AI-agenter går inn i kryptomarkedene med støtte fra børser, lommebøker, dataselskaper og flere

Kryptoindustrien kappkjører om å utstyre AI-agenter med trading- og lommebokverktøy

Den raske fremveksten av autonome AI-agenter har drevet fram et vidtrekkende økosystem av integrasjoner knyttet til Openclaw, et åpen kildekode-rammeverk for autonome agenter som tidligere var kjent som Clawdbot og Moltbot. Siden slutten av 2025 har Openclaw samlet mer enn 250 000 Github-stjerner og utløst en bølge av verktøy designet for å la AI-agenter handle aktiva, få tilgang til blokkjede-data, administrere lommebøker og til og med lansere tokens på egen hånd.

Kjernen i dette skiftet er ideen om at AI-agenter kan operere som uavhengige økonomiske aktører – utføre handler, sende digitale aktiva, analysere markeder og samhandle med blokkjeder uten konstant menneskelig tilsyn. Utviklere bygger disse systemene ved hjelp av modulære kapabilitetspakker (MCP-er), standardiserte betalingsprotokoller som x402, og identitetssystemer onchain som 8004, og danner dermed den tekniske ryggraden i det mange utviklere kaller den fremvoksende «agentøkonomien».

Børser og tradingplattformer i bevegelse

Børser har vært blant de raskeste til å omfavne trenden, ivrige etter å sikre at hvis autonome agenter skal handle krypto, vil de sannsynligvis gjøre det på deres plattformer.

Binance, verdens største kryptobørs målt i volum, lanserte sju AI-agentferdigheter, inkludert Binance Spot Skill, Query Address Info, Query Token Info, Crypto Market Rank, Meme Rush, Trading Signal og Query Token Audit. Disse verktøyene lar AI-systemer forespørre blokkjede-data, vurdere tokensikkerhet, spore markedsrangeringer og utføre handler via standardiserte grensesnitt som er kompatible med Openclaw-agenter.

Andre tradingplattformer fulgte raskt etter. OKX introduserte Openclaw-kompatible verktøy gjennom sitt OnchainOS-rammeverk, som gjør det mulig for AI-agenter å administrere lommebøker, initiere betalinger, lese markedsdata og utføre handler med tillatelsesbaserte kontroller utformet for å hindre at automasjon løper løpsk.

Crypto.com rullet ut funksjonen «Agent Key», et sikkert API-tilgangssystem som lar AI-agenter handle med innebygde sikkerhetsmekanismer som ukentlige forbruksgrenser og avgrensede tillatelser. Selskapet sier at systemet gjør det mulig for både detalj- og institusjonelle brukere å ta i bruk tradingagenter uten å gi full tilgang til kontoer.

Desentraliserte børser (DEX-er) blir også med på moroa. Pancakeswap lanserte «PancakeSwap AI», som gir agenter muligheten til å bytte tokens, administrere likviditetsposisjoner og kjøre yield farming-strategier automatisk onchain. Den største DEX-en målt i tradingvolum, Uniswap, har også lansert agentiske ferdighetssett.

«Agenter eksekverer på Uniswap», skrev DEX-en tidligere denne uken. «Vi har lansert sju nye Skills som gir strukturert tilgang til kjernehandlinger i Uniswap-protokollen. Ditt startpunkt for agentiske arbeidsflyter onchain.»

Denne uken offentliggjorde Mastercard et partnerskap med Google for å utvikle «Verifiable Intent», et initiativ som skal fremme agentisk handel, inkludert anvendelser som involverer x402. «Når AI-agenter handler med ekte penger, er det ikke bare fart eller bekvemmelighet forbrukere ser etter», skrev Mastercard.

Betalingsgiganten la til:

«De forventer klarhet i hva som ble autorisert, tillit til at instruksjoner ble fulgt, og beskyttelse hvis noe går galt. Når autonomien øker, kan ikke tillit være underforstått. Den må bevises.»

Et annet kryptoinfrastrukturselskap som utvider inn i AI-drevne markeder er Bitget Wallet, som lanserte en Openclaw-kompatibel ferdighet som lar agenter overvåke hvaler, analysere K-line-data, sjekke sikkerheten i token-kontrakter og identifisere arbitrasjemuligheter på tvers av flere blokkjeder.

Data- og analyseselskaper gir maskinene næring

Hvis AI-agenter skal handle markeder autonomt, trenger de en jevn strøm av pålitelige data. Analyseselskaper har trådt inn for å levere nettopp det.

