Künstliche Intelligenz wandert von Systemen, die Fragen beantworten, hin zu Agenten, die tatsächlich Aufgaben ausführen können. Doch wenn man KI die Fähigkeit zu handeln gibt, entsteht eine schwierige Herausforderung: Wie machen wir autonome Agenten mächtig, ohne sie gefährlich zu machen?

@NEAR Protocol nähert sich diesem Problem aus einer Infrastruktur-Perspektive. Mit seinem neuesten Release, #IronClaw 1.0, wird eine Architektur eingeführt, die die Entscheidungsfindung eines KI-Agents von seiner Fähigkeit trennt, Aktionen auszuführen. So entsteht eine sicherere Grundlage für autonome KI.

IronClaw 1.0: Trennung von Denken und Handeln

Traditionell #AIAgents können ein Modell direkt mit Tools, Zugangsdaten, Websites und anderen externen Systemen verbunden sein. Das schafft einen einzelnen Engpass, in dem Schlussfolgern und Ausführen eng miteinander gekoppelt werden.

IronClaw verfolgt einen anderen Ansatz.

Die Architektur trennt die Komponente, die entscheidet, was passieren soll, von der Komponente, die die Aktion tatsächlich ausführt. Dazwischen sitzt eine Koordinations- und Sicherheits-Schicht namens Guard.

Jede Aktion läuft durch diese Schicht, sodass IronClaw Sicherheitsrichtlinien konsistent durchsetzen kann. Sensible Vorgänge erfordern eine ausdrückliche Genehmigung, während Zugangsdaten und Geheimnisse mit zusätzlichen Schutzmaßnahmen behandelt werden.

Diese Architektur bedeutet, dass ein Agent über das nachdenken kann, was getan werden muss, ohne automatisch uneingeschränkte Macht zu erhalten, jede Entscheidung auszuführen.

Benchmark-Leistung, die heraussticht

Die Architektur wird durch messbare Ergebnisse untermauert.

Mit dem Deepseek-v4-Flash-Base-Modell erreichte IronClaw 1.0 führende Ergebnisse über drei verschiedene Agent-Benchmarks:

• PinchBench: 93.5%
  Reale Aufgaben testen, darunter Terminplanung, E-Mail-Verwaltung, Programmierung, Forschung sowie Dateioperationen.

• ClawBench: 88.6%
  Agenten testen – über mehr als 140 reale Produktions-Websites hinweg – sowie bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben.

• OfficeQA: 76.4%
  Grundiertes Denken über eine riesige Sammlung von Unternehmensdokumenten hinweg testen.

Diese Ergebnisse sind bedeutsam, weil sie die Leistung des Agent-Harness zusammen mit dem zugrunde liegenden Modell demonstrieren. IronClaw geht es nicht nur darum, ein intelligentes Modell zu haben; es geht darum, die Infrastruktur zu bauen, die Intelligenz in nützliches Handeln verwandelt.

Für echte, kontinuierliche Arbeit entwickelt

Die Stärken von IronClaw reichen über Benchmark-Werte hinaus.

• Sicher per Design: Sensible Aktionen können eine ausdrückliche Genehmigung erfordern, während Geheimnisse isoliert und aus Logs bereinigt werden können.

• Persistenter Zustand: IronClaw sichert seine Arbeit fortlaufend per Checkpoint. Wenn ein Agent unterbrochen, neu gestartet oder angehalten wird, während er auf die Erlaubnis wartet, kann er fortfahren, statt bei null anzufangen.

• Omni-Channel-Speicher: Derselbe Assistent kann über die CLI, Web, Slack und Telegram arbeiten und dabei konsistente Memory- und Sicherheitsregeln beibehalten.

• Team-Isolation: Unterschiedliche Nutzer und Teams können in isolierten Umgebungen arbeiten. So lassen sich Zugangsdaten, Arbeitsbereiche und Verantwortlichkeiten besser trennen.

Zusammen adressieren diese Funktionen ein wichtiges Problem bei autonomer KI: Zuverlässigkeit bedeutet mehr, als nur die richtige Antwort zu produzieren. Ein Agent muss sich merken, was er getan hat, sicher arbeiten und weiter funktionieren – in den Umgebungen, in denen Menschen tatsächlich kommunizieren.

NEAR KI und die Rolle des Stakings

IronClaw ist Teil einer breiteren NEAR-KI-Vision, die auf nutzergesteuerter und verifizierbarer KI fokussiert. #NEARAI stellt Infrastruktur für privates Inference und sichere KI-Agenten bereit – einschließlich hardwaregestützter Trusted Execution Environments, die dafür ausgelegt sind, sensible Daten und Berechnungen zu isolieren.

Aber sichere KI braucht auch eine sichere, dezentrale Infrastruktur darunter.

Hier wird das NEAR-Staking wichtig.

NEAR nutzt Proof-of-Stake: Dabei delegieren Nutzer NEAR an Validatoren, die an der Sicherung des Netzwerks und dem Erreichen eines Konsenses teilnehmen. Staked NEAR steht daher für ökonomische Sicherheit hinter der dezentralen Infrastruktur, die Transaktionen verarbeitet und Anwendungen unterstützt.

Staking sollte daher nicht nur durch die Brille der Rendite betrachtet werden.

Da KI-Agenten zunehmend mit Blockchains, Assets und Anwendungen interagieren, muss die Infrastruktur, auf die sie angewiesen sind, dezentral, zuverlässig und ökonomisch gesichert bleiben. NEARs Roadmap positioniert ausdrücklich NEAR KI und die Blockchain-Schicht als ergänzende Bausteine einer entstehenden Agenten-Ökonomie.

IronClaw zeigt, wie KI-Agenten sicherer und leistungsfähiger werden können. NEAR KI liefert die sichere KI-Infrastruktur, während NEARs dezentrales Netzwerk und Staking darunter eine ökonomische Sicherheitsschicht bereitstellen.

Das große Bild ist klar: KI-Agenten, die im Namen der Nutzer denken, handeln und Transaktionen durchführen können – während die Nutzer weiterhin mehr Eigentum, Privatsphäre und Kontrolle behalten.