KI-Agenten entwickeln sich von Systemen, die einfach nur auf Systeme reagieren, die in der realen Welt schlussfolgern und komplexe Aufgaben ausführen können.

Sie gehen über das Beantworten von Fragen hinaus und beginnen, im Web zu browsen, mit Dateien zu arbeiten, mit Anwendungen zu interagieren, APIs zu nutzen und mehrstufige Aufgaben auszuführen. Doch je autonomer Agenten werden, desto dringlicher wird eine kritische Frage: Wie geben wir KI die Fähigkeit zu handeln, ohne Sicherheit, Zuverlässigkeit und Nutzerkontrolle zu opfern?

@NEAR Protocol ’s IronClaw 1.0 bietet einen interessanten Ansatz für diese Herausforderung, indem es neu gestaltet, wie ein KI-Agent denkt, handelt und seinen Fortschritt aufrechterhält.

IronClaw 1.0: Denken vom Handeln trennen

Im Kern von #IronClaw steckt eine einfache, aber wichtige architektonische Idee: Der Agent, der Entscheidungen trifft, sollte keine uneingeschränkte Kontrolle über die Handlungen haben, die er ausführt.

IronClaw trennt den Denkprozess von der Ausführung durch eine dedizierte Guard-Schicht.

Der Agent kann über eine Aufgabe nachdenken, bestimmen, was geschehen muss, und die passenden Tools auswählen. Der Guard stellt dann eine kontrollierte Koordinationsebene bereit – zwischen diesem Entscheidungsprozess und der Ausführung in der realen Welt.

Dadurch entsteht eine zusätzliche Ebene, in der Aktionen bewertet und bei Bedarf explizit genehmigt werden können, bevor sie stattfinden.

Für Unternehmensumgebungen ist diese Unterscheidung besonders wichtig. Ein Agent, der mit E-Mails, Dateien, Websites, Zugangsdaten oder Geschäftssystemen interagiert, braucht mehr als nur Intelligenz. Er braucht vorhersehbare Grenzen.

Benchmark-Leistung, die heraussticht

Die Architektur ist nur dann wertvoll, wenn sie sich in echter Leistung übersetzt.

IronClaw 1.0 zeigt seine Leistungsfähigkeit über drei Benchmarks hinweg – mit dem DeepSeek-V4-Flash-Base-Modell.

  • ClawBench: 93,5% IronClaw führt den Benchmark erneut an – vor Hermes und OpenClaw.

  • ClawBench: 88,6% Zudem belegt es in mehrstufigen Agent-Aufgaben ebenfalls den ersten Platz und ist besser als OpenClaw und Hermes.

  • OfficeQA: 76,4% IronClaw führt erneut bei Aufgaben, die sich auf das logische Durchdenken von Informationen aus dem Arbeitsplatz- und Unternehmensumfeld konzentrieren.

Der Benchmark-Vergleich zeigt, dass IronClaw über alle drei Bewertungen hinweg die Führung beibehält.


Bei ClawBench erzielt IronClaw 88,6%, vor Hermes mit 84% und OpenClaw mit 82,5%.

Bei OfficeQA erreicht IronClaw 76,4%, im Vergleich zu 73,2% für Hermes und 72,4% für OpenClaw.

Bei PinchBench zeichnet IronClaw 93,5% auf, im Vergleich zu 90% für Hermes und 88,6% für OpenClaw.

Die Ergebnisse unterstreichen IronClaw’s Fähigkeit, sich über verschiedene Arten von Agent-Workloads hinweg konsistent zu behaupten.

Der wichtige Punkt ist, dass diese Benchmarks unterschiedliche Herausforderungen abdecken. Anstatt nur zu messen, wie gut eine KI auf Prompts antwortet, untersuchen sie, wie effektiv ein Agent Aufgaben in praktischen Umgebungen ausführen kann. Die konsistenten Ergebnisse von IronClaw auf dem ersten Platz liefern daher messbare Belege für den Ansatz, KI-Agenten mit mehr Fähigkeiten aufzubauen.

Entwickelt für KI-Workflows in der realen Welt

Der Wert von IronClaw entsteht auch aus der Infrastruktur, die um die Kernarchitektur herum aufgebaut ist.

Sicherheitskonzept by Design

Sensible Aktionen können eine explizite Genehmigung erfordern – so erhalten Nutzer mehr Kontrolle darüber, was der Agent ausführen darf.

