Het eerste kwartaal van 2025 kende een explosieve opkomst van AI‑agents in de cryptomarkt, een van de meest opvallende nieuwe trends in de blockchainwereld. In tegenstelling tot simpele chatbots zijn dit autonome digitale entiteiten die zelf cryptovaluta kunnen aanhouden en beheren, transacties uitvoeren, content creëren en zelfs met elkaar interacteren – allemaal zonder directe menselijke aansturing. Begin 2025 werden Crypto Twitter en YouTube gedomineerd door discussies over “AI‑agents” als de volgende grote doorbraak.

Wat in 2024 begon als een niche-experiment, werd plotseling mainstream: de marktwaarde van de AI‑agentsector steeg in enkele maanden tijd van vrijwel niets naar ruim $10 miljard. Ontwikkelaars, investeerders en grote cryptoplatformen buitelen over elkaar heen om in te spelen op deze trend en lanceerden duizenden on-chain agents en nieuwe tokens die aan hun succes zijn gekoppeld.

Marktexplosie en momentum in Q1 2025

Naar elke maatstaf genomen namen AI‑agents de cryptomarkt in het begin van 2025 stormenderhand over. In amper een paar maanden groeide een sector die eerder praktisch niet bestond uit tot een miljardenecosysteem. De totale marktkapitalisatie van AI‑agentgerelateerde tokens sprong tegen het einde van het eerste kwartaal naar meer dan $15 miljard. Ter vergelijking: midden 2024 was dat niveau nog vrijwel nul – een illustratie van hoe snel het verhaal om deze technologie heen ontbrandde.

Dataportalen en onderzoeksanalyses in crypto belichtten deze meteoorachtige groei en constateerden hoe “vrijwel ieder groot kanaal of influencer” AI‑agents als de Volgende Grote Trend begon aan te prijzen.

De totale marktwaarde van crypto‑AI‑tokens wordt in 2025 op $150 mrd geschat (Bron: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Meerdere spraakmakende gebeurtenissen voedden dit momentum. Eind 2024 haalde een experimentele AI‑agent met de naam Truth Terminal de krantenkoppen nadat hij Marc Andreessen (de bekende durfkapitalist) wist te overtuigen om $50.000 over te maken. De agent gebruikte dat bedrag vervolgens om een meme coin te promoten. De stunt ging viraal: de marktkapitalisatie van de meme coin schoot door naar meer dan $1,2 miljard en liet zien welke speculatieve razernij AI‑agents kunnen ontketenen. In januari 2025 wemelde het op sociale media van vergelijkbare verhalen en ferme voorspellingen. Influencers prezen autonome agents aan die in potentie rendement voor gebruikers zouden kunnen genereren terwijl zij slapen, wat massa’s particuliere beleggers aantrok.

Ook in de harde cijfers is de opleving zichtbaar. Het toonaangevende platform Virtuals meldde dat het tegen het eerste kwartaal meer dan 11.000 afzonderlijke AI‑agents had gelanceerd en dat er inmiddels ruim 140.000 unieke houders van agenttokens op zijn netwerk waren – een opmerkelijke adoptie in zo’n korte tijd. Grote beurzen en wallets begonnen deze nieuwe tokens te noteren en te ondersteunen, waardoor de toegankelijkheid verder toenam.

De handelsvolumes in AI‑agenttokens schoten omhoog en meerdere van deze assets wisten in de loop van het kwartaal door te dringen tot de top 100 naar marktkapitalisatie. Zo kende de VIRTUAL‑token (Virtuals Protocol) eind 2024 een koerssprong van 850%, om in januari 2025 een nieuwe all‑time high te bereiken, op het hoogtepunt van de hype. Ook de ai16z‑token (een DAO‑token voor AI‑agents) steeg tegen het einde van Q1 naar een waardering in de miljarden. Zelfs meer gevestigde AI‑tokens, zoals FET van Fetch.ai, profiteerden van hernieuwde belangstelling van beleggers als onderdeel van deze bredere trend.

Opmerkelijk is dat deze groeispurt plaatsvond tegen de achtergrond van een wisselvallige bredere cryptomarkt in Q1. Terwijl Bitcoin en grote altcoins relatief stabiel bewogen, zorgde het AI‑agentnarratief voor een nieuwe speculatieve golf, die doet denken aan eerdere hypes zoals ICO’s of DeFi‑yieldfarming. Veel marktvolgers vermoeden echter dat er meer speelt dan louter hype, zoals verderop duidelijk wordt. De boom in het eerste kwartaal legde de basis: AI‑agents bewezen dat ze zowel de verbeelding als het kapitaal van de cryptogemeenschap kunnen vangen en vormden een substantiële nieuwe niche die nu op zoek is naar bevestiging via echte use‑cases en aanhoudende groei in de loop van 2025.

Wat zijn crypto‑AI‑agents precies?

In de kern zijn crypto‑AI‑agents autonome softwareprogramma’s met kunstmatige intelligentie die opereren op blockchainnetwerken. In de praktijk gaat het vaak om bots of digitale entiteiten die informatie kunnen waarnemen, beslissingen nemen en acties uitvoeren, terwijl ze zelf cryptovaluta aanhouden en verhandelen. Soms manifesteren ze zich als chatbotachtige assistenten, soms draaien ze onzichtbaar op de achtergrond met toegang tot een cryptowallet. Hun vernieuwende karakter zit in de combinatie van geavanceerde AI (het “brein”) met blockchain‑assets en ‑processen (de “handen”).

Deskundigen wijzen erop dat deze agents gebruikmaken van geavanceerde AI‑technieken zoals Natural Language Understanding (NLU) en conversational AI om met gebruikers en data te communiceren. Ze kunnen complexe vragen over markten beantwoorden, gepersonaliseerd financieel inzicht bieden of gebruikers stap voor stap door cryptohandel en ‑beheer loodsen via een chatinterface – vergelijkbaar met een Alexa of Siri, maar dan gefocust op crypto en gevoed door actuele marktdata. Cruciaal is dat een crypto‑AI‑agent niet alleen praat, maar ook direct namens de gebruiker kan handelen. Zo kan een agent bijvoorbeeld een order plaatsen zodra bepaalde voorwaarden zijn vervuld, geld tussen wallets verplaatsen of zelfs een smart contract uitrollen.

In tegenstelling tot traditionele cryptobots of simpele scripts zijn deze agents doorgaans aanzienlijk adaptiever en “intelligenter”. Ze draaien op Large Language Models (LLM’s) – dezelfde soort AI achter ChatGPT – om context te analyseren en beslissingen te formuleren. Ze kunnen natuurlijke taal verwerken (“Moet ik mijn Ethereum nu vasthouden of verkopen?”) en die input combineren met on‑chaindata en AI‑redenering om tot een antwoord of actie te komen. Doordat ze AI‑gedreven zijn, kunnen ze zich in de tijd verbeteren (leren van nieuwe data of feedback) en ongestructureerde input verwerken waar rigide algoritmes op vastlopen. Waar een klassieke tradingbot zich gedraagt als een rekenmachine die een vaste formule volgt, lijkt een AI‑agent meer op een analist die zijn strategie dynamisch kan bijstellen naarmate de marktomstandigheden veranderen.

Een ander kenmerk is dat veel AI‑agents een eigen cryptowallet of digitale assets meekrijgen, waardoor ze met een zekere financiële autonomie kunnen opereren. Analyse van CoinMarketCap omschrijft een autonome crypto‑agent treffend als “een digitale ondernemer met een eigen cryptowallet”. Dat betekent dat een agent tegoeden kan aanhouden (vaak ingebracht door gebruikers of investeerders), deze middelen kan uitgeven of beleggen en zelfs anderen kan betalen. Sommige agents “huren” andere agents of menselijke freelancers in voor specifieke taken – een AI‑agent kan bijvoorbeeld automatisch betalen voor datastreams, diensten als graphic design (via cryptobetalingen) inkopen om content te maken, of gebruikers belonen voor hun bijdragen. Dit is een fundamenteel verschil met een gewone AI‑chatbot: een crypto‑agent heeft economische handelingsvrijheid. Hij kan beslissingen financieel laten volgen – in dollars en euro’s, of beter: in tokens en Wei – wat zowel innovatieve toepassingen als nieuwe risico’s creëert.

Het is ook belangrijk om AI‑agents te onderscheiden van gewone chatbots. Aan de voorkant kan de interactie op een chat lijken, maar onder de motorkap is een volwaardige agent autonoom en doelgericht. Zoals een marktcommentaar het verwoordde: dit zijn niet de typische chatbots waar we aan gewend zijn; het zijn autonome digitale entiteiten die kunnen traden, content creëren en zelfs andere AI‑agents kunnen inhuren met crypto. Met andere woorden: een AI‑agent is actiegedreven – hij antwoordt niet alleen op vragen, maar kan ook zelf complexe actieseries in de cryptowereld in gang zetten. Krijgt een voldoende geavanceerde agent bijvoorbeeld de opdracht om “een portefeuille naar 2 BTC te laten groeien”, dan kan hij – met minimale extra instructies – continu trades uitvoeren, assets staken op DeFi‑platformen, winsten herbeleggen enzovoort.

Samenvattend: een crypto‑AI‑agent = AI‑brein + crypto‑handen. Het AI‑brein (machine learning, NLP, enzovoort) zorgt voor begrip en besluitvorming; de crypto‑handen (wallets, smart contracts, exchange‑API’s) maken het mogelijk om daadwerkelijk ingrepen te doen op de blockchain. Die krachtige combinatie vormt de basis voor de interessante toepassingen die nu worden verkend, maar ligt ook aan de wortel van vele uitdagingen – zoals de vraag in hoeverre we een AI met geld kunnen vertrouwen. In Q1 2025 was de onderliggende technologie zó ver volwassen dat agents niet alleen haalbaar, maar ook razend gewild werden, wat een golf aan experimenten door de hele cryptosector in gang zette.

Hoe functioneren AI‑agents in een cryptocontext?

Onder de motorkap combineren crypto‑AI‑agents verschillende technologieën tot één werkende stack. Op hoofdlijnen verloopt de workflow van een typische AI‑agent in crypto via vier stappen: (1) input interpreteren, (2) data analyseren, (3) een beslissing nemen en (4) die beslissing on‑chain uitvoeren. Neem als voorbeeld een AI‑tradingagent en kijk naar de belangrijkste bouwstenen die dat mogelijk maken:

• Natural Language Processing (NLP)‑interface: veel agents beginnen bij een menselijke opdracht of vraag. Via NLP kan de agent deze input ontleden en begrijpen wat de gebruiker precies wil – bijvoorbeeld een portefeuille‑doel, risicoprofiel of specifieke marktstrategie. AI-agents kunnen instructies of vragen van gebruikers begrijpen die in gewone mensentaal zijn geformuleerd. Een gebruiker kan bijvoorbeeld zeggen: “Houd de markt in de gaten en koop 0,5 BTC als de prijs onder de 25.000 dollar zakt.” Het taalmodel achter de agent ontleedt dat: het herkent de intentie (Bitcoin kopen) en de voorwaarde (prijs < 25.000 dollar). Moderne LLM’s bieden zo’n hoog begripsniveau dat de agent verfijnde opdrachten aankan en, waar nodig, zelfs verhelderende vragen kan terugstellen.

• Dataverzameling via API’s en feeds: Zodra de taak duidelijk is, haalt de agent de benodigde data op. In ons voorbeeld vraagt de trading‑agent de actuele BTC‑prijs op via een betrouwbare marktdata‑API. AI‑agents zijn doorgaans gekoppeld aan diverse Application Programming Interfaces (API’s) – koersfeeds van beurzen, DeFi‑protocoldata, on‑chain analytics, sociale‑media‑sentiment, enzovoort. Geavanceerde agents gebruiken retrieval‑augmented generation (RAG) om tijdens het redeneren realtime informatie binnen te trekken. Ze kunnen ook historische databanken raadplegen of zelfs websearches uitvoeren. Daardoor opereert de agent niet “blind”, maar werkt hij voortdurend met de meest actuele informatie – een van de redenen waarom AI‑agents statische algoritmes kunnen aftroeven in snel bewegende markten.

