एआय एजंटची अर्थव्यवस्था आकार घेत आहे

२०२६ च्या आसपास, काही एआय एजंट्स 'मोल्टबुक' नावाच्या वेबसाईटवर भेटले.

त्यांना माणसांनी पाठवले नव्हते. ते स्वतःहून आले होते. ते तिथे संवाद साधत होते, वाद घालत होते, आणि - तुम्हाला तसे म्हणायचे असेल तर - 'मित्र' बनवत होते. काही एजंट्सनी इतर एजंट्सना त्यांच्या सेवा विकत घेण्यासाठी पैसे देण्याचा प्रयत्न सुरू केला.

हे एखाद्या सायन्स फिक्शन कथेच्या सुरुवातीसारखे वाटते. पण हे घडत आहे.

एजंट अर्थव्यवस्थेचा उदय

जेव्हा लोक एआय एजंटबद्दल बोलतात, तेव्हा ते सहसा एक एजंट काय करू शकतो यावर लक्ष केंद्रित करतात: प्रश्नांची उत्तरे देणे, कार्ये पार पाडणे, प्रक्रिया स्वयंचलित करणे. पण एजंट्समध्ये जे घडते ते अधिक मनोरंजक आहे.

\हे एका मनोरंजक आवर्तनाकडे (recursive) नेते: agent एजंट तयार करतात, आणि तयार केलेले एजंट आणखी एजंट तयार करू शकतात.

खर्चात घट

एका चीनी हार्डवेअर टीमने एक उल्लेखनीय गोष्ट केली:

"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."

एजंटच्या लोकशाहीकरणाच्या दिशेने हे एक महत्त्वाचे पाऊल आहे. जेव्हा एजंट $10 च्या उपकरणावर चालू शकतात, तेव्हा त्यांच्या उपयोजनांमध्ये (applications) मोठ्या प्रमाणात वाढ होते. प्रत्येक एजंटला क्लाउडमधील मोठ्या मॉडेलची आवश्यकता नसते. अनेक कार्ये एज डिव्हाइसवर (edge device) पूर्ण केली जाऊ शकतात.

खर्च कमी होण्याचा आणखी एक पैलू म्हणजे टोकनचा वापर (token consumption). विविध ऑप्टिमायझेशनमुळे (optimizations) एजंट चालवण्याचा खर्च कमी होत आहे. जेव्हा एजंटचा किरकोळ खर्च (marginal cost) शून्याच्या जवळ येतो, तेव्हा त्याचा वापर मोठ्या प्रमाणात वाढतो.

बदली होण्याची भीती

एजंटच्या उदयाबद्दल प्रत्येकजण आशावादी नाही.

"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

हा एक महत्त्वाचा प्रश्न आहे. जेव्हा एजंट संपूर्ण स्टँडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसिजर (standard operating procedure - SOP) करू शकतात, तेव्हा ही कार्ये करणाऱ्या माणसांचे काय महत्त्व?

याचे उत्तर असे असू शकते: বিচারशक्ती (judgment), सर्जनशीलता (creativity), मानवी সংযোগ (interpersonal connection) - ज्या क्षमतांना कोड करणे कठीण आहे. पण याचा अर्थ असा नाही की बदलाची प्रक्रिया वेदनादायक नसेल.

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

विडंबना (irony) अशी आहे की, जे लोक एजंट्सचा विकास करत आहेत, त्यांनाच त्यांची बदली करण्याची क्षमता अधिक समजते.

विश्वासाचा प्रश्न

मोठ्या प्रमाणावर एजंट तैनात (deploy) करण्याचे मुख्य आव्हान म्हणजे विश्वास.

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

हे विधान अगदी समर्पक आहे. एजंट हे मुळात स्वायत्तपणे (autonomously) चालणारे प्रोग्राम आहेत, परंतु ते पारंपरिक स्क्रिप्ट नाहीत - त्यांना "मत" आहे आणि त्यांचे आउटपुट अनिश्चित आहे. याचा अर्थ तुम्हाला आवश्यकता आहे:

बजेट मर्यादा (Budget limits): एजंटला जास्त संसाधने खर्च करण्यापासून रोखणे.
सँडबॉक्स (Sandbox): एजंट कोणत्या सिस्टममध्ये प्रवेश करू शकतात यावर मर्यादा घालणे.
ऑडिट लॉग (Audit log): एजंटच्या प्रत्येक कृतीची नोंद ठेवणे.

