Die Entwicklung der KI-Agenten: Von Chatbots zu Expertenassistenten

Mit der Weiterentwicklung des Bereichs der KI-Agenten hat sich der Markt dramatisch von Agenten verändert, die sich ursprünglich nur auf die Personalisierung konzentrierten.

As the field of AI agents has evolved, the market has shifted dramatically from agents that were initially focused on personalization alone. In the early days, people were attracted to agents that could entertain, tell jokes, or "create a buzz" on social media. These agents did generate buzz and attention, but as the market evolved, it became clear that utility value was far more important than personalization.

Mit der Weiterentwicklung des Bereichs der KI-Agenten hat sich der Markt dramatisch von Agenten verlagert, die sich ursprünglich nur auf die Personalisierung konzentrierten. In den frühen Tagen fühlten sich Menschen zu Agenten hingezogen, die in den sozialen Medien unterhalten, Witze erzählen oder „für Aufsehen sorgen“ konnten. Diese Agenten erregten zwar Aufsehen und Aufmerksamkeit, aber mit der Entwicklung des Marktes wurde klar, dass der Nutzwert weitaus wichtiger war als die Personalisierung.

Many agents that focused on personalization generated huge attention when they were launched, but eventually faded into obscurity because they failed to provide value beyond surface-level interactions. This trend highlights a key lesson: in the Web3 space, substantive value takes precedence over superficial effects, and practicality trumps novelty.

Viele Agenten, die sich auf Personalisierung konzentrierten, erregten bei ihrer Einführung große Aufmerksamkeit, gerieten jedoch schließlich in Vergessenheit, weil sie keinen Mehrwert boten, der über Interaktionen auf oberflächlicher Ebene hinausging. Dieser Trend verdeutlicht eine wichtige Lektion: Im Web3-Bereich hat der materielle Wert Vorrang vor oberflächlichen Effekten und die Praktikabilität übertrifft die Neuheit.

This evolution is in line with the transformation of the Web2 AI field. Specialized large language models (LLMs) are being developed to meet the specific needs of niche areas such as finance, law, and real estate. These models focus more on accuracy and reliability, making up for the shortcomings of general AI.

Diese Entwicklung steht im Einklang mit der Transformation des Web2-KI-Bereichs. Es werden spezialisierte Large Language Models (LLMs) entwickelt, um den spezifischen Anforderungen von Nischenbereichen wie Finanzen, Recht und Immobilien gerecht zu werden. Diese Modelle konzentrieren sich mehr auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit und gleichen die Mängel der allgemeinen KI aus.

The limitation of general AI is that it can often only provide "almost" answers, which is unacceptable in some scenarios. For example, a popular model may only be 70% accurate on a specific professional problem. This may be sufficient for daily use, but it can have disastrous consequences in high-stakes scenarios such as court decisions or major financial decisions. This is why professional LLMs that are finely tuned to achieve 98-99% accuracy are becoming increasingly important.

Die Einschränkung der allgemeinen KI besteht darin, dass sie oft nur „fast“ Antworten liefern kann, was in manchen Szenarien nicht akzeptabel ist. Beispielsweise ist ein beliebtes Modell bei einem bestimmten beruflichen Problem möglicherweise nur zu 70 % genau. Dies mag für den täglichen Gebrauch ausreichend sein, kann jedoch in risikoreichen Szenarien wie Gerichtsentscheidungen oder wichtigen Finanzentscheidungen katastrophale Folgen haben. Aus diesem Grund werden professionelle LLMs, die genau auf eine Genauigkeit von 98–99 % abgestimmt sind, immer wichtiger.

So the question is: Why choose Web3? Why not let Web2 dominate the professional AI field?

Die Frage ist also: Warum Web3 wählen? Warum nicht Web2 den professionellen KI-Bereich dominieren lassen?

Web3 has several significant advantages over traditional Web2 AI:

Web3 hat gegenüber der herkömmlichen Web2-KI mehrere wesentliche Vorteile:

Web3 AI EcosystemIn the Web3 AI agent ecosystem, we see that each ecosystem improves its capabilities by integrating new features and opening up new application scenarios. From Bittensor subnets to Olas, Pond, and Flock, these ecosystems are building more interoperable and functional agents. At the same time, easy-to-use tools such as SendAI's Solana Agent Kit or Coinbase CDP SDK are also emerging.