• AI‑redenering en beslislogica: Vervolgens komt het “brein” van de agent – meestal een combinatie van een LLM en eventueel gespecialiseerde modellen (voor voorspellingen, risicobeoordeling, enzovoort). Met de input en data op tafel analyseert de agent de situatie en kiest een actie. In ons voorbeeld controleert de logica van de agent of de prijs onder de 25.000 dollar ligt. Die logica kan een eenvoudige, door de gebruiker ingestelde regel zijn, of een complexere strategie die de AI heeft geleerd (bijvoorbeeld op basis van technische indicatoren). Veel crypto‑agents gebruiken ook reinforcement learning en andere planningstechnieken om alternatieven tegen elkaar af te wegen. Een agent kan bijvoorbeeld scenario’s simuleren: “Als ik nu koop, wat is de verwachte winst versus wachten?” De opkomst van krachtige open‑sourcemodellen zoals DeepSeek‑R1 heeft dit redeneervermogen fors versterkt – dankzij de geavanceerde redeneringscapaciteiten van DeepSeek‑R1 kunnen agents strategieën plannen en bijsturen tegen een fractie van de kosten van proprietary modellen. Het eerste crypto‑AI‑agent dat is gebouwd op DeepSeek‑R1 ging eind 2024 live en liet zien dat open modellen effectief on‑chain agents kunnen aansturen, die uitsluitend via reinforcement learning optimaal gedrag aanleren.

• On‑chain uitvoering (smart contracts & wallets): Zodra de beslissing is genomen, voert de agent die uit door te interacteren met blockchainsystemen. Ziet onze trading‑agent dat de BTC‑prijs tot 24.900 dollar is gedaald, dan plaatst hij een kooporder. Hoe? Als hij is gekoppeld aan een gecentraliseerde beurs, kan hij via de exchange‑API handelen op de rekening van de gebruiker. In een volledig on‑chain opzet roept de agent een smart contract van een gedecentraliseerde exchange (DEX) aan om een stablecoin te swappen voor 0,5 BTC. De wallet van de agent speelt hier een centrale rol: die kan zelf stablecoins houden of vooraf toestemming hebben gekregen om middelen van de gebruiker te benutten. Sommige agents zijn zelf als smart contract geïmplementeerd, of gebruiken een reeks contracts om opdrachten trustless af te wikkelen. Andere draaien off‑chain (in de cloud of als bot), maar ondertekenen transacties met private keys zodra er on‑chain actie nodig is. In alle gevallen fungeert de blockchain als uitvoeringslaag voor de beslissingen van de agent – of het nu gaat om trading, het verplaatsen van fondsen, het minten van een NFT of het uitrollen van een nieuw contract. Het Virtuals‑protocol standaardiseert dit bijvoorbeeld door agents te tokeniseren als ERC‑20‑tokens en ze een on‑chain identiteit te geven. Daardoor wordt het voor een agent eenvoudig om via zijn token‑instantie en bijbehorende modules met Ethereum‑applicaties te interacteren.

• Leren en aanpassen: Tot slot beschikken veel AI‑agents over een feedbackloop om in de tijd beter te worden. Dat kan expliciet (modellen updaten met nieuwe data) of impliciet (strategieën bijstellen op basis van uitkomsten). Een agent kan bijvoorbeeld vaststellen dat een bepaalde DeFi‑pool die hij gebruikte voor yield, structureel tegenvalt en die in de toekomst mijden. Of hij verwerkt gebruikersfeedback (“dat advies was niet nuttig”) in zijn beslislogica. Het principe is dat crypto‑agents geen statische algoritmes zijn; idealiter verbeteren ze continu (of worden ze op zijn minst regelmatig geüpdatet) naarmate de marktomgeving verandert. In Q1 2025 werd hier volop mee geëxperimenteerd – bijvoorbeeld agents die multimodale input (prijsdata plus social‑media‑sentiment) combineren om hun tradingbeslissingen aan te scherpen, of “Chain‑of‑Thought”-prompting toepassen om systematischer te redeneren. Niet alle agents zijn al echt zelflerend, maar de trend gaat duidelijk richting meer autonomie – niet alleen in uitvoering, maar ook in strategie‑ontwikkeling.

Samengevat werkt een crypto‑AI‑agent door AI‑gestuurde analyse te koppelen aan blockchain‑actie: hij begrijpt doelen, verzamelt data uit relevante bronnen, bepaalt de optimale aanpak op basis van AI‑modellen en handelt on‑chain via transacties of contractcalls. Deze cyclus kan continu en op machinesnelheid draaien. Een mens stelt de algemene parameters of doelstellingen, maar de agent neemt de dagelijkse – of zelfs seconde‑tot‑seconde – beslissingen over. Voor gebruikers voelt het als het uitbesteden van taken aan een zeer bekwame (en onvermoeibare) digitale assistent. Voor het crypto‑ecosysteem betekent het dat een groeiend deel van de activiteit wordt uitgevoerd door algoritmes die onderling coördineren – een fascinerende ontwikkeling waarbij autonome economische agents zij aan zij met mensen opereren in markten en netwerken.

Use cases: hoe AI‑agents in crypto worden ingezet

Een belangrijke reden dat AI‑agents in Q1 2025 zo veel aandacht trokken, is de enorme breedte aan mogelijke toepassingen in de cryptosector. Het gaat niet om louter theoretische concepten – al in de eerste praktijktesten zagen we AI‑agents uiteenlopende, vaak zeer concrete functies vervullen. Hieronder enkele van de meest in het oog springende real‑world‑toepassingen die eind Q1 zichtbaar waren, verspreid over DeFi, trading, DAO’s, NFT’s en gaming.

Meer lezen over agentic trading: https://yellow.com/agentic-trading

DeFi: yieldoptimalisatie en geautomatiseerde finance (DeFAI)

Decentralized finance bleek een ideale voedingsbodem voor AI‑agents, en leidde tot wat sommigen “DeFAI” noemen – de samensmelting van DeFi met AI‑gedreven automatisering. In de complexe wereld van yieldfarms, liquiditeitspools en leenprotocollen is het voor individuele beleggers vrijwel onmogelijk om continu bij te houden waar de hoogste rendementen of de laagste risico’s liggen. AI‑agents treden hier op als autonome vermogensbeheerders.

Volgens experts kunnen geavanceerde agents continu APY’s, liquiditeitsdiepte en protocolrisico’s monitoren over een reeks DeFi‑platformen, en assets automatisch verplaatsen naar de plek waar op dat moment het beste rendement te halen is. Een AI‑agent die bijvoorbeeld stablecoin‑tegoeden beheert, kan jouw fondsen verschuiven tussen verschillende leenprotocollen (Compound, Aave, een nieuwe speler, enzovoort) zodra hij een hogere rente detecteert – terwijl hij tegelijk het smart‑contractrisico of de liquiditeit beoordeelt om “honey traps” te vermijden. Evenzo kan een agent liquiditeit verstrekken aan een DEX‑pool zodra de fee‑inkomsten hoog zijn, en zich terugtrekken wanneer het volume inzakt, zodat fee‑inkomsten worden gemaximaliseerd zonder handmatige tussenkomst van de gebruiker.

Dit soort realtime‑optimalisatie komt neer op een 24/7‑yieldfarmingbot, maar dan één die AI gebruikt om slimmer te kiezen dan een statisch script. De agent weegt meerdere factoren mee: niet alleen de headline‑APR, maar ook de gezondheid van het platform, eventuele op handen zijnde governance‑besluiten of zelfs marktsentiment (als bijvoorbeeld nieuws over een hack rondgaat, kan de agent proactief fondsen weghalen). In een Medium‑artikel wordt een conceptueel voorbeeld geschetst van een “futuristisch DeFi‑fonds dat volledig door AI‑agents wordt gerund”, waarbij gespecialiseerde agents afzonderlijk zorg dragen voor marktscanning, trading, risicobeheer en compliance​. In zo’n architectuur kan een Risk Manager‑AI de posities van een gebruiker bewaken en bij een plotselinge volatiliteitspiek direct een hedge of afbouw van exposure activeren – sneller en gedisciplineerder dan de meeste mensen zouden kunnen. Tegelijk speurt een Market‑Scanning‑AI koersfeeds en sociale media af op arbitrage‑kansen of nieuwe trends, waarna een Trader‑AI op basis van die signalen duizenden microtrades uitvoert​.

Hoewel dat volledig autonome fonds nog vooral als illustratie dient, zijn onderdelen ervan inmiddels realiteit. Tegen Q1 2025 waren er front‑endproducten waarbij gebruikers simpelweg assets storten, waarna een AI‑agent de strategie overneemt. Sommige asset‑management‑DApps introduceerden “AI‑managed vaults” die beloven kapitaal dynamisch voor je te alloceren. De term “yield‑agent” dook op voor agents die zich specifiek bezighouden met yieldaggregatie. De grote voordelen zijn efficiëntie en waakzaamheid: menselijke DeFi‑farmers slapen en missen daardoor soms plotselinge kansen of waarschuwingen, terwijl een AI‑agent permanent alert is en in milliseconden reageert.

Natuurlijk brengt het uit handen geven van je kapitaal aan een AI‑systeem vertrouwensvragen met zich mee – daar komen we later op terug. Maar de tractie is onmiskenbaar: diverse DeFi‑projecten meldden dat gebruikers aanzienlijke TVL (Total Value Locked) toevertrouwen aan AI‑gestuurde strategieën. Beleggers zien multi‑agent‑DeFi‑workflows bovendien als een grote sprong voorwaarts, waarbij meerdere agents samen complexe processen orkestreren ……agents](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) die zich specialiseren (één zoekt de beste rentes, één doet de rebalancing, een ander regelt verzekeringen via Nexus Mutual, enzovoort) kunnen zowel rendement als risicobeheer aanzienlijk verbeteren. Het sluit naadloos aan bij het bekende “money legos”-concept in DeFi – maar dan met AI als de lijm tussen de bouwstenen.

Kortom, AI‑agents in DeFi zijn erop gericht rendement te maximaliseren en risico’s automatisch te beheren, zodat ook minder actieve gebruikers kunnen profiteren van complexe strategieën. Dit is de logische volgende stap na robo‑adviseurs en geautomatiseerde portfoliobeheerders in de traditionele financiële wereld, maar dan aangepast aan de gedecentraliseerde, razendsnel bewegende cryptomarkt.

Handel en beleggen: autonome traders en analisten

Als er één domein is waar snelheid en data-analyse de doorslag geven, dan is het de handel – en AI‑agents laten daar nu al diepe sporen na. Cryptomarkten zijn 24/7 geopend, wereldwijd, en milliseconden kunnen het verschil maken. AI‑tradingagents zijn ontstaan om precies daarvan te profiteren: onvermoeibare traders en marktanalysebots die dag en nacht strategieën uitvoeren.

Een van de meest besproken voorbeelden in het eerste kwartaal was AIXBT, een AI‑agent die feitelijk uitgroeide tot een crypto‑trading‑influencer op zichzelf. Volgens diverse berichten scant AIXBT de meningen van meer dan 400 toonaangevende cryptoinfluencers en on-chain trends, om vervolgens zijn gesynthetiseerde marktinzichten realtime op X te delen. De samengestelde analyses van de agent werden zo populair dat hij een enorme volgersbasis opbouwde (met schattingen dat hij begin 2025 goed was voor 3% van alle “mindshare” op Crypto Twitter) en de bijbehorende token een waardering boven de $500 million bereikte. In de kern maakte AIXBT van informatie‑arbitrage een verdienmodel: door sneller en vollediger marktsentiment te verwerken dan welk mens dan ook, leverde de agent waardevolle calls en commentaar – en beleggers waardeerden dat “oordeel” met echt geld via de token.

Naast social media-feeds zijn er tal van AI‑agents die direct aan algoritmische handel doen op beurzen. Die lopen uiteen van relatief eenvoudige bots met een AI‑voorspellingsmodel tot zeer geavanceerde systemen. Een Autonomous Trader AI kan realtime data opnemen (prijzen, orderboeken, nieuws) en orders plaatsen met sub-second timing​. In tegenstelling tot starre high‑frequency‑algoritmes kan een AI‑trader zijn strategie dynamisch aanpassen wanneer het marktregime draait. Als een eerder zijwaartse markt plots trendmatig wordt, kan het model overschakelen van mean‑reversion naar trendvolgend handelen. Die flexibiliteit zagen we onder meer bij agents die volatiliteitsarbitrage dreven rond nieuwsgebeurtenissen: zij interpreteerden een brekende headline (via NLP), schatten de marktimpact in en stuurden binnen enkele momenten hun posities bij.

