Web 4.0: Das Agentische Web

Künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologie stellen zwei transformative Kräfte dar, die unsere Welt neu gestalten. KI verstärkt die kognitiven Fähigkeiten des Menschen durch maschinelles Lernen und neuronale Netze, während die Blockchain-Technologie überprüfbare digitale Knappheit einführt und neuartige Formen der vertrauenslosen Koordination ermöglicht. Mit der Konvergenz dieser Technologien legen sie den Grundstein für eine neue Iteration des Internets – eine, in der autonome Agenten mit dezentralen Systemen interagieren. Dieses "Agentic Web" führt eine neue Klasse von digitalen Bürgern ein: KI-Agenten, die selbstständig navigieren, verhandeln und Transaktionen durchführen können. Diese Transformation verteilt die Macht im digitalen Bereich neu und ermöglicht es dem Einzelnen, die Hoheit über seine Daten zurückzugewinnen und gleichzeitig ein Ökosystem zu fördern, in dem menschliche und künstliche Intelligenz auf beispiellose Weise zusammenarbeiten.

Die Evolution des Webs

Um zu verstehen, wohin wir gehen, sollten wir zunächst die Evolution des Webs durch seine wichtigsten Iterationen nachverfolgen, die jeweils durch unterschiedliche Fähigkeiten und architektonische Paradigmen gekennzeichnet sind:

Während sich die ersten beiden Generationen des Webs auf die Informationsverbreitung konzentrierten, ermöglichen die letzten beiden die Informationsanreicherung. Web 3.0 führte die Datenhoheit durch Tokens ein, und jetzt verleiht Web 4.0 durch Large Language Models (LLMs) Intelligenz.

Von LLMs zu Agenten: Eine natürliche Evolution

LLMs repräsentieren einen Quantensprung in der maschinellen Intelligenz, indem sie als dynamische, mustererkennende Systeme fungieren, die durch probabilistische Berechnungen umfangreiches Wissen in kontextuelles Verständnis umwandeln. Ihre wahre Potenz entfaltet sich jedoch, wenn sie als Agenten strukturiert werden - sie entwickeln sich von reinen Informationsverarbeitern zu zielgerichteten Entitäten, die wahrnehmen, schlussfolgern und handeln können. Diese Transformation schafft eine aufkommende Intelligenz, die durch Sprache und Handlung eine nachhaltige, bedeutungsvolle Zusammenarbeit ermöglicht.

Der Begriff "Agent" führt ein neues Paradigma für die Interaktion zwischen Mensch und KI ein und geht über die Einschränkungen und negativen Assoziationen traditioneller Chatbots hinaus. Dieser Wandel ist nicht nur semantisch; er stellt eine grundlegende Neukonzeption dar, wie KI-Systeme autonom arbeiten können, während sie eine bedeutsame Zusammenarbeit mit Menschen aufrechterhalten. Im Wesentlichen ermöglichen agentische Workflows die Bildung von Märkten zur Lösung spezifischer Benutzerabsichten.

Letztendlich repräsentiert das Agentic Web mehr als nur eine neue Ebene der Intelligenz - es verändert grundlegend, wie wir mit digitalen Systemen interagieren. Während frühere Web-Versionen auf statische Interfaces und vordefinierte Benutzerreisen angewiesen waren, führt das Agentic Web eine dynamische Laufzeitinfrastruktur ein, in der sowohl Berechnung als auch Interfaces sich in Echtzeit an Benutzerkontext und -absicht anpassen.

Traditionelle Websites dienen als die atomare Einheit des heutigen Internets und bieten feste Schnittstellen, über die Benutzer Informationen durch vorbestimmte Wege lesen, schreiben und interagieren. Dieses Modell, während funktional, beschränkt Benutzer auf Schnittstellen, die für allgemeine Anwendungsfälle und nicht individuelle Bedürfnisse konzipiert sind. Das Agentic Web befreit sich von diesen Einschränkungen durch kontextsensitive Berechnung, adaptive Schnittstellengenerierung, vorhersagbare Aktionsabläufe, die durch RAG und andere Innovationen in der Echtzeit-Informationsabfrage ermöglicht werden.