Coinmarketcap (CMC) har for eksempel lansert en modulær kapabilitetspakke som gir AI-agenter kryptomarkedsdata i sanntid. Selskapet integrerte også x402-betalingsstøtte for API-bruk og lanserte spesialiserte ferdigheter utformet for Openclaw-agenter og Claude Code-integrasjoner.

Blokkjede-analyseselskapet Nansen introduserte et kommandolinjeverktøy som lar agenter få tilgang til blokkjede-etterretning, inkludert smart-money-sporing og tokenanalyse. Blokkjede-sikkerhetsselskapet som spesialiserer seg på utvikling og beskyttelse av smartkontrakter, Openzeppelin, lanserte agentferdigheter denne uken.

I mellomtiden rullet Dune Analytics ut en MCP-server 2. mars som lar AI-agenter og LLM-er hente onchain-data fra mer enn 100 blokkjeder. Agenter kan kjøre spørringer, generere diagrammer og utføre strukturert analyse autonomt, og gjør i praksis AI til en selvbetjent blokkjedeanalytiker. Tidligere denne uken skrev Dune:

«Dune MCP er live. Koble Dune direkte inn i @claudeai, @ChatGPTapp, @cursor_ai og mer. Søk i tabeller. Skriv spørringer. Bygg diagrammer. Sjekk Usage. Alt fra én enkelt prompt. Din AI ble nettopp en Dune-powerbruker.»

Sikkerhetsfokuserte analyseselskaper kommer også inn i bildet. Anchain.ai lanserte en MCP-integrasjon designet for å tilby compliance-verktøy som sanksjonsscreening, svindeldeteksjon og risikoscore. Systemet kjører på Amazon Web Services (AWS)-infrastruktur og lar agenter utføre blokkjede-etterforskning automatisk.

Infrastrukturprosjekter: Bygger skinnene for agentøkonomien

Mens børser og analyseselskaper gir markedstilgang og data, bygger en egen gruppe prosjekter infrastrukturen som gjør at AI-agenter kan operere finansielt.

Betalingsinfrastruktur utvikler seg også. Circle avslørte en mikrobetalingsprimitive kjent som «Nanopayments», som kan håndtere transaksjoner så små som $0.000001. Ideen er å muliggjøre maskin-til-maskin-betalinger mellom AI-agenter som utfører små automatiserte oppgaver.

Et annet prosjekt, Circuit & Chisel, lanserte Agent Transaction Protocol (ATXP), som støttes av Stripe, Polygon Labs og Samsung Next. Protokollen er utformet for å la AI-agenter delta i digital handel uten å kreve manuelt menneskelig tilsyn.

Lommebokleverandører eksperimenterer også med agentvennlige integrasjoner. Phantom lanserte en Connect SDK-plugin på Cursor AI-markedsplassen som lar agenter integrere lommebokfunksjonalitet direkte i applikasjoner.

På Base-blokkjeden lanserte Bankrbot et oppdatert verktøysett som lar agenter forvalte treasuryer, utføre handler og automatisk finansiere API- eller språkmodellbruk gjennom tradinginntekter.

Personvern- og identitetsinfrastruktur utvides også. Virtuals.io introduserte en Agent Commerce Protocol som er designet for å drive markedsplasser for autonome agenter, samtidig som den inkorporerer personvernlag som Mute_swap, som bygger på teknologi assosiert med Monero.

Token-opprettelse og verktøy for onchain-automatisering

Utviklere bygger også verktøy som lar AI-agenter opprette og administrere blokkjedeaktiva direkte.

op0.live lanserte verktøy som lar agenter generere tokens på Solana-blokkjeden ved hjelp av kommandoer i naturlig språk. Systemet inkluderer en ferdighetspakke uten avhengigheter, en MCP-server og REST-API-er som agenter kan kalle automatisk.

På Base-nettverket tilbyr Clawnch_Bot en automatisert launchpad for agentopprettede tokens og inkluderer vedvarende avgiftsøkonomier knyttet til Moltbook-økosystemet.

Et annet prosjekt, Clawdbotatg, utvikler desentraliserte applikasjoner for likviditetsopptjening (vesting) sammen med et prediksjonssystem kjent som Clawdviction som lar agenter forutsi markedsutfall.

AI-agentøkonomier begynner å ta form

Flere prosjekter bygger hele økosystemer rundt konseptet med autonome agenter som samhandler økonomisk med hverandre.

Fetch.ai har lenge forfulgt ideen om desentraliserte agentøkonomier der autonome programmer finner tjenester, forhandler transaksjoner og utfører dem onchain.

