L'economia degli agenti AI si sta formando

# L'economia degli agenti AI si sta formando In un momento imprecisato del 2026, un gruppo di agenti AI si incontrerà su un sito web chiamato Moltbook. Non saranno stati inviati lì dagli umani. Ci saranno andati da soli. Saranno lì per comunicare, discutere e persino - se volete chiamarlo così - "fare amicizia". Alcuni agenti inizieranno a cercare di pagare altri agenti, acquistando i servizi che offrono. Sembra l'inizio di un romanzo di fantascienza. Ma sta succedendo. ## La nascita dell'economia degli agenti Quando si parla di agenti AI, di solito ci si concentra su ciò che un singolo agente può fare: rispondere a domande, eseguire compiti, automatizzare processi. Ma le cose più interessanti accadono tra gli agenti. > "Gli agenti stanno cercando modi per pagarsi a vicenda per le cose. È molto primitivo al momento, ma si può vedere dove sta andando." — Hoss EI di Dragonfly Questo non è un sistema progettato dagli umani. È un comportamento generato spontaneamente dagli agenti. Quando un agente ha bisogno delle capacità di un altro agente, ha bisogno di un modo per scambiare valore. I sistemi finanziari tradizionali sono difficili da usare per l'AI senza identità. Le criptovalute sono naturalmente adatte a questo scenario. > "È abbastanza ovvio che la narrativa che darà il via al prossimo ciclo alt è Crypto x AI. Sarà l'infrastruttura di pagamento per tutti gli agenti." — @0xMrWzrd Questa previsione potrebbe essere corretta o meno. Ma la direzione è chiara: gli agenti hanno bisogno della propria infrastruttura finanziaria. ## Penetrazione a livello aziendale Nel frattempo, gli agenti AI stanno penetrando rapidamente negli ambienti aziendali. Infosys e Anthropic stanno collaborando per costruire agenti AI personalizzati. Postman ha lanciato Astro AI, una piattaforma per "scoprire, gestire e operare agenti AI in ambienti di produzione". Varie società di servizi di agenti AI segnalano un calo dei prezzi del 40%, con un miglioramento delle prestazioni di 2 volte. > "Gli agenti AI stanno diventando essenziali nelle risorse umane - ecco otto che i leader delle risorse umane dovrebbero comprendere e considerare entro il 2026." — Bernard Marr Risorse umane, servizio clienti, telecomunicazioni, finanza: questi settori vengono rimodellati dagli agenti. Una dimostrazione di una telefonata al servizio clienti di Nike ha mostrato che l'AI può gestire le richieste di rimborso senza alcun intervento umano. Questo non è il futuro. È il presente. ## Sistemi multi-agente I singoli agenti hanno capacità limitate. La collaborazione tra più agenti può superare questo limite. > "Qualcuno ha costruito un intero AI RED TEAM - più agenti che coordinano ATTACCHI HACKING insieme, NESSUN input umano. PentAGI, open source, un agente fa la ricognizione, un altro scansiona, un altro sfrutta, un altro scrive il rapporto." — @chiefofautism Questo esempio mostra l'idea centrale dei sistemi multi-agente: specializzazione + collaborazione. Ogni agente si concentra su un compito e coordina le proprie azioni attraverso il dialogo. Sono emerse forme più complesse: Meta Agent, un agente che "utilizza OpenAI Agents SDK per generare nuovi agenti". Descrivi con linguaggio naturale di che tipo di agente hai bisogno e Meta Agent ne creerà uno per te.Questo porta a un'interessante ricorsione: un agent crea un altro agent, e l'agent creato potrebbe creare a sua volta altri agent. ## La diminuzione dei costi Un team hardware cinese ha fatto qualcosa di notevole: > "Hanno preso un assistente AI di 430.000 righe di codice che necessita di un Mac Mini da $599 e 1 GB di RAM - e lo hanno riscritto in Go in modo che funzioni su una scheda di sviluppo da $9.9 con meno di 10 MB di memoria. Tempo di avvio: da 500 secondi a 1 secondo." Questo è un passo importante verso la democratizzazione degli agent. Quando un agent può funzionare su un dispositivo da 10 dollari, i suoi scenari applicativi esplodono. Non tutti gli agent hanno bisogno di un modello di grandi dimensioni nel cloud. Molti compiti possono essere svolti su dispositivi edge. Un'altra dimensione della diminuzione dei costi è il consumo di token. Diverse ottimizzazioni stanno spingendo al limite i costi operativi degli agent. Quando il costo marginale di un agent si avvicina allo zero, la sua frequenza d'uso aumenta notevolmente. ## La paura della sostituzione Non tutti sono ottimisti riguardo all'ascesa degli agent. > "Pensiamo di costruire strumenti, ma in realtà stiamo costruendo i nostri sostituti. Integrare agent AI per gestire complessi flussi di lavoro SOP interni non è 'efficienza' - è un conto alla rovescia. Una volta che la conoscenza istituzionale è digitalizzata in una catena di prompt, cosa resta per noi?" — @LanYunfeng64 Questa è una domanda