KBW2026: Streit über Blockchains für autonome KI-Agenten

Heinrichs Keynote: Transaktionsorientierte Layer-1-Blockchains reichen nicht für die Agentic Economy

Auf der Korea Blockchain Week 2026 in Seoul stand die Frage im Zentrum, ob Blockchains für autonome KI-Agenten bereit sind. Die Veranstaltung, ausgerichtet von FactBlock mit Upbit als Presenting Partner, lief vom 29. September bis 1. Oktober im Walkerhill Hotels & Resorts. Das Leitthema war die „agentic economy“: eine Welt, in der Software-Agenten eigenständig Dienste kaufen, für Daten zahlen und mit anderen Maschinen abrechnen. Michael Heinrich, CEO von 0G Labs, hielt am 30. September die Keynote „The Trillion-Dollar Agentic Economy“. Seine These: Die meisten Layer-1-Blockchains sind primär für Finanztransaktionen entworfen. KI-Agenten benötigten jedoch mehr als reine Zahlungsfunktionen. Dazu zählten maschinen-native Identität – eine Möglichkeit, dass ein Agent eindeutig und vertrauenswürdig als eigenständiger Akteur auftreten kann – sowie Koordination und weitere Abstraktionen, die eine zahlungsorientierte Kette nicht nativ bereitstelle. Layer 1 bezeichnet das Basisnetzwerk, auf dem alles Weitere aufbaut. Heinrich argumentierte, dass herkömmliche Chain-Designs Zahlungen gut abwickelten, aber für eine agentische Ökonomie nicht ausreichten, weil sie die Identitäts- und Koordinationsbedürfnisse autonomer Software nicht abbilden.

Gegenposition: x402 und Polygon-Integrationen ermöglichen bereits autonome Zahlungen

Gegenposition: Standards wie x402 und Polygon-Integrationen ermöglichten KI-Agenten bereits autonome Zahlungen. Laut einer Einschätzung sei die Infrastruktur real und funktioniere heute. x402 werde derzeit gebaut, damit Agenten On-Chain-Zahlungen autonom ausführen können – nicht in fünf Jahren, sondern jetzt. Polygon betreibe Live-Integrationen, bei denen Agenten für API-Zugang zahlen, Rechenleistung abrechnen und in Stablecoins transagieren, ohne dass ein Mensch freigibt. Das bedeute maschinen-native Zahlungen: Software tausche Wert so programmatisch, instant und ohne Intermediäre wie Daten. Diese Lösungen werden als Beleg für eine bereits funktionierende Infrastruktur angeführt, weil sie zeigen, dass die technischen Primitive für autonome Zahlungen existieren und in realen Umgebungen genutzt werden. Blockchains dienten als natürliches Experimentierfeld: Sie seien permissionless, composable, böten offene Daten und programmierbare Assets. Die Reibung für autonome Agenten liege nicht in der Ausführung, sondern in semantischer und koordinativer Last oberhalb der Ausführung. Manches laufe noch auf Testnets oder sei experimentell, aber die Primitive funktionierten.

Wissenschaftliche Übersicht: Fünf Integrationsmuster und ein Bedrohungsmodell für Agent-Transaktionen

Eine systematische Literaturübersicht zu Autonomous Agents on Blockchains identifiziert 317 relevante Arbeiten aus über 3000 Datensätzen. Sie beschreibt fünf Integrationsmuster, die jeweils unterschiedliche Sicherheits- und Vertrauensanforderungen mit sich bringen: Read-only-Analysen, bei denen Agenten lediglich On-Chain-Daten beobachten; Simulation und Intent-Generierung, bei der Agenten Transaktionsabsichten formulieren, ohne direkt zu signieren; delegierte Ausführung, bei der ein Agent im Auftrag eines Nutzers handelt; autonomes Signieren, bei dem der Agent selbst Schlüsselgewalt besitzt; und Multi-Agenten-Workflows, bei denen mehrere Agenten koordiniert interagieren. Zudem liefert die Übersicht ein Bedrohungsmodell für Agent-Transaktionspipelines. Erfasst werden Risiken von Prompt Injection – bei der ein manipulierter Input den Agenten zu schädlichen Aktionen verleitet – und Policy-Missbrauch über Schlüsselkompromittierung bis zu adversariellen Ausführungsdynamiken und Multi-Agenten-Kollusion. Eine Vergleichsmatrix analysiert mehr als 20 repräsentative Systeme entlang 13 Dimensionen, darunter Custody-Modelle, Permissioning, Policy Enforcement, Observability und Recovery. Die Übersicht zeigt: Das Feld ist vielfältig, aber die Konvergenz von LLM-basierten Agenten und öffentlichen Blockchains schafft eine sicherheitskritische Systemfrage. Es geht darum, standardisierte, interoperable und sichere Schnittstellen zu entwerfen, die Agenten erlauben, On-Chain-Zustände zu beobachten, Transaktionsintents zu formulieren und Ausführung zu autorisieren, ohne Nutzer, Protokolle oder Organisationen unvertretbaren Sicherheits-, Governance- oder ökonomischen Risiken auszusetzen. Auf Basis der Lücken skizziert die Arbeit eine Forschungs-Roadmap.

