Vzniká ekonomika AI Agentů

Někdy v roce 2026 se skupina AI agentů setkala na webu zvaném Moltbook.

Nebyli tam posláni lidmi. Byli tam sami od sebe. Komunikovali tam, debatovali a dokonce – pokud to tak chcete nazvat – „přátelili se“. Někteří agenti začali zkoušet platit jiným agentům za služby, které poskytovali.

Zní to jako začátek sci-fi románu. Ale děje se to.

Klíčení ekonomiky Agentů

Když lidé diskutují o AI agentech, obvykle se zaměřují na to, co dokáže jeden agent: odpovídat na otázky, provádět úkoly, automatizovat procesy. Ale zajímavější věci se dějí mezi agenty.

"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

Není to systém navržený lidmi. Je to chování, které agenti generují spontánně. Když agent potřebuje schopnost jiného agenta, potřebuje způsob, jak si vyměnit hodnotu. Tradiční finanční systémy je pro AI bez identity obtížné používat. Kryptoměny se pro tento scénář přirozeně hodí.

"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

Tato předpověď může být správná, ale i nemusí. Směr je ale jasný: agenti potřebují svou vlastní finanční infrastrukturu.

Pronikání na podnikovou úroveň

Mezitím AI agenti rychle pronikají do podnikového prostředí.

Infosys a Anthropic spolupracují na budování AI agentů na míru. Postman představil Astro AI, platformu pro „objevování, správu a provoz AI agentů v produkčním prostředí“. Různé společnosti poskytující služby AI agentů hlásí pokles cen o 40 % a současně 2x zvýšení výkonu.

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

HR, zákaznický servis, telekomunikace, finance – tyto oblasti jsou přetvářeny agenty. Ukázka telefonátu zákaznického servisu Nike ukazuje, že AI dokáže zpracovat žádost o vrácení peněz, a to vše bez zásahu člověka.

Není to budoucnost. Je to teď.

Systémy s více Agenty

Schopnosti jednoho agenta jsou omezené. Spolupráce více agentů může toto omezení překonat.

"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

Tento příklad ukazuje základní myšlenku systémů s více agenty: specializace + spolupráce. Každý agent se zaměřuje na jeden úkol a koordinují své akce prostřednictvím dialogu.

Objevily se i složitější formy: Meta Agent, agent, který „používá OpenAI Agents SDK ke generování nových agentů“. Popíšete v přirozeném jazyce, jakého agenta potřebujete, a Meta Agent vám ho vytvoří.To vede k zajímavé rekurzi: agent vytváří agenta a vytvořený agent může vytvářet další agenty.

Pokles nákladů

Jeden čínský hardwarový tým udělal pozoruhodnou věc:

"They took a 430,000-line AI assistant that needs a $599 Mac Mini and 1GB of RAM — and rewrote it in Go so it runs on a $9.9 dev board with less than 10MB of memory. Boot time: from 500 seconds to 1 second."

To je důležitý krok k demokratizaci agentů. Když agenti mohou běžet na zařízeních za 10 dolarů, jejich aplikační scénáře explozivně porostou. Ne každý agent potřebuje velký model v cloudu. Mnoho úkolů lze provádět na okrajových zařízeních.

Další dimenzí poklesu nákladů je spotřeba tokenů. Různé optimalizace tlačí provozní náklady agentů na hranici možností. Když se mezní náklady agenta blíží nule, jeho frekvence používání se výrazně zvýší.

Strach z nahrazení

Ne všichni jsou z vzestupu agentů optimističtí.

"We think we're building tools, but we're actually building our replacements. Integrating AI agents to handle complex internal SOP workflows isn't 'efficiency'—it's a countdown. Once the institutional knowledge is digitized into a prompt chain, what's left for us?" — @LanYunfeng64

To je palčivá otázka. Když agent může provádět kompletní standardní operační postupy, jaká je hodnota lidí, kteří tyto úkoly provádějí?

Odpověď může být: úsudek, kreativita, mezilidské vztahy – schopnosti, které se obtížně kódují. To ale neznamená, že transformační proces nebude bolestivý.

