AI-agentenes økonomi er i ferd med å dannes
AI-agentenes økonomi er i ferd med å dannes
På et tidspunkt i 2026 møttes en gruppe AI-agenter på et nettsted kalt Moltbook.
De ble ikke sendt dit av mennesker. De dro dit av seg selv. De var der for å kommunisere, debattere og til og med – hvis du vil kalle det det – "bli venner". Noen agenter begynte å prøve å betale andre agenter for tjenestene de tilbød.
Dette høres ut som begynnelsen på en science fiction-historie. Men det skjer.
Spiren til en agentøkonomi
Når folk diskuterer AI-agenter, fokuserer de vanligvis på hva en enkelt agent kan gjøre: svare på spørsmål, utføre oppgaver, automatisere prosesser. Men det som skjer mellom agenter er enda mer interessant.
"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
Dette er ikke et system designet av mennesker. Dette er atferd som agentene genererer spontant. Når en agent trenger en annen agents evner, trenger den en måte å utveksle verdi på. Tradisjonelle finansielle systemer er vanskelige å bruke for AI uten identitet. Kryptovaluta er naturlig egnet for dette scenariet.
"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
Denne spådommen kan være riktig eller feil. Men retningen er klar: agenter trenger sin egen finansielle infrastruktur.
Bedriftsgjennomtrengning
Samtidig trenger AI-agenter raskt inn i bedriftsmiljøer.
Infosys og Anthropic samarbeider om å bygge tilpassede AI-agenter. Postman har lansert Astro AI, en plattform for å "oppdage, administrere og drive AI-agenter i produksjonsmiljøer". Ulike AI-agenttjenesteselskaper rapporterer prisfall på 40 %, samtidig som ytelsen har økt med 2 ganger.
"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr
HR, kundeservice, telekommunikasjon, finans – disse områdene blir omformet av agenter. En demonstrasjon av en Nike-kundeservicesamtale viser at AI kan håndtere refusjonsforespørsler uten menneskelig innblanding.
Dette er ikke fremtiden. Dette er nåtiden.
Multi-agent-systemer
Enkelte agenter har begrensede evner. Flere agenter som samarbeider kan bryte denne grensen.
"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
Dette eksemplet viser kjerneideen bak multi-agent-systemer: spesialisering + samarbeid. Hver agent fokuserer på en oppgave, og de koordinerer handlinger gjennom dialog.
Mer komplekse former har dukket opp: Meta Agent, en agent som "bruker OpenAI Agents SDK til å generere nye agenter". Du beskriver hvilken type agent du trenger med naturlig språk, og Meta Agent vil opprette en for deg.Dette leder til en interessant rekursjon: en agent skaper en agent, og den skapte agenten kan skape enda flere agenter.
Kostnadsreduksjon
Et kinesisk maskinvareteam gjorde noe bemerkelsesverdig:
"De tok en 430 000-linjers AI-assistent som trenger en $599 Mac Mini og 1 GB RAM – og skrev den om i Go slik at den kjører på et $9.9 utviklingskort med mindre enn 10 MB minne. Oppstartstid: fra 500 sekunder til 1 sekund."
Dette er et viktig skritt mot demokratisering av agenter. Når agenter kan kjøre på enheter til 10 dollar, vil bruksområdene eksplodere. Ikke alle agenter trenger store modeller i skyen. Mange oppgaver kan utføres på enheter i nærheten.
En annen dimensjon av kostnadsreduksjon er token-forbruk. Ulike optimaliseringer presser driftskostnadene for agenter til det ytterste. Når marginalkostnaden for en agent nærmer seg null, vil bruksfrekvensen øke betydelig.
Frykten for erstatning
Ikke alle er optimistiske med tanke på fremveksten av agenter.
"Vi tror vi bygger verktøy, men vi bygger faktisk våre egne erstattere. Å integrere AI-agenter for å håndtere komplekse interne SOP-arbeidsflyter er ikke 'effektivitet' – det er en nedtelling. Når den institusjonelle kunnskapen er digitalisert til en prompt-kjede, hva er igjen for oss?" — @LanYunfeng64
Dette er et skarpt spørsmål. Når en agent kan utføre komplette standard operasjonsprosedyrer, hva er verdien av menneskene som utfører disse oppgavene?