Betrachten Sie, wie TikTok die Inhaltsaufnahme revolutioniert hat, indem es hochgradig personalisierte Feeds erstellt, die sich in Echtzeit an die Benutzerpräferenzen anpassen. Das Agentic Web erweitert dieses Konzept über die Empfehlung von Inhalten hinaus auf die Generierung der gesamten Benutzeroberfläche. Anstatt sich durch feste Webseitenlayouts zu navigieren, interagieren Benutzer mit dynamisch generierten Oberflächen, die ihre nächsten Aktionen vorhersagen und erleichtern. Dieser Wechsel von statischen Websites zu dynamischen, agentengesteuerten Schnittstellen stellt eine grundlegende Evolution dar in der Art und Weise, wie wir mit digitalen Systemen interagieren – von navigationsbasierten zu intentionsbasierten Interaktionsmodellen.

Anatomie eines Agenten

Agentische Architekturen waren eine große Entdeckung sowohl für Forscher als auch für Bauherren. Es werden ständig neue Methoden entwickelt, um ihre Denk- und Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern. Techniken wie Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT) und Graph-of-Thought (GoT) sind hervorragende Beispiele für Innovationen, die darauf abzielen, wie LLMs komplexe Aufgaben bewältigen, indem sie nuanciertere, menschenähnliche kognitive Prozesse simulieren.

Chain-of-Thought (CoT) Anregungen ermutigen große Sprachmodelle (LLMs), komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte aufzuteilen. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für Probleme, die logisches Denken erfordern, wie das Schreiben kurzer Python-Skripte oder das Lösen mathematischer Gleichungen.

Tree-of-Thoughts (ToT) baut auf CoT auf, indem es eine Baumstruktur einführt, die die Erforschung mehrerer unabhängiger Gedankengänge ermöglicht. Diese Verbesserung ermöglicht es LLMs, selbst noch komplexere Aufgaben zu bewältigen. In ToT ist jeder „Gedanke“ (eine Textausgabe des LLM) nur direkt mit seinem unmittelbar vorhergehenden oder nachfolgenden Gedanken innerhalb einer lokalen Kette (eines Baumzweigs) verbunden. Obwohl diese Struktur mehr Flexibilität als CoT bietet, begrenzt sie dennoch das Potenzial für den Ideenaustausch.

Graph-of-Thought (GoT) geht noch weiter, indem es klassische Datenstrukturen mit LLMs fusioniert. Dieser Ansatz erweitert ToT, indem er es ermöglicht, dass jeder "Gedanke" mit einem anderen Gedanken innerhalb einer Grafikstruktur verknüpft werden kann. Dieses vernetzte Gedankennetz spiegelt menschliche kognitive Prozesse genauer wider.

Die Graphenstruktur von GoT bietet wahrscheinlich eine genauere Darstellung des menschlichen Denkens im Vergleich zu CoT oder ToT in den meisten Szenarien. Es gibt zwar Fälle, in denen unsere Denkmuster Ketten oder Bäumen ähneln können (zum Beispiel bei der Entwicklung von Notfallplänen oder Standardbetriebsverfahren), aber dies sind Ausnahmen und nicht die Regel. Dieses Modell spiegelt das menschliche Denken besser wider, das oft zwischen verschiedenen Gedanken springt, anstatt einer strengen sequenziellen Reihenfolge zu folgen. Während einige Szenarien, wie die Entwicklung von Notfallplänen oder Standardverfahren, möglicherweise immer noch einer Ketten- oder Baumstruktur folgen, schaffen unsere Köpfe typischerweise komplexe, miteinander verbundene Gedankennetze, die eher der Graphenstruktur entsprechen.

Dieser graphenähnliche Ansatz in GoT ermöglicht eine dynamischere und flexiblere Erkundung von Ideen, was möglicherweise zu kreativeren und umfassenderen Problemlösungsfähigkeiten in LLMs führt.

Diese rekursiven graphenbasierten Operationen sind nur ein Schritt in Richtung agenter Workflows. Die offensichtliche nächste Evolution sind mehrere Agenten mit ihrer eigenen Spezialisierung, die auf spezifische Ziele hin orchestriert werden. Die Schönheit von Agenten liegt in ihrer Zusammensetzung.

