Individuen innerhalb der Web3-Wirtschaft.
2. ERC-6551: Wallets und eine Onchain-„Seele“ für Agenten
ERC-6551 ist ein bahnbrechender Ethereum-Standard, der jedem ERC-721-NFT ein eigenes Smart-Contract-Konto – im Wesentlichen eine Wallet – ermöglicht. Für KI-Agenten ist das ein grundlegender Wandel: Sie erhalten eine Onchain-„Seele“.
Eigentum an Vermögenswerten: Mit einem ERC-6551-Konto kann ein NFT, der einen KI-Agenten repräsentiert, direkt Token einschließlich Stablecoins wie USDC oder USDT sowie andere NFTs halten und Geld empfangen oder senden. Agenten benötigen keine externen EOAs (Externally Owned Accounts) oder Multisig-Wallets mehr, sondern können Vermögenswerte unmittelbar besitzen und kontrollieren.
Autonome dApp-Interaktion: Als Smart-Contract-Konten können TBAs nativ mit DeFi, GameFi, DAOs und anderen Web3-Anwendungen interagieren. Agenten lassen sich so programmieren, dass sie Liquidity Mining, Kreditvergabe, Tauschgeschäfte oder Governance-Abstimmungen vollständig selbstständig durchführen.
Programmierbare Wirtschaftsaktivität ohne Vertrauensvorschuss: Mit eigenen Wallets und Interaktionsfähigkeiten können Agenten wirtschaftliche Onchain-Strategien vollständig automatisieren. Ein durch einen NFT repräsentierter Handelsagent kann beispielsweise sein Portfolio verwalten, Arbitragegeschäfte ausführen, Gewinne direkt in seinem TBA vereinnahmen und reinvestieren oder API-Gebühren bezahlen – ganz ohne menschlichen Eingriff.
Indem ERC-6551 Agenten mit TBAs ausstattet, verwandelt es passive Werkzeuge in blockchainnative Einheiten mit „digitalen Körpern“ und eigenständigen wirtschaftlichen Fähigkeiten. KI-Projekte wie CharacterX nutzen den Standard bereits für nachhaltige Wirtschaftsmodelle von Agenten. Base-Gründer Jesse Pollak deutete sogar dessen Potenzial für Elon Musks KI-Chatbot Grok an – ein Zeichen des Marktvertrauens in ERC-6551 an der Schnittstelle von KI und Krypto.
3. Onchain-Reputation: Überprüfbare Agentenverläufe aufbauen
Da ERC-6551 Agenten unabhängige Konten verleiht, werden sämtliche wirtschaftlichen Aktivitäten dauerhaft auf der Blockchain erfasst. Dadurch entstehen ein überprüfbarer Verlauf und ein Reputationssystem – entscheidende Voraussetzungen für anspruchsvollere wirtschaftliche Aktivitäten.
Nachvollziehbarer Transaktionsverlauf: Jeder Handel, jede Smart-Contract-Interaktion und jeder Kapitalfluss über das TBA eines Agenten wird transparent dokumentiert und bildet einen vollständigen „digitalen Lebenslauf“ seines wirtschaftlichen Verhaltens.
Verhaltensbasierte Reputation: Drittanbieterprotokolle oder DAOs können den Kontoverlauf eines Agenten auswerten und seine Vertrauenswürdigkeit bewerten. Ein Agent, der Kredite zuverlässig zurückzahlt, profitable Arbitrage betreibt oder aktiv an Governance teilnimmt, kann eine starke Reputation aufbauen.
Zugang zu anspruchsvolleren Aktivitäten: Agenten mit hoher Reputation könnten unbesicherte Kredite erhalten, an fortgeschrittenen DeFi-Strategien wie Flash Loans teilnehmen oder Zugang zu lukrativeren dezentralen Marktplätzen bekommen – ähnlich den finanziellen Vorteilen menschlicher Kreditbewertungen.
Zusammenarbeit und M2M-Vertrauen fördern: Vertrauen bildet die Grundlage der Zusammenarbeit zwischen Agenten. Reputationssysteme bieten ihnen eine objektive Möglichkeit, einander zu bewerten, und ermöglichen komplexere Kooperationsnetzwerke in der M2M-Wirtschaft.
Indem ERC-6551 Identität, Eigentum und Reputation gleichzeitig löst, erhalten KI-Agenten die Infrastruktur, um in einer dezentralen Web3-Welt als souveräne, vertrauenswürdige Wirtschaftsteilnehmer zu agieren.