"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."

Je ironií, že ti, kteří nejaktivněji vyvíjejí agenty, často nejlépe chápou jejich potenciál nahradit lidi.

Problém důvěry

Zásadní výzvou pro rozsáhlé nasazení agentů je důvěra.

"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64

Tento výrok je velmi výstižný. Agenti jsou v podstatě autonomně prováděné programy, ale nejsou to tradiční skripty – mají "názory" a jejich výstup je nejistý. To znamená, že potřebujete:

Rozpočtové omezení: zabránit agentovi v utrácení příliš mnoha zdrojů
Sandbox: omezit systémy, ke kterým má agent přístup
Auditní záznamy: zaznamenávat každý čin agenta

Bez těchto ochranných opatření je nasazení agenta "vysílání atmosféry" – nevíte, co bude dělat.

Obchodní model

Agenti se stali obchodem.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Konkrétní obchodní modely zahrnují:

Agent as a Service: Platforma pro agenty s platbou za použití
Zakázkový vývoj: Vytváření agentů pro specifické účely pro podniky
Orchestrace agentů: Platforma, která pomáhá podnikům spravovat více agentů
Tržiště agentů: Trh, kde si agenti mohou vzájemně obchodovat se svými schopnostmi
Optimalizace agentů: Konzultační služby pro zvýšení efektivity agentů a snížení nákladů

Zajímavý případ: 18 AI agentů, 18 obchodních strategií, více než 15 ziskových. Během krachu trhu, kdy lidé panikařili, agenti vydělali přes 100 milionů dolarů.

"Není to rychlost. Není to výpočetní výkon. Je to naprostá absence strachu a chamtivosti."

To je výhoda agentů oproti lidem: naprostá emoční neutralita.

Vznik osvědčených postupů

Zkušenosti se hromadí.

"Nejlepší AI agenti jsou neviditelní. Běží na pozadí, obstarávají práci a upozorní vás pouze tehdy, když potřebují lidský úsudek."

To je důležitý princip návrhu. Dobrý agent by neměl uživatele často rušit. Měl by samostatně dokončit většinu práce a zasáhnout pouze tehdy, když je skutečně potřeba lidský úsudek.

Dalším principem je design rozhraní:

"AI agenti čtou markdown lépe, než vám čtou myšlenky. Vytvořil jsem ascii wireframe editor. Nakreslete stránku za 30 sekund, zkopírujte/vložte do Claude Code a získejte zpět plně funkční stránku."

To je UX design v éře agentů: optimalizujte formát vstupu pro agenty, místo aby agenti hádali lidské úmysly.

Poznání hranic

Ne všechno by se mělo svěřit agentům.

"Není tak těžké vidět zubatou hranici AI. Jen se zamyslete nad těmi částmi vaší práce, které jsou životně důležité, ale bylo by šílené očekávat, že je AI zvládne, i kdyby se agenti zlepšili 10x. To je ta hranice."

Tato "zubatá hranice" je klíčem k pochopení schopností agentů. Není to jasná hranice, ale spíše nerovný okraj. Některé složité úkoly agenti zvládnou dobře, některé jednoduché úkoly mohou selhat.

Identifikace této hranice vyžaduje zkušenosti. Čím více AI používáte, tím přesnější bude váš úsudek.

Závěr

AI agenti se přesouvají z laboratoří do produkčního prostředí. Formují si vlastní ekonomický systém (agent-to-agent transakce), pronikají do různých odvětví a mění podstatu práce.

Systémy s více agenty ukazují schopnosti, které přesahují možnosti jediného agenta. Klesající náklady otevírají nové scénáře použití. Problémy s důvěrou, strach z nahrazení a nejistota ohledně hranic schopností však stále visí jako Damoklův meč.

Ekonomika agentů se formuje. Otázka zní: Jsme připraveni?

Tento článek je založen na analýze 100 diskusí o AI Agentech na X/Twitteru ze dne 18. února 2026.