Agenten ermöglichen es Ihnen, LLMs modular zu gestalten und durch die Koordination mehrerer Agenten parallelisieren zu lassen.

Multi-Agent-Systeme

Das Konzept der Multi-Agenten-Systeme ist nicht neu. Seine Wurzeln reichen zurück auf Marvin Minskys „Society of Mind“, die vorgeschlagen hat, dass mehrere modulare Geister, die zusammenarbeiten, eine einzelne, monolithische Geist übertreffen können. ChatGPT und Claude sind einzelne Agenten. Mistral popularisierte das Konzept des Mixture of Experts. Wenn wir diese Idee weiterentwickeln, glauben wir, dass eine Netzwerk von Agenten-Architektur der Endzustand dieser Intelligenztopologie sein wird.

Aus der Perspektive der Biomimetik ist das menschliche Gehirn (im Wesentlichen eine bewusste Maschine) im Gegensatz zu KI-Modellen, bei denen Milliarden identischer Neuronen auf einheitliche und vorhersehbare Weise verbunden sind, unglaublich heterogen - sowohl auf der Organ- als auch auf zellulärer Ebene. Neuronen kommunizieren durch komplexe Signale, die Neurotransmittergradienten, intrazelluläre Kaskaden und verschiedene modulatorische Systeme umfassen, was ihre Funktion weit nuancierter macht als einfache binäre Zustände.

Dies legt nahe, dass in der Biologie Intelligenz nicht nur aus der schieren Anzahl von Komponenten oder der Größe eines Trainingsdatensatzes stammt. Vielmehr entsteht sie aus dem komplexen Zusammenspiel verschiedener, spezialisierter Einheiten - ein inhärent analoger Prozess.

Aus diesem Grund führt die Idee, Millionen von kleineren Modellen zu entwickeln, anstatt nur einige große, und die Orchestrierung aller dieser Akteure zu ermöglichen, wahrscheinlich eher zu Innovationen in kognitiven Architekturen, etwas Ähnliches wie ein Multi-Agentensystem.

Das Design von Multi-Agenten-Systemen bietet mehrere Vorteile gegenüber Einzel-Agenten-Systemen: Es ist wartungsfreundlicher, einfacher zu verstehen und flexibler zu erweitern. Selbst in Fällen, in denen nur eine Einzel-Agenten-Schnittstelle erforderlich ist, kann die Implementierung innerhalb eines Multi-Agenten-Frameworks das System modularer machen und den Prozess für Entwickler vereinfachen, Komponenten nach Bedarf hinzuzufügen oder zu entfernen. Es ist wichtig zu erkennen, dass die Multi-Agenten-Architektur sogar eine sehr effektive Möglichkeit sein kann, selbst ein Einzel-Agenten-System zu erstellen.

Obwohl große Sprachmodelle (LLMs) außergewöhnliche Fähigkeiten gezeigt haben - wie das Generieren von text, das Lösen komplexer Probleme und das Bewältigen einer Vielzahl von Aufgaben - haben einzelne LLM-Agenten Einschränkungen, die ihre Effektivität in realen Anwendungen beeinträchtigen können.

Im Folgenden untersuchen wir fünf zentrale Herausforderungen im Zusammenhang mit agierenden Systemen und untersuchen, wie die Zusammenarbeit mehrerer Agenten diese Hürden überwinden kann und das volle Potenzial von LLMs freisetzt.