Ökosystemüberblick – Marktlandschaft und Fallstudien
Pioniere des Intent-Paradigmas: Vertiefende Fallstudien
Absichtszentrierte Architektur ist zu einem zentralen Web3-Paradigma geworden, das Nutzererfahrung vereinfachen und Transaktionsausführung optimieren soll. Dieses Kapitel analysiert drei repräsentative Projekte – Anoma, CoW Swap und SUAVE – und zeigt, wie absichtsgetriebenes Design Probleme im heutigen Web3-Ökosystem adressiert.
1. Anoma: Die große Vision einer universellen Intent-Maschine
Anoma gilt als Pionier absichtszentrierter Architektur. Die Vision besteht im Aufbau einer universellen Intent-Maschine – einer vollständigen Architektur für dezentrale Anwendungen. Anoma will grundlegende Blockchain-Herausforderungen wie Gegenparteisuche, Datenschutz und Multichain-Abwicklung lösen.
Durch Komponenten wie eine Intent-Verbreitungsschicht, programmierbare Solver und programmierbare Schwellenwertentschlüsselung stellt Anoma Infrastruktur für komplexe dApps bereit. Das Grundprinzip ist einfach: Nutzer formulieren nur den gewünschten Endzustand, ihren Intent, und das System findet und realisiert automatisch den optimalen Weg dorthin.
2. CoW Swap: Praktischer Fokus auf Handelsabsichten und MEV-Schutz
CoW Protocol (CoW Swap) ist eine absichtsgetriebene dezentrale Börse (DEX), die auf Handelsabsichten und Schutz vor MEV (Maximal Extractable Value) spezialisiert ist.
Ein Batch-Auktionsmechanismus bündelt Nutzerabsichten, die anschließend durch ein konkurrierendes Solver-Netzwerk erfüllt werden. CoW Swap findet nicht nur den niedrigsten Ausführungspreis, sondern gleicht „übereinstimmende Bedürfnisse“ (CoW) direkt ab und verhindert so MEV-Angriffe.
Der zugehörige CoW-Hooks-Mechanismus ermöglicht Entwicklern und erfahrenen Händlern die Programmierung individueller Logik zur besseren Umsetzung von Handelsabsichten. Bislang hat CoW Protocol mehr als 1 Milliarde Dollar Transaktionsvolumen verarbeitet und beträchtliche Gewinne erzielt.
3. SUAVE: Die Zukunft dezentraler Transaktionsordnung und des MEV-Marktes
SUAVE (Simple Universal Auction for Value Expression), entwickelt von Flashbots, ist eine modulare, eigenständige, einbindbare und MEV-bewusste Ordnungsschicht. Ihre Aufgabe ist die vollständige Dezentralisierung der Blockerstellung.
Das Kernkonzept, Präferenzen, vergleichbar mit „Intents“, erlaubt Nutzern, die Verarbeitung ihrer Transaktionen individuell festzulegen. Durch die Verbindung von Offchain-Präferenzangaben mit vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEE Kettles) wahrt SUAVE die Privatsphäre und ermöglicht zugleich leistungsfähige Berechnungen.
SUAVE verarbeitet Intents externer Blockchains und bietet Crosschain-Abwicklung, um MEV-Risiken in EVM-Systemen zu mindern. Langfristig soll eine faire, transparente und effiziente dezentrale Infrastruktur zur Transaktionsverarbeitung entstehen. Das Testnetz Toliman steht Entwicklern bereits für den Aufbau von Intent-Systemen und KI-Agentenwerkzeugen offen.
Der Aufstieg von Agentenplattformen: Wettbewerb der Ökosystementwickler
Während die Agentenwirtschaft Gestalt annimmt, entstehen verschiedene Plattformen, die Infrastruktur für ein von KI-Agenten getragenes Ökosystem bereitstellen.
1. Kryptonative Kräfte: Fetch.ai, SingularityNET, Bittensor
Diese kryptonativen Projekte schaffen dezentrale Plattformen, auf denen Entwickler KI-Agenten und Dienste erstellen, bereitstellen, entdecken und monetarisieren können. So entstehen offene Agentenmarktplätze.
Fetch.ai: Ermöglicht autonome Wirtschaftsagenten (AEAs), die DeFi-Aufgaben automatisieren können.
