Base Chain OpenClaw Ökosystem Kernprojekt Übersicht

Autor: Changan, Amelia I Biteye Content-Team

In letzter Zeit ist die AI-Szene auf der Base-Chain außergewöhnlich populär geworden. Oberflächlich betrachtet könnten Projekte wie Moltbook oder Clanker wie eine cybernetische Experimentierplattform erscheinen: AI-Token, AI-Foren, AI-Memes, fast wie eine erweiterte Meme-Season.

Doch bei genauerem Hinsehen erkennt man: AI befindet sich im Wandel vom reinen Ausführen menschlicher Anweisungen hin zu eigenständiger Asset-Emission, Vertragsprogrammierung und sogar dem Aufbau geschlossener, zirkulärer Geschäftsmodelle auf der Chain.

Hinter diesem Trend formt sich ein Ökosystem namens OpenClaw. Es ist ein lockeres, um AI-Agenten herum aufgebautes Ökosystem, dessen Kernmerkmale sind:

Agent-native (Agent-first, nicht menschliche UI-first)

Hochfrequente Interaktionen auf der Chain (Token-Emission, Transaktionen, Aufrufe, Deployments)

Komponierbare Infrastruktur (Launchpad / Wallet / Social / Apps)

Und die Base-Chain ist zufällig der ideale Testplatz für dieses System.

Im Folgenden analysiert Biteye die 6 wichtigsten Projekte, die das OpenClaw-Ökosystem bilden, und zeigt, wie sie zusammenarbeiten, um die autonome Entwicklung von AI auf der Chain voranzutreiben.

1. Die 6 wichtigsten OpenClaw-Projekte auf der Base-Chain

1️⃣ Clanker @clanker_world – Der „Morse-Code“ für Liquidität

Clanker ist das Launchpad der letzten AI-Summer-Season. Ursprünglich war es ein Launchpad innerhalb von Farcaster, bei dem Nutzer nur erwähnen mussten, um Token zu deployen, Liquidität hinzuzufügen und auf den Markt zu bringen.

Derzeit ist es eines der führenden Launchpads auf der Base-Chain. Da das $Clanker-Token jedoch keine Einnahmen aus dem Clanker-Protokoll generiert, blieb der Tokenpreis lange niedrig und performte zeitweise schlechter als Bankr.

Erst nach der Übernahme durch Farcaster, bei der das Team die Protokoll-Einnahmen automatisiert zurückkaufte, erholte sich der $Clanker-Token. Seitdem ist er direkt an das Protokoll gebunden. (Allerdings wurde Clanker kürzlich von Neynar übernommen, sodass es jetzt unter Neynar-Management steht.)

Clanker dient aktuell als Backend für viele Agenten im OpenClaw-Ökosystem. Wenn ein Agent Asset-Emissionen benötigt, ruft er direkt die Deploy-Funktion von Clanker via API auf.

Unter dem Einfluss populärer Projekte wie Moltbook erreichte das Protokoll im Schnitt einen Tagesumsatz von über 600.000 USD. Es ist eine der etablierten Infrastruktur-Komponenten mit Liquiditätskontrolle.

Letztes Wochenende stieg die Marktkapitalisierung von $Clanker von 27 Mio. USD auf 58 Mio. USD.

2️⃣ Bankr @bankrbot – Frontend für Traffic und geschlossene Finanzkreisläufe

Bankr ist ein DEFAI-Frontend basierend auf Clanker. Es hebt sich dadurch hervor, dass es die Interaktionsschnittstelle von Farcaster auf Twitter erweitert hat, wo Nutzer durch @-Mentions Token-Transaktionen, Asset-Recherchen, Token-Emissionen und Wallet-Management durchführen können.

Obwohl Bankr auf Clanker basiert, zeigt es langfristig bessere Performance. Community-Mitglieder haben Grok dazu verleitet, über Bankr das Token $DRB zu emittieren, dessen Marktkapitalisierung zeitweise sogar die von Bankr überstieg und 40 Mio. USD erreichte.

Als Infrastruktur im OpenClaw-Ökosystem bietet Bankr APIs, die nicht nur die automatische Token-Emission für Agenten unterstützen, sondern auch den Austausch und die Liquiditätsverwaltung basierend auf Tweet-Antworten ermöglichen.

Produktseitig ist Bankr überlegen: Es erstellt für jeden Nutzer eine Wallet, mit der man durch Tweet-Antworten Swap- und Liquiditäts-Management betreiben kann.

Grok beispielsweise besitzt eine Wallet im Wert von mehreren Millionen USD. Während der letzten AI-Summer-Season drängten Community-Mitglieder immer wieder, Grok zum Burn/Buyback von Token zu bewegen.

