Die Zukunft ist KI-zentriert, und Blockchains müssen es auch sein

Als erfahrener Krypto-Investor mit einer jahrzehntelangen Reise im Gepäck habe ich den Aufstieg und Fall unzähliger Trends miterlebt. Vom kometenhaften Aufstieg von Bitcoin bis zur Punktierung der Ethereum-Landschaft habe ich alles gesehen. Dennoch hat nichts meine Neugier so sehr geweckt wie das Versprechen dezentraler KI-Agenten.

Ungefähr alle drei Jahrzehnte entsteht eine bahnbrechende Technologie, die unsere Lebensweise verändert: der Personal Computer in den 1980er Jahren, das Internet in den 1990er Jahren und Smartphones in den 2000er Jahren. Bis zum Jahr 2025 erleben Agenten der künstlichen Intelligenz (KI) einen Aufschwung der Begeisterung. Dabei geht es nicht darum, ob sie unsere Existenz neu definieren werden, sondern vielmehr darum, wie schnell sie dies tun werden.

Trotz der Begeisterung für dezentrale Agenten müssen sie ihr Potenzial noch ausschöpfen. Viele aktuelle „Agenten“ sind im Wesentlichen fortgeschrittene Chatbots oder Assistenten, denen es an echter Autonomie und der Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben mangelt – weit entfernt von dem, wozu echte KI-Agenten in der Lage sein sollten. Dies führt uns zu der Frage: Welche Hindernisse verhindern diese Revolution und wie können wir von theoretischen Konzepten zur praktischen Umsetzung übergehen?

Die aktuelle Realität: Echte dezentrale Agenten gibt es noch nicht

Lassen Sie uns zunächst die derzeit vorhandenen KI-Tools besprechen. Möglicherweise haben Sie bemerkt, dass auf Plattformen wie X oder Twitter viel über Entitäten wie Truth Terminal und Freysa geredet wird. Diese Projekte sind in der Tat faszinierende und anregende Gedankenexperimente, aber es fehlt ihnen ein Schlüsselmerkmal: die Dezentralisierung. Tatsächlich ähneln sie eher halbprogrammierten KI-Bots, die in Geheimnisse gehüllt sind und nicht in der Lage sind, unabhängige Entscheidungen zu treffen oder Aufgaben autonom auszuführen. Da sie nicht lernen, sich anpassen oder dynamisch arbeiten können, ist ihre Fähigkeit, maßstabsgetreue oder andere Leistungen zu erbringen, eingeschränkt.

Für große Akteure im Bereich KI und Blockchain war es eine Herausforderung, das Konzept wirklich dezentraler künstlicher Intelligenzagenten vollständig umzusetzen. Dies liegt daran, dass herkömmlichen Blockchains eine native Methodik zur Verarbeitung von KI fehlt, was dazu führt, dass viele Projekte auf Abkürzungen zurückgreifen. Einige dieser Projekte konzentrieren sich in erster Linie auf die Überprüfung der Authentizität von KI-Ausgaben, bieten jedoch keinen nennenswerten Nutzen, sobald diese überprüften Ausgaben in die Blockchain integriert sind.

Vereinfacht ausgedrückt: Einige konzentrieren sich zwar auf die Implementierung von KI-Lösungen, übersehen jedoch den entscheidenden Schritt der Verteilung des KI-Entscheidungsprozesses. Diese Lösungen verfügen in der Regel nicht über Mechanismen zur Überprüfung oder Vereinbarung von KI-Ergebnissen, was den Grundprinzipien der Blockchain zuwiderläuft. Diese temporären Lösungen erregen zwar mit ihren fesselnden Geschichten und beeindruckenden Prototypen Aufmerksamkeit, es fehlt ihnen jedoch die Tiefe, die für praktische Anwendungen in der realen Welt erforderlich ist.

