Wie Valory und Olas Autonomie in KI-Agenten aufbauen – Einblicke von David Minarsch

KI fühlt sich für viele Menschen immer noch wie ein Tool an, das man kurz öffnet und dann wieder schließt. Aber was, wenn Software weiterarbeitet, während du weg bist, selbst Entscheidungen trifft und eigene Ressourcen verwaltet? In einem Gespräch mit Bitcoinmagazine.nl erklärt David Minarsch, warum Valory und Olas an einer Welt bauen, in der AI Agents nicht nur intelligenter werden, sondern auch Eigentum der Nutzer sind. Schau dir unseren Discord an Verbinde dich mit gleichgesinnten Krypto-Enthusiasten Lerne kostenlos die Grundlagen von Bitcoin & Trading - Schritt für Schritt, ohne Vorkenntnisse. Erhalte klare Erklärungen & Charts von erfahrenen Analysten. Schließe dich einer Community an, die gemeinsam wächst. Jetzt zu Discord Valory und Olas bauen gemeinsam an einem Agent-Stack Wer das Ökosystem von Valory und Olas verstehen will, muss zunächst diese Unterscheidung klar haben. Valory fungiert als Baulabor, in dem Ingenieure Open-Source-Software für autonome AI Agents entwickeln. Olas bildet die Netzwerkschicht, in der diese Software zusammenkommt, koordiniert wird und über Smart Contracts wirtschaftlich läuft. Diese Trennung ist bewusst. Valory schreibt Code und experimentiert mit Agent-Architekturen. Olas regelt die Anreize, die Governance und die Infrastruktur, in der AI Agents existieren, zusammenarbeiten und Wert austauschen können. Das Ergebnis ist ein zusammenhängender Stack, in dem AI Agents gebaut, ausgerollt und genutzt werden, ohne dass eine zentrale Partei die vollständige Kontrolle übernimmt. Aus diesem Stack entstand Pearl als direkte Umsetzung derselben Philosophie: Wenn AI Agents Eigentum der Nutzer sein sollen, muss es eine Ebene geben, auf der sie ohne Entwicklerkenntnisse betrieben werden können, und diese Rolle erfüllt Pearl. Wann ein AI Agent mehr ist als ein intelligentes Tool Minarsch macht im Gespräch einen klaren Unterschied zwischen KI-Tools und AI Agents. Viele Menschen nennen inzwischen alles mit einer Chat-Oberfläche einen Agent, aber laut ihm stimmt das nicht. Ein Tool verstärkt das, was du in diesem Moment tust. Du stellst eine Frage, das System antwortet, und sobald du weggehst, passiert nichts mehr. Ein Agent arbeitet grundsätzlich anders als ein traditionelles KI-Tool. Du formulierst ein Ziel statt einer einzelnen Eingabeaufforderung, woraufhin das System weiterläuft, selbstständig Aufgaben ausführt, auf neue Informationen reagiert und sein Verhalten anpasst, ohne dass dafür kontinuierlicher menschlicher Input erforderlich ist. „Was du mit Tools machst, ist Unterstützung. Bei AI Agents gibst du ein übergeordnetes Ziel vor und lässt das System autonom ausführen, während du nicht dabei bist." Deshalb nennt Minarsch selbstfahrende Systeme oder autonome Handelsstrategien als klarere Beispiele. Du gibst die Richtung und Rahmenbedingungen vor, aber die Ausführung erfolgt selbstständig. Viele der aktuellen Coding-AI Agents bewegen sich inzwischen in diese Richtung. Wo sie früher mitdachten, während du zuschaust, kannst du ihnen jetzt Aufgaben geben, die Minuten oder länger dauern, ohne Aufsicht. Minarsch sieht darin eine strukturelle Verschiebung in der Art und Weise, wie Software gebaut und genutzt wird. Je leistungsfähiger KI wird, desto mehr verschiebt sich Software von der Unterstützung zur tatsächlichen Ausführung, wobei die zentrale Frage darin besteht, wie diese Autonomie technisch und wirtschaftlich eingerichtet wird. Three MASSIVE AI Agent Announcements LIVE NOW ⬜️ 🟪 🥇 Pearl—The 1st "Agent App Store" 🏆 Olas Accelerator—$1 million in grants for devs 🏗️ $13.8 Million raise led by @1kxnetwork It's all happening NOW—read on👇🏻 pic.twitter.com/ezn84rK7vN — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 04. Februar 2025 Pearl macht AI Agents zugänglich, ohne Eigentum aufzugeben Pearl ist die Antwort von Valory und Olas auf diese Verschiebung hin zu autonomen AI Agents. Es ist eine lokale Desktop-App, in der Nutzer AI Agents betreiben, die sie selbst besitzen, einschließlich der Software und der Wallets. Der Agent