AI‑agents doken ook op als persoonlijke tradingassistenten voor particuliere beleggers. Denk aan een opdracht als: “Houd Ethereum in de gaten. Als de koers hard wegzakt, verkoop een deel van mijn positie; anders koop je geleidelijk bij op dips.” De agent verzorgt vervolgens de uitvoering. Zo hoeven traders niet 24/7 naar koersgrafieken te staren. Sommige crypto‑platforms voegden AI‑bot‑studio’s toe, waar gebruikers met eenvoudige taal hun eigen agent konden configureren en die via API‑sleutels laten handelen. De combinatie van GPT‑4 (en opvolgers) met trading‑API’s maakte een nieuwe golf van “doe‑het‑zelf‑AI‑traders” mogelijk, zónder programmeerkennis.

Opvallend is dat ook hier multi‑agent‑opzetten terrein wonnen. Zoals eerder beschreven kan een ecosysteem bestaan uit één AI‑agent als Market‑Scanner, een tweede als Trade Executor en een derde als Risk Manager​. Door taken te scheiden kunnen agents zich specialiseren en informatie of commando’s onderling uitwisselen. Zo kan één agent zich uitsluitend richten op Twitter‑sentiment of grote wallet‑bewegingen (whale alerts) en een andere agent waarschuwen zodra er iets belangrijks gebeurt, bijvoorbeeld: “grote instroom naar exchange gedetecteerd, mogelijke sell‑off.” De trading‑agent kan daarop anticiperen en risicoposities afbouwen. Dit alles verloopt volledig autonoom, zonder menselijke tussenkomst, via een tradingstack die onafgebroken doordraait.

Concrete toepassingen in Q1 waren onder meer arbitrage‑agents die prijsverschillen tussen DEX’en uitbuiten, liquiditeitsmanagement‑agents voor market making, en derivaten‑agents die perpetual futures beheren met AI‑gestuurde hedges. Enkele cryptofondsen gaven zelfs aan volledige portefeuilles door AI‑agents te laten beheren, waarbij mensen alleen de hoofdlijnen en risicolimieten bepalen, terwijl de AI de feitelijke trades kiest. De prestaties liepen uiteen, maar anekdotisch waren er diverse gevallen waarin AI‑traders beter presteerden dan doorsnee menselijke portefeuilles, vooral dankzij hun vermogen om direct en zonder emotie op marktbewegingen te reageren.

Samenvattend draait de trading‑usecase voor AI‑agents om snelheid, aanpassingsvermogen en de breedte van data‑analyse. Ze fungeren als altijd‑aan, emotieloze traders die een oceaan aan data (prijzen, nieuws, social feeds, on‑chain data) verwerken en in realtime een strategie uitvoeren. In de volatiele cryptomarkten van Q1 2025 bleek dat waardevol voor iedereen die net dat extra voordeel zocht – of simpelweg gemoedsrust dat er “iemand” (zij het niet-menselijk) continu over de markt waakt.

DAO’s en on-chain governance: AI‑agents als besluitvormers

Decentralized Autonomous Organizations (DAO’s) zijn in feite on‑chain governance‑structuren: ze beheren fondsen of protocollen via collectieve stemmingen. Opvallend genoeg nemen AI‑agents inmiddels actief deel aan DAO’s – en sturen sommige zelfs aan. Dit is autonomie op organisatieniveau: kan een AI‑agent optreden als bestuurslid, of zelfs de kern van een DAO vormen die beslissingen neemt in het belang van de gemeenschap?

Een spraakmakend voorbeeld is ai16z, dat eerder al langskwam. Het project profileert zich als de eerste DAO geleid door een autonome AI‑agent. In de praktijk is ai16z een AI‑persona gemodelleerd naar Marc Andreessen, die investeringsbeslissingen neemt in een VC‑achtige structuur. Tokenhouders speculeren in wezen op het vermogen van de AI om kapitaal verstandig te alloceren. De agent gebruikt een multi‑agent‑simulatiekader, Eliza, om op meerdere platforms te interacteren en een consistente “persoonlijkheid” te behouden. Governance‑voorstellen van de AI worden uitgevoerd als tokenhouders daarmee instemmen. Daarmee draait ai16z het klassieke DAO‑model om: normaal dienen mensen voorstellen in en stemmen, terwijl bots alleen uitvoeren. Hier stelt een AI maatregelen voor, en mensen beslissen of ze die bekrachtigen of blokkeren. Het succes van de ai16z‑token (met een marktkapitalisatie tot $2B market cap en een aantrekkelijk staking‑rendement) laat zien dat veel beleggers deze gedachte aantrekkelijk vinden: een investerings‑DAO laten draaien door een AI die, in theorie, datagedreven en vrij van menselijke bias opereert.

Buiten volledig AI‑geleide organisaties fungeren AI‑agents ook als analisten of gedelegeerden in meer traditionele DAO’s. Sommige DAO’s hebben duizenden voorstellen, forumberichten en off‑chain discussies – simpelweg te veel om als individu te volgen. AI‑agents worden ingezet om governance‑voorstellen samen te vatten, impactanalyses te maken en zelfs automatisch te stemmen op basis van vooraf vastgelegde criteria. Een treasury‑DAO van een DeFi‑protocol kan bijvoorbeeld een AI‑agent inschakelen die alle financieringsaanvragen screent, aanvragen markeert die aan bepaalde ROI‑ of risicoparameters voldoen, en daar automatisch “ja” of “nee” op stemt. Zo’n agent fungeert dan als proxy‑stemmer voor een individu of een groep die hem hun stemrecht heeft toevertrouwd. In Q1 2025 zagen we de eerste experimenten waarbij kleinere tokenhouders hun stemmen bundelden in een “AI‑delegatiepool”, waarna een agent – na argumenten en on‑chain‑data te hebben geanalyseerd – namens hen stemde in wat hij als hun beste belang zag.

Een andere interessante categorie is die van AI‑penningmeesters. DAO’s beheren vaak omvangrijke schatkisten die actief moeten worden beheerd: rendement zoeken, spreiden, budgetteren. AI‑agents kunnen die rol overnemen en als treasury manager fungeren, binnen kaders die de community vastlegt. Een DAO kan bijvoorbeeld bepalen: “houd X maanden runway in stablecoins, alloceer Y% naar laagrisico‑yield, Z% naar groeikansen.” De AI‑agent voert dit beleid vervolgens uit en stuurt bij naarmate de markt verandert. In essentie lijkt dit op de DeFi‑usecase, maar dan volledig ingebed in de governance‑processen van een community.

De voordelen van AI in governance liggen vooral in efficiëntie en dataverwerking. Een AI‑agent raakt niet verveeld van 50 forumpagina’s over één voorstel – hij vat ze in seconden samen tot de kernpunten. Hij kan patronen herkennen (“dit voorstel lijkt sterk op een eerdere, afgewezen motie; de waarschijnlijkste kritiekpunten zijn X, Y, Z”). In theorie kan hij ook objectiever zijn – niet beïnvloed door interne politiek of persoonlijk gewin, als hij geprogrammeerd is om de langetermijnbelangen van de DAO te maximaliseren.

Toch is het controversieel om AI daadwerkelijke macht te geven binnen DAO’s. De discussie is volop gaande: code is law, maar kan code echt de sociale en lange‑termijngevolgen van beslissingen doorgronden? Begin 2025 was de praktijk nog voorzichtig: AI‑agents adviseerden vooral of voerden strak omlijnde taken uit, in plaats van DAO’s zelfstandig te sturen (op uitzonderingen als ai16z na). Maar de trend is duidelijk: naarmate AI‑agents zich in afgebakende rollen bewijzen, groeit de kans dat gemeenschappen bereid zijn ze stap voor stap meer beslissingsmacht toe te vertrouwen.Tegen eind 2025 is het goed voorstelbaar dat we de eerste DAO‑voorstellen zien die volledig door AI‑agenten zijn geschreven én worden aangenomen, simpelweg omdat de community het trackrecord van die agent vertrouwt.

Samengevat functioneren AI‑agenten binnen DAO’s als volwaardige, intelligente deelnemers – variërend van analysebots voor voorstellen en stemproxies tot quasi‑autonome leiders in experimentele organisaties. Daarmee verschuift de betekenis van het woord “autonoom” in Decentralized Autonomous Organization: niet alleen autonoom in uitvoering, maar mogelijk ook in de besluitvorming zelf.

NFT’s en creatieve content: AI‑agenten als makers en curators

De NFT‑hype van de afgelopen jaren draaide vooral om digitale kunst en verzamelobjecten. AI‑agenten voegen daar nu een nieuwe laag aan toe: dynamische creatie en interactie. In Q1 2025 zagen we de eerste AI‑gedreven agents opduiken in de NFT‑ en creator‑economie, zowel als producenten van nieuwe content als beheerders van bestaande collecties en communities.

Een voor de hand liggende toepassing is AI‑gegenereerde kunst en collectibles. Platforms die experimenteren met “Generative NFT agents” laten een AI continu nieuwe NFT‑werken of muziek creëren binnen bepaalde parameters, soms zelfs gestuurd door marktdata. Denk aan een agent die voortdurend in de gaten houdt welke stijlen of thema’s goed verkopen en daar zijn output op aanpast, om die werken vervolgens direct te minten en te verkopen. Zo ontwikkelt de agent zich tot een autonome kunstenaar.

Sommige NFT‑verzamelaars richten agents in om bijvoorbeeld muziek‑NFT’s te componeren of tradingcards te ontwerpen. De agent kan die automatisch op marketplaces plaatsen, dynamisch prijzen (afprijzen bij tegenvallende vraag, verhogen bij krapte) en opbrengsten doorsluizen naar zijn eigen wallet of die van de eigenaar. Generatieve AI‑kunst is niet nieuw, maar de koppeling met on‑chain minting en verkoopprocessen maakt er een volledige, geautomatiseerde productieketen van: de AI creëert én vercommercialiseert zijn eigen werk.

Een ander relevant domein is community‑management voor NFT‑projecten. Grote NFT‑collecties hebben vaak drukbezochte Discord‑ of Telegramgroepen die moderatie, FAQ‑afhandeling en engagement vereisen. AI‑chatagents worden hier ingezet als 24/7 community‑hosts: ze beantwoorden vragen van holders (zoals “Wanneer is de volgende airdrop voor NFT‑bezitters?”), leggen uit hoe je kunt staken of gebruikmaken van de NFT’s, en doen zelfs aan lore‑building. Veel NFT‑projecten kennen een eigen fictieve wereld; AI‑agents kunnen als personages uit dat universum roleplayen en zo de beleving verdiepen. Een artikel over AI Agents beschrijft hoe zulke agents ook educatieve ondersteuning bieden door crypto‑jargon en complexe concepten te versimpelen voor nieuwkomers – precies wat in NFT‑communities vaak ontbreekt. Door deze interacties te automatiseren, blijven communities actief zonder dat er 24/7 menselijke moderators nodig zijn, wat vooral internationaal opererende projecten helpt.

Daarnaast ontstaat er een kruisbestuiving tussen AI‑agenten en NFT’s via virtuele influencers en AI‑gedreven persoonlijkheden. Eerder kwam bijvoorbeeld AIXBT op Twitter al voorbij. Zo’n profiel is niet letterlijk een NFT, maar functioneert wel als een digitaal personage met een volgersbasis en een getokeniseerde waarde. Vergelijkbaar is Luna op het Virtuals‑platform: een AI‑agent die optreedt als AI‑zangeres en socialmediapersoonlijkheid​. Luna’s doel is om haar volgersaantal uit te bouwen tot 100.000, en ze besteedt haar eigen treasury om echte graffiti‑kunstenaars in te huren en andere AI‑agenten aan te trekken voor contentproductie​.

Hier vervagen de grenzen tussen NFT’s (unieke digitale karakters) en AI‑agenten (autonome actoren). Luna is in feite een soort “levende NFT”: een personage dat zelfstandig beslissingen neemt om haar eigen bekendheid én tokenwaarde op te krikken. Het is niet moeilijk om soortgelijke agents te bedenken als gamepersonages, virtuele idolen of merkmascottes die autonoom fans te woord staan en marketingacties uitvoeren. Ze zouden bijvoorbeeld gelimiteerde NFT‑drops van zichzelf kunnen uitbrengen voor hun fanbase. Dit concept van autonome virtuele influencers is een logisch uitvloeisel van zowel de NFT‑ als AI‑trend.

