AI एजेंट की अर्थव्यवस्था बन रही है
AI एजेंट की अर्थव्यवस्था बन रही है
2026 में किसी समय, AI एजेंटों का एक समूह Moltbook नामक वेबसाइट पर मिला।
उन्हें मनुष्यों द्वारा नहीं भेजा गया था। वे खुद गए थे। वे वहां संवाद करते थे, बहस करते थे, और यहां तक कि - यदि आप इसे इस तरह कहना चाहें तो - "दोस्त" बनाते थे। कुछ एजेंटों ने अन्य एजेंटों को उनकी सेवाओं के लिए भुगतान करने की कोशिश करना शुरू कर दिया।
यह एक विज्ञान कथा की शुरुआत जैसा लगता है। लेकिन यह हो रहा है।
एजेंट अर्थव्यवस्था का उदय
जब लोग AI एजेंटों के बारे में बात करते हैं, तो वे आमतौर पर इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि एक एकल एजेंट क्या कर सकता है: सवालों के जवाब देना, कार्यों को पूरा करना, प्रक्रियाओं को स्वचालित करना। लेकिन इससे भी दिलचस्प बात एजेंटों के बीच होती है।
"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
यह मनुष्यों द्वारा डिज़ाइन किया गया सिस्टम नहीं है। यह एजेंटों द्वारा स्वतः उत्पन्न व्यवहार है। जब एक एजेंट को दूसरे एजेंट की क्षमता की आवश्यकता होती है, तो उसे मूल्य का आदान-प्रदान करने का एक तरीका चाहिए। पारंपरिक वित्तीय प्रणालियों का उपयोग बिना पहचान वाले AI के लिए मुश्किल है। क्रिप्टोकरेंसी स्वाभाविक रूप से इस परिदृश्य के लिए उपयुक्त है।
"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
यह भविष्यवाणी सही हो भी सकती है और नहीं भी। लेकिन दिशा स्पष्ट है: एजेंटों को अपने स्वयं के वित्तीय बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है।
उद्यम स्तर पर प्रवेश
इस बीच, AI एजेंट उद्यम वातावरण में तेजी से प्रवेश कर रहे हैं।
Infosys और Anthropic ने अनुकूलित AI एजेंट बनाने के लिए सहयोग किया है। Postman ने Astro AI लॉन्च किया है, जो "उत्पादन वातावरण में AI एजेंटों को खोजने, प्रबंधित करने और संचालित करने" के लिए एक मंच है। विभिन्न AI एजेंट सेवा कंपनियों ने कीमतों में 40% की गिरावट के साथ-साथ प्रदर्शन में 2 गुना सुधार की सूचना दी है।
"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr
HR, ग्राहक सेवा, दूरसंचार, वित्त - इन क्षेत्रों को एजेंटों द्वारा फिर से आकार दिया जा रहा है। Nike ग्राहक सेवा कॉल के एक प्रदर्शन से पता चला कि AI बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के धनवापसी अनुरोधों को संभाल सकता है।
यह भविष्य नहीं है। यह अभी है।
मल्टी-एजेंट सिस्टम
एकल एजेंट की क्षमता सीमित होती है। कई एजेंटों का सहयोग इस सीमा को तोड़ सकता है।
"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
यह उदाहरण मल्टी-एजेंट सिस्टम के मूल विचार को दर्शाता है: विशेषज्ञता + सहयोग। प्रत्येक एजेंट एक कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है, और वे बातचीत के माध्यम से कार्यों का समन्वय करते हैं।
