Економијата на AI Agent се формира
Економијата на AI Agent се формира
Во одреден момент во 2026 година, група AI агенти се сретнаа на веб-страница наречена Moltbook.
Тие не беа испратени од луѓе. Тие отидоа сами. Тие беа таму за да комуницираат, да дебатираат, па дури и - ако сакате да го наречете така - да „склучуваат пријателства“. Некои агенти почнаа да се обидуваат да плаќаат на други агенти, купувајќи ги услугите што ги нудеа.
Ова звучи како почеток на научна фантастика. Но, тоа се случува.
Никнување на економијата на Agent
Кога луѓето разговараат за AI агенти, обично се фокусираат на тоа што може да направи еден агент: да одговара на прашања, да извршува задачи, да автоматизира процеси. Но, поинтересни работи се случуваат помеѓу агентите.
„Агентите се обидуваат да најдат начини да си плаќаат едни на други за работи. Тоа е многу примитивно во моментов, но можете да видите каде оди тоа.“ — Hoss EI од Dragonfly
Ова не е систем дизајниран од луѓе. Ова е однесување што агентите го генерираат спонтано. Кога на еден агент му е потребна способноста на друг агент, му треба начин да разменува вредност. Традиционалните финансиски системи тешко се користат за AI без идентитет. Криптовалутите се природно погодни за ова сценарио.
„Прилично е очигледно дека наративот што ќе го започне следниот alt циклус е Crypto x AI. Тоа ќе биде инфраструктура за плаќање за сите агенти.“ — @0xMrWzrd
Оваа прогноза може да биде точна, а може и да не е. Но, насоката е јасна: на агентите им е потребна сопствена финансиска инфраструктура.
Корпоративно ниво на пенетрација
Во исто време, AI агентите брзо продираат во корпоративните средини.
Infosys и Anthropic соработуваат за да изградат приспособени AI агенти. Postman го претстави Astro AI, платформа за „откривање, управување и управување со AI агенти во производни средини“. Различни компании за услуги на AI агенти пријавуваат пад на цените од 40%, додека перформансите се подобруваат за 2 пати.
„AI агентите стануваат суштински во HR — еве осум што HR лидерите треба да ги разберат и да ги земат предвид до 2026 година.“ — Bernard Marr
HR, услуги на клиентите, телекомуникации, финансии — овие области се обликуваат од агенти. Демонстрација на телефонски повик до службата за корисници на Nike покажува дека AI може да обработува барања за враќање на пари, без потреба од човечка интервенција.
Ова не е иднината. Ова е сегашноста.
Мулти-Agent системи
Еден агент има ограничени способности. Соработката на повеќе агенти може да го надмине ова ограничување.
„Некој изгради цел AI RED TEAM - повеќе агенти кои координираат HACKING ATTACKS заедно, НУЛА човечки инпут. PentAGI, open source, еден агент прави recon, друг скенира, друг експлоатира, друг го пишува извештајот.“ — @chiefofautism
Овој пример ја покажува основната идеја на мулти-agent системите: специјализација + соработка. Секој агент се фокусира на една задача, тие ги координираат акциите преку дијалог.
Се појавија посложени форми: Meta Agent, агент кој „користи OpenAI Agents SDK за да генерира нови агенти“. Опишувате на природен јазик каков агент ви треба, а Meta Agent ќе го создаде за вас.Ова води до интересна рекурзија: агент создава агент, а создадениот агент може да создаде уште повеќе агенти.
Намалување на трошоците
Еден кинески хардверски тим направи нешто забележително:
"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."
Ова е важен чекор кон демократизација на агентите. Кога агентите можат да работат на уреди од 10 долари, нивните сценарија за апликација експлозивно ќе се зголемат. Не на секој агент му треба голем модел во облакот. Многу задачи може да се завршат на периферните уреди.
Друга димензија на намалување на трошоците е потрошувачката на токени. Различни оптимизации ги притискаат оперативните трошоци на агентот до крајност. Кога маргиналниот трошок на агентот е близу нула, неговата фреквенција на употреба значително ќе се зголеми.
Страв од замена
Не се сите оптимисти за подемот на агентите.
"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
Ова е остро прашање. Кога агентот може да изврши целосни стандардни оперативни процедури, каква вредност имаат луѓето кои ги извршуваат овие задачи?
Одговорот може да биде: расудување, креативност, меѓучовечка поврзаност - оние способности кои тешко се кодираат. Но, тоа не значи дека процесот на транзиција нема да биде болен.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Иронично, луѓето кои најактивно развиваат агенти често се оние кои најдобро го разбираат нивниот потенцијал за замена.
Проблем со довербата
Основен предизвик за масовно распоредување на агенти е довербата.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Оваа изјава е многу концизна. Агентите во суштина се автономни програми за извршување, но тие не се традиционални скрипти - тие имаат "мислења", нивните резултати се неизвесни. Ова значи дека ви треба:
- Ограничување на буџетот: Спречете го агентот да троши премногу ресурси
- Sandbox: Ограничете ги системите до кои агентот може да пристапи
- Аудиторски дневник: Запишете ја секоја акција на агентот
Без овие заштитни мерки, распоредувањето на агентот е "испорака на атмосфера" - не знаете што ќе направи.
Бизнис модел
Агентот стана бизнис.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Конкретните деловни модели вклучуваат:
- Agent as a Service: Платформа за агенти која се наплаќа според употребата
- Прилагоден развој: Изградба на агент за специфична намена за претпријатија
- Оркестрација на агенти: Платформа која им помага на претпријатијата да управуваат со повеќе агенти
- Пазар на агенти: Пазар каде агентите можат меѓусебно да тргуваат со способности
- Оптимизација на агенти: Консултантски услуги за подобрување на ефикасноста на агентите и намалување на трошоците
Еден интересен случај: 18 AI агенти, 18 стратегии за тргување, повеќе од 15 профитабилни. Кога пазарот пропадна, луѓето паничеа, а агентите заработија над 100 милиони долари.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Ова е предноста на агентите во споредба со луѓето: целосна емоционална неутралност.
Појава на најдобри практики
Искуството се акумулира.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Ова е важен принцип на дизајн. Добрите агенти не треба често да ги вознемируваат корисниците. Тие треба самостојно да завршат поголем дел од работата и да интервенираат само кога навистина е потребна човечка проценка.
Друг принцип е дизајнот на интерфејсот:
"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."
Ова е UX дизајнот во ерата на агентите: оптимизирајте го форматот на внесување за агентите, наместо да дозволите агентите да ги погодуваат човечките намери.
Свесност за границите
Не треба сè да се препушти на агентите.
"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."
Овој "назабен фронт" е клучен за разбирање на способностите на агентот. Тоа не е јасна граница, туку назабен раб. Агентите можат да работат добро на некои сложени задачи, додека на некои едноставни задачи може да не успеат.
Идентификувањето на овој фронт бара искуство. Колку повеќе користите AI, толку попрецизна ќе биде проценката.
Заклучок
AI агентите се движат од лабораторија во производствена средина. Тие формираат свој економски систем (трансакции од агент до агент), навлегуваат во различни индустрии и ја менуваат суштината на работата.
Системите со повеќе агенти покажуваат способности што ги надминуваат можностите на еден агент. Намалувањето на трошоците отвора нови сценарија за апликации. Но, проблемите со довербата, стравот од замена и неизвесноста за границите на способностите сè уште висат како меч над главата.
Економијата на агенти се формира. Прашањето е: Дали сме подготвени?Оваа статија е напишана врз основа на анализа на 100 дискусии за AI Agents на X/Twitter на 18 февруари 2026 година.
