Mein Ziel für 2026: auf der Arbeit von x402 aufbauen, um messbare Fortschritte bei Evals und der Ausrichtung für LLMs und agentische Systeme zu erzielen. Es wird offensichtlich, dass Geld (Krypto) nützliche Einschränkungen und Zielmuster in die Belohnungslogik von Agenten einbringt. Geld ist ein reales, externes Maß, das Knappheit, Abwägungen kodiert und Opportunitätskosten schafft, die für die agentische Logik bewertet werden müssen.

Wenn Agenten für Handlungen bezahlen müssen, fungiert die Zahlung (als LLM-Tool) als offengelegte Präferenz - sie zwingt zur Priorisierung und verankert das Verhalten unter realen Einschränkungen. x402 standardisiert dieses Signal für LLM-Handlungen im gesamten Web und ermöglicht es Agenten, Kosten neben anderen Belohnungssignalen zu priorisieren und darüber nachzudenken.

Im Jahr 2025 haben Bauherren wie @Must_be_Ash, @yq_acc und viele andere überzeugende x402-Projekte geteilt, die Geld als treibende Einschränkung betrachteten. Im Jahr 2026 möchte ich viele weitere dieser Experimente rund um bezahlte Tool-Calls im offenen Web sehen. Insbesondere Arbeiten, die empirische, schwer zu widerlegende Beweise liefern, die zeigen, wie x402-Tool-Calls im offenen Web die agentische Leistung und Ausrichtung verbessern, auf eine Weise, die klar an die breitere AI-Community kommuniziert wird. Lass uns die Menge nützlicher Werkzeuge, Agenten und Daten erweitern - und das x402-Flywheel beschleunigen! 🦅