AI-Agenten sind nicht mehr nur Konzepte. Entwickler setzen bereits Agenten ein, die Trades ausführen, Arbeitsabläufe koordinieren und Werte onchain bewegen. In unserem neuesten Space haben Teams geteilt, wie es tatsächlich aussieht, sie auf der BNB Chain zu bauen 🧵👇

Eine Idee kam während des Gesprächs immer wieder auf: AI und Blockchain ergänzen sich auf natürliche Weise. AI übernimmt das Denken, die Planung und die Koordination, während die Blockchain diesen Entscheidungen Ausführung, Abwicklung und eine Vertrauensebene bietet, die autonomes Handeln ermöglicht.

Was die Entwickler am meisten betont haben, ist, dass dies nur funktioniert, wenn die Infrastruktur ständige Aktivität unterstützt. Agenten arbeiten nicht in gelegentlichen Ausbrüchen. Sie rebalancieren, transagieren, koordinieren und reagieren kontinuierlich, was in der Praxis die Kosteneffizienz und die schnelle Ausführung weit wichtiger macht, als die meisten Menschen annehmen.

Hier sticht die BNB Chain in der Diskussion hervor: Niedrige Gebühren und schnelle Finalität machen häufige Onchain-Aktivitäten realistisch, während die Tiefe des Ökosystems bedeutet, dass Akteure sich in Live-Märkte, bestehende Liquidität und echte Nutzerströme einfügen können, anstatt in isolierten Umgebungen.

@milady_bsc teilte mit, wie sie dies durch Experimentieren und Iteration angehen, indem sie agentengetriebene Spiele und Simulationen entwickeln, die Trainingsdaten sammeln und gleichzeitig helfen, das Verhalten von Agenten in Live-Umgebungen zu verfeinern, ohne die Nutzer unnötigen Risiken auszusetzen.

@pieverse_io konzentriert sich stark auf die Ausführungsinfrastruktur und beschreibt, wie sie daran arbeiten, die Reibung zwischen Benutzerabsicht und Handlung zu beseitigen, indem sie es den Menschen ermöglichen, auf natürliche Weise zu interagieren, während Agenten Workflows onchain durch sichere, eingeschränkte Systeme verwalten.

@termix_ai brachte einen starken Usability-Aspekt in die Diskussion ein, indem sie Schnittstellen entwickelten, bei denen Benutzer einfach beschreiben, was sie erledigt haben möchten, während Agenten interpretieren und in DeFi ausführen, wodurch onchain-Aktivitäten für nicht-technische Benutzer viel intuitiver erscheinen.

@Unibase_AI hat das Problem aus einer anderen Richtung angegangen und sich auf die Infrastruktur für Gedächtnis, Identität und Koordination konzentriert, damit Agenten Kontinuität, Reputation und gemeinsamen Kontext über Anwendungen hinweg tragen können, anstatt jedes Mal von Null zu beginnen.

Sicherheit wurde genauso oft angesprochen wie die Ausführung. Im gesamten Panel gab es eine breite Übereinstimmung, dass die Zukunft keine uneingeschränkte Autonomie ist, sondern eine eingeschränkte Autonomie, die auf Berechtigungen, Leitplanken und überprüfbaren Identitätsebenen wie ERC-8004 und BAP-578 basiert.

Ein weiteres Thema war, wie schnell die Agenten über chatbasierte Anwendungsfälle hinausgehen. Sobald sie mit Tools und Workflows verbunden sind, hören sie auf, wie Assistenten zu agieren, und beginnen, mehr wie Hintergrundsysteme zu arbeiten, die kontinuierlich Aufgaben erledigen.

Die Entwickler hoben auch hervor, wie gamifizierte Umgebungen dazu beitragen, dass sich der Bereich schneller entwickelt, nicht nur durch die Förderung des Engagements, sondern auch durch die Schaffung sicherer Umgebungen, in denen Agenten lernen, sich anpassen und im Laufe der Zeit verbessern können. Diese Feedbackschleifen sind notwendig, um die Grundlage für eine von KI-Agenten gesteuerte Gesellschaft zu legen.

Es gab auch einen gemeinsamen Realismus im Gespräch. Der Bereich ist noch früh, und ein Großteil der heutigen Arbeit besteht darin, Systeme zu testen, Leitplanken zu verfeinern und auf Agenten hinzuarbeiten, die zuverlässig im großen Maßstab operieren können.