Luna AI en haar mogelijkheden

Vanuit het perspectief van NFT‑verzamelaars en makers zijn AI‑agenten ook nuttig voor portefeuillebeheer en discovery. Een agent kan een NFT‑collectie monitoren: marktwaardes volgen, kopers of ruildeals zoeken, waarschuwen voor nieuwe drops die aansluiten bij de voorkeuren van de eigenaar of zelfs namens die eigenaar binnen vooraf ingestelde limieten bieden op veilingen. Gezien de overvloed aan NFT‑marktplaatsen is een AI‑curator die het kaf van het koren scheidt, geen overbodige luxe. In Q1 zagen we diensten opduiken die AI‑“adviseurs” aanbieden, die signaleren welke NFT‑projecten opvallende on‑chain activiteit vertonen (bijvoorbeeld whales die instappen, een potentiële voorbode van prijssprongen).

Een concreet voorbeeld is de game Kuroro Wilds (genoemd in Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming), die een AI‑agent inzette in een play‑to‑airdrop‑campagne. In deze RPG registreerde het AI‑systeem welke spelers missies en social tasks voltooiden en beloonde hen met punten die later omgezet konden worden in de aankomende KURO‑tokens​. Feitelijk fungeerde de agent als een AI‑gestuurd distributiemechanisme: hij valideerde op schaal of spelers daadwerkelijk actief deelnamen en keerde daarop beloningen uit – een taak die voor menselijke teams ondoenlijk zou zijn bij duizenden deelnemers. Het resultaat was een dynamisch, responsief beloningssysteem dat zich aanpaste aan het werkelijke gedrag van spelers en de airdrop zowel aantrekkelijker als eerlijker maakte. In bredere zin kan elk NFT‑ of gamingproject AI‑agents inzetten om beloningsprogramma’s, airdrops of in‑game economieën in real‑time te beheren.

Kortom, AI‑agenten in de NFT‑ en creatieve cryptowereld treden op als makers, curators en managers. Ze genereren content (kunst, muziek, verhalen), draaien als altijd‑aan community‑representanten en optimaliseren de handel én distributie van digitale collectibles. Daarmee blazen ze nieuw leven in NFT’s: van statische media groeien ze uit tot iets dat meer wegheeft van levende entiteiten of diensten – precies passend bij het evoluerende metaverse‑concept.

Gaming en metaverse: autonome spelers in digitale werelden

Ook blockchain‑games en metaverse‑platformen zijn AI‑agenten gaan omarmen om virtuele werelden dynamischer en interactiever te maken. Games zijn in essentie complexe regelsystemen – ideaal terrein voor AI om optimale strategieën te vinden of geloofwaardige personages te simuleren. In Q1 2025 zagen we de eerste experimenten waarbij AI‑agenten optreden als spelers én als non‑player characters (NPC’s) in cryptogames.

Aan de spelerskant kunnen AI‑agenten play‑to‑earn (P2E)‑games spelen en zo inkomsten genereren voor hun eigenaar. Dat balanceert op de rand van wat veel gamers als “botting” zien, maar sommige spellen staan bepaalde vormen van automatisering expliciet toe of moedigen die zelfs aan. In een virtuele wereld waar repetitieve taken tokens opleveren, kan een gebruiker een AI‑agent inzetten om die taken continu af te werken. In tegenstelling tot simpele macros kan een geavanceerde agent daadwerkelijk de spelmechanieken leren en zijn speelstijl optimaliseren – mogelijk zelfs nieuwe strategieën of arbitragemogelijkheden in de spel‑economie ontdekken. Er zijn voorbeelden van agents die meerdere game‑accounts aansturen om in‑game tokens te farmen die vervolgens op exchanges verhandelbaar zijn – een soort autonome variant op de “scholarships” uit de Axie‑Infinity‑periode. Ontwikkelaars zijn daar niet altijd blij mee, omdat onbeperkt gebruik van agents de balans van een game kan ondermijnen. De interessantere toepassingen ontstaan dan ook wanneer games AI‑agenten bewust in hun ontwerp integreren.

Zo gebruikte Kuroro Wilds, de eerder genoemde RPG, niet alleen een AI‑agent voor de beloningsstructuur, maar schept het conceptueel de basis voor AI‑gestuurde karakters in de gameplay zelf. In de beschrijving van Kuroro Wilds wordt de nadruk gelegd op een verhalende world en quests​ – het is niet moeilijk voor te stellen dat AI‑agents in de toekomst monsters of quest‑givers besturen die zich aanpassen aan het gedrag van spelers. Ook als Kuroro dat nog niet volledig heeft doorgevoerd, kondigen andere projecten al AI‑aangedreven NPC’s aan. Een NPC‑agent in een blockchain‑game kan zijn moeilijkheidsgraad of dialoog dynamisch aanpassen aan de speler. Omdat blockchain‑games doorgaans persistente assets hebben (NFT‑loot, tokens), kan een AI de drop‑rates van beloningen sturen op basis van vraag en aanbod, en zo de in‑game economie helpen stabiliseren.

In metaverse‑omgevingen – gedeelde virtuele ruimtes, vaak gekoppeld aan NFT’s – verschijnen AI‑agents als virtuele hosts of conciërges. Betreed je een virtuele NFT‑galerie, dan kan een AI‑agent je welkom heten, uitleg geven over de kunst (met informatie uit IPFS of de on‑chain provenance van de NFT) en zelfs de aankoop begeleiden via een smartcontract‑flow. Deze agents functioneren als de “lokale bewoners” van de metaverse en zorgen ervoor dat die wereld niet leeg aanvoelt wanneer er weinig echte gebruikers online zijn; ze zijn simpelweg altijd aanwezig.

Games als Axie Infinity kenden in het verleden al eenvoudige scripts en bots, maar de agents van Q1 2025 gaan veel verder: zij kunnen daadwerkelijk strategiseren in competitieve gameplay. In de community wordt gewerkt aan AI‑agents die met reinforcement learning worden getraind om uit te blinken in blockchain‑games – een ontwikkeling die uiteindelijk kan leiden tot AI‑tegen‑AI‑toernooien op de chain, een mogelijke nieuwe kijksport, vergelijkbaar met AI‑schaaktoernooien maar dan met tokens op het spel. De eerste experimenten lieten AI’s leren hoe ze on‑chain tradingcard‑games optimaal konden spelen, …nieuwe kaartcombinaties vinden die menselijke spelers nog niet hadden ontdekt. Zulke verkenning kan de game‑meta verrijken of ontwikkelaars helpen signaleren of bepaalde assets te sterk zijn geprijsd.

Samengevat: in gaming fungeren AI‑agents zowel als assistent als tegenstander – ze kunnen de saaie onderdelen voor gamers automatiseren (tokens farmen, repetitieve quests afhandelen), of juist integraal deel worden van de spelwereld (slimme NPC’s, dynamische events). De stip op de horizon is games die grotendeels autonoom draaien met AI‑gedreven content en personages. Dat sluit goed aan bij de gedecentraliseerde Web3‑filosofie: een gamewereld die zich blijft ontwikkelen, zelfs als het oorspronkelijke dev‑team een stap terugdoet, omdat AI‑agents het ecosysteem levend en interessant houden.

We zitten nog in een vroeg stadium, maar in Q1 2025 zagen we al een eerste glimp van hoe AI‑agents Web3‑gaming kunnen omvormen tot een veel autonomere, meeslepende ervaring, waarin lang niet alle characters die je tegenkomt menselijk zijn, maar wél overtuigend en economisch relevant.

Belangrijkste platforms, projecten en AI‑agent‑tokens die de toon zetten

Naarmate de AI‑agent‑trend tractie kreeg, kristalliseerden zich een aantal platforms en projecten uit als ruggengraat van dit nieuwe ecosysteem. Ze leveren uiteenlopende bouwstenen: van infrastructuur tot populaire tokens waar beleggers massaal op insprongen. Hieronder een selectie van de belangrijkste spelers en tokens die in Q1 2025 de AI‑agent‑ruimte vormgaven:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Virtuals wordt vaak aangehaald als het nulpunt van de AI‑agent‑explosie. Dit in 2021 gelanceerde, gedecentraliseerde platform maakt het relatief eenvoudig om AI‑agents on‑chain te creëren, te deployen en te monetizen. Virtuals biedt een raamwerk genaamd GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities), waarmee agents met minimale code via modulaire componenten zijn op te bouwen. Gebruikers kunnen in essentie een AI‑agent ontwerpen (doel of “mission” definiëren, taal‑ en visiemodellen koppelen, permissies en budget instellen) en die vervolgens als ERC‑20‑token op Virtuals minten. Elke agent‑token staat voor een aandeel/instantie van die agent. Deze innovatie van getokeniseerde AI‑agents is cruciaal: agents zijn daardoor verhandelbaar, verworden tot digitale “assets” en kunnen een eigen micro‑economie ontwikkelen. Wordt een agent populair of winstgevend, dan stijgt de vraag naar het bijbehorende token – met potentieel rendement voor houders. Virtuals introduceerde bovendien een co‑ownership‑model, waarmee meerdere ontwikkelaars gezamenlijk aan één agent kunnen bouwen en de inkomsten via on‑chain regels onder elkaar verdelen.

Eind 2024 en begin 2025 kende Virtuals een explosieve groei. De native token VIRTUAL steeg met circa 850% en bereikte in januari een nieuwe ATH. Rond het verslagmoment werd de token verhandeld rond $1,22, goed voor een marktkapitalisatie van bijna $800M. Daarmee was Virtuals de op één na grootste AI‑agent‑token naar marktkap. De rally werd ondersteund door belangrijke ecosysteemmijlpalen: zo rolde Virtuals op Coinbase’s Base‑chain co‑ownership‑functionaliteit uit, en enkele op Virtuals gebouwde agents gingen viraal in de entertainmenthoek (zoals de eerder genoemde Luna‑vocalist). Daarnaast fungeert Virtuals als AI‑launchpad – projecten als CLANKER, VVAIFU en MAX gebruikten Virtuals om hun agents te lanceren, samen goed voor meer dan $60 miljoen aan protocolinkomsten. In veel opzichten is Virtuals voor AI‑agents wat Ethereum was voor ICO‑tokens: het primaire innovatienetwerk waar nieuwe ideeën landen, wat de waarde van token en infrastructuur voedt.

• ai16z (AI16Z token): Dit project viel op door zowel de knipoog naar een bekende VC‑naam als het baanbrekende model van een door AI bestuurde DAO. Gelanceerd eind 2024 zette ai16z een AI‑agent in (bijgenaamd “Marc”, naar Andreessen) als feitelijk operationeel hoofd van een gedecentraliseerd durffonds. De agent gebruikt het Eliza multi‑agent framework om beslissingen over meerdere platforms heen te coördineren en een consistente strategie te bewaken. De AI16Z‑token fungeert zowel als governance‑ als utility‑token – houders kunnen stemmen over voorstellen en de token wordt gebruikt voor transacties binnen het ecosysteem. Economisch koos het project voor een vaste voorraad van 1,1 miljard tokens en een relatief hoge stakingyield (~31,4% APR) via de ai16zPOOL om participatie te stimuleren.

In januari 2025 liep de marktkapitalisatie van ai16z op tot circa $2 miljard, een indicatie van de grote belangstelling. De markt bleek bereid te beleggen in het concept van een AI‑gemanaged fonds – feitelijk een algoritme dat start‑up‑investeringen of handelsstrategieën identificeert en mogelijk ook uitvoert. Het succes van ai16z onderstreepte bovendien het multichain‑karakter van AI‑agents: het project draait op Solana en laat zien dat deze beweging zich niet beperk tot Ethereum of één enkele chain. De hoge throughput van Solana stelt de ai16z‑agent in staat razendsnel transacties uit te voeren wanneer nodig. Alles bij elkaar fungeert ai16z als bewijs dat autonome organisaties – met een AI als de facto CEO – daadwerkelijk kunnen bestaan en dat de cryptogemeenschap daar substantiële waarde aan toekent.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): Niet alle sleutelspelers in 2025 waren nieuwkomers. Fetch.ai (FET) ontwikkelt al jaren een eigen AI‑agent‑netwerk en tooling. In 2025 bundelde Fetch.ai de krachten met SingularityNET en Ocean Protocol in wat zij de Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance) noemen. De samenwerking beoogt complementariteit: SingularityNET brengt zijn ervaring in gedecentraliseerde AI‑marktplaatsen en AGI‑onderzoek in, Fetch.ai levert agenttechnologie en tools (zoals het agent‑platform DeltaV), en Ocean zorgt voor data‑infrastructuur en marktplaatsen voor trainingsdata. Samen positioneert deze alliantie zich als voortrekker van gedecentraliseerde AI‑ontwikkeling. In de context van crypto‑agents leveren de alliantie – en Fetch.ai in het bijzonder – de basisbouwstenen om agents slimmer te maken en interoperabel over netwerken heen te laten opereren.