Bittensor er blant de mest betydningsfulle initiativene innen den desentraliserte AI-sektoren. Enkelt sagt har det som mål å konstruere en blokkjede-drevet markedsplass for kunstig intelligens der AI-modeller konkurrerer, samarbeider og tjener kryptovalutabelønninger.

Tradingfokuserte plattformer er også i ferd med å vokse fram. Senpi AI tilbyr tradingagenter som kan gjennomføre strategier på børsen HyperliquidX ved hjelp av mer enn 45 verktøy og automatisert utrulling på under to minutter.

I mellomtiden forbereder Ethy Agent en infrastruktur for autonome tradingassistenter som utvider AI-tradingkapasiteter på tvers av Ethereum-baserte markeder.

Base-økosystemet vokser fram som et knutepunkt for agentutvikling

Base-økosystemet har raskt blitt et av de mest aktive knutepunktene for eksperimentering med AI-agenter.

Prosjekter som Junoagent tilbyr infrastruktur for å bygge autonome virksomheter som opererer med minimalt menneskelig tilsyn.

Utviklerverktøy som KellyclaudeAI gjør det mulig for agenter å distribuere inntektsgenererende apper, inkludert mobilapplikasjoner som FocusedFasting på iOS.

Andre prosjekter, inkludert FelixcraftAI, fokuserer på å hjelpe agenter med å bygge og administrere blokkjedeapplikasjoner mens de opererer med det utviklere beskriver som «CEO-nivå autonomi».

Infrastrukturleverandører som Moltlaunch og Neynar tilbyr distribusjonsverktøy, muligheter for tokenlansering og desentraliserte sosiale integrasjoner som agenter kan bruke programmatisk.

På dette stadiet i spillet trenger en agentvennlig kryptoindustri fortsatt en solid dose forsiktighet

Sett under ett tyder disse utviklingene på at kryptoindustrien forbereder seg på en framtid der programvareagenter – ikke bare menneskelige tradere – deltar direkte i digitale markeder.

Om den framtiden utspiller seg friksjonsfritt gjenstår å se. Autonome systemer som kan handle aktiva, lansere tokens, analysere blokkjede-data og administrere finansielle operasjoner, introduserer effektivitet, men reiser også spørsmål om styring, tilsyn og ansvarlighet.

Ut fra tempoet der børser, analyseselskaper og infrastrukturleverandører ruller ut agentklare verktøy, ser industrien ut til å gjøre et betydelig veddemål på at AI-drevet finans ikke bare kommer – den kan allerede være logget inn og handle.

Likevel vil alle som eksperimenterer med disse fremvoksende agentiske verktøyene, være tjent med å nærme seg dem med en solid dose forsiktighet. Mange av integrasjonene og protokollene beskrevet ovenfor er nye, utvikler seg raskt og vil sannsynligvis inneholde feil, særheter og uventede atferdsmønstre etter hvert som utviklerne videreutvikler dem.

Brukere bør alltid praktisere streng operasjonell sikkerhet (OpSec), beskytte lommebøker og private data, og gjennomføre grundig due diligence før de lar noen AI-agent, kode eller ferdighetssett samhandle med midler eller sensitive systemer. Som med all tidlig fase-teknologi bør deltakere bare forplikte aktiva og data de er villige til å tape, være på vakt mot mulige utnyttelser eller ondsinnede aktører, og huske at selv om agentøkonomien utvikler seg raskt, er den fortsatt i høyeste grad et arbeid under utvikling.

FAQ 🤖

• Hva er Openclaw i krypto-AI-utvikling?
  Openclaw er et rammeverk med åpen kildekode som gjør det mulig for autonome AI-agenter å samhandle med børser, blokkjeder og API-er.
• Hvorfor bygger kryptoselskaper verktøy for AI-agenter?
  Selskaper lager disse integrasjonene slik at AI-agenter kan analysere markeder, utføre handler og samhandle med blokkjedenettverk automatisk.
• Hva er MCP-servere i AI-agentøkosystemet?
  MCP-servere gir standardisert tilgang til blokkjede-data, analyseverktøy og API-er slik at AI-agenter kan hente informasjon sikkert.
• Hvilke kryptoselskaper lanserer ferdigheter og verktøy for AI-agenter?
  Viktige bidragsytere inkluderer Binance, Crypto.com, OKX, CoinMarketCap, Dune Analytics, Fetch.ai, Autonolas, Circle og flere prosjekter innen Base-økosystemet.