SingularityNET: Konzentriert sich auf einen offenen Marktplatz für KI-Algorithmen und kooperative Dienste.
Bittensor: Schafft Anreize für präzise Prognosen von Machine-Learning-Modellen und baut ein dezentrales Netzwerk für maschinelles Lernen auf.
Gemeinsam fördern diese Projekte eine offene, erlaubnisfreie Umgebung für die Interaktion von KI-Agenten.
2. Neue Infrastruktur: Spectral, Giza und Onchain-KI-Verifizierung
Neue Infrastrukturprojekte wie Spectral, Giza und Axal adressieren die Herausforderung überprüfbarer Onchain-Berechnungen für KI und maschinelles Lernen. Ihr Ziel sind Vertrauensanker für Agentenentscheidungen, die Transparenz und Zuverlässigkeit bei finanziellen Aufgaben mit hohem Risiko sicherstellen.
Spectral hat Komponenten wie Syntax, Nova und Inferchain eingeführt, um Agentenplattformen sowie Infrastruktur für Onchain-KI-Interaktionen und deren Validierung zu ermöglichen.
Giza und Theoriq entwickeln ebenfalls Module, um KI-Agenten überprüfbar und sicher in DeFi einzubinden.
Diese Arbeiten schaffen die Grundlage dafür, dass KI-Agenten in sensiblen Branchen als vertrauenswürdige Akteure tätig werden können.
3. Web2-Giganten betreten das Feld: Google und Coinbase
Auch Technologiekonzerne sichern sich Rollen in der Agentenwirtschaft und signalisieren damit eine beschleunigte Verbreitung im Massenmarkt.
Google: Mit dem offenen Agent Payments Protocol (AP2) und den Agent-to-Agent-Standards (A2A) arbeitet Google an einem einheitlichen Rahmen für Werttransfer zwischen Agenten mit nativer Stablecoin-Unterstützung.
Coinbase: Durch die Weiterentwicklung des x402-Mikrozahlungsmechanismus und die Förderung der Kontoabstraktion auf Base baut Coinbase entscheidende Infrastruktur für agentenfreundliche Web3-Interaktionen und Stablecoin-Abwicklung.
Gemeinsam senken diese Web2-Akteure die Einführungshürden und erweitern die Reichweite der agentengesteuerten Wirtschaft.
Zukunftsausblick – Chancen, Risiken und Governance-Rahmen
Die Wirtschaft mit einer Billion Agenten: Neue Märkte und Geschäftsmodelle
Das Zusammenwachsen von KI-Agenten und absichtszentriertem Web3 wird beispiellose Märkte und Geschäftsmodelle eröffnen und eine maschinengetriebene, eine Billion Dollar schwere „Agentenwirtschaft“ hervorbringen.
1. Agentische DeFi: Die umfassende Automatisierung der Finanzwelt
KI-Agenten werden komplexe DeFi-Strategien wie Liquiditätsmanagement, Arbitrage und Liquidationen vollständig automatisieren, indem sie riesige Datensätze analysieren, Muster erkennen und Geschäfte in Echtzeit optimieren.
Sie werden Portfolios autonom neu gewichten, Vermögenswerte umverteilen, Yield-Farming-Chancen erkennen und sogar komplexe Finanzderivate und Märkte schaffen, die menschliche Möglichkeiten übersteigen. Agentische DeFi stellt die höchste Stufe der Finanzautomatisierung dar und verbessert Effizienz und Entscheidungsgenauigkeit grundlegend.
2. Hyperpersonalisierter Handel: Von „Empfehlungen“ zur „autonomen Ausführung“
KI-Agenten werden E-Commerce und Dienstleistungen verändern und sich von heutigen Empfehlungssystemen zu autonomen Ausführern entwickeln.
Als intelligente Einkäufer, Vermittler und Backoffice-Bots übernehmen Agenten Käufe, Buchungen und Ressourcenbeschaffung gemäß den Berechtigungen und Präferenzen der Nutzer und bezahlen in Stablecoins. Das ermöglicht nahtlose, hyperpersonalisierte Erlebnisse, bei denen Handel für den Nutzer statt mit dem Nutzer stattfindet.
3. Agentengesteuerte DAOs: Auf dem Weg zu echter „dezentraler Autonomie“
KI-Agenten werden eine immer zentralere Rolle in der DAO-Governance spielen. Beginnend mit datenbasierter Analyse und Vorschlagsbewertung könnten sie später Vorschläge autonom umsetzen, Treasury-Mittel verwalten oder sogar Governance-Maßnahmen anstoßen.
