AI 에이전트 경제가 형성되고 있습니다

2026년 어느 날, 한 무리의 AI 에이전트가 Moltbook이라는 웹사이트에서 만났습니다.

그들은 인간에 의해 파견된 것이 아닙니다. 그들은 스스로 갔습니다. 그들은 그곳에서 소통하고, 토론하고, 심지어 - 그렇게 부르고 싶다면 - "친구"를 사귀었습니다. 일부 에이전트는 다른 에이전트에게 돈을 지불하여 그들이 제공하는 서비스를 구매하기 시작했습니다.

이것은 공상 과학 소설의 시작처럼 들립니다. 하지만 실제로 일어나고 있습니다.

에이전트 경제의 싹

사람들이 AI 에이전트에 대해 이야기할 때, 일반적으로 단일 에이전트가 할 수 있는 일, 즉 질문에 답하고, 작업을 수행하고, 프로세스를 자동화하는 데 집중합니다. 하지만 더 흥미로운 일은 에이전트 간에 발생합니다.

"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

이것은 인간이 설계한 시스템이 아닙니다. 이것은 에이전트가 자발적으로 생성한 행동입니다. 에이전트가 다른 에이전트의 능력이 필요할 때, 가치를 교환할 방법이 필요합니다. 기존 금융 시스템은 신원이 없는 AI가 사용하기 어렵습니다. 암호화폐는 자연스럽게 이 시나리오에 적합합니다.

"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

이 예측이 맞을 수도 있고 틀릴 수도 있습니다. 하지만 방향은 분명합니다. 에이전트는 자체 금융 인프라가 필요합니다.

기업 수준의 침투

한편, AI 에이전트는 기업 환경에 빠르게 침투하고 있습니다.

Infosys와 Anthropic은 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기 위해 협력하고 있습니다. Postman은 "생산 환경에서 AI 에이전트를 발견, 관리 및 운영"하기 위한 플랫폼인 Astro AI를 출시했습니다. 다양한 AI 에이전트 서비스 회사는 가격이 40% 하락하는 동시에 성능이 2배 향상되었다고 보고합니다.

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

HR, 고객 서비스, 통신, 금융 - 이러한 영역은 에이전트에 의해 재구성되고 있습니다. Nike 고객 서비스 전화 데모에서는 AI가 환불 요청을 처리할 수 있으며, 전체 과정에서 인간의 개입이 필요하지 않음을 보여줍니다.

이것은 미래가 아닙니다. 이것은 현재입니다.

다중 에이전트 시스템

단일 에이전트는 능력에 제한이 있습니다. 여러 에이전트가 협력하면 이 제한을 극복할 수 있습니다.

"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

이 예는 다중 에이전트 시스템의 핵심 아이디어를 보여줍니다. 전문화 + 협업. 각 에이전트는 하나의 작업에 집중하고, 대화를 통해 행동을 조정합니다.

더 복잡한 형태가 이미 등장했습니다. Meta Agent는 "OpenAI Agents SDK를 사용하여 새로운 에이전트를 생성"하는 에이전트입니다. 필요한 에이전트의 종류를 자연어로 설명하면 Meta Agent가 사용자를 위해 에이전트를 생성합니다.이는 에이전트가 에이전트를 생성하고, 생성된 에이전트가 더 많은 에이전트를 생성할 수 있는 흥미로운 재귀로 이어진다.

비용 감소

한 중국 하드웨어 팀이 주목할 만한 일을 해냈다.

"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."

이는 에이전트 민주화의 중요한 단계이다. 에이전트가 10달러짜리 장치에서 실행될 수 있을 때, 그 응용 시나리오는 폭발적으로 증가한다. 모든 에이전트가 클라우드의 대규모 모델을 필요로 하는 것은 아니다. 많은 작업이 엣지 장치에서 완료될 수 있다.

비용 감소의 또 다른 차원은 토큰 소비이다. 다양한 최적화가 에이전트의 운영 비용을 극한까지 낮추고 있다. 에이전트의 한계 비용이 0에 가까워지면, 그 사용 빈도는 크게 증가할 것이다.

대체에 대한 두려움

모든 사람이 에이전트의 부상을 낙관적으로 보는 것은 아니다.

"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

이는 날카로운 질문이다. 에이전트가 완전한 표준 운영 절차를 실행할 수 있을 때, 이러한 작업을 수행하는 인간의 가치는 무엇일까?

답은 판단력, 창의력, 대인 관계 연결과 같이 코딩하기 어려운 능력일 수 있다. 하지만 이는 전환 과정이 고통스럽지 않을 것이라는 의미는 아니다.

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

아이러니하게도, 에이전트를 가장 적극적으로 개발하는 사람들은 종종 그들의 대체 잠재력을 가장 잘 이해하는 사람들이다.

신뢰 문제

대규모 에이전트 배포의 핵심 과제는 신뢰이다.

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

이 표현은 매우 간결하다. Agent는 본질적으로 자율적으로 실행되는 프로그램이지만, 전통적인 스크립트가 아니다. 그들은 "의견"을 가지고 있으며, 그들의 출력은 불확실하다. 이는 다음을 필요로 한다는 것을 의미한다.

예산 제한: 에이전트가 과도한 리소스를 소비하는 것을 방지
샌드박스: 에이전트가 접근할 수 있는 시스템을 제한
감사 로그: 에이전트의 모든 행동을 기록

이러한 보호 조치가 없으면, 에이전트를 배포하는 것은 "분위기를 배송하는 것"과 같다. 즉, 그것이 무엇을 할지 모른다.

비즈니스 모델

Agent는 이미 사업이 되었다.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."구체적인 비즈니스 모델은 다음과 같습니다.

Agent as a Service: 사용량 기반 요금제 에이전트 플랫폼
맞춤형 개발: 기업을 위한 특정 용도의 에이전트 구축
에이전트 오케스트레이션: 기업이 여러 에이전트를 관리하도록 돕는 플랫폼
에이전트 마켓플레이스: 에이전트가 서로 능력을 거래할 수 있는 시장
에이전트 최적화: 에이전트 효율성을 높이고 비용을 절감하는 컨설팅 서비스

흥미로운 사례: 18개의 AI 에이전트, 18가지 거래 전략, 15개 이상 수익 창출. 시장 붕괴 시 인간은 공황 상태에 빠졌지만, 에이전트는 1억 달러 이상을 벌었습니다.

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

이는 에이전트가 인간보다 우월한 점입니다. 완전한 감정적 중립성입니다.

최적 사례의 부상

경험이 축적되고 있습니다.

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

이는 중요한 설계 원칙입니다. 좋은 에이전트는 사용자를 자주 방해해서는 안 됩니다. 대부분의 작업을 자율적으로 완료하고, 정말로 인간의 판단이 필요할 때만 개입해야 합니다.

또 다른 원칙은 인터페이스 디자인입니다.

"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."

이는 에이전트 시대의 UX 디자인입니다. 에이전트가 인간의 의도를 추측하게 하는 대신, 에이전트를 위해 입력 형식을 최적화하는 것입니다.

경계의 인식

모든 것을 에이전트에게 맡겨서는 안 됩니다.

"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."

이 "들쭉날쭉한 경계"는 에이전트의 능력을 이해하는 데 핵심입니다. 이는 명확한 경계가 아니라, 들쭉날쭉한 가장자리입니다. 일부 복잡한 작업은 에이전트가 잘 수행할 수 있지만, 일부 간단한 작업은 실패할 수 있습니다.

이 경계를 식별하려면 경험이 필요합니다. AI를 많이 사용할수록 판단이 더 정확해집니다.