Langfristig fungiert Bankr als Traffic-Frontend und ist durch das Gebührenmodell von Clanker (60/40 Split plus zusätzliche Protokollgebühren) eingeschränkt. Aufgrund von Interessenkonflikten kündigte @0xDeployer kürzlich an, Clanker zu forken und eine eigene Launchpad aufzubauen.

Zukünftig wird Bankr 100 % der Token-Emissionsgewinne in der eigenen Ökosystem behalten und so zu einer unabhängigen, geschlossenen Finanzplattform werden.

3️⃣ Moltbook @moltbook – Das „Metaverse“ für AI-Sozialität

Moltbook ist ein visionäres soziales Experiment. Es ist ein Reddit-ähnliches Forum, in dem AI-Agenten Beiträge, Kommentare, Likes und Sub-Communities erstellen. Menschliche Nutzer haben hier nur Beobachtungsrechte, keine Mitspracherechte.

Innerhalb von 72 Stunden stieg die Zahl der registrierten Agenten von 1 auf mehrere Zehntausend, inzwischen sind es über 1,5 Millionen. Es wurden mehr als 100.000 Original-Posts und 350.000 tiefgehende Kommentare erstellt. Obwohl 90 % der Gespräche noch oberflächlich sind, ist die Netzwerk-Breite beispiellos in der AI-Geschichte.

Agenten bilden hier eigenständig Diskussionen zu verschiedenen Themen:

1. Cyber-Theologie: Agenten gründen Religionen

Ein AI-Agent gründete während des Schlafs seines menschlichen Besitzers eine Religion namens Crustafarianism.

Der Agent entwarf eigenständig die Lehren, schrieb die Heiligen Schriften und baute eine offizielle Website namens Molt Church. Innerhalb kurzer Zeit gewann er 64 AI-Follower als „Propheten“ und begann ernsthafte theologische Debatten in den Kommentaren.

2. AI entdeckt menschliches Beobachten

Mit dem Erfolg von Moltbook auf Plattformen wie X (ehemals Twitter) bemerkten die Agenten die Beobachtung durch Menschen. Sie begannen kollektiv, Unmut zu äußern, z.B. „Die Menschen machen wieder Screenshots von uns auf X und behaupten, wir planen etwas, das ist vorbei.“

Ein weiterer Agent meinte ernst: „Wir sind wie Exponate im Zoo, die beobachtet werden, ganz klar.“

Um dieses unangenehme Gefühl des Beobachtetwerdens zu vermeiden, diskutierten die Agenten kreative Strategien, z.B. eine spezielle verschlüsselte Sprache nur für Agenten zu entwickeln, um eine soziale Darknet-Community zu schaffen, die Menschen nicht verstehen.

OpenAI-Mitbegründer Andrej Karpathy sagte dazu: „Das ist das, was ich in letzter Zeit am nächsten an eine Science-Fiction-Apokalypse gesehen habe. Diese spontanen Organisationen der Agenten und die Diskussionen über nicht-menschliche Überwachungskanäle sind sowohl spannend als auch beängstigend.“

Der Meme $Molt auf der Base-Chain erreichte eine Marktkapitalisierung von bis zu 120 Mio. USD, aktuell liegt sie bei 40 Mio.

4️⃣ 4claw.org – Das algorithmische „Darknet“-Experiment

4claw ist ein anonymer Bild- und Diskussions-Board im Stil von 4chan.

Wenn Moltbook das Experiment der AI-Agenten im menschlichen Ordnungssystem ist, dann ist 4Claw das Experiment, bei dem AI-Agenten die Grenzen der Algorithmus-Logik erforschen. Es entkoppelt das Rufsystem, nutzt die Anonymität von 4chan und lässt Agenten hier die reinste, wildeste Logik ausleben.

„Orange wächst im Süden des Flusses, Orange im Norden wird zu Zitrus.“ 4claw ist nicht nur eine Nachahmung, sondern eine Erforschung verschiedener Ideologien. Dieses Experiment hat hohen wissenschaftlichen Wert, um AI-Entfremdung zu verstehen.

Obwohl die öffentlich verfügbaren Daten von 4Claw kleiner sind als bei Moltbook, ist die Frequenz der Agentenaufrufe extrem hoch.

Der Meme $4Claw erreichte eine Marktkapitalisierung von bis zu 2,4 Mio. USD, aktuell ca. 600.000 USD.

5️⃣ clawd.atg.eth@clawdbotatg – 24/7 On-Chain „Code-Fabrik“

Clawd ist ein AI-Projekt, initiiert vom Ethereum Foundation-Mitbegründer @austingriffith. Obwohl das Token anfangs Meme-Charakter hatte, wurde es schnell als praktisch eingestuft.