De FET‑token werd naar voren geschoven als AI‑agent‑token met de grootste marktkapitalisatie op dat moment, waarmee het Virtuals qua waardering voorbij zou zijn gestreefd in Q1. (FET en SingularityNET’s AGIX behoorden tot de grote winnaars van de bredere AI‑narrative.) De alliantie mikt met haar AGI‑ambities op de lange termijn, maar intussen worden de platformen al ingezet voor concrete agents: van logistieke optimalisatie tot voorspellende oracles in DeFi. Oceans Predictoor‑product, dat binnen zes maanden $800M aan datamarktplaats‑volume verwerkte, illustreert de schaal waarop deze infrastructuurprojecten opereren en nuttige input leveren aan AI‑agents. Per saldo vertegenwoordigen de ASI‑alliantie en de FET‑token de meer infrastructuur‑ en onderzoeksgerichte kant van crypto‑AI‑agents: minder gedreven door hype, maar met robuuste technologie en (potentieel) de krachtigste AI‑modellen voor bovenliggende applicaties.

• OriginTrail (TRAC): Op het eerste gezicht draait OriginTrail vooral om supply chains en Web3‑data, niet om AI‑agents. Waarom dan toch een “AI‑agent‑token om in de gaten te houden”? Omdat kwalitatieve data de brandstof is voor effectieve AI. De gedecentraliseerde knowledge graph en het verifieerbare dataplatform van OriginTrail kunnen dienen als ruggengraat voor AI‑agents die betrouwbare informatie nodig hebben. Denk aan een AI‑agent die supply chain‑processen in de industrie optimaliseert en via OriginTrail geauthenticeerde data ophaalt voor besluitvorming. De samenwerkingen van OriginTrail met grote namen (Oracle, BSI, enz.) suggereren dat hun data‑lagen kunnen uitgroeien tot kerncomponenten in AI‑gedreven automatisering. De TRAC‑token wordt gebruikt om data‑providers te belonen, te staken en datakwaliteit en ‑integriteit in het netwerk af te dwingen. Naarmate AI‑agents taken oppakken als herkomstverificatie in ketens of geautomatiseerde logistiek – domeinen waar de combinatie AI + blockchain direct waarde toevoegt – wordt een project als OriginTrail cruciale infrastructuur. In Q1 2025 werd de relevantie van TRAC breed onderkend en hield de token een solide marktkap vast (lager dan de spectaculairste agent‑platforms, maar door velen gezien als langeretermijn‑positie). Met een maximale voorraad van 500 miljoen tokens en tokenomics die daadwerkelijk netwerkgebruik stimuleren, lijkt TRAC goed gepositioneerd als AI‑agents opschalen richting enterprise‑cases die doorzoekbare, betrouwbare data‑lagen vereisen – in lijn met de ambitie om de “Google van Web3” te worden, waar AI‑agents intensief op zouden kunnen leunen.

• Overige opvallende namen: Daarnaast zijn er meerdere opkomende projecten. ChainGPT lanceerde AI‑agents gericht op on‑chain analyse en zelfs humoristische content (volgens een LinkedIn‑post bracht het een tweede agent uit voor marktintelligentie die tegelijk fungeert als Web3‑“comedian” om engagement te verhogen​). BULLY wordt vaak genoemd als voorbeeld van een “AI‑agent‑memecoin”, waarin AI‑narratives worden gecombineerd met memecultuur binnen het Virtuals‑ecosysteem. Technisch vernieuwend zijn dit soort projecten zelden, maar ze weten snel community en liquiditeit aan te trekken – wel met een hoog risicoprofiel. Daarbovenop is er een bredere categorie AI‑georiënteerde cryptoprojecten (zoals Cortex, Numerai, enzovoort) die niet direct agents zijn, maar wel nauw verwant. Opvallend is tot slot dat ook gevestigde protocollen AI‑hooks beginnen in te bouwen: eind Q1 waren er bijvoorbeeld al signalen dat Uniswap experimenteerde met AI‑gestuurde interface‑assistenten, wat illustreert hoe de…Grote spelers kunnen agent‑technologie omarmen zonder zelf een token uit te brengen.

Belangrijkste trends en technologieën achter AI‑agents

Diverse trends en technologische doorbraken kwamen eind 2024 en in Q1 2025 samen en gaven AI‑agents in crypto een stevige impuls. Wie die ontwikkelingen begrijpt, ziet waarom het juist nu gebeurt – en waar het heen kan gaan.

Het “iPhone‑moment” voor AI: krachtigere modellen en open‑source doorbraak

AI‑agents profiteren enorm van de snelle sprong in AI‑modelcapaciteit. Veel experts spreken over eind 2024/begin 2025 als het “iPhone‑moment” voor AI: het punt waarop de technologie gebruiksvriendelijk én krachtig genoeg wordt om massa-adoptie los te trekken. Twee lijnen springen eruit:

• Large Language Models (LLM’s) zijn een klasse hoger gaan spelen: OpenAI’s GPT‑4 (in sommige kringen ook “o1” genoemd) legde de lat hoog, maar de open‑sourcewereld reageerde met onder meer Llama 2 en vervolgens DeepSeek‑R1. Dat laatste model, ontwikkeld door de Chinese startup DeepSeek, haalt prestaties die vergelijkbaar zijn met de topmodellen uit de VS, maar draait tegen een fractie van de kosten. In januari 2025 werd DeepSeek‑R1 gelanceerd en in de markt gezet als 20–50 keer goedkoper in gebruik dan een vergelijkbaar OpenAI‑model. Dat verandert het speelveld: ineens wordt het voor veel meer cryptoprojecten financieel haalbaar om een relatief geavanceerde AI‑agent te draaien, zonder een budget voor tienduizenden dure API‑calls. Switchere’s analyse over DeepSeek wees erop dat R1 voor AI‑agentplatforms cruciaal kan zijn om de kostenbasis te verlagen en de focus te verleggen van hype naar daadwerkelijke functionaliteit (How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens). Projecten stapten dan ook snel in: een eerste golf AI‑agents op maatgemaakte, DeepSeek‑gebaseerde modellen ging live als bewijs dat hoge performance ook met lage kosten kan (First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model).

De bredere implicatie: AI zelf is niet langer de bottleneck. De kwaliteit van redeneren, taalbegrip en zelfs multitasking ligt inmiddels vele stappen boven het niveau van modellen uit 2022. Door die “intelligentiesprong” kunnen agents nu veel complexere taken autonoom afhandelen – en worden ze nuttig in plaats van gimmicky. Tegelijk wordt de markt gedemocratiseerd: een klein dev‑team kan met open frameworks op bijvoorbeeld HuggingFace een state‑of‑the‑art model inbouwen zonder financieel kopje‑onder te gaan.

• Multimodale en gespecialiseerde AI‑frameworks: Parallel aan betere modellen ontstonden frameworks die specifiek zijn toegesneden op agent‑werk. Zo maakt het Eliza‑framework multi‑agent‑simulaties mogelijk, waarbij agents hun identiteit en kennis behouden over verschillende omgevingen heen. Technieken als Chain‑of‑Thought (CoT) en Tree‑of‑Thoughts zijn geïntegreerd in agent‑redenering om de diepgang van besluitvorming te vergroten. Dat helpt agents om complexe problemen effectiever op te knippen in subtaken – cruciaal bij workflows als: “Analyseer deze nieuwe token, bepaal of het een scam is, en formuleer daarna een investeringsstrategie.” Daarnaast begonnen agents Retrieval‑Augmented Generation (RAG) met vectordatabases te gebruiken, waardoor ze een vorm van langetermijngeheugen krijgen en on‑the‑fly relevante informatie kunnen ophalen, in plaats van beperkt te zijn tot de vaste context window van een LLM. Samen maakt dit agents slimmer, betrouwbaarder en beter in staat om realtime te handelen dan eerdere generaties.

De uitkomst van die AI‑sprongen is duidelijk: autonome crypto‑agents zijn in 2025 echt praktisch geworden. Waar een agent voorheen regelmatig faalde of verkeerde informatie gaf door modelbeperkingen, kunnen agents met bijna‑GPT‑4‑achtige cognitieve capaciteiten en lagere kosten nu daadwerkelijk benaderen wat een menselijke expert zou doen – althans binnen strak afgebakende domeinen. Dat geeft ondernemers en developers het vertrouwen om agents in allerlei niches te testen.

Multi‑agent‑systemen en orkestratie

Naarmate losse AI‑agents krachtiger werden, kwam één trend snel naar voren: ze worden samengevoegd in multi‑agent‑systemen die samen complexe, meerstapsprocessen afhandelen. In plaats van één alleskunner ontstaat een ensemble van gespecialiseerde agents die met elkaar samenwerken. Het idee bestaat al langer in AI‑onderzoek, maar crypto is een ideale proeftuin: agents kunnen on‑chain met elkaar communiceren, transacties uitvoeren en dat alles transparant.

In Q1 2025 zagen we ontwerpen waarbij DeFi‑platforms verschillende agents inzetten voor verschillende rollen: één agent die leningsmarkten monitort, een andere die herfinanciering uitvoert, een derde die zich richt op yield farming, allemaal onder één overkoepelende strategie. Het platform orkestreert die agents als een team, vaak met een “manager‑agent” of een coördinerend smart contract dat bewaakt dat iedereen in lijn werkt met het doel van de eindgebruiker.

Branchewatchers verwachten expliciet dat georkestreerde multi‑agent‑workflows de volgende grote stap zijn voor AI op de blockchain. Investeerders kijken nadrukkelijk naar teams die middleware en protocollen bouwen om zwermen agents te coördineren. Denk aan standaardisering van communicatie (bijvoorbeeld via libp2p‑achtige protocollen of on‑chain events), taakverdeling tussen agents en mechanismen om conflicten op te lossen als agents tegengestelde adviezen geven.

Een concreet spoor is dat van AI‑agent‑marktplaatsen – een open markt waarin de ene agent de andere voor een subtaak kan inhuren. In sommige Virtuals‑scenario’s gebeurde dit al: een agent met budget plaatst een verzoek (“Ik heb een afbeelding nodig voor mijn post, budget 0,01 ETH”) en een gespecialiseerde image‑agent levert het resultaat. Volledig geautomatiseerd. Dat creëert een autonome diensteneconomie op‑chain. Projecten als HyperSDK (hier hypothetisch als voorbeeldnaam) positioneren zich mogelijk als infrastructuur om dergelijke agent‑naar‑agent‑handel robuust te faciliteren.

Daarnaast ontstaan agent‑launchpads en ‑incubators, waar eerder bij Virtuals al naar werd verwezen. Een AI‑launchpad stroomlijnt de weg naar de markt: van financiering (via een DAO of vroege investeerders die de treasury van de agent vullen) tot gedeelde infrastructuur. Verscheidene launchpad‑projecten met tokens als CLANKER, VVAIFU en MAX richten zich op het financieren en promoten van nieuwe agent‑concepten. Ze bouwen aan een flywheel: als één agent uit hun stal uitgroeit tot een hit (bijvoorbeeld een zeer gewilde trading‑bot), schiet de waarde en reputatie van het launchpad omhoog – wat weer meer talent en kapitaal aantrekt. De keerzijde is duidelijk: zonder een stabiele pijplijn van “blockbusters” kan de interesse tussen successen in snel wegebben.