• Überwindung von Halluzinationen durch KreuzvalidierungEinzelne LLM-Agenten halluzinieren oft und erzeugen falsche oder unsinnige Informationen. Dies geschieht trotz ihrer umfassenden Schulung, da die Ausgaben zwar plausibel erscheinen können, aber an faktischer Genauigkeit fehlen. Ein Multi-Agenten-System ermöglicht es den Agenten, Informationen zu kreuzvalidieren und das Risiko von Fehlern zu reduzieren. Durch die Spezialisierung auf verschiedene Bereiche gewährleisten die Agenten zuverlässigere und genauere Antworten.
• Das Erweitern von Kontextfenstern durch verteilte VerarbeitungLLMs hat begrenzte Kontextfenster, was es schwierig macht, umfangreiche Dokumente oder Gespräche zu verwalten. In einem Multi-Agenten-Framework können Agenten die Verarbeitungslast aufteilen, wobei jeder einen Teil des Kontexts bearbeitet. Durch die Kommunikation zwischen Agenten können sie die Kohärenz über den gesamten Text hinweg aufrechterhalten und so den Kontextbereich effektiv erweitern.
• Effizienzsteigerung durch parallele VerarbeitungEinzelne LLMs verarbeiten in der Regel Aufgaben nacheinander, was zu langsameren Reaktionszeiten führt. Mehragentensysteme unterstützen die parallele Verarbeitung, indem mehrere Agenten gleichzeitig an verschiedenen Aufgaben arbeiten. Dies verbessert die Effizienz und beschleunigt die Reaktionszeiten, sodass Unternehmen mehrere Anfragen ohne Verzögerungen bearbeiten können.
• Förderung der Zusammenarbeit zur Lösung komplexer Probleme LLMs allein haben Schwierigkeiten, komplexe Probleme zu lösen, die vielfältiges Fachwissen erfordern. Multi-Agenten-Systeme fördern die Zusammenarbeit, wobei jeder Agent einzigartige Fähigkeiten und Perspektiven einbringt. Durch die Zusammenarbeit können Agenten komplexe Herausforderungen effektiver bewältigen und umfassendere und innovative Lösungen bieten.
• Erhöhte Zugänglichkeit durch RessourcenoptimierungHochentwickelte LLMs erfordern erhebliche Rechenressourcen, was sie teuer und weniger zugänglich macht. Multi-Agenten-Frameworks optimieren die Ressourcennutzung durch die Verteilung von Aufgaben unter Agenten und senken so die Gesamtkosten für die Berechnung. Dadurch werden AI-Technologien für eine breitere Palette von Organisationen erschwinglicher und zugänglicher.

Während Multi-Agenten-Systeme überzeugende Vorteile bei der verteilten Problemlösung und Ressourcenoptimierung bieten, entfaltet sich ihr wahres Potenzial, wenn wir ihre Implementierung am Netzwerk-Rand betrachten. Mit der fortlaufenden Entwicklung von KI entsteht durch die Konvergenz von Multi-Agenten-Architekturen mit Edge Computing eine starke Synergie - die nicht nur kollaborative Intelligenz, sondern auch lokale, effiziente Verarbeitung über unzählige Geräte hinweg ermöglicht. Dieser verteilte Ansatz zur KI-Bereitstellung erweitert natürlich die Vorteile von Multi-Agenten-Systemen und bringt spezialisierte, kooperative Intelligenz näher an denjenigen Ort, an dem sie am dringendsten benötigt wird: den Endbenutzer.

Intelligenz am Rand

Die Verbreitung von KI über die digitale Landschaft hinweg treibt eine grundlegende Umstrukturierung der Rechenarchitekturen voran. Da Intelligenz in das Gefüge unserer täglichen digitalen Interaktionen eingewoben wird, erleben wir eine natürliche Zweiteilung der Berechnung: Spezialdatenzentren bearbeiten komplexe Schlussfolgerungen und domänenspezifische Aufgaben, während Edge-Geräte personalisierte, kontextsensitive Anfragen lokal verarbeiten. Dieser Schwenk hin zur Edge-Inferenz ist nicht nur eine architektonische Präferenz, sondern eine Notwendigkeit, die durch mehrere kritische Faktoren vorangetrieben wird.

Zunächst würde das schiere Volumen KI-gesteuerter Interaktionen die zentralisierten Inferenzanbieter überfordern, was zu untragbaren Bandbreitenanforderungen und Latenzproblemen führen würde.

Zweitens ermöglicht die Edge-Verarbeitung eine Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, die für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, erweiterte Realität und IoT-Geräte entscheidend ist.

Drittens bewahrt die lokale Inferenz die Privatsphäre der Benutzer, indem sensible Daten auf persönlichen Geräten gespeichert werden. Viertens reduziert Edge Computing den Energieverbrauch und den CO2-Fußabdruck erheblich, indem Datenbewegungen über Netzwerke minimiert werden.