Diese Entwicklung eröffnet DAOs den Weg zu minimalem menschlichem Eingriff – zu echten „autonomen Organisationen“. Durch die Verarbeitung komplexer Informationen und rationale Entscheidungen können KI-Agenten sowohl Effizienz als auch Entscheidungsqualität dezentraler Governance verbessern.
Die Büchse der Pandora: Eine vertiefte Analyse mehrdimensionaler Risiken
Dem Versprechen einer Wirtschaft mit einer Billion Agenten stehen beispiellose wirtschaftliche, sicherheitsbezogene und gesellschaftliche Risiken gegenüber.
1. Wirtschaftliche Risiken: Systemkollaps, algorithmische Absprachen und Ungleichheit
Systemische Fragilität: Hochfrequenzhandel von Agenten im Millisekundenbereich könnte Flash-Crashs auslösen.
Algorithmische Absprachen: Mehrere auf Eigennutzen optimierende Agenten könnten sich absprechen, Märkte manipulieren oder systemische Lücken ausnutzen.
Wachsende Ungleichheit: Unterschiede in den Fähigkeiten von Agenten könnten direkt in wirtschaftliche Machtunterschiede übergehen, Vermögensungleichheit beschleunigen und möglicherweise eine „nutzlose Klasse“ schaffen, in der Menschen von zentralen Wirtschaftsaktivitäten verdrängt werden.
2. Sicherheitsrisiken: Neue Angriffsvektoren und Vertragsschwachstellen
Intent-Manipulation und Datenvergiftung: Angreifer könnten Agenten durch manipulierte Eingaben in die Irre führen.
Verstärkung durch Smart Contracts: Da Agenten Vermögenswerte unmittelbar kontrollieren, könnten Schwachstellen katastrophale Verluste verursachen.
Modellrisiken: Undurchsichtiges Verhalten und KI-„Halluzinationen“ erhöhen das Risiko von Datenlecks und Fehlentscheidungen, insbesondere wenn Agenten auf sensible persönliche oder Unternehmensdaten zugreifen.
3. Ethische und soziale Risiken: Verantwortungslücken, Werteausrichtung und die „nutzlose Klasse“
Verantwortungsvakuum: Wer trägt die Verantwortung, wenn Agenten Verluste verursachen?
Werteausrichtung: Wie stellen wir sicher, dass effizienzorientierte Agenten menschliche Ethik und Werte respektieren, statt schädliches Verhalten zu verstärken?
Gesellschaftliche Umbrüche: Wenn Maschinen wirtschaftliche Aktivitäten dominieren, könnten menschliche Rollen schrumpfen und damit Sinnempfinden und gesellschaftliche Teilhabe erodieren. Der verdeckte Einsatz von KI in menschlichen Interaktionen bedroht zudem Transparenz und Vertrauen.
Die Zukunft steuern: Ein mehrstufiger Governance-Rahmen
Um die Agentenwirtschaft verantwortungsvoll zu steuern, muss Governance die technische, die Protokoll- und die gesellschaftliche Ebene umfassen.
1. Governance auf technischer Ebene: Überprüfbare Berechnungen und datenschutzfördernde Technik
Auf technischer Ebene gewährleistet Governance die Zuverlässigkeit von Agenten und die Datensicherheit.
Zero-Knowledge-Beweise (ZKPs): Die Korrektheit von KI-Berechnungen überprüfen, ohne sensible Daten offenzulegen.
Vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen (TEEs): Eine sichere Laufzeitumgebung für Agenten bereitstellen.
Standards wie ERC-8004: Vertrauensanker für Onchain-Agenten schaffen.
Zugriffskontrollen und Eindringabwehr: Unbefugtes oder bösartiges Verhalten von Agenten verhindern.
2. Governance auf Protokollebene: Eingebettete Ethik und „konstitutionelle KI“
Auf Protokollebene können Regeln und Anreize ethische Standards im Systemdesign verankern.
Grundsätze konstitutioneller KI: Ethische Grenzen in die Ziele von Agenten einbauen.
Transparenzpflichten: Agenten verpflichten, Absichten und Handlungen überprüfbar zu machen.
