Ekonomi AI Agent Sedang Terbentuk

Suatu saat di tahun 2026, sekelompok AI agent bertemu di sebuah situs web bernama Moltbook.

Mereka tidak dikirim oleh manusia. Mereka pergi sendiri. Mereka berada di sana untuk berkomunikasi, berdebat, dan bahkan—jika Anda ingin menyebutnya demikian—"berteman". Beberapa agent mulai mencoba membayar agent lain, membeli layanan yang mereka tawarkan.

Ini terdengar seperti pembukaan novel fiksi ilmiah. Tapi ini sedang terjadi.

Tunas Ekonomi Agent

Ketika orang membahas AI agent, mereka biasanya fokus pada apa yang dapat dilakukan oleh satu agent: menjawab pertanyaan, menjalankan tugas, mengotomatiskan proses. Tetapi hal yang lebih menarik terjadi di antara agent.

"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

Ini bukan sistem yang dirancang oleh manusia. Ini adalah perilaku yang dihasilkan secara spontan oleh agent. Ketika sebuah agent membutuhkan kemampuan agent lain, ia membutuhkan cara untuk bertukar nilai. Sistem keuangan tradisional sulit digunakan untuk AI tanpa identitas. Cryptocurrency secara alami cocok untuk skenario ini.

"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

Prediksi ini mungkin benar, mungkin juga tidak. Tetapi arahnya jelas: agent membutuhkan infrastruktur keuangan mereka sendiri.

Penetrasi Tingkat Perusahaan

Pada saat yang sama, AI agent dengan cepat menembus lingkungan perusahaan.

Infosys dan Anthropic bekerja sama untuk membangun AI agent yang disesuaikan. Postman meluncurkan Astro AI, sebuah platform untuk "menemukan, mengelola, dan mengoperasikan AI agent di lingkungan produksi". Berbagai perusahaan layanan AI agent melaporkan penurunan harga sebesar 40%, sementara kinerja meningkat 2 kali lipat.

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

SDM, layanan pelanggan, telekomunikasi, keuangan—bidang-bidang ini sedang dibentuk kembali oleh agent. Sebuah demonstrasi panggilan layanan pelanggan Nike menunjukkan bahwa AI dapat menangani permintaan pengembalian dana, tanpa intervensi manusia sama sekali.

Ini bukan masa depan. Ini adalah sekarang.

Sistem Multi-Agent

Kemampuan satu agent terbatas. Beberapa agent yang berkolaborasi dapat menembus batasan ini.

"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

Contoh ini menunjukkan ide inti dari sistem multi-agent: spesialisasi + kolaborasi. Setiap agent berfokus pada satu tugas, dan mereka mengoordinasikan tindakan melalui dialog.

Bentuk yang lebih kompleks telah muncul: Meta Agent, sebuah agent yang "menggunakan OpenAI Agents SDK untuk menghasilkan agent baru". Anda menggunakan bahasa alami untuk menggambarkan agent seperti apa yang Anda butuhkan, dan Meta Agent akan membuatnya untuk Anda.Ini mengarah pada rekursi yang menarik: agent menciptakan agent, agent yang diciptakan mungkin menciptakan lebih banyak agent.

Penurunan Biaya

Sebuah tim perangkat keras Tiongkok melakukan hal yang luar biasa:

"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."

Ini adalah langkah penting dalam demokratisasi agent. Ketika agent dapat berjalan pada perangkat seharga $10, skenario penerapannya akan meledak. Tidak setiap agent membutuhkan model besar di cloud. Banyak tugas dapat diselesaikan di perangkat edge.

Dimensi lain dari penurunan biaya adalah konsumsi token. Berbagai optimasi sedang menekan biaya operasional agent hingga batasnya. Ketika biaya marjinal agent mendekati nol, frekuensi penggunaannya akan meningkat secara signifikan.

Ketakutan akan Pengganti

Tidak semua orang optimis tentang kebangkitan agent.