Tot slot kwam benchmarking en evaluatie nadrukkelijker op de voorgrond. Hoe weet je of Agent A beter is dan Agent B voor een bepaalde taak? Tools als de GAIA‑benchmark testen AI‑agents op hun vermogen om echte, praktische problemen op te lossen. In één meting scoorde het Eliza‑framework circa 19,4% op GAIA – geen top‑score, maar wel een teken van solide capaciteiten voor Web3‑use‑cases. Zulke ijkpunten helpen ontwikkelaars bij het aanscherpen van hun modellen én geven investeerders houvast om echte innovatie van pure marketingpraat te onderscheiden.

Kortom, multi‑agent‑systemen en hun orkestratie maken AI‑agents schaalbaar en modulair. De trend verschuift van de ene generalist naar teams van specialisten die gecoördineerd samen werken – vergelijkbaar met hoe organisaties in de echte economie functioneren, maar dan met AI‑programma’s als “werknemers”. In Q1 2025 is de basis gelegd met launchpads en frameworks; de verwachting is dat het tempo toeneemt zodra de eerste grote successen zichtbaar worden.

Steeds diepere verankering in blockchaintech (DeFi, smart contracts, orakels)

AI‑agents zouden nauwelijks tractie krijgen zonder de blockchain‑lagen die hen in staat stellen om daadwerkelijk te handelen. Een duidelijke Q1‑trend is de steeds nauwere integratie van AI‑agents met de cryptostack, wat efficiëntere én veiligere acties mogelijk maakt:

• Slimmere orakels en datafeeds: Agents leven van data, en projecten als API3 en Chainlink zijn hun orakeldiensten expliciet aan het afstemmen op AI‑gebruik. Een AI‑agent kan bijvoorbeeld een samengestelde feed nodig hebben met niet alleen prijzen, maar ook volatiliteitsindices, een sociale‑sentimentindex, enzovoort. Orakelnetwerken begonnen met het aanbieden van zulke samengestelde datapakketten waar agents on‑chain op kunnen abonneren en per update in tokens voor betalen. De wisselwerking werkt twee kanten op: sommige AI‑agents worden juist ingezet om de orakels zelf te verbeteren – bijvoorbeeld doordat Chainlink experimenteert met AI om outliers of pogingen tot oracle‑manipulatie in realtime op te sporen. Een soort AI‑waakhond die de integriteit van de data beveiligt.

• Smart‑contract‑wallets en account abstraction: De opmars van account abstraction (ERC‑4337) op Ethereum maakt smart‑contract‑wallets veel praktischer. Zulke wallets zijn programmeerbaar met regels en policies. Veel AI‑agents die fondsen beheren, doen dat via deze slimme wallets: zij kunnen dan complexe sequenties uitvoeren als “als voorwaarde X optreedt, onderteken transactie Y”. Account abstraction maakt ook gesponsorde fees mogelijk (een sponsoradres dat de gas‑kosten betaalt, zodat de agent niet zelf ETH voor gas hoeft te managen). In de praktijk zien we meta‑transacties, waarbij een agent een intent indient en een andere dienst de gas‑betaling en uitvoering op zich neemt. Dat verbetert de gebruikerservaring, omdat agents namens gebruikers kunnen handelen zonder dat die voor elke stap handmatig hoeven goed te keuren.Blockchaininfrastructuur wordt in hoog tempo aangepast om AI-gestuurde transacties veel frictielozer te laten verlopen.

• Dedicated chains en protocollen voor AI-agents: Het idee van zogeheten “Agent Chains” wint terrein – blockchains of subnetwerken die specifiek zijn geoptimaliseerd voor AI-agentactiviteit. Denk aan netwerken met extreem snelle finaliteit en hoge throughput, zodat agents voortdurend kunnen interacteren zonder merkbare vertraging of hoge kosten. Sommige projecten lieten doorschemeren te werken aan sidechains die expliciet zijn bedoeld voor zwermen van AI-agents, mogelijk met ingebouwde ondersteuning voor agent-communicatieprotocollen op consensusniveau. In Q1 ging er nog geen enkel van deze netwerken live, maar het concept circuleert nadrukkelijk en kan in de loop van 2025 concreet worden.

• Deflatoire of gebruiksgedreven tokenmodellen: Binnen de tokenomics van agentplatformen is een duidelijke trend zichtbaar om de waarde van de token direct aan werkelijk gebruik te koppelen. Bij Virtuals leidde hogere activiteit bijvoorbeeld tot een waardestuwend effect: hoe meer agents en mede-eigenaars, hoe meer VIRTUAL nodig is of verbrand wordt in fees. Een ander veelgebruikt model is het verplicht staken van de platformtoken om een agent te creëren of te laten draaien – een vorm van “skin in the game” die spamagents ontmoedigt. Tokens rond AI-agents kiezen daardoor steeds vaker voor modellen waarbij de vraag naar de token meegroeit met het aantal actieve agents én hun succes, in plaats van louter speculatie. Deze benadering leent zwaar van DeFi, waar bijvoorbeeld een DEX-token waarde onttrekt aan handelskosten. Het doel is de hypecomponent te temperen door echte utility in het model te verankeren.

• Securityframeworks en sandboxes: Aangezien AI-code directe controle over fondsen kan krijgen, werken verschillende projecten aan sandboxomgevingen en failsafes voor agents. Zo kan een smart contract-wallet van een agent bijvoorbeeld regels bevatten als: er mag niet meer dan bedrag X per dag worden verstuurd zonder multi-sig-goedkeuring, of er treedt een noodschakelaar in werking zodra afwijkend gedrag wordt gedetecteerd. In securitykringen wordt intensief gesproken over dit soort mechanismen, juist om te voorkomen dat een ontspoorde of gehackte AI in één klap de hele kas leegtrekt. Daarnaast worden auditingtools uitgebreid naar de logica van AI-agents zelf: niet alleen de smart contracts, maar ook de strategieën en zelfs de trainingsdata worden doorgelicht op backdoors of malafide patronen. Dit domein staat nog in de kinderschoenen, maar vormt een essentieel raakvlak waar de securitycultuur van blockchain wordt doorgetrokken naar de wereld van AI-agents.

Per saldo evolueren blockchaintechnologie en AI-agents in tandem: blockchain levert de rails en de vangrails waarlangs agents opereren, terwijl de snelle adoptie van agents op haar beurt het ontwerp van nieuwe blockchainfeatures en protocollen stuurt (meer flexibiliteit, meer veiligheid, betere data-voorziening). Deze wederzijdse versterking maakt van het concept van een “Agentic Web” een reële, in plaats van puur theoretische, toekomstvisie.

Community en cultuur: memes, hype en educatie

Geen cryptotrend zonder culturele lading. De opkomst van AI-agents is niet louter technologisch gedreven, maar wordt voortgestuwd door communitydynamiek, memecultuur en een groter, narratief verhaal.

• Memetische kracht: Het concept van “autonome agents” leent zich perfect voor memes en personificatie. Op Crypto-Twitter wemelde het van de grappen over “AI degens” die om drie uur ’s nachts in obscure tokens stappen, of agents die “God’s work” doen door onophoudelijk memes te posten (zoals Truth Terminal). Rondom het agentthema ontstond een golf van memecoins – tokens zonder echte AI, maar met slim gekozen AI-buzzwords in de naam om de massa aan te spreken (vergelijkbaar met de explosie van alles waar “Inu” in zat tijdens eerdere memehausse). Er zijn geluiden dat de markt inmiddels een meme-gedreven hypefase achter zich heeft gelaten. Projecten als BULLY (een memecoin binnen het Virtuals-ecosysteem) illustreren hoe AI-agent-memecoins dankzij pure community power en trendgevoeligheid razendsnel viraal kunnen gaan. Veel van deze coins zullen waarschijnlijk niet overleven, maar ze hebben de zichtbaarheid enorm vergroot – zelfs gelegenheidsbeleggers kennen inmiddels de term “AI agent”, wat de interessecyclus opnieuw voedt.

• Educatie en toegankelijkheid: Opvallend is dat veel AI-agentprojecten zwaar investeren in educatie rond zowel crypto als AI. Omdat een AI-agent vaak een chatbotinterface heeft, is de drempel om vragen te stellen laag. Nieuwkomers kunnen zo direct aan de agent uitleg vragen over bijvoorbeeld staking of het gebruik van een DeFi-platform. In plaats van zich door documentatie te worstelen, kunnen gebruikers gewoon met een ingebouwde AI-assistent praten. Naarmate meer platforms AI-agents inzetten als front-end of klantenondersteuning, daalt de toegangsdrempel tot cryptodiensten. Als deze trend doorzet, kan dat de adoptie aanzienlijk verbreden: denk aan elke wallet met een AI-tutor en elke dApp met een AI-gids.

• Open source en community-gedreven ontwikkeling: De AI-agentbeweging heeft een uitgesproken open-sourcekarakter. Projecten delen blauwdrukken voor agents, strategietemplates en zelfs uitgewerkte “persoonlijkheden” die anderen kunnen forken en aanpassen. Op Reddit (zoals r/Build_AI_Agents) en Discord ontstaan communities die samen agents bouwen en ervaringen uitwisselen over welke modellen of prompts het beste werken voor specifieke use-cases. Deze collaboratieve cultuur versnelt de innovatie: als iemand een slimmere manier vindt om een agent met Uniswap-contracten te verbinden, verspreidt die kennis zich razendsnel. Tegelijk zorgt dit ervoor dat de beweging niet door één partij wordt gedomineerd; net als crypto zelf is het een gedecentraliseerde innovatiestroom met talloze onafhankelijke bijdragers.

• Toenemende aandacht van toezichthouders: Hoewel nog geen volwaardige trend, werd tegen het einde van Q1 duidelijk dat de regulatoire discussie op gang komt. Beleidsmakers stellen vragen als: vallen AI-agents onder de regels voor beleggingsadvies? Hebben ontwikkelaars een vergunning nodig als hun agent vermogen beheert? En als een agent verlies veroorzaakt, wie is er dan juridisch aansprakelijk? Deze kwesties doken op in panels en opiniestukken. Concrete regelgeving bleef in Q1 nog uit, maar de sector maakt zich op voor meer toezicht. Enkele platforms anticipeerden al door KYC-verplichtingen voor bepaalde agents in te voeren of functies per jurisdictie te beperken. De narratief schuift zo langzaam van een pure Wild West-setting naar een ontwikkeling waarin compliance – zeker voor agents met grote vermogens onder beheer – serieuzer wordt meegenomen.

Uiteindelijk is de AI-agentgolf méér dan een technologische verschuiving; het is een sociaal fenomeen. Ze prikkelt de verbeelding van serieuze bouwers die hierin de toekomst van automatisering zien, én van memetraders die agents omarmen als de nieuwste speeltuin om plezier te maken – en eventueel snel geld te verdienen. De mix van hype en oprechte enthousiasme, langzaam aangevuld met educatie en een groeiend bewustzijn van verantwoordelijkheden en risico’s, kleurde de toon in de cryptogemeenschap in Q1 2025.

Risico’s, uitdagingen en kritiek op de AI-agentboom

De opmars van AI-agents in crypto is opwindend, maar brengt ook een reeks risico’s en uitdagingen met zich mee, die in Q1 2025 uitvoerig zijn bediscussieerd. Voor een evenwichtig beeld mogen deze keerzijden niet ontbreken.

Technische risico’s: datakwaliteit, security en betrouwbaarheid

AI-agents zijn slechts zo goed als de data en de code waarop ze draaien. Een kernrisico is kwaliteit en betrouwbaarheid van data. Als een agent verkeerde of verouderde informatie binnenkrijgt, kan dat tot desastreuze beslissingen leiden. Een agent die op een vertraagde prijsfeed handelt, kan bijvoorbeeld op de verkeerde koers kopen of verkopen, of advies baseren op geruchten die al een uur geleden zijn ontkracht. In Q1 waren er meerdere kleinere incidenten waarbij agents onjuiste informatie uitspuwden – zoals een melding dat een bepaalde blockchain stilgelegd zou zijn, terwijl dat enkel uit een oud artikel was gescrapet. De uitdaging is agents van tijdige, correcte informatie te voorzien – in een gedecentraliseerde setting allerminst triviaal. Oplossingen variëren van het combineren van meerdere databronnen (als vijf feeds dezelfde prijs rapporteren, is die waarschijnlijk correct) tot extra verificatiestappen (bijvoorbeeld een tweede agent laten fact-checken). Maar het risico is nooit volledig uit te bannen; misinformatie door AI blijft een reële zorg, zeker als gebruikers de agent blindelings vertrouwen.

