In letzter Zeit, wenn ich mir den AI-Agent-Track anschaue, habe ich zunehmend das Gefühl: Der Markt ist von der „Storytelling“-Phase langsam in die „Abnahme“-Phase übergegangen.
Früher ging es bei Agenten mehr darum, Modellfähigkeiten zu diskutieren: Wer kann besser argumentieren, wer kann bessere Inhalte erzeugen. Aber sobald man es wirklich on-chain umsetzt, ändern sich die Fragen komplett. Wenn ein Agent nur chatten kann, ist der Unterschied zu einem gewöhnlichen KI-Assistenten nicht so groß, wie man sich das vielleicht vorstellt. Der eigentliche Mehrwert liegt darin, ob er Nutzeraufgaben erledigen kann – und zwar so, dass der gesamte Prozess verifizierbar und nachvollziehbar ist.
Das ist auch der Grund, warum ich Newton Protocol und Mainnet Beta so aufmerksam verfolge.
Einer der Punkte, die Newton besonders interessant machen, ist, dass der Fokus nicht darauf liegt, wie „clever“ KI ist – also auf dem leicht vermarktbaren Richtung, mit der der Markt spekuliert. Stattdessen löst es ein viel komplizierteres Problem: Wenn ein Agent beginnt, stellvertretend für den Nutzer Aktionen auszuführen – wie stellt man sicher, dass das, was er tut, den Erwartungen entspricht?
Zum Beispiel: Wenn in Zukunft ein Trading-Agent die On-Chain-Aktionen für dich verwaltet, muss er wissen, welche Berechtigungen er nutzen darf, was er nicht anfassen darf und wie das Ausführungsergebnis überprüft wird. Wenn diese grundlegenden Infrastrukturen nicht sauber aufgebaut sind, wird ein umso stärkerer Agent das Risiko am Ende sogar erhöhen.$BTC
Die Phase von Mainnet Beta ist im Grunde genommen wie ein echter Stresstest unter realen Bedingungen. Viele Dinge werden nicht sofort in Preisen oder in der Werbung sichtbar, sondern zeigen sich darin, ob Tests von Nutzer-Interaktionsabläufen, Ausführungslogik, Netzwerkstabilität und Entwickler-Ökosystem wirklich „durchlaufen“ können.
Das größte Problem im AI-Track ist jetzt nicht fehlende Fantasie, sondern der weite Weg von Demos in die Produktion. Viele Projekte haben in der Vergangenheit bewiesen, „was KI kann“. In der nächsten Phase wird der Markt aber darauf achten, „ob KI Aufgaben zuverlässig und stabil abschließen kann“.
Deshalb finde ich, dass es bei Newton nachfolgend vor allem nicht nur um technische Konzepte geht, sondern darum, ob immer mehr echte Anwendungsfälle angebunden werden und ob der Agent vom reinen Vorzeigen von Funktionen zu einem wirklich nutzbaren Werkzeug werden kann.$NVDAB
Der Weg für AI Agents wird nicht über Nacht „explodieren“; eher wird er langsam durchdringen. Der Markt liebt Feuerwerk, aber die Infrastruktur wird oft gebaut, wenn niemand hinschaut.
Beobachte weiter, wie sich das Newton Protocol und das Mainnet Beta entwickeln: Kann es diese Execution-Layer wirklich durchgängig zum Laufen bringen?
@NewtonProtocol
$NEWT
#Newt
Früher ging es bei Agenten mehr darum, Modellfähigkeiten zu diskutieren: Wer kann besser argumentieren, wer kann bessere Inhalte erzeugen. Aber sobald man es wirklich on-chain umsetzt, ändern sich die Fragen komplett. Wenn ein Agent nur chatten kann, ist der Unterschied zu einem gewöhnlichen KI-Assistenten nicht so groß, wie man sich das vielleicht vorstellt. Der eigentliche Mehrwert liegt darin, ob er Nutzeraufgaben erledigen kann – und zwar so, dass der gesamte Prozess verifizierbar und nachvollziehbar ist.
Das ist auch der Grund, warum ich Newton Protocol und Mainnet Beta so aufmerksam verfolge.
Einer der Punkte, die Newton besonders interessant machen, ist, dass der Fokus nicht darauf liegt, wie „clever“ KI ist – also auf dem leicht vermarktbaren Richtung, mit der der Markt spekuliert. Stattdessen löst es ein viel komplizierteres Problem: Wenn ein Agent beginnt, stellvertretend für den Nutzer Aktionen auszuführen – wie stellt man sicher, dass das, was er tut, den Erwartungen entspricht?
Zum Beispiel: Wenn in Zukunft ein Trading-Agent die On-Chain-Aktionen für dich verwaltet, muss er wissen, welche Berechtigungen er nutzen darf, was er nicht anfassen darf und wie das Ausführungsergebnis überprüft wird. Wenn diese grundlegenden Infrastrukturen nicht sauber aufgebaut sind, wird ein umso stärkerer Agent das Risiko am Ende sogar erhöhen.$BTC
Die Phase von Mainnet Beta ist im Grunde genommen wie ein echter Stresstest unter realen Bedingungen. Viele Dinge werden nicht sofort in Preisen oder in der Werbung sichtbar, sondern zeigen sich darin, ob Tests von Nutzer-Interaktionsabläufen, Ausführungslogik, Netzwerkstabilität und Entwickler-Ökosystem wirklich „durchlaufen“ können.
Das größte Problem im AI-Track ist jetzt nicht fehlende Fantasie, sondern der weite Weg von Demos in die Produktion. Viele Projekte haben in der Vergangenheit bewiesen, „was KI kann“. In der nächsten Phase wird der Markt aber darauf achten, „ob KI Aufgaben zuverlässig und stabil abschließen kann“.
Deshalb finde ich, dass es bei Newton nachfolgend vor allem nicht nur um technische Konzepte geht, sondern darum, ob immer mehr echte Anwendungsfälle angebunden werden und ob der Agent vom reinen Vorzeigen von Funktionen zu einem wirklich nutzbaren Werkzeug werden kann.$NVDAB
Der Weg für AI Agents wird nicht über Nacht „explodieren“; eher wird er langsam durchdringen. Der Markt liebt Feuerwerk, aber die Infrastruktur wird oft gebaut, wenn niemand hinschaut.
Beobachte weiter, wie sich das Newton Protocol und das Mainnet Beta entwickeln: Kann es diese Execution-Layer wirklich durchgängig zum Laufen bringen?
@NewtonProtocol
$NEWT
#Newt