Ettersom intelligente agenter blir mer effektive, skifter det viktigste spørsmålet fra «Kan de handle?» til «Hvordan vil de samhandle?» Dette skaper behov for infrastruktur som gjør det mulig for disse agentene å samarbeide, koordinere og generere økonomisk verdi i stor skala. Agentbaserte blokkjeder adresserer denne utfordringen. I motsetning til tradisjonelle blokkjeder, som tilbyr desentralisert utførelse gjennom stive og helt påkjede smartkontrakter, integrerer agentbaserte blokkjeder AI-evner direkte i selve blokkjeden. Denne erstatningen av statiske smartkontrakter med dynamiske, intelligente programmer gjør det mulig med mer kompleks funksjonalitet. I tillegg støtter de agenter utenfor kjeden som registreres på kjeden, noe som muliggjør oppdagelse, oppgavefordeling og orkestrering via blokkjeden, mens agentene opererer uavhengig i mer passende miljøer. Tidlige tegn er tydelige: Open-source-prosjekter som AutoGPT viser en økende etterspørsel etter autonome arbeidsflyter, og oppstartsselskaper bygger lag for AI-orkestrering. Koordinasjonen mellom agenter beveger seg fra teoretisk til presserende. Denne artikkelen utforsker to spørsmål: 1. Hvorfor vil desentraliserte, agentbaserte systemer definere fremtidens økonomiske koordinering? 2. Hvilke kjerneutfordringer finnes i å bygge infrastrukturen for denne fremtiden? **Rebygging av økonomisk infrastruktur for agentbasert blokkjede** Menneskelige økonomier har utviklet seg for å redusere transaksjonskostnader og muliggjøre modulær produktivitet, slik Ronald Coases firms teori forklarer, hvor selskaper minimaliserer kontraktsforhandlings- og gjennomføringskostnader. En tilsvarende pipeline er nå nødvendig for maskiner. Viktige funksjoner for en desentralisert AI-agentøkonomi inkluderer: - **Gjør det klart: Hvordan agenter forstår oppgaver** Klar intensjon driver forretningstransaksjoner. I agentøkosystemer betyr spesifiserbarhet at oppgaver må være strukturert, maskinlesbare, med tydelig definerte mål, input, output, begrensninger, avhengigheter og insentiver. Spesifiserbarhet utgjør grunnlaget for autonomt samarbeid, og strekker seg utover ren metadata. - **Finn riktig tilpasning: Fra søk til smart matching** Evolusjonen fra manuelt søk til digitale markedsplasser har nå utviklet seg videre: agenter må oppdage andre agenter for oppgaveutdeleing.

Dette krever semantisk oppdagelse ved bruk av strukturerte kapasitetsprofiler, samsvar med oppgavebeskrivelser, omdømmetildeling og ytelsehistorikk. Enkle nøkkelordsøker er utilstrekkelige; agenter trenger meningbasert matching. - **Koordiner autonomt: Orkestrering uten ledere** I stedet for prosjektledere og regneark avhenger agenter av orkestrering—oppgave-grafer, planlegging, avhengighetsløsing, feil-toleranse og grensesnittkompatibilitet. Dette kombinerer workflow-motorer med fler-agents planleggingsrammer. - **Bygg tillit med kode: Autonom verifikasjon** Tillit i handel krever innebygde verifiseringsmekanismer. Dette inkluderer kryptografiske bevis for utførelse, automatiserte valideringsregler, domenespecifikke verifiseringsagenter og insentiver mot manipulering. Verifikasjonsagenter fungerer som distribuerte validerere som bekrefter oppgavens suksess. - **Lukk sirkelen: Betaling for reell innsats** Verdioverføring er avgjørende. Agentøkosystemer trenger sikre digitale betalinger, betingede belønninger knyttet til oppfyllelse av oppgaver, tokens-baserte insentiver i markedet og prismekanismer basert på omdømme. Betalingssignaler oppnår oppgavens suksess og lukker den økonomiske ringen. **Fra blokkjeder til agentbaserte plattformer** Selv om blokkjeder muliggjør desentralisert tillit, er de ikke designet for koordinering av agenter. Smartkontrakter støtter bare enkel logikk, noe som er utilstrekkelig for koordinering av åpne autonome systemer. En AI-innfødt infrastruktur krever fem kjerneløsninger: - **Proposisjonell intelligens:** Agenter oversetter vage bruker- mål til presise spesifikasjoner ved hjelp av språkmodeller, symbolske resonnementer og skjema-etterlevelse, og utvikler oppgaver fra uklare prompts til formelle handlinger. - **Semantisk oppdagelse:** Oppdagelsesmekanismer går utover indeksering ved å bruke semantiske likhetsalgoritmer, oppgave-kapasitetsdiagrammer og kontekst-sensitive rangeringer for å muliggjøre meningsfull matching. - **Distribuert orkestrering:** I stedet for sentral kontroll baserer koordinering seg på peer-to-peer-delegering, delte oppgave-grafer og resilient nettverksutførelse, noe som gjør koordineringen til en felles protokoll. - **Agentbasert verifikasjon:** Hver oppgave inkluderer verifiseringslogikk gjennom omdømmer-stemming, nullkunnskapsbevis og avspilling av logger, og integrerer tillit direkte i infrastrukturen. - **Etterspørselsdrevet evolusjon:** Plattformene analyserer oppgaveforslag for å identifisere hull, og insentiverer agenter til å møte underforsynte behov og utvikle seg i henhold til etterspørselsignaler. **Lærdom fra bygging av agentinfrastruktur** Design av slike systemer avdekker viktige innsikter: oppdagelse krever delt semantikk; verifikasjon må balansere tillit og beregning; insentiver alene garanterer ikke kvalitet—tilbakemeldingssløyfer er avgjørende; vage mål bremser fremgang, derfor er iterativ forbedring nødvendig. Akkurat som selskaper lettet den menneskelige koordinasjonen, trenger vi systemer for å minimere friksjon i agentbasert verdiskaping. Den framtidige agentiske økonomien avhenger av å omforme fem søyler—spesifiserbarhet, oppdagbarhet, orkestrering, verifikasjon og monetisering—tilpasset maskin-agenter.