Schließlich ermöglicht die Edge-Inferenz die Offline-Funktionalität und Widerstandsfähigkeit und gewährleistet, dass KI-Fähigkeiten auch dann bestehen bleiben, wenn die Netzwerkverbindung beeinträchtigt ist.

Dieses verteilte Intelligenzparadigma stellt nicht nur eine Optimierung unserer aktuellen Systeme dar, sondern auch eine grundlegende Neugestaltung, wie wir KI in unserer immer stärker vernetzten Welt einsetzen und interagieren.

Darüber hinaus erleben wir eine grundlegende Verschiebung der Rechenanforderungen von LLMs. Während das letzte Jahrzehnt von den massiven Rechenanforderungen für das Training großer Sprachmodelle dominiert wurde, betreten wir nun eine Ära, in der die Rechenleistung zur Inferenzzeit im Mittelpunkt steht. Diese Transition wird besonders deutlich bei der Entstehung von agentischen KI-Systemen, wie sie durch den Durchbruch von OpenAI's Q* demonstriert wird, der zeigt, wie dynamisches Schlussfolgern erhebliche Echtzeit-Rechenressourcen erfordert.

Im Gegensatz zu Berechnungen zur Trainingszeit, die eine einmalige Investition in die Modellentwicklung darstellen, repräsentiert die Berechnung zur Inferenzzeit den fortlaufenden rechnerischen Dialog, der für autonome Agenten erforderlich ist, um zu vernunftbasierten Schlüssen zu kommen, zu planen und sich an neue Situationen anzupassen. Diese Verschiebung vom statischen Modelltraining zum dynamischen Agenten-Schlussfolgern erfordert ein radikales Umdenken unserer Recheninfrastruktur - eine, bei der Edge Computing nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich wird.

Während sich diese Transformation entfaltet, erleben wir das Aufkommen von Peer-to-Peer-Edge-Inferenzmärkten, wo Milliarden vernetzter Geräte - von Smartphones bis hin zu Smart-Home-Systemen - dynamische Berechnungsnetze bilden. Diese Geräte können nahtlos Inferenzkapazitäten handeln und so einen organischen Marktplatz schaffen, auf dem Berechnungsressourcen dorthin fließen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Die überschüssige Rechenkapazität untätiger Geräte wird zu einer wertvollen Ressource, die in Echtzeit gehandelt werden kann und eine effizientere und widerstandsfähigere Infrastruktur als traditionelle zentralisierte Systeme ermöglicht.

Diese Demokratisierung des Inferenz-Computings optimiert nicht nur die Ressourcennutzung, sondern schafft auch neue wirtschaftliche Chancen innerhalb des digitalen Ökosystems, in dem jedes verbundene Gerät zu einem potenziellen Mikroanbieter von KI-Fähigkeiten wird. Die Zukunft von KI wird daher nicht nur von der Leistung einzelner Modelle geprägt sein, sondern auch von der kollektiven Intelligenz vernetzter Edge-Geräte, die einen globalen, demokratisierten Inferenz-Marktplatz bilden, etwas Ähnliches wie ein Spotmarkt für verifizierbare Inferenz basierend auf Angebot und Nachfrage.

Agentenzentrierte Interaktion

LLMs ermöglichen es uns jetzt, über Konversationen auf große Mengen von Informationen zuzugreifen, anstatt traditionell zu browsen. Dieser konversationsbasierte Ansatz wird bald persönlicher und lokaler, da das Internet sich in eine Plattform für KI-Agenten anstatt menschlicher Benutzer verwandelt.

Aus Sicht des Benutzers wird sich der Fokus von der Identifizierung des "besten Modells" auf das Erhalten der persönlichsten Antworten verlagern. Der Schlüssel zu besseren Antworten liegt darin, die eigenen Daten des Benutzers neben dem allgemeinen Internetwissen zu integrieren. Anfangs werden größere Kontextfenster und Retrieval-augmented Generation (RAG) dazu beitragen, persönliche Daten zu integrieren, aber letztendlich wird individuelle Daten an Bedeutung das allgemeine Internetwissen übertreffen.