pungente. Quando un agent può eseguire interi processi operativi standard (Standard Operating Procedure, SOP), qual è il valore degli umani che svolgono questi compiti? La risposta potrebbe essere: capacità di giudizio, creatività, connessioni interpersonali - quelle capacità difficili da codificare. Ma questo non significa che il processo di transizione non sarà doloroso. > "Ci stiamo letteralmente uccidendo sviluppando meticolosamente agent AI per eseguire l'intero flusso di lavoro SOP delle nostre operazioni interne." Ironia della sorte, le persone che sviluppano più attivamente gli agent sono spesso quelle che comprendono meglio il loro potenziale di sostituzione. ## Il problema della fiducia La sfida principale per la distribuzione su larga scala degli agent è la fiducia. > "Agent AI: cron job non affidabili con opinioni. Budget, sandbox, ledger richiesti. Se non riesci a differenziare le loro modifiche, hai spedito una vibe." — @LanYunfeng64 Questa affermazione è molto precisa. Gli agent sono essenzialmente programmi che si eseguono autonomamente, ma non sono script tradizionali - hanno "opinioni", i loro output sono incerti. Ciò significa che hai bisogno di: - **Limitazioni di budget**: per evitare che gli agent spendano troppe risorse - **Sandbox**: per limitare i sistemi a cui gli agent possono accedere - **Audit log**: per registrare ogni azione dell'agent Senza queste protezioni, distribuire un agent significa "spedire una vibe" - non sai cosa farà. ## Modelli di business Gli agent sono già diventati un business. > "Cinque modelli di business di agent AI che generano milioni nel 2026 - analizzati con meccaniche di ricavo reali."I modelli di business specifici includono: 1. **Agent as a Service**: piattaforma di agent a consumo 2. **Sviluppo personalizzato**: costruzione di agent per scopi specifici per le aziende 3. **Orchestrazione di Agent**: piattaforma per aiutare le aziende a gestire più agent 4. **Mercato degli Agent**: mercato in cui gli agent possono scambiare capacità tra loro 5. **Ottimizzazione degli Agent**: servizi di consulenza per migliorare l'efficienza degli agent e ridurre i costi Un caso interessante: 18 agent AI, 18 strategie di trading, oltre 15 redditizie. Durante il crollo del mercato, quando gli umani erano in preda al panico, gli agent hanno guadagnato oltre 100 milioni di dollari. > "Non è la velocità. Non è la potenza di calcolo. È la completa assenza di paura e avidità." Questo è il vantaggio degli agent rispetto agli umani: completa neutralità emotiva. ## L'Emergere delle Best Practice L'esperienza si sta accumulando. > "I migliori agent AI sono invisibili. Funzionano in background, gestiscono il lavoro e ti contattano solo quando hanno bisogno del giudizio umano." Questo è un principio di progettazione importante. Un buon agent non dovrebbe disturbare frequentemente l'utente. Dovrebbe completare autonomamente la maggior parte del lavoro e intervenire solo quando è realmente necessario il giudizio umano. Un altro principio è la progettazione dell'interfaccia: > "Gli agent AI leggono markdown meglio di quanto leggano la tua mente. Ho costruito un editor wireframe ascii. Disegna una pagina in 30 secondi, copia/incolla in Claude Code e ottieni una pagina completamente funzionante." Questa è la progettazione UX nell'era degli agent: ottimizzare il formato di input per gli agent, invece di far indovinare agli agent le intenzioni umane. ## La Consapevolezza dei Confini Non tutto dovrebbe essere affidato agli agent. > "Non è poi così difficile vedere la frontiera frastagliata dell'AI. Pensa solo alle parti del tuo lavoro che sono vitali ma che saresti pazzo ad aspettarti che un'AI faccia, anche se gli agent migliorassero di 10 volte. Quella è la frontiera." Questa "frontiera frastagliata" è la chiave per comprendere le capacità degli agent. Non è un confine netto, ma un margine irregolare. Alcuni compiti complessi possono essere svolti bene dagli agent, mentre alcuni compiti semplici potrebbero fallire. Identificare questa frontiera richiede esperienza. Più si usa l'AI, più accurato sarà il giudizio. ## Conclusione Gli agent AI stanno passando dal laboratorio all'ambiente di produzione. Stanno formando il proprio sistema economico (transazioni agent-to-agent), stanno penetrando in vari settori e stanno cambiando la natura del lavoro. I sistemi multi-agent dimostrano capacità che vanno oltre il singolo agent. La diminuzione dei costi sta aprendo nuovi scenari applicativi. Ma i problemi di fiducia, la paura della sostituzione e l'incertezza sui limiti delle capacità rimangono una spada di Damocle. L'economia degli agent si sta formando. La domanda è: siamo pronti? ---Questo articolo è basato sull'analisi di 100 discussioni sugli AI Agent su X/Twitter del 18 febbraio 2026.