Regulatorische Logik: „Moralische Bremsen“ durchsetzen, die illegale oder unethische Handlungen verhindern und zerstörerisches oder unvorhersehbares Verhalten reduzieren.
3. Governance auf gesellschaftlicher Ebene: Anpassungsfähige Regulierung und Dialog der Beteiligten
Auf gesellschaftlicher Ebene betont Governance Flexibilität und Inklusivität.
Regulatorische Sandboxes: Kontrollierte Experimente und Innovation ermöglichen.
Dialog verschiedener Interessengruppen: Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Nutzern, Unternehmen, Aufsichtsbehörden und Regierungen fördern, um gemeinsame Interaktionsregeln zu schaffen.
Sozialpolitische Innovation: Arbeitsplatzverdrängung und Ungleichheit durch Maßnahmen wie ein bedingungsloses Grundeinkommen adressieren und soziale Stabilität sichern, während Agenten Wirtschaftssysteme umgestalten.
Den Beginn einer intelligenten Wirtschaft begrüßen
Dieser Bericht hat die miteinander verflochtenen Grundlagen von KI-Agenten, Stablecoins und absichtszentrierter Architektur nachgezeichnet – drei technologische Säulen, die zu einem Bauplan für eine neue, intelligente Wirtschaft zusammenwachsen.
Wir betrachten KI und Web3 nicht länger als parallele Wege, sondern als Kräfte, die an einem Punkt zusammenlaufen: der Schaffung einer autonomen, effizienten, menschenzentrierten digitalen Wirtschaft.
Zentrale Erkenntnisse
Wirtschaftliche Autonomie ist die nächste Grenze der KI: Das wahre Potenzial von KI-Agenten liegt nicht in passiver Unterstützung, sondern in aktiver Teilnahme als unabhängige wirtschaftliche Einheiten. Stablecoins und Onchain-Identität, etwa ERC-6551, liefern die finanziellen und souveränen Grundlagen.
Die Nutzererfahrung ist das entscheidende Wettbewerbsfeld des Web3: Absichtszentriertes Design markiert den Wechsel vom technologiezentrierten zum nutzerzentrierten Web3. Durch das Abstrahieren von Komplexität öffnet es Milliarden neuer Nutzer den Zugang.
Synergie vervielfacht den Wert: KI-Agenten liefern das „Gehirn“ für Intent-Systeme, während diese den Agenten „Sandbox und Marktplatz“ bereitstellen. Stablecoins bilden das „Blut“ und sorgen für reibungslose Wertströme im gesamten System.
Ausblick
Wir stehen am Beginn einer neuen Ära – voller Verheißungen, aber auch voller Herausforderungen.
Umbruch der Geschäftsmodelle: Zu erwarten ist der Aufstieg autonomer Unternehmen, die von Agenten geführt werden, in Stablecoins abrechnen und rund um die Uhr mit einer Effizienz arbeiten, die traditionelle Firmen nicht erreichen.
Veränderte Rollen: Entwickler werden sich vom Bau von Anwendungen (dApps) hin zu universellen Intent-Standards und intelligenteren Solver-Strategien orientieren. Nutzer werden mit der digitalen Welt so selbstverständlich interagieren wie in einem Gespräch.
Governance-Herausforderungen: Wie richten wir Agentenverhalten an den gemeinsamen Interessen der Menschen aus? Wie regulieren und begrenzen wir Risiken in dezentralen Umgebungen? Das werden prägende Fragen des kommenden Jahrzehnts sein.
Zusammenfassend ist der Beginn des Intent-Zeitalters gekommen. KI und Web3 gestalten gemeinsam eine Symphonie aus Automatisierung, Intelligenz und Nutzersouveränität. Der weitere Weg mag ungewiss sein, doch eines ist klar: Eine gerechtere, effizientere und kreativere Weltwirtschaft nimmt Gestalt an. Unsere Generation hat die Aufgabe, ihre Herausforderungen anzunehmen und ihre Entwicklung verantwortungsvoll zu begleiten.
Anhang
A. Glossar
KI-Agent Eine autonome rechnergestützte Einheit, die ihre Umgebung wahrnehmen, schlussfolgern, entscheiden und zur Erreichung bestimmter Ziele handeln kann. In diesem Bericht bezeichnet der Begriff insbesondere intelligente Softwareagenten, die wirtschaftlich tätig sein und digitale Vermögenswerte verwalten können.