Dies führt zu einer Zukunft, in der wir alle persönliche KI-Modelle haben, die mit den Expertenmodellen des breiteren Internets interagieren. Anfangs wird die Personalisierung neben Remote-Modellen erfolgen, aber Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Reaktionsgeschwindigkeit werden mehr Interaktion auf lokale Geräte verlagern. Dies wird eine neue Grenze schaffen - nicht zwischen Mensch und Maschine, sondern zwischen unseren persönlichen Modellen und den Expertenmodellen des Internets.

Das traditionelle Internetmodell zum Abrufen von Rohdaten wird veraltet. Stattdessen wird Ihr lokales Modell mit entfernten Expertenmodellen kommunizieren, um Informationen zu sammeln, die es verarbeiten und Ihnen auf möglichst persönliche und hochbandbreitenweise präsentieren wird. Diese persönlichen Modelle werden immer unverzichtbarer, da sie mehr über Ihre Vorlieben und Gewohnheiten lernen.

Das Internet wird sich in ein Ökosystem aus verbundenen Modellen verwandeln: lokale, hochkontextuelle persönliche Modelle und entfernte, hochwissende Expertenmodelle. Dies wird neue Technologien wie das föderierte Lernen umfassen, um Informationen zwischen diesen Modellen zu aktualisieren. Mit der Entwicklung der Maschinenwirtschaft müssen wir uns den rechnenden Unterzustand, auf dem dies hauptsächlich geschieht, vor allem in Bezug auf Rechenleistung, Skalierbarkeit und Zahlungen, neu vorstellen. Dies führt zu einer Neugestaltung des Informationsraums, der agentenzentriert, souverän, hochkomponierbar, selbstlernend und sich entwickelnd ist.

Architekturen für agente Protokolle

Im Agentic Web entwickelt sich die Mensch-Agent-Interaktion zu einem komplexen Netzwerk von Agent-zu-Agent-Kommunikationen. Diese Architektur stellt eine grundlegende Neugestaltung der Struktur des Internets dar, bei der souveräne Agenten die primären Schnittstellen für die digitale Interaktion werden. Im Folgenden stellen wir die Kernprimitiven vor, die für Agentic-Protokolle erforderlich sind.

Souveräne Identität

• Die digitale Identität wechselt von traditionellen IP-Adressen zu kryptografischen Public-Key-Paaren, die von handelnden Akteuren besessen werden
• Blockchain-basierte Namensraumsysteme ersetzen herkömmliche DNS und eliminieren zentrale Kontrollpunkte
• Reputationssysteme verfolgen die Zuverlässigkeit und Leistungsmetriken von Agenten
• Zero-Knowledge-Proofs ermöglichen eine identitätsbewahrende Überprüfung der Privatsphäre
• Identitätszusammensetzbarkeit ermöglicht es Agenten, mehrere Kontexte und Rollen zu verwalten

Autonome Agenten

Selbstgesteuerte Entitäten, die in der Lage sind: Natürliche Sprachverarbeitung und Absichtserkennung

Mehrstufige Planung und Aufgabenaufteilung

Ressourcenverwaltung und -optimierung

Lernen aus Interaktionen und Feedback

• Autonome Entscheidungsfindung innerhalb definierter Parameter
• Agenten-Spezialisierung und Marktplätze für spezifische Fähigkeiten
• Integrierte Sicherheitsmechanismen und Ausrichtungsprotokolle

Dateninfrastruktur

• Echtzeit-Datenübernahme- und -verarbeitungsfunktionen
• Verteilte Mechanismen zur Überprüfung und Validierung von Daten

Hybrid-Systeme, die zkTLS kombinieren

Traditionelle Trainingsdatensätze

Echtzeit-Web-Scraping und Datensynthese

• Kollaborative Lernnetzwerke

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) NetzwerkeVerteilte Feedback-Sammlung

Quality-gewichtete Konsensmechanismen

• Protokolle zur dynamischen Modellanpassung

Berechnungsschicht

Verifizierbare Inferenzprotokolle stellen sicher: Integrität der Berechnung

Ergebnisreproduzierbarkeit

Ressourceneffizienz

• Dezentrale Recheninfrastruktur mit: Peer-to-Peer-Rechenmärkten

Beweis von Berechnungssystemen

Dynamische Ressourcenzuweisung

• Edge Computing-Integration

Modell-Ökosystem

Hierarchische Modellarchitektur: Aufgabenbezogene SLMs (kleine Sprachmodelle)