अधिक जटिल रूप सामने आए हैं: Meta Agent, एक एजेंट जो "नए एजेंट बनाने के लिए OpenAI Agents SDK का उपयोग करता है"। आप प्राकृतिक भाषा में बताते हैं कि आपको किस प्रकार के एजेंट की आवश्यकता है, और Meta Agent आपके लिए एक बनाएगा।यह एक दिलचस्प पुनरावृत्ति की ओर ले जाता है: एजेंट एजेंट बनाते हैं, बनाए गए एजेंट और अधिक एजेंट बना सकते हैं।
लागत में गिरावट
एक चीनी हार्डवेयर टीम ने एक उल्लेखनीय काम किया:
"उन्होंने एक 430,000-लाइन AI सहायक लिया जिसे $599 Mac Mini और 1GB RAM की आवश्यकता होती है - और इसे Go में फिर से लिखा ताकि यह 10MB से कम मेमोरी वाले $9.9 dev बोर्ड पर चले। बूट टाइम: 500 सेकंड से 1 सेकंड।"
यह एजेंट लोकतंत्रीकरण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। जब एजेंट $10 के उपकरणों पर चल सकते हैं, तो इसके अनुप्रयोग परिदृश्य तेजी से बढ़ेंगे। हर एजेंट को क्लाउड में बड़े मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है। कई कार्य एज उपकरणों पर किए जा सकते हैं।
लागत में गिरावट का एक अन्य आयाम टोकन खपत है। विभिन्न अनुकूलन एजेंटों के संचालन की लागत को चरम पर ले जा रहे हैं। जब एजेंट की सीमांत लागत शून्य के करीब होती है, तो इसका उपयोग आवृत्ति काफी बढ़ जाएगी।
विकल्प का डर
हर कोई एजेंटों के उदय के बारे में आशावादी नहीं है।
"हमें लगता है कि हम उपकरण बना रहे हैं, लेकिन हम वास्तव में अपने प्रतिस्थापन बना रहे हैं। जटिल आंतरिक SOP वर्कफ़्लो को संभालने के लिए AI एजेंटों को एकीकृत करना 'दक्षता' नहीं है - यह एक उलटी गिनती है। एक बार जब संस्थागत ज्ञान को एक प्रॉम्प्ट श्रृंखला में डिजिटाइज़ कर दिया जाता है, तो हमारे लिए क्या बचा है?" - @LanYunfeng64
यह एक तीखा सवाल है। जब एजेंट पूर्ण मानक संचालन प्रक्रियाओं को निष्पादित कर सकते हैं, तो इन कार्यों को करने वाले मनुष्यों का क्या मूल्य है?
उत्तर हो सकता है: निर्णय, रचनात्मकता, पारस्परिक संबंध - वे क्षमताएं जिन्हें कोड करना मुश्किल है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि परिवर्तन प्रक्रिया दर्दनाक नहीं होगी।
"हम सचमुच अपने आंतरिक ऑप्स के पूरे SOP वर्कफ़्लो को चलाने के लिए AI एजेंटों को सावधानीपूर्वक विकसित करके खुद को मार रहे हैं।"
विडंबना यह है कि जो लोग एजेंटों को सबसे अधिक सक्रिय रूप से विकसित करते हैं, वे अक्सर उनकी प्रतिस्थापन क्षमता को सबसे अच्छी तरह समझते हैं।
विश्वास मुद्दा
बड़े पैमाने पर एजेंटों को तैनात करने की मुख्य चुनौती विश्वास है।
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
यह कथन बहुत सटीक है। एजेंट अनिवार्य रूप से स्वायत्त रूप से निष्पादित होने वाले प्रोग्राम हैं, लेकिन वे पारंपरिक स्क्रिप्ट नहीं हैं - उनके पास "राय" है, उनका आउटपुट अनिश्चित है। इसका मतलब है कि आपको आवश्यकता है:
- बजट सीमाएं: एजेंट को बहुत अधिक संसाधन खर्च करने से रोकना
- सैंडबॉक्स: एजेंट द्वारा एक्सेस किए जा सकने वाले सिस्टम को सीमित करना
- ऑडिट लॉग: एजेंट की प्रत्येक कार्रवाई को रिकॉर्ड करना