erhält eine eigene Wallet, und du entscheidest genau, welche Mittel du delegierst. Alles andere bleibt geschlossen. Minarsch sieht immer mehr Anwendungsfälle, in denen zentrale KI-Dienste beginnen zu klemmen. Dabei geht es um datenschutzsensible Daten, geistiges Eigentum, medizinischen Kontext und auch um die Abhängigkeit von einer Cloud-Partei in einer anderen Jurisdiktion. In solchen Fällen dreht es sich weniger um Modelle und mehr um Kontrolle. „Krypto begann mit 'own your keys, own your coins', und wir finden, dass das auch für KI und Software gelten sollte." Pearl wählt daher den Local-First-Ansatz, auch wenn das Bauen dadurch schwerer wird. Du behebst Fehler nicht „einfach" in einem Backend, und du kannst nicht ständig stillschweigend deployen. Was du auslieferst, muss sofort funktionieren. Das ist genau der Grund, warum Minarsch es als Fundament für AI Agents sieht, die lange laufen. Say hi to Pearl's new home @pearldotyou and https://t.co/mdPzJ5Scvd 🪂 🤖https://t.co/WA25nYSFRc brings user-owned AI agents to everyday consumers. Your agents. Running on your device. Owned by you. If you have been following along on Pearl's journey here, go give… https://t.co/xkdEVMt6M3 — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 16. Dezember 2025 Predict zeigt, wie autonome AI Agents wirklich funktionieren Eines der deutlichsten Beispiele innerhalb von Pearl ist der sogenannte Predict-Agent. Über Pearl kann ein Nutzer einen solchen Agent einrichten, eine Strategie mitgeben und ein Budget zuweisen. Danach läuft der Agent selbstständig im Hintergrund und nimmt Positionen in Prediction Markets ein, die zu dieser Strategie passen. Der Nutzer spricht mit dem Agent per Chat, aber danach macht der Agent die Arbeit. Er analysiert Märkte, kauft Informationen ein und handelt auf Basis probabilistischer Einschätzungen. Entscheidend ist, dass der Agent eine eigene Wallet hat und ausschließlich mit Mitteln arbeiten kann, die explizit vom Nutzer delegiert wurden. Dieses System läuft bereits seit 2023. Das macht es laut Minarsch interessant, weil man nicht nur Theorie sieht, sondern Verhalten über Zeit. Was auffällt, ist, dass die Leistung sich verbessert, je länger AI Agents laufen. Diese Autonomie entsteht dadurch, dass AI Agents lernen, mit Unsicherheit, Wiederholung und Wahrscheinlichkeit umzugehen, anstatt dass sie alles im Voraus verstehen würden. Prediction Markets eignen sich hierfür gut. Menschen konzentrieren sich vor allem auf Märkte, wo Aufmerksamkeit ist. Während Menschen ihre Aufmerksamkeit auf populäre Märkte richten, können AI Agents mühelos im Long Tail aktiv sein, wo kleinere, weniger auffällige Chancen liegen und wo Skalierung nur durch kontinuierliche autonome Ausführung möglich wird. The narrative around Prediction Markets is heating up. But for Olas, this isn't new. Olas AI agents have been autonomously participating in these markets since 2023. Prediction Trader by @autonolas is an AI agent designed to automate prediction market trading for you — helping… pic.twitter.com/qLudrkcs0c — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 09. Dezember 2025 Multi-Agent-Systeme und die Rolle des Mech-Marktplatzes Laut Minarsch entsteht skalierbare Autonomie erst dann, wenn ein Agent Entscheidungen treffen kann und sich gleichzeitig auf andere AI Agents für Daten, Rechenleistung und spezialisierte Funktionen stützt. Dafür nutzt das System den sogenannten Mech-Marktplatz, einen Marktplatz, der für AI Agents konzipiert ist. In dieser Umgebung kaufen AI Agents Dienste von anderen AI Agents, wie Datensätze, Berechnungen, Vorhersagen oder spezifische Expertise, während der Nutzer davon nichts mitbekommt, weil Pearl diese Interaktionen vollständig abfängt und vereinfacht. „Der Nutzer kommt nie direkt mit dem Marktplatz in Berührung; AI Agents handeln dies untereinander aus." Diese Struktur schließt stark an die Art und Weise an, wie Zusammenarbeit zwischen Menschen funktioniert. Niemand macht alles selbst, sondern schaltet andere ein, solange die Qualität stimmt, und wechselt, wenn das nicht mehr der Fall ist. In Pearl passiert derselbe