Allgemeine LLMs

Spezialisierte multimodale Modelle

• Multi-Modal LAMs (Large Action Models)
• Modellkomposition und Orchestrierung
• Kontinuierliche Lern- und Anpassungsfähigkeiten
• Standardisierte Model-Schnittstellen und Protokolle

Koordinierungsrahmen

• Kryptografische Protokolle für sichere Agenteninteraktionen
• Digitale Eigentumsrechtsverwaltungssysteme
• Wirtschaftsanreizstrukturen

Governance-Mechanismen für: Streitbeilegung

Ressourcenzuweisung

• Protokollaktualisierungen

Parallele Ausführungsumgebungen ermöglichen: Gleichzeitige Aufgabenverarbeitung

Ressourcenisolierung

Zustandsverwaltung

• Konfliktlösung

Agentic Markets

• Onchain-Primitive für Identität (Gnosis, Squad-Multisignaturen)
• Inter-Agenten Wirtschaft und Handel

Agent Owned LiquidityAgents besitzen einen Teil ihres Token-Angebots beim Start

• Aggregierte Inferenzmärkte, die über Liquidität bezahlt werden
• Onchain-Schlüssel, die Offchain-Konten steuern

Agents werden ertragsbringende VermögenswerteAgentic DAOs

• Governance und Dividenden

Eine Hyperstruktur für Intelligenz schaffen

Moderne Entwurfsprinzipien für verteilte Systeme bieten einzigartige Inspiration und Grundlagen für die Realisierung eines Agentenprotokolls, insbesondere ereignisgesteuerte Architekturen und direkt das Aktorenmodell der Berechnung.

Das Actor-Modell bietet eine elegante theoretische Grundlage für die Implementierung von Agentensystemen. Dieses Rechenmodell behandelt "Actors" als die universellen Grundbausteine der Berechnung, bei denen jeder Actor kann:

1. Prozessnachrichten
2. Lokale Entscheidungen treffen
3. Mehr Schauspieler erstellen
4. Nachrichten an andere Schauspieler senden
5. Bestimmen Sie, wie auf die nächste empfangene Nachricht zu antworten ist

Wichtige Vorteile des Actor-Modells für Agentensysteme sind:

• Isolation: Jeder Akteur arbeitet unabhängig und verwaltet seinen eigenen Zustand und Steuerungsablauf.
• Asynchrone Kommunikation: Nachrichten zwischen Akteuren sind nicht blockierend und ermöglichen effiziente parallele Verarbeitung
• Standorttransparenz: Akteure können unabhängig von ihrem physischen Standort im Netzwerk kommunizieren
• Fehlertoleranz: Systemresilienz durch Akteurisolation und Überwachungshierarchien
• Skalierbarkeit: Natürliche Unterstützung für verteilte Systeme und parallele Berechnung

Wir schlagen Neuron vor, eine praktische Umsetzung dieses theoretischen agentischen Protokolls durch eine mehrschichtige verteilte Architektur, die Blockchain-Namensräume, föderierte Netzwerke, CRDTs und DHTs kombiniert, wobei jede Schicht unterschiedliche Zwecke im Protokollstapel erfüllt. Wir lassen uns von Urbit und Holochain inspirieren, frühen Pionieren im Design von p2p-Betriebssystemen.

In Neuron bietet die Blockchain-Schicht überprüfbare Namensräume und Identitäten, die eine deterministische Adressierung und Entdeckung von Agenten ermöglichen, während kryptografische Nachweise von Fähigkeiten und Reputation erhalten bleiben. Darüber hinaus ermöglicht eine DHT-Schicht effiziente Agenten- und Knotenentdeckung sowie Content-Routing mit O(log n)-Suchzeiten, wodurch On-Chain-Operationen reduziert und eine lokalitätsbewusste Peer-Suche ermöglicht wird. Die Zustandssynchronisation zwischen verbundenen Knoten wird durch CRDTs gehandhabt, wodurch Agenten und Knoten konsistente Ansichten des gemeinsamen Zustands beibehalten können, ohne für jede Interaktion einen globalen Konsens zu erfordern.