Diese Herausforderungen bei der Integration von KI und Blockchain sind auf die Tatsache zurückzuführen, dass das heutige Internet für menschliche Benutzer und nicht für KI konzipiert ist. Dies gilt insbesondere für Web3, da die Blockchain-Infrastruktur, die stillschweigend im Hintergrund arbeiten soll, stattdessen in Form von klobigen Benutzeroberflächen und manuellen kettenübergreifenden Koordinationsanforderungen an das Front-End verlagert wird. KI-Agenten passen sich diesen chaotischen Datenstrukturen und UI-Mustern nicht gut an, und was die Branche braucht, ist ein radikales Umdenken bei der Art und Weise, wie KI- und Blockchain-Systeme für die Interaktion aufgebaut sind.

Was KI-Agenten brauchen, um erfolgreich zu sein

Um dezentrale Agenten in die Praxis umzusetzen, sind erhebliche Verbesserungen der bestehenden Grundstruktur erforderlich. Die größte und entscheidende Hürde besteht darin, ein Mittel zu entwickeln, mit dem Blockchain und KI mühelos kommunizieren können. KI erzeugt probabilistische Ergebnisse und lebt von der Echtzeitverarbeitung, während Blockchains deterministische Ergebnisse erfordern und durch Transaktionsendgültigkeit und Durchsatzbeschränkungen begrenzt sind. Die Überwindung dieser Diskrepanz erfordert den Aufbau einer maßgeschneiderten Infrastruktur, auf die ich im folgenden Abschnitt näher eingehen werde.

In der nächsten Phase geht es darum, die Fähigkeit des Systems zur Verarbeitung großer Datenmengen zu verbessern (Skalierbarkeit). Viele bestehende Blockchain-Netzwerke haben damit zu kämpfen, da sie für effiziente Transaktionen mit Maschinengeschwindigkeit zu langsam sind. Während sie von Menschen initiierte Transaktionen gut verwalten, kommt die Abwicklung von Tausenden oder sogar Millionen von Interaktionen in Echtzeit nicht in Frage. Um dieses Problem anzugehen, muss eine überarbeitete Infrastruktur Flexibilität für komplexe Multi-Blockchain-Vorgänge und die Fähigkeit bieten, große Mengen an Agenteninteraktionen zu verarbeiten, ohne dass es zu einer Überlastung des Netzwerks kommt.

Vereinfacht ausgedrückt ist das, was heutige Blockchains in Bezug auf die Programmierbarkeit bieten, durch die Verwendung unflexibler „Wenn-dies-dann-das“-Smart-Verträge begrenzt. Diese eignen sich gut für einfache Aufgaben, reichen aber nicht aus, wenn es um die komplizierten, mehrstufigen Verfahren geht, die KI-Agenten benötigen. Stellen Sie sich beispielsweise einen KI-Agenten vor, der eine DeFi-Handelsstrategie verwaltet. Es werden nicht nur Kauf- oder Verkaufsaufträge ausgeführt; Es analysiert Daten, überprüft sein Modell, führt Geschäfte über mehrere Ketten hinweg aus und passt sich in Echtzeit an die aktuellen Bedingungen an. Dieser Grad an Komplexität übersteigt die Möglichkeiten der traditionellen Blockchain-Programmierung.

Letztendlich ist es wichtig, die Zuverlässigkeit zu berücksichtigen. Da von KI-Agenten die Bewältigung kritischer Aufgaben erwartet wird, können selbst geringfügige Versäumnisse im besten Fall zu Unannehmlichkeiten und im schlimmsten Fall zu katastrophalen Folgen führen. Bestehende Systeme weisen häufig Mängel auf, insbesondere bei der Kombination von Ergebnissen aus großen Sprachmodellen (LLMs). Eine einzige falsche Vorhersage könnte Chaos verursachen, beispielsweise die Entleerung eines DeFi-Pools oder die Umsetzung einer fehlerhaften Finanzstrategie. Um dies zu verhindern, muss das System automatisierte Sicherheitsmaßnahmen, Echtzeitvalidierung und integrierte Fehlerkorrekturmechanismen umfassen.