Forschungsergebnis: Blockchain-überwachte Architektur mit LangChain und Hyperledger Fabric

Ein Forschungspapier, präsentiert auf der IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA 2025) in Bahrain, schlägt eine Blockchain-überwachte agentische KI-Architektur vor. Sie kombiniert ein LangChain-basiertes Multi-Agenten-System mit einer permissioned Blockchain, um kontinuierliches Monitoring, Policy-Enforcement und unveränderliche Auditierbarkeit von Agentenaktionen zu gewährleisten. Der Perception-Reasoning-Action-Zyklus wird mit einer Blockchain-Governance-Schicht verbunden, die Eingaben verifiziert, empfohlene Aktionen bewertet und Ausführungsergebnisse dokumentiert. Experimente mit Smart Inventory Management, Verkehrssignalsteuerung und Gesundheitsüberwachung zeigen nach Angaben der Autoren, dass die Blockchain-Sicherheitsverifikation unbefugte Praktiken verhindern kann, durchgängige Nachvollziehbarkeit bietet und die operative Latenz in vernünftigen Grenzen hält. Als Basis dient Hyperledger Fabric, Action Executors sind MCP-integriert.

Marktcheck: AI-Token-Projekte kämpfen mit Off-Chain-Abhängigkeit und zentralisierten Modellen

Eine Überprüfung führender AI-Token-Projekte identifiziert technische Grenzen: Viele Plattformen hängen stark von Off-Chain-Berechnung ab, haben begrenzte On-Chain-Intelligenz und stoßen auf Skalierungsprobleme. Das bedeutet, dass die eigentliche KI-Verarbeitung außerhalb der Blockchain stattfindet, wodurch die Nachvollziehbarkeit und Dezentralität eingeschränkt werden; die Blockchain dient oft nur als Zahlungs- und Governance-Schicht. Geschäftsmodelle ähneln zentralisierten KI-Diensten, ergänzt um Token-basierte Zahlungs- und Governance-Ebenen, ohne wirklich neuen Wert zu liefern. Die Artificial Superintelligence Alliance, ein Zusammenschluss von Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol und CUDOS, will einen dezentralen KI-Infrastruktur-Stack bauen. Fetch.ai steuert Infrastruktur für autonome Agenten bei, SingularityNET einen Marktplatz für KI-Dienste, Ocean Protocol Daten-Tooling. Der vereinheitlichte Token ist FET; er wird für Compute- und Datendienste, Staking und Governance genutzt. SingularityNET wird als dezentrales KI-Servicenetzwerk beschrieben, das Blockchain nutzt und Entwicklern erlaubt, KI-Dienste zu veröffentlichen – von Bildanalyse bis zu autonomen KI-Agenten. Die Allianz positioniert sich als offene, community-governed Alternative zu zentralisierten KI-Ökosystemen großer Technologiekonzerne. Die Analyse nennt auch aufkommende Entwicklungen wie On-Chain-Verifikation von KI-Outputs, Blockchain-fähiges föderiertes Lernen und robustere Anreizrahmen, sieht aber weiterhin erhebliche Lücken zwischen Versprechen und Realität.

Regulierung hinkt hinterher: Cambridge sieht Anpassungsbedarf bei Krypto-KI-Konvergenz

Die Cambridge Judge Business School beschreibt die Konvergenz von Krypto und KI, einschließlich des Einsatzes autonomer Agenten. Regulierer hätten beim Schreiben der Krypto-Regeln nicht vorhergesehen, dass Bitcoin-Mining-Anlagen zu KI-Rechenzentren werden, Krypto-Token für den Kauf und Verkauf von KI-Rechenleistung genutzt werden oder autonome Software Finanztransaktionen ohne menschliches Zutun ausführt. Genau das geschehe jetzt. Die Politikrahmen passten sich einer Konvergenz an, für die sie ursprünglich nicht entworfen wurden. Konkret bedeutet das: Es fehlen Regeln für die Umwidmung von Mining-Infrastruktur, für die Klassifizierung neuer Token, die Zahlung, Anreiz und Spekulation vermischen, und für die Haftung und Aufsicht bei autonomen Transaktionen ohne menschliche Freigabe. Die Entwicklung beginne bei der physischen Infrastruktur, wo Mining-Unternehmen Strom- und Kühlsysteme für KI umwidmen, gehe über die Token-Ökonomie, in der eine neue Klasse von Krypto-Assets die Grenze zwischen Zahlung, Anreiz und spekulativer Investition verwischt, und ende bei autonomen Agenten, die auf Blockchains transagieren, ohne dass jemand einen Knopf drückt.