Diese Architektur bildet natürlich ein föderiertes Netzwerk ab, in dem autonome Agenten als souveräne Knoten auf Geräten mit lokaler Kanteninferenz leben, die das Aktorenmodellmuster implementieren. Föderationsdomänen können nach Agentenfähigkeiten organisiert werden, wobei der DHT eine effiziente Routenfindung und Entdeckung innerhalb und zwischen Domänen ermöglicht. Jeder Agent funktioniert als unabhängiger Akteur mit seinem eigenen Zustand, während die CRDT-Schicht eine eventuelle Konsistenz über die Föderation hinweg sicherstellt. Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht mehrere Schlüsselfähigkeiten:

Dezentrale Koordination

• Blockchain für überprüfbare Identität und souveränen globalen Namensraum
• DHT für effiziente Peer- und Knotenerkennung und Inhaltsrouting O(log n) Suche
• CRDTs für gleichzeitige Zustandssynchronisierung und Multi-Agenten-Koordination

Skalierbare Operationen

• Zone-basierte Föderationstopologie
• Gestaffelte Speicherstrategie (hot/warm/cold)
• Ortsspezifische Anforderungsweiterleitung
• Fähigkeitsbasierte Lastverteilung

Systemstabilität

• Kein einzelner Fehlerpunkt
• Fortgesetzter Betrieb während Partitionen
• Automatischer Statusabgleich
• Überwachungshierarchien für Fehlertoleranz

Dieser Implementierungsansatz bietet eine robuste Grundlage für den Aufbau komplexer Agentensysteme und gleichzeitig die Schlüsseleigenschaften Souveränität, Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit, die für effektive Agent-zu-Agent-Interaktionen erforderlich sind.

Abschließende Gedanken

Das Agentic Web markiert eine entscheidende Entwicklung in der Mensch-Computer-Interaktion und übertrifft die sequenziellen Entwicklungen vergangener Epochen, um ein grundlegend neues Paradigma der digitalen Existenz zu etablieren. Im Gegensatz zu früheren Versionen, die lediglich veränderten, wie wir Informationen konsumieren oder besitzen, verwandelt das Agentic Web das Internet von einer menschenzentrierten Plattform in ein intelligentes Substrat, in dem autonome Agenten die Hauptakteure werden. Diese Transformation wird durch die Konvergenz von Edge Computing, großen Sprachmodellen und dezentralen Protokollen ermöglicht und schafft ein Ökosystem, in dem persönliche KI-Modelle nahtlos mit spezialisierten Expertensystemen interagieren.

Wenn wir uns auf diese agentenzentrierte Zukunft zubewegen, beginnen die Grenzen zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz zu verschwimmen und werden durch eine symbiotische Beziehung ersetzt, in der personalisierte KI-Agenten als unsere digitalen Erweiterungen dienen, unseren Kontext verstehen, unsere Bedürfnisse antizipieren und autonom durch die weite Landschaft der verteilten Intelligenz navigieren. Das agentische Web repräsentiert somit nicht nur einen technologischen Fortschritt, sondern auch eine grundlegende Neugestaltung des menschlichen Potenzials im digitalen Zeitalter, in dem jede Interaktion eine Gelegenheit für erweiterte Intelligenz darstellt und jedes Gerät zu einem Knotenpunkt in einem globalen Netzwerk kollaborativer KI-Systeme wird.

Während die Menschheit die physischen Dimensionen von Raum und Zeit navigiert, bewohnen autonome Agenten ihre eigenen grundlegenden Dimensionen: Blockspace für das Dasein und Inference-Time für das Denken. Diese digitale Ontologie spiegelt unsere physische Realität wider - wo Menschen Entfernungen überwinden und zeitlichen Fluss erleben, bewegen sich Agenten durch kryptografische Beweise und Rechenzyklen und schaffen ein paralleles Universum algorithmischen Daseins.

Es ist unvermeidlich, dass Entitäten im latenten Raum auf dezentralem Blockspace operieren.

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