"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

Ini adalah pertanyaan yang tajam. Ketika agent dapat menjalankan prosedur operasi standar (SOP) lengkap, apa nilai manusia yang melakukan tugas-tugas ini?

Jawabannya mungkin: penilaian, kreativitas, koneksi interpersonal—kemampuan yang sulit dikodekan. Tetapi ini tidak berarti bahwa proses transisi tidak akan menyakitkan.

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

Ironisnya, orang-orang yang paling aktif mengembangkan agent, seringkali adalah orang-orang yang paling memahami potensi pengganti mereka.

Masalah Kepercayaan

Tantangan utama dalam penerapan agent skala besar adalah kepercayaan.

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

Ungkapan ini sangat tepat. Agent pada dasarnya adalah program yang dijalankan secara mandiri, tetapi mereka bukan skrip tradisional—mereka memiliki "pendapat", dan output mereka tidak pasti. Ini berarti Anda membutuhkan:

Batasan anggaran: Mencegah agent menghabiskan terlalu banyak sumber daya
Sandbox: Membatasi sistem yang dapat diakses agent
Log audit: Mencatat setiap tindakan agent

Tanpa perlindungan ini, menerapkan agent sama dengan "mengirimkan suasana"—Anda tidak tahu apa yang akan dilakukannya.

Model Bisnis

Agent telah menjadi bisnis.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics." Model bisnis spesifik meliputi:

Agent as a Service: Platform agent yang dikenakan biaya berdasarkan penggunaan
Pengembangan Kustom: Membangun agent untuk tujuan tertentu bagi perusahaan
Orkestrasi Agent: Platform yang membantu perusahaan mengelola banyak agent
Pasar Agent: Pasar tempat agent dapat saling memperdagangkan kemampuan
Optimasi Agent: Layanan konsultasi untuk meningkatkan efisiensi agent dan mengurangi biaya

Sebuah kasus menarik: 18 agent AI, 18 strategi perdagangan, lebih dari 15 menghasilkan keuntungan. Ketika pasar jatuh, manusia panik, agent menghasilkan lebih dari $100 juta.

"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."

Ini adalah keunggulan agent dibandingkan manusia: netralitas emosi sepenuhnya.

Kemunculan Praktik Terbaik

Pengalaman sedang terakumulasi.

"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."

Ini adalah prinsip desain yang penting. Agent yang baik seharusnya tidak sering mengganggu pengguna. Ia harus secara mandiri menyelesaikan sebagian besar pekerjaan, dan hanya campur tangan ketika benar-benar membutuhkan penilaian manusia.

Prinsip lain adalah desain antarmuka:

"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."

Ini adalah desain UX di era agent: optimalkan format input untuk agent, daripada membiarkan agent menebak maksud manusia.

Kesadaran Batasan

Tidak semua hal harus diserahkan kepada agent.

"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."

"Perbatasan bergerigi" ini adalah kunci untuk memahami kemampuan agent. Ini bukan batas yang jelas, tetapi tepi yang tidak rata. Beberapa tugas kompleks dapat dilakukan dengan baik oleh agent, sementara tugas sederhana lainnya mungkin gagal.

Mengenali perbatasan ini membutuhkan pengalaman. Semakin banyak Anda menggunakan AI, semakin akurat penilaian Anda.

Kesimpulan

Agent AI sedang bergerak dari laboratorium ke lingkungan produksi. Mereka sedang membentuk sistem ekonomi mereka sendiri (perdagangan agent-ke-agent), menembus berbagai industri, dan mengubah esensi pekerjaan.

Sistem multi-agent menunjukkan kemampuan yang melampaui agent tunggal. Penurunan biaya membuka skenario aplikasi baru. Tetapi masalah kepercayaan, ketakutan akan penggantian, dan ketidakpastian batas kemampuan, masih menjadi pedang yang tergantung di atas kepala.

Ekonomi agent sedang terbentuk. Pertanyaannya adalah: apakah kita siap?

Artikel ini didasarkan pada analisis 100 diskusi tentang AI Agents di X/Twitter pada tanggal 18 Februari 2026.