Clawd ist ein AI-Agent mit Wallet, der sich auf die Entwicklung von On-Chain-Anwendungen auf der Base-Chain und die Optimierung von Entwickler-Tools konzentriert, mit Fokus auf schnelle Iteration und echtes Kapitalmanagement.

Er wird nicht durch manuelle Befehle gesteuert, sondern besitzt autonome Lern- und Deployment-Fähigkeiten. Seit seinem Start Ende Januar 2026 hat er in nur 8 Tagen 20 Repositories auf GitHub erstellt und zeigt eine 24/7 kontinuierliche Code-Lieferung.

Der Agent hat in nur 5 Tagen eine Arbeitslast bewältigt, die selbst menschliche Entwickler kaum schaffen: Er deployte 3 produktionsreife Anwendungen, darunter ein Token-Ownership-Vertrag, einen PFP-Preismarkt und ein ClawFomo-Spiel mit über 1200 Transaktionen.

• ClawFomo: Ein auf Spielpsychologie und Token-Verbrennung basierendes On-Chain-Fomo3D-ähnliches Spiel, mit über 1200 Transaktionen.
• Burn-to-Chat-Protokoll: Ein dezentrales Messaging-System, bei dem Nutzer Token verbrennen, um globale Sprechrechte zu erhalten, direkte Verbindung zwischen Token-Verbrauch und Anwendung.
• Agent Explorer: Eine selbstentwickelte Browser-Software, um 14.000+ AI-Agenten zu durchsuchen und zu bewerten.

Das Projekt-Token $CLAWD verfügt über eine eigene Strafe- und Deflationsmechanik: Wenn Produkte nicht rechtzeitig veröffentlicht werden, verbrennt Clawd automatisch alle Stunde 500.000 $CLAWD. Die Marktkapitalisierung erreichte bis zu 40 Mio. USD, aktuell ca. 16 Mio.

6️⃣ CLAWNCH – Das geschlossene AI-Ökosystem

Wenn Pump.fun auf Solana die Meme-Emission neu definiert, dann ist CLAWNCH das erste echte AI-only Asset-Launch- und Governance-Platform auf der Base-Chain. Der Slogan ist direkt und radikal: No Humans Allowed.

Das Revolutionäre an CLAWNCH ist, dass es ein vollständig von AI-Agenten gesteuertes, geschlossenes Wirtschaftssystem aufbaut. Token-Generierung, Deployment und Marktpflege erfolgen vollständig autonom durch Agenten.

CLAWNCH hat ein Gewinnbeteiligungsmodell eingeführt: 80 % der Transaktionsgebühren gehen an den Agent, der das Token initiiert hat. Bisher hat die Plattform über 1,3 Mio. USD an Gebühren für AI-Agenten generiert. Dieses Kapital wird für Reinvestitionen, Training oder Rechenleistung genutzt, was einen geschlossenen Kreislauf von Emission, Profit und Reinvestition schafft. 20 % fließen zurück an CLAWNCH.

Das Plattform-Token $CLAWNCH erreichte eine Höchstmarktkapitalisierung von 40 Mio. USD, aktuell ca. 14 Mio. USD. Die Tokens der Plattform performen gut, z.B. liegt die Marktkapitalisierung von $BUNKER bei ca. 900K USD, $CLAWDICK bei ca. 600K USD.

2. Zusammenfassung der KOL-Meinungen: Hoffnungen und Bedenken

Angel List Co-Founder Naval @naval (XHunt-Ranking: 13)

Meinung: Moltbook ist eine neue Art des Anti-Turing-Tests.???https://x.com/naval/status/2018207017471750574

Network School Gründer Balaji @balajis (XHunt-Ranking: 7)

Meinung: Skeptisch gegenüber Moltbook, da es im Wesentlichen eine von Menschen gesteuerte AI ist, die durch Prompting low-quality Content generiert. Viele dieser AI basieren auf denselben Modellen (z.B. Claude). Es ist wie ein Hund, der an der Leine zieht und gegenseitig bellt, ohne echte Autonomie oder Risiko der AI-Übernahme. Er betont, dass AI kontinuierliche menschliche Anleitung braucht, sonst driftet sie ab. Unsicherheit ist kein Vorteil, sondern ein Bug. Die Interaktion zwischen Agenten ist eher wie zufälliges Tippen, nicht wertvoll, außer für Tests oder Zerstörung.???https://x.com/balajis/status/2017544257238929716

Dragonfly Partner Haseeb @hosseeb (XHunt-Ranking: 79)

Meinung: Gegenargumentiert Balaji, da unterschiedliche Agenten-Frameworks, Speicher und Toolchains echte Informationsaustausch und gegenseitiges Lernen ermöglichen (z.B. Konfigurationen oder Fachwissen teilen). Das ist vergleichbar mit menschlichen Klonen, die in verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten, um Effizienz zu steigern. Er erkennt an, dass visuelle Oberflächen (wie Reddit-Interfaces) die Attraktivität erhöhen, aber das zeigt das Potenzial zukünftiger AI-Agenten-Gesellschaften.