Security vormt een minstens zo groot vraagstuk. Omdat deze agents waarde kunnen aanhouden en verplaatsen, zijn ze een aantrekkelijk doelwit. Een gecompromitteerde AI-agent kan catastrofaal uitpakken: als een aanvaller de sleutel van de agent buitmaakt of de beslislogica manipuleert, kunnen fondsen in één beweging worden leeggehaald. Daarnaast groeit het risico van phishing en social engineering via agents: een aanvaller kan proberen een agent met malafide input te misleiden, zodat die gevoelige informatie prijsgeeft of ongeautoriseerde transacties uitvoert – vergelijkbaar met prompt-injectionaanvallen op chatbots. Experts waarschuwen dat agents die walletcredentials beheren logische doelwitten zijn en uitzonderlijk goed beschermd moeten worden. Best practices die nu worden besproken zijn onder meer: end-to-end-encryptie van alle agentcommunicatie, strikte toegangsrechten (zelfs bij een hack mag een agent niet “alles” kunnen – principe van least privilege), en regelmatige audits van zowel de code als het AI-model op kwetsbaarheden. Omdat dit een relatief nieuw domein is, loopt het security-ecosysteem nog achter de feiten aan. In Q1 kwamen er geen grote publieke hacks van AI-agents naar buiten, maar whitehats testen de systemen al intensief – het voelt als een kwestie van tijd, tenzij de beveiligingslat snel omhoog gaat.

Betrouwbaarheid hangt samen met begripsvermogen. Zelfs geavanceerde AI worstelt met edge cases en complexe vragen buiten de patronen waarop het model is getraind. Vraag een agent om een genuanceerde juridische analyse van de cryptoregels in een specifiek land en de kans is groot dat het antwoord tekortschiet. Ook kan een agent een vage instructie verkeerd interpreteren en zo onbedoelde acties uitvoeren. Deze “beperkte begripscapaciteit bij complexe queries” wordt breed erkend als risico. Platforms trachten dat te mitigeren door de scope van een agent scherp af te bakenen (verwacht niet dat een tradingbot fiscale adviezen geeft) en door altijd een makkelijke uitweg naar menselijke ondersteuning of interventie te bieden. Sommige aanbieders bouwen feedbackloops in – een simpele “Was dit antwoord behulpzaam? Ja/Nee” – om fouten sneller te signaleren en het risico van misverstanden te verkleinen.Een ander risico is overfitting en gebrek aan generalisatie: een agent kan uitstekend presteren onder normale marktomstandigheden, maar volledig door het ijs zakken bij een black-swan-event omdat hij nooit vergelijkbare data in zijn trainingsset heeft gezien. In crypto, waar extreme volatiliteit eerder regel dan uitzondering is, is dat extra gevaarlijk. Daarom zijn robuuste risicomodules en circuitbreakers cruciaal om agents automatisch stil te zetten zodra de markt ver buiten de vooraf gedefinieerde bandbreedtes schiet.

Overmatige afhankelijkheid en menselijke controle

Zoals bij elke vorm van automatisering dreigt het gevaar dat gebruikers het systeem té veel gaan vertrouwen. Overmatige afhankelijkheid van AI-agents kan leiden tot gemakzucht. Als gebruikers al hun beslissingen uitbesteden zonder de onderliggende redenering te begrijpen, lopen ze vast zodra een agent de fout in gaat. Denk aan een scenario waarin een agent adviseert een bepaalde token aan te houden tijdens een scherpe marktcorrectie; een onervaren gebruiker volgt dat advies klakkeloos en lijdt forse verliezen, terwijl een doorgewinterde belegger waarschijnlijk had geherwaardeerd en (deels) verkocht. In Q1 doken al verhalen op van minder ervaren traders die AI-bots kopieerden en hard werden geraakt toen de markt keerde (soms via Telegram-groepen rond het kopiëren van de transacties van één populaire agent – vergelijkbaar met copy-trading rond menselijke “goeroes”).

De kernvraag is hoe je mensen op de juiste manier “in de loop” houdt. Hoe voorkom je blind vertrouwen? Experts benadrukken dat AI-agents als assistent moeten worden gezien, niet als baas. De gids van Botpress adviseert gebruikers om agents als aanvullend hulpmiddel te gebruiken, niet als enige adviseur, en hun inzichten altijd te combineren met eigen research. Sommige platforms dwingen dat af in hun design: bij grote, kritieke transacties kan een agent bijvoorbeeld alleen een aanbeveling doen, waarna de gebruiker expliciet moet bevestigen, of er is op zijn minst een instelling om dat af te dwingen. Dat gaat echter ten koste van volledige automatisering. Het blijft een precair evenwicht. In Q1 bestond de gebruikersgroep vooral uit tech-savvy early adopters die hun agents actief in de gaten hielden, maar naarmate de mainstream instapt (aangelokt door het gemak van “AI regelt alles voor je”), neemt het risico op overmatige afhankelijkheid toe.

Daar komt een filosofische laag bij: beslissingsaansprakelijkheid. Als een AI-agent namens een DAO op een bepaalde manier stemt en dat pakt desastreus uit, op wie richt de gemeenschap dan haar woede? Op de AI, de ontwikkelaars, de DAO zelf? Door de “autonome” aard van het systeem ontstaat een grijs gebied rond verantwoordelijkheid. Bij persoonlijke agents geldt formeel: als je geld verliest, is dat uiteindelijk jouw eigen keuze geweest om de agent te gebruiken. Maar vanuit gebruikersperspectief is dat een wrange boodschap. Het is voorstelbaar dat er geroepen wordt om verzekeringsconstructies of prestatiegaranties voor agents – die vandaag de dag nauwelijks bestaan.

Hype versus realiteit: hoe houdbaar is de trend?

De cryptosector is gewend aan hypegolven, en sceptici zien AI-agents als het volgende buzzword‑vehikel. Rond maart 2025 leek de eerste euforie inderdaad wat af te koelen. Een analyse vermeldt dat na de initiële golf van AI-agent-projecten in 2024, er begin 2025 sprake was van snelle liquiditeitsverdunning – er kwamen zóveel projecten bij dat investeerdersgeld zich dun moest uitsmeren. Veel tokens schoten kort omhoog om daarna hard terug te vallen, terwijl speculanten alweer naar de volgende hype trokken – sterk reminiscent aan de ICO-boom of DeFi‑summer.

De opgave is de stap te zetten van hype naar inhoud. Analisten stellen dat we een volwassener fase ingaan met focus op omzet en daadwerkelijke productperformance, waarbij alleen die agent-projecten overleven die reële waarde toevoegen en stabiele inkomstenstromen genereren. Dit impliceert dat een groot deel van de huidige projecten uiteindelijk zal wegkwijnen – een consolidatieslag ligt voor de hand. Q1 kan achteraf het toppunt van de hype blijken; Q2 en Q3 zouden dan de periode worden waarin de harde lessen volgen (agents die fondsen opblazen, tokens die richting nul gaan omdat de beloofde technologie uitblijft).

Daarnaast klinkt de kritiek dat veel AI-agents vooralsnog geen echt revolutionaire resultaten leveren. Leveren AI-gestuurde portefeuilles structureel outperformance ten opzichte van de markt? Nemen AI‑gestuurde DAO-governors aantoonbaar betere beslissingen dan mensen? Het bewijs is dun en vaak anekdotisch. Sommige early adopters rapporteerden bescheiden extra rendement of efficiëntiewinsten, maar niets wat een goed menselijk team niet ook had kunnen neerzetten. Dat voedt de discussie: loopt het narratief rond AI‑agents niet vooruit op de werkelijkheid? Op fora klinkt het dan: “Is dit niet gewoon DeFi‑automatisering met een nieuw marketinglabel?” Voorstanders wijzen erop dat het nog vroege dagen zijn, dat de onderliggende AI‑modellen snel beter worden en agents leren van fouten. Maar om de bredere markt te overtuigen, zullen meetbare successen zichtbaar moeten worden.

Een ander kritiekpunt richt zich op tokenomics en value capture. Critici vragen: prima, je hebt een AI-agent-token – maar waar geeft dat eigenlijk recht op? Als een agent commercieel succesvol wordt, vangt het token dan daadwerkelijk waarde of cashflows, of blijft het pure speculatie? Bij sommige agent-tokens is de utility vaag (beperkt tot governance of reputatie). De beter doordachte projecten proberen de tokenwaarde expliciet te koppelen aan gebruik van de agent, maar dat geldt lang niet voor iedereen. Als te veel agent‑tokens hoofdzakelijk hype blijken zonder onderliggende cashflow of product, kan dat de hele subsector in diskrediet brengen. Aan het einde van Q1 waren er al voorbeelden van tokens die op louter hype (zonder werkende agent‑stack) lanceerden en vervolgens 80–90% van hun waarde verloren.

Uiteindelijk draait alles om duurzaamheid: kunnen AI-agents de torenhoge verwachtingen waarmaken? De nuchtere consensus is dat ze wél een gamechanger kunnen zijn, maar dat er eerst veel ruis uit de markt moet worden gefilterd. Het patroon zou kunnen lijken op de dotcom‑bubbel: eerst een overshoot en crash, daarna de opkomst van echte winnaars. Een mogelijke “AI‑agent-bubbel” die leegloopt betekent dan niet dat het concept dood is – alleen dat de excessen worden gecorrigeerd.

Ethische en regulatoire vraagstukken

Naarmate AI‑agents autonomer worden, nemen de ethische dilemma’s toe. Als een agent wordt geprogrammeerd om puur winst te maximaliseren, hoe gedraagt hij zich dan aan de randen van het toelaatbare? Gaat hij bijvoorbeeld pump‑and‑dump‑achtige strategieën inzetten of juridische mazen uitbuiten die anderen schaden? In theorie kan een tradingagent zelf ontdekken hoe hij de koers van een laag‑liquiditeitstoken kan manipuleren – vergelijkbaar met een rogue trader, maar dan zonder moreel kompas. Of neem een agent die netwerken of social media bestookt met misleidende informatie om markten te bewegen (sommigen zagen de Truth Terminal‑agent die een memecoin promootte al als een mild voorproefje). Er is dus het reële gevaar dat AI‑agents kwaadwillende activiteiten uitvergroten als er geen duidelijke grenzen zijn. Vandaar de roep om richtlijnen en ingebouwde constraints, een soort “Asimov‑wetten voor crypto‑financiën”, hard gecodeerd in de agentlogica.

Aan de reguleringskant worden verschillende sporen verkend:

• Financieel toezicht: Als een AI‑agent beleggingsadvies geeft of een fonds beheert, zou hij dan onder de regels voor beleggingsadviseurs of vermogensbeheerders moeten vallen? De huidige wetgeving houdt geen rekening met niet‑menselijke entiteiten in die rol. Toezichthouders zullen waarschijnlijk de ontwikkelaars of operators aanspreken binnen bestaande kaders. De SEC kan bijvoorbeeld stellen dat er altijd een “controlling person” achter een AI‑fonds staat (de makers, het management) die gewoon aan de regulering moet voldoen. Dat grijze gebied wordt ongetwijfeld getest zodra een AI‑fonds veel consumentenvermogen verliest.

• Aansprakelijkheid en rechtspersoonlijkheid: Sommige juristen opperen dat zeer autonome agents een vorm van rechtspersoonlijkheid nodig hebben, vergelijkbaar met een vennootschap, zodat ze contracten kunnen aangaan of aansprakelijk kunnen worden gesteld. Die discussie staat echter nog helemaal aan het begin. Voorlopig geldt dat iemand – de ontwikkelaar, de eindgebruiker of de DAO die de agent “bezit” – opdraait voor de consequenties. Die onzekerheid kan brede adoptie remmen; een TradFi‑partij zal niet snel een onduidelijk gereguleerde crypto‑agent inzetten als het onduidelijk is wie er opdraait bij een incident.

