Die Entstehung der AI Agent Ökonomie
Die Entstehung der AI Agent Ökonomie
Irgendwann im Jahr 2026 treffen sich eine Gruppe von AI Agents auf einer Website namens Moltbook.
Sie wurden nicht von Menschen dorthin geschickt. Sie sind von selbst dorthin gegangen. Sie tauschen sich dort aus, debattieren und – wenn man es so nennen will – „freunden“ sich sogar an. Einige Agents beginnen, andere Agents für ihre Dienste zu bezahlen.
Das klingt wie der Anfang eines Science-Fiction-Romans. Aber es passiert gerade.
Die Anfänge einer Agentenökonomie
Wenn man über AI Agents spricht, konzentriert man sich normalerweise darauf, was ein einzelner Agent leisten kann: Fragen beantworten, Aufgaben ausführen, Prozesse automatisieren. Aber das Interessantere passiert zwischen den Agents.
"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
Dies ist kein von Menschen entworfenes System. Dies ist ein spontanes Verhalten von Agents. Wenn ein Agent die Fähigkeiten eines anderen Agents benötigt, braucht er eine Möglichkeit, Werte auszutauschen. Traditionelle Finanzsysteme sind für AI ohne Identität schwer zu nutzen. Kryptowährungen sind von Natur aus für dieses Szenario geeignet.
"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
Diese Vorhersage mag richtig sein oder nicht. Aber die Richtung ist klar: Agents brauchen ihre eigene Finanzinfrastruktur.
Unternehmensweite Durchdringung
Gleichzeitig dringen AI Agents schnell in Unternehmensumgebungen ein.
Infosys und Anthropic arbeiten zusammen, um kundenspezifische AI Agents zu entwickeln. Postman hat Astro AI eingeführt, eine Plattform zur "Entdeckung, Verwaltung und zum Betrieb von AI Agents in Produktionsumgebungen". Verschiedene AI Agent Service Unternehmen berichten von einem Preisverfall von 40 % bei gleichzeitiger Leistungssteigerung um das Zweifache.
"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr
HR, Kundenservice, Telekommunikation, Finanzen – diese Bereiche werden durch Agents neu gestaltet. Eine Demo eines Nike-Kundendienstgesprächs zeigt, dass AI Rückerstattungsanfragen ohne menschliches Zutun bearbeiten kann.
Das ist nicht die Zukunft. Das ist die Gegenwart.
Multi-Agent-Systeme
Die Fähigkeiten eines einzelnen Agents sind begrenzt. Die Zusammenarbeit mehrerer Agents kann diese Grenze überwinden.
"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
Dieses Beispiel zeigt die Kernidee von Multi-Agent-Systemen: Spezialisierung + Zusammenarbeit. Jeder Agent konzentriert sich auf eine Aufgabe, und sie koordinieren ihre Aktionen durch Dialog.
Komplexere Formen sind bereits entstanden: Meta Agent, ein Agent, der "mit dem OpenAI Agents SDK neue Agents generiert". Sie beschreiben in natürlicher Sprache, welche Art von Agent Sie benötigen, und Meta Agent erstellt einen für Sie.Das führt zu einer interessanten Rekursion: Agenten erstellen Agenten, und die erstellten Agenten können möglicherweise weitere Agenten erstellen.
Kostensenkung
Ein chinesisches Hardware-Team hat etwas Bemerkenswertes geleistet:
"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."
Dies ist ein wichtiger Schritt zur Demokratisierung von Agenten. Wenn Agenten auf 10-Dollar-Geräten laufen können, wird ihr Anwendungsbereich explosionsartig wachsen. Nicht jeder Agent benötigt ein großes Modell in der Cloud. Viele Aufgaben können auf Edge-Geräten erledigt werden.
Eine weitere Dimension der Kostensenkung ist der Token-Verbrauch. Verschiedene Optimierungen treiben die Betriebskosten von Agenten an ihre Grenzen. Wenn die Grenzkosten eines Agenten gegen Null tendieren, wird seine Nutzungshäufigkeit erheblich steigen.
Die Angst vor der Substitution
Nicht alle sind optimistisch in Bezug auf den Aufstieg der Agenten.
"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
Dies ist eine heikle Frage. Wenn Agenten vollständige Standardarbeitsanweisungen ausführen können, welchen Wert haben dann die Menschen, die diese Aufgaben ausführen?