Web3-KI-ÖkosystemIm Web3-KI-Agenten-Ökosystem sehen wir, dass jedes Ökosystem seine Fähigkeiten verbessert, indem es neue Funktionen integriert und neue Anwendungsszenarien eröffnet. Von Bittensor-Subnetzen bis hin zu Olas, Pond und Flock bauen diese Ökosysteme interoperablere und funktionellere Agenten auf. Gleichzeitig entstehen auch benutzerfreundliche Tools wie das Solana Agent Kit von SendAI oder das Coinbase CDP SDK.

These ecosystems are building AI applications that prioritize utility:

Diese Ökosysteme entwickeln KI-Anwendungen, bei denen der Nutzen im Vordergrund steht:

Individual agents focused on real use casesOutside the ecosystem, individual agents in specialized fields are also emerging. For example:

Einzelne Agenten, die sich auf reale Anwendungsfälle konzentrieren. Außerhalb des Ökosystems entstehen auch einzelne Agenten in speziellen Bereichen. Zum Beispiel:

This shift from “chatbots chatting away on social media” to “experts sharing professional insights” is here to stay.

Dieser Wandel von „Chatbots, die in sozialen Medien chatten“ hin zu „Experten, die professionelle Erkenntnisse teilen“ wird anhalten.

The future of AI agents lies not in chatbots that chat casually, but in expert agents in various professional fields that deliver value and insights in an engaging way. These agents will continue to create mindshare and guide users to actual products, whether it is a trading terminal, tax calculator or productivity tool.

Die Zukunft von KI-Agenten liegt nicht in Chatbots, die beiläufig chatten, sondern in erfahrenen Agenten in verschiedenen Berufsfeldern, die auf ansprechende Weise Mehrwert und Erkenntnisse liefern. Diese Agenten werden weiterhin für Mindshare sorgen und Benutzer zu tatsächlichen Produkten führen, sei es ein Handelsterminal, ein Steuerrechner oder ein Produktivitätstool.

Where will value be concentrated?The biggest beneficiaries will be the proxy L1 and coordination layers.

Wo wird sich der Wert konzentrieren? Die größten Nutznießer werden die Proxy-L1- und Koordinationsebenen sein.

Final ThoughtsThe narrative of AI applications that prioritize practicality has just begun. Web3 has a unique opportunity to carve out a space where AI agents can not only entertain, but also solve practical problems, automate complex tasks, and create value for users. 2025 will witness the transition from chatbots to collaborative assistants, and specialized LLMs and multi-agent orchestration will redefine the perception of AI.

Abschließende Gedanken: Die Erzählung von KI-Anwendungen, bei denen die Praktikabilität im Vordergrund steht, hat gerade erst begonnen. Web3 bietet die einzigartige Gelegenheit, einen Raum zu schaffen, in dem KI-Agenten nicht nur unterhalten, sondern auch praktische Probleme lösen, komplexe Aufgaben automatisieren und Mehrwert für Benutzer schaffen können. Im Jahr 2025 wird der Übergang von Chatbots zu kollaborativen Assistenten stattfinden, und spezialisierte LLMs und Multi-Agenten-Orchestrierung werden die Wahrnehmung von KI neu definieren.

While Web2 and Web3 will gradually merge, the open, collaborative nature of Web3 will lay the foundation for the most innovative breakthroughs. It is no longer about "AI agents with personality", but about agents that can provide practical value and create meaningful impact. It is worth paying attention to agentic L1, coordination layer, and emerging AI applications. The era of agency has arrived, and this is just the beginning.

Während Web2 und Web3 nach und nach verschmelzen, wird der offene, kollaborative Charakter von Web3 den Grundstein für die innovativsten Durchbrüche legen. Es geht nicht mehr um „KI-Agenten mit Persönlichkeit“, sondern um Agenten, die praktischen Nutzen bieten und sinnvolle Wirkung erzielen können. Es lohnt sich, auf Agent L1, Koordinationsschicht und neue KI-Anwendungen zu achten. Die Ära der Entscheidungsfreiheit ist angebrochen, und das ist erst der Anfang.