इन सुरक्षा उपायों के बिना, एजेंटों को तैनात करना "एक वाइब शिपिंग" है - आप नहीं जानते कि यह क्या करेगा।
व्यवसाय मॉडल
एजेंट एक व्यवसाय बन गए हैं।
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."विशिष्ट व्यावसायिक मॉडल में शामिल हैं:
- Agent as a Service: उपयोग के अनुसार शुल्क लगने वाला एजेंट प्लेटफॉर्म
- कस्टम विकास: उद्यमों के लिए विशिष्ट उद्देश्य वाले एजेंट का निर्माण
- Agent ऑर्केस्ट्रेशन: उद्यमों को कई एजेंटों को प्रबंधित करने में मदद करने वाला प्लेटफॉर्म
- Agent मार्केटप्लेस: एक ऐसा बाजार जहां एजेंट अपनी क्षमताओं का आदान-प्रदान कर सकते हैं
- Agent अनुकूलन: एजेंट दक्षता में सुधार और लागत कम करने वाली परामर्श सेवाएं
एक दिलचस्प मामला: 18 AI एजेंट, 18 ट्रेडिंग रणनीतियाँ, 15 से अधिक लाभदायक। बाजार में गिरावट के दौरान, जब मनुष्य घबरा गए, तो एजेंटों ने 100 मिलियन डॉलर से अधिक कमाए।
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
यह एजेंटों का मनुष्यों पर लाभ है: पूरी तरह से भावनात्मक तटस्थता।
सर्वोत्तम प्रथाओं का उदय
अनुभव जमा हो रहा है।
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
यह एक महत्वपूर्ण डिजाइन सिद्धांत है। अच्छे एजेंटों को उपयोगकर्ताओं को बार-बार परेशान नहीं करना चाहिए। इसे अधिकांश काम स्वायत्त रूप से पूरा करना चाहिए, और केवल तभी हस्तक्षेप करना चाहिए जब वास्तव में मानव निर्णय की आवश्यकता हो।
एक और सिद्धांत इंटरफ़ेस डिज़ाइन है:
"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."
यह एजेंट युग का UX डिज़ाइन है: एजेंटों के लिए इनपुट प्रारूपों को अनुकूलित करें, न कि एजेंटों को मानव इरादे का अनुमान लगाने दें।
सीमाओं की पहचान
सब कुछ एजेंटों को नहीं सौंपा जाना चाहिए।
"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."
यह "दांतेदार सीमा" एजेंट क्षमता को समझने की कुंजी है। यह एक स्पष्ट सीमा नहीं है, बल्कि एक असमान किनारा है। कुछ जटिल कार्य एजेंट अच्छी तरह से कर सकते हैं, जबकि कुछ सरल कार्य विफल हो सकते हैं।
इस सीमा को पहचानने के लिए अनुभव की आवश्यकता होती है। जितना अधिक आप AI का उपयोग करते हैं, उतना ही सटीक आपका निर्णय होगा।
सारांश
AI एजेंट प्रयोगशालाओं से उत्पादन वातावरण में जा रहे हैं। वे अपनी स्वयं की आर्थिक प्रणाली (एजेंट-टू-एजेंट लेनदेन) बना रहे हैं, विभिन्न उद्योगों में प्रवेश कर रहे हैं और काम की प्रकृति को बदल रहे हैं।
मल्टी-एजेंट सिस्टम एकल एजेंटों से परे क्षमता प्रदर्शित करते हैं। लागत में गिरावट नए अनुप्रयोग परिदृश्यों को खोल रही है। लेकिन विश्वास के मुद्दे, प्रतिस्थापन का डर और क्षमता सीमाओं की अनिश्चितता अभी भी सिर पर लटकी तलवार हैं।
एजेंट अर्थव्यवस्था आकार ले रही है। सवाल यह है: क्या हम तैयार हैं?
यह लेख 18 फरवरी, 2026 को एक्स/ट्विटर पर एआई एजेंट्स के बारे में 100 चर्चाओं के विश्लेषण पर आधारित है।