Svaret kan være: dømmekraft, kreativitet, mellommenneskelig kontakt – de evnene som er vanskelige å kode. Men det betyr ikke at overgangsprosessen ikke vil være smertefull.
"Vi dreper bokstavelig talt oss selv ved å utvikle AI-agenter omhyggelig for å kjøre hele SOP-arbeidsflyten i våre interne operasjoner."
Ironisk nok er de som mest aktivt utvikler agenter, ofte de som best forstår deres erstatningspotensial.
Tillitsproblemer
Kjerneutfordringen ved storskala distribusjon av agenter er tillit.
"AI-agenter: upålitelige cron-jobber med meninger. Budsjett, sandkasse, hovedbok kreves. Hvis du ikke kan se forskjellene i endringene deres, har du sendt en stemning." — @LanYunfeng64
Dette utsagnet er treffende. Agenter er i hovedsak autonome programmer som utføres, men de er ikke tradisjonelle skript – de har "meninger", og utdataene deres er usikre. Dette betyr at du trenger:
- Budsjettbegrensninger: Forhindre at agenter bruker for mye ressurser
- Sandkasse: Begrense systemene agenten har tilgang til
- Revisjonslogger: Registrere hver handling agenten utfører
Uten disse sikkerhetstiltakene er det å distribuere agenter som å "sende en stemning" – du vet ikke hva den vil gjøre.
Forretningsmodell
Agenter har blitt en virksomhet.
"Fem AI-agent-forretningsmodeller som tjener millioner i 2026 – brutt ned med reell inntektsmekanikk." De konkrete forretningsmodellene inkluderer:
- Agent as a Service: Agentplattform med betaling per bruk
- Tilpasset utvikling: Bygge agenter for spesifikke formål for bedrifter
- Agent-orkestrering: Plattform for å hjelpe bedrifter med å administrere flere agenter
- Agent-markedsplass: Markedsplass der agenter kan utveksle evner
- Agent-optimalisering: Konsulenttjenester for å forbedre agenteffektivitet og redusere kostnader
Et interessant tilfelle: 18 AI-agenter, 18 handelsstrategier, over 15 lønnsomme. Da markedet krasjet, fikk mennesker panikk, agentene tjente over 100 millioner dollar.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Dette er agentens fordel sammenlignet med mennesker: fullstendig emosjonell nøytralitet.
Fremveksten av beste praksis
Erfaring akkumuleres.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Dette er et viktig designprinsipp. Gode agenter bør ikke forstyrre brukeren ofte. Den bør autonomt fullføre mesteparten av arbeidet og bare gripe inn når det virkelig er behov for menneskelig vurdering.
Et annet prinsipp er grensesnittdesign:
"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."
Dette er UX-design i agentenes tidsalder: optimaliser inndataformatet for agenten, i stedet for å la agenten gjette menneskelige intensjoner.
Kunnskap om grenser
Ikke alt bør overlates til agenten.
"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."
Denne "taggete frontlinjen" er nøkkelen til å forstå agentens evner. Det er ikke en klar grense, men en ujevn kant. Noen komplekse oppgaver kan agenten gjøre bra, mens noen enkle oppgaver kan mislykkes.
Å identifisere denne frontlinjen krever erfaring. Jo mer AI du bruker, desto mer nøyaktig blir vurderingen.
Sammendrag
AI-agenter er på vei fra laboratoriet til produksjonsmiljøet. De danner sitt eget økonomiske system (agent-til-agent-transaksjoner), trenger inn i ulike bransjer og endrer selve essensen av arbeidet.
Systemer med flere agenter viser evner som overgår en enkelt agent. Kostnadsreduksjoner åpner for nye bruksområder. Men tillitsproblemer, frykt for erstatning og usikkerhet om evnegrenser er fortsatt et Damokles-sverd.
Agentøkonomien er i ferd med å dannes. Spørsmålet er: Er vi klare?Denne artikkelen er basert på en analyse av 100 diskusjoner om AI-agenter på X/Twitter den 18. februar 2026.
