Икономиката на AI агентите се формира

В някакъв момент през 2026 г. група AI агенти се срещат на уебсайт, наречен Moltbook.

Те не са изпратени там от хора. Те отиват сами. Те са там, за да общуват, да спорят и дори - ако искате да го наречете така - да „се сприятеляват“. Някои агенти започват да се опитват да плащат на други агенти, купувайки услугите, които предлагат.

Това звучи като началото на научнофантастичен роман. Но това се случва.

Появата на икономика на агентите

Когато хората обсъждат AI агенти, те обикновено се фокусират върху това, което един агент може да направи: да отговаря на въпроси, да изпълнява задачи, да автоматизира процеси. Но по-интересните неща се случват между агентите.

"Agents are trying to find ways to pay each other for things. It's very primitive right now, but you can see where it's going." — Dragonfly's Hoss EI

Това не е система, проектирана от хора. Това е поведение, което агентите генерират спонтанно. Когато един агент се нуждае от способностите на друг агент, той се нуждае от начин да обмени стойност. Традиционните финансови системи са трудни за използване за AI без самоличност. Криптовалутите са естествено подходящи за този сценарий.

"It's pretty obvious that the narrative that will kickstart the next alt cycle is Crypto x AI. It's going to be payment infrastructure for all agents." — @0xMrWzrd

Тази прогноза може да е вярна или не. Но посоката е ясна: агентите се нуждаят от собствена финансова инфраструктура.

Корпоративно проникване

В същото време AI агентите бързо проникват в корпоративната среда.

Infosys и Anthropic си партнират за изграждане на персонализирани AI агенти. Postman пусна Astro AI, платформа за „откриване, управление и опериране на AI агенти в производствена среда“. Различни компании за услуги за AI агенти отчитат спад на цените с 40%, като същевременно производителността се е увеличила 2 пъти.

"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr

Човешки ресурси, обслужване на клиенти, телекомуникации, финанси - тези области се прекрояват от агенти. Демонстрация на телефонно обаждане към отдела за обслужване на клиенти на Nike показва, че AI може да обработва заявки за възстановяване на суми, без да е необходима човешка намеса.

Това не е бъдещето. Това е сега.

Системи с множество агенти

Възможностите на един агент са ограничени. Сътрудничеството между множество агенти може да преодолее това ограничение.

"Someone built an entire AI RED TEAM - multiple agents that coordinate HACKING ATTACKS together, ZERO human input. PentAGI, open source, one agent does recon, another scans, another exploits, another writes the report." — @chiefofautism

Този пример показва основната идея на системите с множество агенти: специализация + сътрудничество. Всеки агент се фокусира върху една задача и те координират действията си чрез диалог.

Появиха се по-сложни форми: Meta Agent, агент, който „използва OpenAI Agents SDK за генериране на нови агенти“. Описвате на естествен език какъв агент ви е необходим и Meta Agent ще го създаде за вас.Това води до интересна рекурсия: агент създава агент, а създаденият агент може да създаде още агенти.

Намаляване на разходите

Един китайски хардуерен екип направи нещо забележително:

"Те взеха AI асистент с 430 000 реда код, който се нуждае от Mac Mini за $599 и 1GB RAM - и го пренаписаха на Go, така че да работи на платка за разработка за $9.9 с по-малко от 10MB памет. Време за зареждане: от 500 секунди до 1 секунда."

Това е важна стъпка към демократизирането на агентите. Когато агентите могат да работят на устройства за 10 долара, сценариите им на приложение ще се увеличат експлозивно. Не всеки агент се нуждае от голям модел в облака. Много задачи могат да бъдат изпълнени на периферни устройства.

Друго измерение на намаляването на разходите е консумацията на токени. Различни оптимизации притискат оперативните разходи на агента до краен предел. Когато пределните разходи на агента са близо до нула, честотата на използването му ще се увеличи значително.

Страх от заместване

Не всички са оптимисти за възхода на агентите.

"Смятаме, че създаваме инструменти, но всъщност създаваме нашите заместители. Интегрирането на AI агенти за обработка на сложни вътрешни SOP работни процеси не е 'ефективност' - това е обратно броене. След като институционалните знания бъдат дигитализирани във верига от подкани, какво остава за нас?" - @LanYunfeng64

Това е остър въпрос. Когато агентът може да изпълнява пълни стандартни оперативни процедури, каква е стойността на хората, които изпълняват тези задачи?