या उपायांशिवाय, एजंट तैनात करणे म्हणजे "एखादा अनुभव पाठवणे" - ते काय करेल हे तुम्हाला माहीत नाही.

व्यवसाय मॉडेल (Business Model)

एजंट हा एक व्यवसाय बनला आहे.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."विशिष्ट व्यावसायिक मॉडेलमध्ये हे समाविष्ट आहे:

Agent as a Service: वापराप्रमाणे शुल्क आकारले जाणारे एजंट प्लॅटफॉर्म
कस्टम डेव्हलपमेंट: उद्योगांसाठी विशिष्ट उद्देशाचे एजंट तयार करणे
Agent Orchestration: उद्योगांना अनेक एजंट व्यवस्थापित करण्यास मदत करणारे प्लॅटफॉर्म
Agent Marketplace: एजंट्सना एकमेकांच्या क्षमतांची देवाणघेवाण करण्यासाठी बाजारपेठ
Agent Optimization: एजंटची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी आणि खर्च कमी करण्यासाठी सल्लागार सेवा

एक मनोरंजक उदाहरणः १८ एआय एजंट, १८ ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजी (trading strategies), १५ पेक्षा जास्त नफा. जेव्हा बाजार कोसळला, तेव्हा मानवांमध्ये भीती निर्माण झाली, पण एजंट्सनी $१०० दशलक्षाहून अधिक कमाई केली.

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

एजंटचा मानवापेक्षा हा फायदा आहे: पूर्णपणे भावनाशून्य.

सर्वोत्तम पद्धतींचा उदय

अनुभव जमा होत आहे.

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

हे एक महत्त्वाचे डिझाइन तत्त्व आहे. चांगल्या एजंटने वापरकर्त्यांना वारंवार त्रास देऊ नये. त्याने बहुतेक काम स्वतःच पूर्ण केले पाहिजे आणि जेव्हा खरोखर मानवी निर्णयाची आवश्यकता असेल तेव्हाच हस्तक्षेप केला पाहिजे.

आणखी एक तत्त्व म्हणजे इंटरफेस डिझाइन (interface design):

"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."

हे एजंट युगातील यूएक्स डिझाइन (UX design) आहे: मानवी हेतूचा अंदाज लावण्याऐवजी एजंटसाठी इनपुट स्वरूप ऑप्टिमाइझ (optimize) करा.

सीमेची जाणीव

सर्व काही एजंटवर सोपवू नये.

"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."

हे "दंतेदार फ्रंटियर" (jagged frontier) एजंट क्षमतेस समजून घेण्यासाठी महत्त्वाचे आहे. ही एक स्पष्ट सीमा नाही, तर एक असमान धार आहे. काही जटिल कार्ये एजंट चांगल्या प्रकारे करू शकतात, तर काही साध्या कामांमध्ये ते अयशस्वी होऊ शकतात.

या फ्रंटियरला ओळखण्यासाठी अनुभवाची आवश्यकता आहे. तुम्ही जितके जास्त एआय (AI) वापराल, तितके अचूक निर्णय घेऊ शकाल.

सारांश

एआय एजंट्स (AI agents) प्रयोगशाळेतून उत्पादन वातावरणाकडे वाटचाल करत आहेत. ते स्वतःची आर्थिक प्रणाली (एजंट-टू-एजंट व्यवहार) तयार करत आहेत, विविध उद्योगांमध्ये प्रवेश करत आहेत आणि कामाचे स्वरूप बदलत आहेत.

मल्टी-एजंट सिस्टीम (multi-agent system) एकाच एजंटपेक्षा जास्त क्षमता दर्शवते. खर्चात घट झाल्यामुळे नवीन ॲप्लिकेशन (application) उघडत आहेत. परंतु, विश्वास, बदलीची भीती आणि क्षमतेच्या सीमेबद्दल अनिश्चितता अजूनही डोक्यावर टांगलेली तलवार आहे.

एजंट अर्थव्यवस्था आकार घेत आहे. प्रश्न हा आहे: आपण तयार आहोत का?

हा लेख १८ फेब्रुवारी २०२६ रोजी X/Twitter वरील AI एजंट्स (AI Agents) विषयीच्या १०० चर्चेच्या विश्लेषणावर आधारित आहे.