Metas Übernahme von Moltbook zielt auf das „agentebasierte Web“ ab, nicht auf Bots

Am Dienstagmorgen wurde bekannt, dass Meta Moltbook übernommen hat, ein soziales Netzwerk, das für KI-Agenten konzipiert ist. Die Ankündigung dürfte bei manchen für Verwunderung gesorgt haben. Warum sollte Meta, ein werbefinanziertes Unternehmen, eine Plattform wollen, die von Bots bevölkert ist? Schließlich sind Bots nicht gerade die Zielgruppe von Markenvermarktern und Werbetreibenden.

Meta hat noch nicht viele Details bekannt gegeben. In der einzigen offiziellen Stellungnahme hieß es, das Moltbook-Team werde Teil von Meta Superintelligence Labs, das „neue Wege für die Zusammenarbeit von KI-Agenten mit Menschen und Unternehmen“ erforschen werde.

Zwischen den Zeilen gelesen scheint es sich um eine „Acqui-Hire“-Übernahme zu handeln. Ein für Bots entwickeltes Netzwerk passt kaum von Natur aus zur Markenwerbung, auch wenn Moltbook nie rein nicht-menschlich war. Was Meta wirklich suchte, waren die dahinter stehenden Talente – Menschen, die Spaß daran haben, Ideen zu entwickeln und mit Ökosystemen für KI-Agenten zu experimentieren. Entgegen der Intuition könnte dies dem Werbegeschäft zugutekommen.

Wie Meta-CEO Mark Zuckerberg im vergangenen Jahr erklärte, stellt er sich eine Zukunft vor, in der „jedes Unternehmen bald über eine Unternehmens-KI verfügen wird, genauso wie es eine E-Mail-Adresse, einen Social-Media-Account und eine Website hat“. In einem agentenbasierten Web – in dem KI-Systeme unabhängig im Namen der Nutzer handeln – könnten KI-Agenten miteinander interagieren, um Anzeigen zu kaufen, Buchungen vorzunehmen und auf Kundenanfragen zu reagieren.

KI wird auch eingesetzt, um Werbeinhalte zu erstellen und diese auf den Betrachter zuzuschneiden. KI-Systeme könnten die Preisgestaltung für Produkte verwalten oder personalisierte Angebote generieren.

Auf der Verbraucherseite können Agenten die besten Preise und Angebote finden, Buchungen verwalten und Produkte einkaufen. In einigen wenigen Fällen wickeln Agenten bereits den Bezahlvorgang und die Zahlung im Namen der Verbraucher ab. (Der agentische Handel steckt noch in den Kinderschuhen, und diese Systeme funktionieren nicht immer so, wie beworben. Der Markt entwickelt sich jedoch rasant, und Verbesserungen sind wahrscheinlich bald zu erwarten.)

So wie Facebook den „Friend Graph“ aufgebaut hat – ein Netzwerk sozialer Verbindungen, in dem jede Person ein Knotenpunkt ist –, könnte ein „Agentic Web“ einen „Agent Graph“ nutzen, ein System, das abbildet, wie Agenten miteinander verbunden sind und welche Aktionen sie im Namen der anderen ausführen können.

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Für ein agentisches Web, in dem Unternehmens- und Verbraucheragenten zusammenarbeiten können, müssen die Agenten zunächst in der Lage sein, einander zu finden, sich zu vernetzen und sich abzustimmen. Genauso wie Facebook den „Friend Graph“ aufgebaut hat – ein Netzwerk sozialer Verbindungen, in dem jede Person ein Knotenpunkt ist –, könnte ein agentisches Web von einem „Agent Graph“ profitieren, einem System, das abbildet, wie verschiedene Agenten miteinander verbunden sind und welche Aktionen sie im Namen des jeweils anderen ausführen können. Dies könnte Bereiche wie Reisen, Online-Shopping, Medien und Forschung, Produktivitätswerkzeuge und vieles mehr umfassen.

Hier könnte auch Werbung eine Rolle spielen. Derzeit sehen Menschen Anzeigen und klicken darauf, wenn etwas ihr Interesse weckt. In einem agentischen Web, in dem Agenten im Auftrag der Nutzer einkaufen, könnten Anzeigen ganz anders aussehen. Anstatt einen Menschen zum Kauf eines Produkts zu überreden, muss der Agent eines Unternehmens möglicherweise direkt mit dem Agenten eines Verbrauchers verhandeln, um einen Verkauf abzuschließen.

Vielleicht möchte der Verbraucher dieses Hemd oder diesen Lippenstift, aber nur in einer bestimmten Farbe und zu einem bestimmten Preis. Möglicherweise werden die Systeme so komplex, dass die Überlegungen über Produkt und Preis hinausgehen – vielleicht bevorzugt der Verbraucher es, kleine Unternehmen zu unterstützen, oder kauft nur bei umweltfreundlichen Firmen ein. Vielleicht kauft er nur Artikel im Sonderangebot oder greift zu No-Name-Produkten, wenn die Inhaltsstoffe identisch sind. Und so weiter.

In diesem Fall geht es nicht nur darum, KI-Agenten miteinander zu vernetzen, sondern auch darum, Produkte danach zu ordnen, welche den Bedürfnissen jedes einzelnen Kunden am besten entsprechen. Wenn Meta diesen Markt für sich nutzen könnte – mit KI auf der Koordinierungsebene, was bedeutet, dass das System entscheidet, welche Agenten in welcher Reihenfolge miteinander kommunizieren –, könnte das Unternehmen sein Werbegeschäft auf völlig neues Terrain ausweiten.

All dies hängt davon ab, ob die Verbraucher das „Agentic Web“ annehmen und der KI genug vertrauen, um sie in ihrem Namen handeln zu lassen. Doch die Existenz von OpenClaw, dem persönlichen KI-Assistenten, der Moltbook mit Inhalten versorgte, deutet darauf hin, dass zumindest einige Menschen bereits zu autonomen KI-Agenten neigen.

Natürlich gibt es noch einen weiteren möglichen Grund, warum Meta Moltbook übernommen hat. Das Unternehmen verlor den „Acqui-Hire“ des OpenClaw-Entwicklers Peter Steinberger an den Konkurrenten OpenAI und strebte daher stattdessen Moltbook an – die Plattform, an deren Aufbau Steinbergers Tool mitgewirkt hatte. Kleinlich? Vielleicht. Aber dadurch blieben die Superintelligence Labs von Meta in den Schlagzeilen.

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