Persistenter Zustand

Kontinuierliche Checkpoints ermöglichen es IronClaw, seinen Fortschritt zu bewahren. Wenn eine Aufgabe unterbrochen wird oder eine Genehmigung erfordert, kann der Agent fortsetzen, statt von vorn zu beginnen.

Omni-Channel-Speicher

Der Assistent kann über CLI, Web, Slack und Telegram arbeiten und dabei dieselben Speicher- und Sicherheitsregeln beibehalten.


Team-Isolation

Organisationen können Umgebungen und Workflows trennen, wodurch IronClaw besser für Teams geeignet ist, die mit unterschiedlichen Projekten, Tools oder Zugriffsstufen arbeiten.


Der Multi-Channel-Ansatz von IronClaw zeigt, wie KI-Assistenten über eine einzelne Oberfläche hinausgehen können, während sie die Kontinuität über verschiedene Umgebungen hinweg bewahren.


Anstatt jeden Kanal als separate Interaktion zu behandeln, kann derselbe Assistent über CLI, Web, Slack und Telegram arbeiten und dabei seinen Speicher, Zustand und seine Sicherheitsregeln bewahren.


Das schafft für Nutzer und Teams, die über mehrere Plattformen hinweg arbeiten, ein stärker verbundenes Erlebnis.

NEAR AI und die Rolle des Staking

IronClaw 1.0 ist Teil einer breiteren Entwicklung um #NEARAI : KI-Infrastruktur aufzubauen, bei der Intelligenz privater, verifizierbarer und nutzergesteuert sein kann.

Diese Vision erfordert mehr als nur leistungsfähige KI-Modelle. Sie braucht außerdem Infrastruktur, die dezentrale Anwendungen, Agenten und Services zuverlässig unterstützen kann.

Genau dort wird NEAR Staking relevant.

Staking geht nicht einfach darum, Rendite zu verdienen. Auf Netzwerkebene unterstützt gestaktes NEAR das Validator-System, das dabei hilft, die zugrunde liegende Blockchain abzusichern. Validatoren sind dafür verantwortlich, das Netzwerk am Laufen zu halten und Transaktionen zu verarbeiten, während wirtschaftliche Anreize die Teilnehmer auf die Systemsicherheit ausrichten.

Für dezentrale KI ist diese Grundlage entscheidend.

KI-Agenten benötigen Infrastruktur, auf die sie sich verlassen können, wenn sie leistungsfähiger und autonomer werden. Während sich das Ökosystem in Richtung Agentensysteme wie das bevorstehende OpenClaw bewegt, wird die Beziehung zwischen KI-Infrastruktur und dezentraler Netzwerksicherheit immer wichtiger.


Das größere Ganze

IronClaw 1.0 weist auf eine Zukunft hin, in der KI-Agenten nicht nur danach beurteilt werden, wie intelligent sie antworten können.

Der nächste Standard wird ebenfalls beinhalten, wie sicher sie handeln, wie zuverlässig sie ihren Fortschritt aufrechterhalten, wie konsistent sie über Kanäle hinweg arbeiten und wie viel Kontrolle Nutzer behalten.

#NEARAI steht für die übergreifende Vision, während Staking eine wichtige Sicherheitsgrundlage für die dezentrale Infrastruktur darunter bietet.

Die Kombination ist überzeugend: KI, die denken kann; Infrastruktur, die koordinieren kann; Netzwerke, die durch wirtschaftliche Beteiligung abgesichert werden können; und Nutzer, die mehr Eigentum an den Systemen behalten können, auf die sie angewiesen sind.

IronClaw 1.0 kann daher als mehr als nur eine weitere Veröffentlichung für KI-Agenten betrachtet werden. Es ist ein Einblick, wie die Infrastruktur für ein leistungsfähigeres, sicheres und dezentrales KI-Ökosystem aussehen könnte.

Referenzen

  • IronClaw 1.0: https://near.ai/blog/introducing-ironclaw-1-0

  • NEAR AI Staking: https://www.near.ai/blog/staking-for-near-ai

  • NEAR Staking: https://docs.near.org/protocol/network/staking

  • NEAR AI Infrastructure: https://near.ai/blog/near-ai-launches-ironclaw-confidential-gpu-marketplace-and-multimodal-confidential-inference