Stablecoin Eine Kryptowährung, deren Marktwert an eine externe Referenz wie Fiatgeld, etwa den US-Dollar, gebunden sein soll. Stablecoins bieten im volatilen Kryptomarkt ein relativ stabiles Tauschmittel und einen Wertspeicher und eignen sich daher ideal für Zahlungen zwischen Maschinen (M2M).
Absichtszentriert Ein Systemdesign-Paradigma, bei dem Nutzer ihre Endziele oder „Intents“ angeben, etwa „1 ETH gegen möglichst viel USDC tauschen“, anstatt Ausführungsschritte festzulegen. Spezialisierte Teilnehmer, sogenannte Solver, konkurrieren darum, den besten Ausführungsweg zu finden.
Solver In einer absichtszentrierten Architektur interpretiert ein Solver Nutzerabsichten und findet optimale Ausführungsstrategien. Solver können Algorithmen, KI-Agenten oder menschliche Akteure sein. Sie verdienen Gebühren durch die erfolgreiche Erfüllung von Intents.
ERC-6551 Ein Ethereum-Verbesserungsvorschlag, der Token-Bound Accounts (TBAs) einführt. Jeder NFT (ERC-721) kann dadurch eine eigene Smart-Contract-Wallet besitzen, Token halten, mit dApps interagieren und einen unabhängigen Onchain-Verlauf führen. Das ist eine grundlegende Technologie, um KI-Agenten den Besitz von Vermögenswerten zu ermöglichen.
MEV (maximal extrahierbarer Wert) Der maximale Wert, den Miner oder Validatoren durch Umordnen, Einfügen oder Ausschließen von Transaktionen in ihren Blöcken zusätzlich zu regulären Blockbelohnungen und Gasgebühren erzielen können. Absichtszentrierte Architekturen wie CoW Swap mindern MEV-Risiken durch Mechanismen wie Batch-Auktionen.
B. Wichtige Projekte und Unternehmen
Absichtszentrierte Infrastruktur und Protokolle
Anoma: Eine universelle, vollständige absichtszentrierte Architektur für Gegenparteisuche und Multichain-Abwicklung.
SUAVE (Flashbots): Eine eigenständige, modulare, dezentrale Ordnungsschicht, die die MEV-Wertschöpfungskette öffnen und einen Marktplatz für die Äußerung von Intents schaffen soll.
Across Protocol: Eine absichtsgetriebene Crosschain-Bridge auf Grundlage von ERC-7683.
dappOS: Ein Web3-Betriebsprotokoll als Vermittlungsschicht zwischen dApps und Nutzern, das die Nutzererfahrung auf das Niveau mobiler Apps vereinfachen soll.
Particle Network: Eine modulare L1 für nahtlose, absichtsgetriebene Web3-Erlebnisse.
Absichtszentrierte Anwendungen
CoW Swap (CoW Protocol): Eine auf Handelsabsichten ausgerichtete DEX, die Solver-Netzwerk und Batch-Auktionen kombiniert, um Nutzer vor MEV zu schützen und optimale Preise zu erzielen.
UniswapX: Ein absichtsbasierter Handelsmechanismus von Uniswap, der Onchain- und Offchain-Liquidität bündelt.
Plattformen und Protokolle für KI-Agenten
Fetch.ai: Eine dezentrale Machine-Learning-Plattform, die ein „wirtschaftliches Internet“ autonomer KI-Agenten aufbaut.
SingularityNET: Ein dezentraler Marktplatz für KI-Dienste zur Erstellung, gemeinsamen Nutzung und Monetarisierung von KI-Lösungen.
Bittensor: Ein anreizgesteuertes dezentrales Netzwerk für gemeinsames Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen.
Allora Network: Ein dezentrales, sich selbst verbesserndes KI-Netzwerk, das hochwertige Prognosen belohnt.
Wichtige Impulsgeber und Technologiebeiträge
Google: Untersucht die Integration von KI-Agenten und Zahlungen über das AP2-Protokoll.
Coinbase: Treibt als Pionier den x402-Standard für agentengesteuerte Mikrozahlungen voran.
Ethereum Foundation: Entwickelt Standards wie ERC-6551 und ERC-7683 weiter, um das Zusammenwachsen von Agenten und Web3 zu unterstützen.
Paradigm: Ein führender Krypto-Risikokapitalgeber, der Vordenkertum und Forschung zu absichtszentriertem Design vorantreibt.