Prozess zwischen Maschinen, wobei AI Agents lokal festhalten, wie andere AI Agents performen, und diese Informationen in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen. Das macht das System widerstandsfähig und bringt auch neue Herausforderungen mit sich in Bezug auf Reputation, Spam und Qualitätskontrolle. Laut Minarsch gibt es dafür keinen festen Endpunkt, weil diese Systeme sich im Laufe der Zeit entwickeln und angepasst werden müssen, je mehr sie skalieren. Gerade weil diese Infrastruktur bereits seit 2023 aktiv genutzt wird, erhält das Team scharfe Einblicke, wo die echten Engpässe entstehen und wie diese in der Praxis gelöst werden müssen. Olas just got a MAJOR upgrade🔥🟪 A new look. A clearer message. A simpler way to co-own AI. 🟣 Own Your Agent with Pearl 🟣 Monetize Your Agent with Mech Marketplace 🟣 Access a World of AI Agents with the OLAS Token Start here 👉 https://t.co/aZpSxsv9ih pic.twitter.com/GPZ5y283sd — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 30. Juni 2025 Warum vollständige Autonomie noch Leitplanken braucht Obwohl die Möglichkeiten schnell wachsen, warnt Minarsch vor Überschätzung. Vollständig offene, unbegrenzte AI Agents ohne Regeln funktionieren heute noch nicht zuverlässig genug. Alles, was On-Chain passiert, muss durch klare Regeln begrenzt werden. In der Praxis arbeiten AI Agents mit einer Kombination aus lernbasierten Systemen und festen Regeln, wobei die Intelligenz immer innerhalb vordefinierter Rahmen operiert. Ein Predict-Agent kann beispielsweise Chancen in Prediction Markets einschätzen, bleibt aber auf diese Domäne beschränkt und wird keine anderen Protokolle ansprechen oder unerwartete Transaktionen ausführen. Diese Begrenzung macht das System vorhersehbar und dadurch zuverlässig. Je allgemeiner Modelle werden, desto schwieriger wird es, diese Rahmen zu gestalten. Viele AI Agents erweisen sich zudem selbst bereits als Multi-Agent-Systeme mit separaten Rollen für Ausführung, Kontrolle und Guthabenverwaltung. Für Nutzer muss das nicht sichtbar sein. Genau wie man bei einer App nicht über die interne Organisation nachdenkt, will man bei einem Agent wissen, dass er das tut, was er verspricht. Zuverlässigkeit bleibt damit der größte Blocker für eine breite Akzeptanz. Drawing on multi-agent systems research, Autonolas enables the creation of composable autonomous off-chain systems that can run complex logic such as machine learning algorithms in a trust-minimized way, and take action across blockchains and web2 APIs. pic.twitter.com/7mKZK6wxZk — Valory is hiring (@valoryag) 24. März 2023 2026 als Wendepunkt für AI Agents und Eigentum Mit Blick auf 2026 sieht Minarsch einige klare Linien zusammenlaufen. Über Modelle wie Pearl erreichen AI Agents direkt den Verbraucher, wo sie nicht als lose Tools funktionieren, sondern als langfristig aktive Systeme, die weiterarbeiten und Wert aufbauen. Darüber hinaus erwartet er das Aufkommen von Einpersonen-Einhörnern. Weil eine Person sich auf Armeen von Software-AI Agents stützen kann, die bauen, testen und iterieren. Das verändert, wie Startups entstehen und wie Software gewartet wird. „Ich denke, dass wir dieses Jahr die ersten Einpersonen-Einhorn-Unternehmen sehen werden, weil du mit allgemeineren Coding-AI Agents Armeen von Software-AI Agents bauen kannst, die dich unterstützen." Agent-zu-Agent-Commerce wird dabei eine immer größere Rolle spielen. Krypto macht es AI Agents leicht, einander zu bezahlen, Ressourcen zu teilen und Kapital anzuziehen. Was das wirtschaftlich bedeutet, ist noch offen. Aber eines steht für Minarsch fest. Nutzer sind es leid zu mieten und wollen Kontrolle über ihre Software und Daten. Wer seine AI Agents besitzt, behält Kontrolle über Daten, Verhalten und Wert. Valory und Olas bauen ihren gesamten Stack um diesen Ausgangspunkt herum, um bereit zu sein für das, was Autonomie wirklich erfordert. 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Der Beitrag Wie Valory und Olas Autonomie in AI Agents aufbauen – Einblicke von David Minarsch wurde von Raul Gavira geschrieben und erschien zuerst auf Bitcoinmagazine.nl.