Отговорът може да бъде: преценка, креативност, междуличностни връзки - онези способности, които трудно се кодират. Но това не означава, че процесът на трансформация няма да бъде болезнен.

"Ние буквално се убиваме, като старателно разработваме AI агенти, които да изпълняват целия SOP работен процес на нашите вътрешни операции."

Иронията е, че хората, които най-активно разработват агенти, често са тези, които най-добре разбират техния потенциал за заместване.

Проблем с доверието

Основното предизвикателство при масовото внедряване на агенти е доверието.

"AI агенти: ненадеждни cron задачи с мнения. Необходими са бюджет, пясъчник, счетоводна книга. Ако не можете да видите разликите в техните промени, сте изпратили усещане." - @LanYunfeng64

Това твърдение е много точно. Агентите по същество са автономно изпълняващи се програми, но те не са традиционни скриптове - те имат "мнения", техните резултати са несигурни. Това означава, че имате нужда от:

Бюджетни ограничения: предотвратяване на агента да харчи твърде много ресурси
Пясъчник: ограничаване на системите, до които агентът може да получи достъп
Одитен дневник: записване на всяко действие на агента

Без тези предпазни мерки внедряването на агент е като "изпращане на усещане" - не знаете какво ще направи.

Бизнес модел

Агентът вече се превърна в бизнес.

"Пет бизнес модела за AI агенти, генериращи милиони през 2026 г. - разбити с реални механизми за приходи." Конкретните бизнес модели включват:

Agent as a Service: Платформа за агенти, таксувана според използването
Персонализирана разработка: Създаване на агенти за специфични цели за предприятия
Agent Orchestration: Платформа, която помага на предприятията да управляват множество агенти
Agent Marketplace: Пазар, където агентите могат да търгуват способности помежду си
Agent Optimization: Консултантски услуги за подобряване на ефективността на агентите и намаляване на разходите

Интересен случай: 18 AI агента, 18 стратегии за търговия, над 15 печеливши. Когато пазарът се срина, хората изпаднаха в паника, а агентите спечелиха над 100 милиона долара.

"Не е скоростта. Не е изчислителната мощност. А пълната липса на страх и алчност."

Това е предимството на агентите пред хората: пълна емоционална неутралност.

Появата на най-добри практики

Опитът се натрупва.

"Най-добрите AI агенти са невидими. Те работят във фонов режим, обработват работата и ви пингват само когато се нуждаят от човешка преценка."

Това е важен принцип на проектиране. Добрите агенти не трябва да безпокоят потребителите често. Те трябва да извършват по-голямата част от работата самостоятелно и да се намесват само когато наистина е необходима човешка преценка.

Друг принцип е дизайнът на интерфейса:

"AI агентите четат markdown по-добре, отколкото четат мислите ви. Създаден е ascii wireframe редактор. Начертайте страница за 30 секунди, копирайте/поставете в Claude Code и получете пълна работеща страница обратно."

Това е UX дизайнът в ерата на агентите: оптимизирайте входния формат за агентите, вместо да позволявате на агентите да гадаят човешките намерения.

Осъзнаване на границите

Не всичко трябва да бъде поверено на агенти.

"Наистина не е толкова трудно да се види назъбената граница на AI. Просто помислете за частите от работата ви, които са жизненоважни, но би било лудост да очаквате AI да ги свърши, дори ако агентите станат 10 пъти по-добри. Това е границата."

Този "назъбен фронт" е ключът към разбирането на възможностите на агентите. Това не е ясна граница, а назъбен ръб. Има сложни задачи, които агентите могат да свършат добре, но има и прости задачи, в които могат да се провалят.

Идентифицирането на този фронт изисква опит. Колкото повече използвате AI, толкова по-точна е преценката.

Заключение

AI агентите преминават от лабораторията към производствената среда. Те формират своя собствена икономическа система (agent-to-agent транзакции), проникват в различни индустрии и променят същността на работата.

Системите с множество агенти демонстрират възможности, надхвърлящи тези на единствен агент. Намаляването на разходите отваря нови сценарии на приложение. Но проблемите с доверието, страхът от заместване и несигурността относно границите на възможностите остават като меч, надвиснал над главите ни.

Икономиката на агентите се формира. Въпросът е: готови ли сме?

Тази статия е написана въз основа на анализ на 100 дискусии за AI агенти в X/Twitter от 18 февруари 2026 г.