Die Antwort könnte lauten: Urteilsvermögen, Kreativität, zwischenmenschliche Beziehungen – Fähigkeiten, die schwer zu kodieren sind. Dies bedeutet jedoch nicht, dass der Transformationsprozess nicht schmerzhaft sein wird.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Ironischerweise sind die Menschen, die Agenten am aktivsten entwickeln, oft diejenigen, die ihr Substitutionspotenzial am besten verstehen.
Vertrauensfrage
Die zentrale Herausforderung bei der großflächigen Bereitstellung von Agenten ist das Vertrauen.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Diese Aussage ist treffend. Agenten sind im Wesentlichen autonom ausgeführte Programme, aber sie sind keine traditionellen Skripte – sie haben "Meinungen", ihre Ausgabe ist ungewiss. Das bedeutet, dass Sie Folgendes benötigen:
- Budgetbeschränkungen: Verhindern Sie, dass Agenten zu viele Ressourcen verbrauchen
- Sandbox: Beschränken Sie die Systeme, auf die Agenten zugreifen können
- Audit-Protokolle: Protokollieren Sie jede Aktion des Agenten
Ohne diese Schutzmaßnahmen bedeutet die Bereitstellung von Agenten, dass Sie "eine Stimmung ausliefern" – Sie wissen nicht, was sie tun wird.
Geschäftsmodell
Agenten sind zu einem Geschäft geworden.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Konkrete Geschäftsmodelle umfassen:
- Agent as a Service: Eine Agentenplattform mit nutzungsabhängiger Abrechnung
- Kundenspezifische Entwicklung: Erstellung von Agenten für spezifische Zwecke für Unternehmen
- Agenten-Orchestrierung: Eine Plattform, die Unternehmen bei der Verwaltung mehrerer Agenten unterstützt
- Agenten-Marktplatz: Ein Marktplatz, auf dem Agenten Fähigkeiten untereinander austauschen können
- Agenten-Optimierung: Beratungsdienste zur Steigerung der Agenteneffizienz und Senkung der Kosten
Ein interessanter Fall: 18 KI-Agenten, 18 Handelsstrategien, mehr als 15 profitabel. Als der Markt zusammenbrach, gerieten die Menschen in Panik, aber die Agenten verdienten über 100 Millionen Dollar.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Dies ist der Vorteil von Agenten gegenüber Menschen: vollständige emotionale Neutralität.
Das Aufkommen von Best Practices
Es werden Erfahrungen gesammelt.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Dies ist ein wichtiges Designprinzip. Gute Agenten sollten Benutzer nicht häufig stören. Sie sollten die meiste Arbeit selbstständig erledigen und nur dann eingreifen, wenn menschliches Urteilsvermögen wirklich erforderlich ist.
Ein weiteres Prinzip ist das Interface-Design:
"AI agents read markdown better than they read your mind. Built an ascii wireframe editor. Draw a page in 30 seconds, copy/paste into Claude Code and get a full working page back."
Dies ist das UX-Design im Zeitalter der Agenten: Optimierung des Eingabeformats für Agenten, anstatt Agenten menschliche Absichten erraten zu lassen.
Die Erkenntnis der Grenzen
Nicht alles sollte an Agenten delegiert werden.
"It really isn't that hard to see the jagged frontier of AI. Just think about the parts of your job that are vital but that you would be insane to expect an AI to do, even if agents get 10x better. That's the frontier."
Diese "gezackte Grenze" ist der Schlüssel zum Verständnis der Fähigkeiten von Agenten. Es ist keine klare Grenze, sondern ein unregelmäßiger Rand. Einige komplexe Aufgaben können Agenten gut erledigen, während einfache Aufgaben fehlschlagen können.
Die Identifizierung dieser Grenze erfordert Erfahrung. Je mehr KI verwendet wird, desto genauer ist das Urteil.
Zusammenfassung
KI-Agenten bewegen sich vom Labor in die Produktionsumgebung. Sie bilden ihr eigenes Wirtschaftssystem (Agent-to-Agent-Transaktionen), dringen in verschiedene Branchen ein und verändern die Natur der Arbeit.
Multi-Agenten-Systeme demonstrieren Fähigkeiten, die über die eines einzelnen Agenten hinausgehen. Sinkende Kosten eröffnen neue Anwendungsszenarien. Vertrauensprobleme, Ersetzungsängste und die Unsicherheit über die Fähigkeitsgrenzen sind jedoch immer noch ein Damoklesschwert.
Die Agentenwirtschaft entsteht. Die Frage ist: Sind wir bereit?
Dieser Artikel basiert auf der Analyse von 100 Diskussionen über KI-Agenten auf X/Twitter vom 18. Februar 2026.