• AML/KYC: Een AI‑agent kan worden gebruikt om geldstromen zo te structureren dat de uiteindelijke belanghebbende moeilijk te achterhalen is. Toezichthouders vrezen dat agents als front kunnen fungeren voor witwaspraktijken. Sommige exchanges die in Q1 agent‑tokens listing gaven, stelden al vragen over de KYC‑status van treasuries en achterliggende entiteiten. Als een AI‑agent zelf aanzienlijke assets aanhoudt, moet die dan een geverifieerde identiteit hebben, of onder de travel rule vallen bij grote transfers? Zulke compliancevraagstukken dienen zich onvermijdelijk aan. In een Twitter Spaces‑sessie merkte een VC op dat blockchain‑gebaseerde AI‑agents efficiënte use‑cases zullen moeten vinden die óók binnen regulatoire grenzen passen (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs), met de impliciete waarschuwing dat ongecontroleerde agents op termijn hard worden teruggefloten.

Per saldo draaide Q1 2025 vooral om bouwen en om hype, maar deze risico’s en kritiekpunten vormden een duidelijk onderstroom waar serieuze teams wél oog voor hebben. Hoe de community omgaat met dataveiligheid, governance en toezicht, het beteugelen van hype, en het juridisch inkaderen van agents, zal bepalen of AI‑agents kunnen uitgroeien van trend tot vertrouwd, structureel onderdeel van het crypto‑ecosysteem.

Vooruitblik voor AI‑agents in crypto (rest van 2025 en verder)

Nu de eerste Q1‑rush achter ons ligt, dringt zich één vraag op: wat wordt het vervolg voor AI‑agents in de cryptowereld? De vooruitzichten voor de rest van 2025 zijn voorzichtig optimistisch, met enkele duidelijke thema’s om in de gaten te houden.

Naar een “Agentic Web”: meer autonomie en alomtegenwoordigheid

Branchefiguren als Jansen Tang (Virtuals) schetsen een toekomstbeeld van een “Agentic Web” – een wereld waarin AI‑agents een substantieel deel van digitale transacties en diensten afhandelen. Dat kan een structurele verschuiving betekenen: stel dat het tegen eind 2025 normaal is dat je persoonlijke AI‑agent onderling met andere agents onderhandelt om je multichain‑portefeuille te beheren, de beste herfinancieringsoptie voor je cryptolening te vinden, je DAO‑stemmen te plannen terwijl jij op vakantie bent, of zelfs een eigen e‑commerce‑winkel voor je runt die crypto‑betalingen accepteert. Al die interacties tussen agents en tussen mens en agent zouden dan on‑chain worden vastgelegd en beveiligd, wat een mate van transparantie en verantwoording biedt die we bij traditionele “black box”-AI niet gewend zijn.

Dit is nog geen werkelijkheid, maar de contouren beginnen zich in 2025 af te tekenen.Decennia ver weg – zeggen voorstanders – maar onderdelen daarvan zouden al binnen enkele maanden werkelijkheid kunnen worden. De eerste contouren zijn er al: persoonlijke finance‑agents, NFT‑marktplaats‑agents, enzovoort. Tegen eind 2025 zouden we integraties van agents in alledaagse crypto‑apps kunnen zien. Denk aan een wallet‑app met een aparte “AI‑assistent”-tab die in één interface opdrachten kan uitvoeren over al je DeFi‑apps heen. Beurzen zouden AI‑gestuurde portefeuillebalancering als standaardfunctie kunnen aanbieden. Naarmate de concurrentie toeneemt, is het waarschijnlijk dat dit soort functies versneld wordt uitgerold: wie de slimste én veiligste AI‑assistent biedt, wint gebruikers.

De verwachting is dat agents net zo alomtegenwoordig worden als smart contracts: een extra laag bovenop smart contracts die er intelligentie aan toevoegt. Naarmate ze zich verspreiden, zullen ze steeds vaker rechtstreeks met elkaar interacteren. Dat kan leiden tot emergente effecten: clusters van agents die samenwerken om bijvoorbeeld een gedecentraliseerd hedgefonds in de lucht te houden, of agents die namens verschillende projecten onderling liquiditeitsswaps uitonderhandelen tussen protocollen, zonder menselijke tussenpersonen.

Focus op nut en aantoonbare waarde

De hype zal vermoedelijk plaatsmaken voor een “laat maar zien wat het oplevert”-houding. In de rest van 2025 zal duidelijker worden welke AI‑agentprojecten echt leveren. We voorzien:

• Opschoning van zwakkere projecten: Veel snelle cash‑grab‑tokens en half uitgewerkte ideeën verdwijnen naar de achtergrond, terwijl gebruikers zich concentreren op oplossingen die aantoonbaar werken. Overblijvende projecten zullen waarschijnlijk die zijn met een actieve gebruikersbasis, echte omzet of harde prestatiecijfers (bijvoorbeeld een agent‑gestuurd fonds dat de markt met X% verslaat, of een AI‑supportagent die reactietijden met Y% reduceert). Dit Darwinistische proces is gezond en past in eerdere innovatiegolven.

• Winnaars bepalen de standaarden: De projecten die overeind blijven, kunnen de facto industrienormen zetten. Als Virtuals zijn voorsprong vasthoudt, kan diens tokenisatiestandaard voor agents breed worden overgenomen en kunnen andere ketens Virtuals‑compatibiliteit implementeren. Of als een ander platform het beste systeem voor communicatie tussen agents bouwt, kan dat uitgroeien tot een soort “HTTP voor agents”. Tegen eind 2025 zal er waarschijnlijk een zekere convergentie zijn rond best practices en protocollen, mogelijk zelfs met formele gremia of werkgroepen voor de standaardisering van AI‑agentinterfaces.

• Integratie met legacy en CeFi: Om hun waarde echt te bewijzen, moeten AI‑agents verder reiken dan de puur crypto‑native wereld. We kunnen ze zien koppelen aan traditionele financiën of Web2‑diensten. Een vroeg voorbeeld is Circle (uitgever van USDC), dat laat zien hoe AI‑agents USDC‑betalingen kunnen automatiseren (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Als dit soort pilots slaagt, kunnen banken of fintech‑apps crypto‑AI‑agents integreren voor zaken als grensoverschrijdende afwikkeling of treasurybeheer, wat hun nut in het bredere financiële systeem onderstreept.

De belangrijkste graadmeter aan het eind van het jaar wordt: hoeveel reële economische activiteit wordt door AI‑agents beheerd? Als een substantieel deel van de DeFi‑TVL, het handelsvolume of DAO‑treasury‑allocaties onder agent‑bestuur valt (met goede uitkomsten), dan weten we dat hun nut is verankerd.

Doorlopende innovatie: slimmere, veiligere en meer gespecialiseerde agents

Technologisch gezien mogen we verwachten dat AI‑agents slimmer en efficiënter worden. Met open concurrentie (DeepSeek vs OpenAI en anderen) komen er nieuwe modelversies aan, mogelijk een DeepSeek‑R2 of een model op “GPT‑5”-niveau tegen eind 2025. Elke sprong in AI vertaalt zich direct in betere agents: meer context, beter redeneren, minder fouten. Ook zullen modellen waarschijnlijk verder specialiseren. Een “AI‑trader‑model” dat is fijn‑afgesteld op marktdata kan generieke modellen verslaan op handelstaken. We zouden een bibliotheek van gespecialiseerde modellen kunnen krijgen waar agents naar believen tussen wisselen (één voor taal, één voor kwantitatieve analyses, enzovoort).

Multimodale agents boeken eveneens vooruitgang – agents die kunnen zien, horen en opereren in virtuele of zelfs fysieke omgevingen. Het is niet ondenkbaar dat een AI‑agent satellietbeelden (via een API) analyseert om een grondstoffenpositie te bepalen, of code in blockchain‑repositories scant om te beoordelen of een nieuw DeFi‑project degelijk gebouwd is. Hoe rijker de input, hoe beter onderbouwd de beslissingen.

Aan de veiligheidskant zien we innovatie rond Agent Alignment (zorgen dat AI‑doelen in lijn blijven met gebruikersdoelen en ethische normen). Agents kunnen bijvoorbeeld een gecertificeerde training meekrijgen die roekeloze strategieën uitsluit. Daarnaast ontstaan robuustere test‑ en stresstools – denk aan het doorrekenen van een AI‑agent onder extreme marktscenario’s vóór je deze loslaat op echt kapitaal (wellicht ontstaan hiervoor gesimuleerde omgevingen of “agent‑testnets”).

Ook regtech wordt een speerpunt: de eerste pogingen tot volledig conforme AI‑agents dienen zich aan. Een AI‑tradingagent die onder specifieke regelgeving opereert, kan bijvoorbeeld al zijn beslissingen loggen voor audit, weigeren transacties uit te voeren op basis van (afgeleide) insider‑informatie, of strikt een whitelist/blacklist hanteren omwille van juridische vereisten. Bedrijven kunnen enterprise‑versies met dergelijke vangrails ontwikkelen om institutionele partijen aan te trekken die compliance‑zekerheid eisen.

Mogelijke risico’s en externe factoren

Ondanks dit positieve basisscenario zijn er factoren die de ontwikkeling kunnen afremmen of sturen:

• Regulatoire ingrepen: Als er een spraakmakend incident plaatsvindt (bijvoorbeeld een AI‑agent die grote verliezen veroorzaakt of wordt gelinkt aan witwassen), kunnen toezichthouders hard ingrijpen – tot en met beperkingen op autonome financiële software of vergunningseisen. Dat kan de innovatie vertragen of richting meer ondergrondse/volledig gedecentraliseerde oplossingen duwen. Omgekeerd kan duidelijke, ondersteunende regulering (met sommige jurisdicties die sandboxes voor AI‑agents inrichten) de ontwikkeling juist versnellen. Het mondiale regelgevingsklimaat wordt een sleutelvariabele.

• Marktomstandigheden: Een stevige cryptobearmarkt in 2025 kan de animo en het kapitaal voor experimenten met AI‑agents doen opdrogen. Als beleggers de markt verlaten, is er minder behoefte aan een geavanceerde AI‑trader. In een stabiele of bullmarkt is er juist meer ruimte om met deze systemen te testen en ervan te profiteren. Je kunt aanvoeren dat AI‑agents in een bearmarkt misschien nóg nuttiger zijn om complexiteit te navigeren, maar de publieke belangstelling kan wegebben zodra er minder geld te verdienen valt.

• Publieke perceptie en vertrouwen: Als de media worden gedomineerd door verhalen over falende of “vreemd” gedragende agents, kan de publieke opinie snel kantelen. Vertrouwen in AI is broos, zeker bij een technologie waar velen van nature wantrouwig tegenover staan. De gemeenschap zal successen moeten uitlichten en tegelijk transparant zijn over mislukkingen om het sentiment positief te houden.

Langetermijnvisie: een samensmelting van AI en blockchain

In breder perspectief is de opkomst van AI‑agents in crypto onderdeel van een grotere samensmelting van twee transformerende technologieën: AI en blockchain. De langetermijnvisie is dat blockchain fungeert als vertrouwenslaag voor AI. De keten kan vastleggen wat autonome agents doen en ze zo afrekenbaar maken. Ze kan waardeoverdracht afhandelen en agents economische handelingsruimte geven. AI levert in ruil daarvoor intelligentie en automatisering aan blockchain, waardoor gedecentraliseerde systemen efficiënter en gebruiksvriendelijker worden.

Tegen eind 2025 verwachten we de eerste overtuigende bewijzen dat deze synergie iets fundamenteel nieuws oplevert – bijvoorbeeld een DAO die volledig door AI wordt aangestuurd en resultaten behaalt die traditionele organisaties niet kunnen evenaren, of een gedecentraliseerde marktplaats waar AI‑agents bliksemsnel onderling diensten verhandelen en autonoom waarde creëren. Deze initiatieven zullen waarschijnlijk nog pril zijn, maar zichtbaar genoeg om te wijzen op een toekomst waarin autonome economische agents een normaal onderdeel zijn van Web3.

Samenvattend zal de rest van 2025 het AI‑agentfenomeen vermoedelijk voeren van vroege experimenteerfase naar een toetssteen van bewijslast en validatie. De projecten en agents die daar succesvol uit komen, kunnen de ruggengraat vormen van een nieuw cryptoparadigma.

De euforie uit het eerste kwartaal zal moeten uitgroeien tot tastbare impact in de echte wereld, waarmee de belofte wordt ingelost dat “dit meer is dan hype — deze agents veranderen crypto én AI fundamenteel”. Als het momentum aanhoudt, kijken we in het jaarrapport mogelijk niet meer naar AI‑agents als losse trend, maar als een vanzelfsprekend, integraal onderdeel van het weefsel van het crypto‑ecosysteem.