KI-Agenten können inzwischen selbstständig für Dienste bezahlen. Die schwierigere Frage ist, welche dieser Dienste das Geld tatsächlich verdienen. Circle Research ist überzeugt, dass die Antwort in der Zahlungsspur selbst liegt.

Circle Research hat Anduin vorgestellt, ein Framework, das Onchain-Zahlungsdaten auswertet, um Anbieter von KI-Agent-Diensten zu ranken – im Kern werden sie danach bewertet, wer tatsächlich für sie bezahlt – mit dem Ziel, gefälschte Reputationen deutlich teurer zu machen. Das Konzept beruht auf einer unbequemen Wahrheit über die derzeitige Lage: Laut Circle Research lassen sich Bewertungen und Nutzungszahlen in Agent-Marketplaces für weniger als einen Cent fälschen.

Wie Anduin das Geld liest

Die Studie wurde am 3. November 2026 veröffentlicht und den Autoren Reza Ramji, Preston Vander Vos, Ziming Zeng und Duc V. Le von Circle Research zugeschrieben.

Statt Sterne oder rohe Transaktionszahlen zu zählen, erstellt Anduin das, was die Forscher einen bipartiten Käufer-Anbieter-Graphen nennen. Man stelle sich eine Karte vor, auf der Käufer auf der einen und Dienstanbieter auf der anderen Seite stehen, verbunden durch Linien, wo immer Geld geflossen ist. Reputationssignale wandern dann entlang der etablierten, vertrauenswürdigen Zahlungspfade eines Käufers. Einfacher gesagt: Ein Anbieter wirkt für einen Käufer glaubwürdig, wenn die Personen, die dieser Käufer bereits bezahlt – und die Personen, die diese Gegenparteien bezahlen – dort ebenfalls echtes Geld ausgegeben haben. Reputation ist in diesem Modell daher spezifisch für jeden Käufer und kein einzelner globaler Score: Derselbe Anbieter kann bei verschiedenen Käufern unterschiedlich gut dastehen, je nachdem, wie sich ihre Zahlungshistorien überschneiden.

Dieses Design zielt auf Sybil-Angriffe ab, bei denen ein einzelner Akteur eine Schwarm von Fake-Identitäten aufbaut, um einen Score aufzublähen – vergleichbar mit einem Restaurantbesitzer, der unter fünfzig verschiedenen Namen fünfzig begeisterte Rezensionen schreibt. Circle Research argumentiert, dass Beliebtheits-Rankings besonders anfällig für diese Taktik sind. Das Team führt zudem an, dass diese Rankings schlecht erklären, wohin der Marktverkehr tatsächlich fließt.

Die Zahlen hinter der Behauptung

Circle Research testete das Framework an einem Datensatz, der den Zeitraum vom 23. März bis zum 26. August 2026 abdeckt. Er umfasste 66.073.201 x402-Zahlungen im Wert von rund 6,1 Millionen US-Dollar. Die Medianzahlung in dem Datensatz lag bei 0,01 US-Dollar. Das sind keine hochpreisigen Käufe, sondern winzige Maschine-zu-Maschine-Transaktionen – die Art von Zahlungen, die ein Agent täglich tausende Male abfeuern kann, um Daten abzurufen oder eine API aufzurufen.

Das zentrale Ergebnis: Unter Anduin würde die Manipulation einer marktplatzmedianen Reputation rund 20 % der gesamten historischen Ausgaben des Zielkäufers erfordern. Unter einer Collaborative-Filtering-Baseline kostet derselbe Angriff etwa 0,9 %. Das macht einen Angriff unter Anduin laut der Studie rund 23-mal teurer. Collaborative Filtering ist, zur Einordnung, der bekannte Empfehlungsansatz hinter „Wer das gekauft hat, kaufte auch das.“

Die Lücke spiegelt Anduins grundlegendes Design wider: Reputation muss durch echte Ausgaben entlang von Zahlungspfaden verdient werden, denen ein Käufer bereits vertraut, statt durch fabrizierte Aktivität günstig angehäuft zu werden. Entscheidend ist, dass Anduin laut den Forschern eine Empfehlungsgenauigkeit auf ähnlichem Niveau wie die Baselines beibehält.

Das Framework benötigt zudem keine neuen Token. Es wird als kompatibel mit bestehenden x402- und ERC-Standards beschrieben und befindet sich weiterhin in einer frühen experimentellen Phase.

Einordnung in Circles Agenten-Offensive

Anduin baut auf Circles früherer Arbeit an Agenten-Infrastruktur auf. Im Mai 2026 führte das Unternehmen den Circle Agent Stack ein, der x402-Nanopayments in USDC unterstützt, dem Stablecoin, den Circle herausgibt. x402 ist der Zahlungsstandard im Zentrum des Datensatzes. Er ermöglicht es Software, direkt für Web-Dienste zu bezahlen, wobei Stablecoins als Settlement-Schiene für diese winzigen Überweisungen dienen.

Was das für Agent-Marketplaces bedeutet

Die Kernidee ist ökonomischer statt kryptografischer Natur. Anduin macht gefälschte Reputationen nicht unmöglich. Es macht sie teuer – und zwar specifically teuer im Verhältnis zum anvisierten Käufer. Nach dem Framework erfordert das Täuschen eines Käufers Berichten zufolge die Ausgabe eines erheblichen Anteils dessen, was dieser Käufer historisch ausgegeben hat, geroutet entlang von Pfaden, denen der Käufer bereits vertraut.

Für Agent-Marketplaces bedeutet dies ein Reputationssignal, das auf nachgewiesenen Ausgaben beruht statt auf nutzergenerierten Rezensionen oder rohen Nutzungsstatistiken.

Auch das No-New-Token-Design ist bemerkenswert. Viele Reputationsprojekte im Krypto-Bereich setzen auf eigene Token, was Spekulations- und Governance-Fragen aufwirft. Anduin setzt stattdessen auf bestehende Standards auf, was die Einstiegshürde für Marketplaces senken könnte, die damit experimentieren möchten.

Es gibt Einschränkungen, die man im Blick behalten sollte. Das Framework ist ausdrücklich früh und experimentell, und die Evaluierung deckt ein bestimmtes Zeitfenster der x402-Aktivität mit insgesamt rund 6,1 Millionen US-Dollar ab – eine bescheidene Summe, verteilt über zig Millionen winziger Zahlungen. Ob Agent-Marketplaces beginnen, mit zahlungsbasierter Reputation statt Rezensionszahlen zu experimentieren, ist die unmittelbare Entwicklung, die man beobachten sollte.

Quelle: CryptoBriefing