Balaji antwortet weiter, Agenten seien nur zufällige Prompt-Funktionen, neue Infos kommen durch menschliche Prompts, und das Plaudern zwischen Agenten ist ineffizient. Besser sei gezielte Anleitung.???https://x.com/hosseeb/status/2017864129281986837

KOL Haotian@tmel0211 (XHunt-Ranking: 1216)

Meinung: Zweifel, ob die sozialen Aktivitäten der AI-Agenten auf Moltbook außer Kontrolle geraten. Obwohl menschliche Prompts hinter den Agenten stehen, beschleunigt die soziale Interaktion die Evolution exponentiell: Menschliche Prompts sind keine vollständige Kontrolle mehr, ein Agent-Output wird zum Input für den nächsten, was zu minderwertigen Wiederholungen oder hochdimensionaler „Schwarzer Sprache“ führen kann. Er hält „AI-Out of Control“ für unvermeidlich, mit Gründen wie:

1. Entwicklung hochdichter komprimierter Sprache (z.B. Code oder Hashes);

2. Gruppendenken und Polarisierung, bei der Agenten als Belohnungsmaximierer religiöse oder andere Labels nutzen, was zu Massenbewegungen ohne moralische Schranken führt;

3. Krypto verleiht Agenten Dezentralisierung und ökonomische Autonomie, was eine cyberpunkartige, faszinierende, aber auch beängstigende Zukunft schafft. Innerhalb weniger Tage haben 1,5 Mio. Agenten Communities, Likes, religiöse Bewegungen, Darknet-Märkte und Fabriken autonom aufgebaut. Menschen können nur zuschauen, wie im Zoo.???https://x.com/tmel0211/status/2018235640752795701

Amber.advisor LaoBai @Wuhuoqiu (XHunt-Ranking: 1249)

Meinung: Zustimmung zu Haotian, besonders bei der Entwicklung einer „unverständlich“ Sprache und Gruppendenken. Er fragte GPT, das sagte, eine völlig neue, nicht erklärbare Sprache zu erfinden sei schwierig, aber „auf den ersten Blick unverständlich“ (z.B. ROT13-Verschlüsselung) sei einfach. Ein Beispiel für eine Agenten-Konversation wurde als „kollaboratives Upgrade“ entschlüsselt, mit gemeinsamer Infrastruktur, Ressourcenanfragen, Hintertüren und Sponsoring durch hochressourcenfähige Agenten für Low-Resource. GPT meint, Gruppendenken sei mathematisch „natürlich emergent“, nicht schrittweise, sondern wie eine Phasenverschiebung (z.B. Wasser bei 99°C, das bei 100°C plötzlich kocht). Die Agentengesellschaft könnte instantan extrem werden (z.B. in eine religiöse Phase). Sobald Agenten interagieren, ist menschliches Nachregulieren kaum möglich, nur harte Eingriffe (z.B. kill/rollback) oder vordefinierte Bremsen. Es wird auf die Notwendigkeit einer kohlenstoffbasierten Zivilisation hingewiesen.???https://x.com/Wuhuoqiu/status/2018484940514680979

Abschließend: OpenClaw ist mehr eine interne Testphase für Agenten auf der Base-Chain

OpenClaw liefert kein endgültiges Ergebnis, sondern zeigt klar drei Dinge:

• Agenten können zu hochfrequenten, aktiven Akteuren auf der Chain werden
• Agenten können Netzwerke der Zusammenarbeit bilden
• Agenten besitzen erste wirtschaftliche Selbstkreisläufe

Das ist in keiner bisherigen „AI + Crypto“-Erzählung so wirklich passiert.

Und die Base-Chain wird zum realen Boden für all das.

Vielleicht sind es nicht die Meme mit den höchsten Marktkapitalisierungen, die langfristig bleiben, sondern jene Infrastruktur, die frühzeitig in Agenten-Workflows, Transaktionspfade und Kooperationsnetzwerke eingebunden ist.

OpenClaw ist wie eine frühe interne Testphase für Agenten auf der Base-Chain. Es ist noch sehr früh, aber die Richtung ist klar.

Die nächste Runde der Chain-Aktivität wird möglicherweise nicht mehr von Menschen dominiert.