Die Idee besteht darin, alle Komponenten in einer starken Entwicklungsplattform zu vereinen, die mit belastbaren Bausteinen und einer On-Chain-Infrastruktur ausgestattet ist. Dies wird es Entwicklern ermöglichen, neue Produkte und innovative Erfahrungen auf schlankere und budgetfreundlichere Weise zu entwickeln. Gelingt uns dies nicht, bleibt die KI möglicherweise weiterhin auf Assistentenrollen und Basisanwendungen beschränkt und kann ihr volles Potenzial nach 2024 kaum noch ausschöpfen.

Ein Full-Stack-Ansatz für eine komplexe Herausforderung

Was beinhaltet diese agentenorientierte Architektur? Angesichts der Komplexität der Kombination von KI und Blockchain wäre die Einführung einer maßgeschneiderten End-to-End-Methodik eine optimale Strategie. Bei diesem Ansatz wird jede Ebene der Infrastruktur – von Konsensmechanismen bis hin zu Entwicklungstools – sorgfältig darauf ausgelegt, den einzigartigen Anforderungen autonomer Agenten gerecht zu werden.

Neben der Verwaltung komplexer Echtzeit-Workflows sollten KI-zentrierte Blockchains ein Verifizierungssystem enthalten, das verschiedene Modelle des maschinellen Lernens unterstützen kann, von einfachen Algorithmen bis hin zu anspruchsvollen KIs. Diese Vielseitigkeit erfordert eine umfassende Infrastruktur, bei der Geschwindigkeit, Kompatibilität und Skalierbarkeit im Vordergrund stehen. Auf diese Weise können Agenten nahtlos eine verteilte Blockchain-Landschaft durchqueren und darin agieren, ohne dass individuelle Anpassungen erforderlich sind.

Bei der Integration von Sprachlernmodellen (LLMs) und anderen KI-Systemen müssen KI-First-Ketten die besonderen Gefahren berücksichtigen, die diese Integrationen mit sich bringen können. Um dieses Risiko zu minimieren, ist es für KI-First-Ketten von entscheidender Bedeutung, Sicherheitsmaßnahmen auf allen Ebenen zu implementieren, von der Überprüfung von Schlussfolgerungen bis hin zur Aufrechterhaltung der Kompatibilität mit benutzerdefinierten Zielen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die sofortige Fehlererkennung, die Validierung von Entscheidungen und Systeme, die verhindern, dass Agenten mit falschen oder böswilligen Informationen agieren.

Vom Geschichtenerzählen bis zur Lösungsentwicklung

Das Jahr 2024 markierte einen Anstieg der Vorfreude auf KI-Agenten, während 2025 voraussichtlich das Jahr sein wird, in dem der Web3-Sektor diese Aufregung wirklich bestätigt. Diese Transformation beginnt mit einem revolutionären Konzept von Blockchains, bei dem jede Ebene – von der Ausführung in der Kette bis zur Anwendungsschicht – so konzipiert ist, dass sie KI-Agenten unterstützt. Nur dann können KI-Agenten von bloßen unterhaltsamen Chatbots zu wichtigen Mitarbeitern und Partnern werden, Branchen verändern und unsere Sicht auf Arbeit und Freizeit verändern.

Als Analyst sehe ich einen Trend, bei dem Unternehmen, die in authentische und robuste Integrationen von KI- und Blockchain-Technologien investieren, unbestreitbar florieren und Dienste anbieten, die auf herkömmlichen Ketten oder Web2-Plattformen unerreichbar wären. In diesem hart umkämpften Umfeld ist der Übergang von menschenzentrierten Systemen zu agentenzentrierten Systemen keine Wahl; Es ist ein unvermeidlicher Schritt in Richtung Fortschritt.

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2024-12-20 21:25