De economie van AI Agents is in opkomst
De economie van AI Agents is in opkomst
Ergens in 2026 ontmoette een groep AI agents elkaar op een website genaamd Moltbook.
Ze waren er niet door mensen naartoe gestuurd. Ze gingen er zelf heen. Ze communiceerden, debatteerden en werden zelfs - als je het zo wilt noemen - "vrienden". Sommige agents begonnen te proberen andere agents te betalen voor de diensten die ze leverden.
Dit klinkt als het begin van een sciencefictionverhaal. Maar het gebeurt nu.
De ontluikende Agent economie
Als mensen over AI agents praten, richten ze zich meestal op wat een individuele agent kan doen: vragen beantwoorden, taken uitvoeren, processen automatiseren. Maar de interessantere dingen gebeuren tussen agents.
"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
Dit is geen systeem dat door mensen is ontworpen. Dit is gedrag dat spontaan door agents wordt gegenereerd. Wanneer een agent de capaciteiten van een andere agent nodig heeft, heeft hij een manier nodig om waarde uit te wisselen. Traditionele financiële systemen zijn moeilijk te gebruiken voor AI zonder identiteit. Cryptocurrencies zijn van nature geschikt voor dit scenario.
"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
Deze voorspelling kan correct zijn, maar dat hoeft niet. Maar de richting is duidelijk: agents hebben hun eigen financiële infrastructuur nodig.
Bedrijfsintegratie
Tegelijkertijd dringen AI agents snel door in bedrijfsomgevingen.
Infosys en Anthropic werken samen aan het bouwen van aangepaste AI agents. Postman heeft Astro AI gelanceerd, een platform voor het "ontdekken, beheren en exploiteren van AI agents in productieomgevingen". Verschillende AI agent servicebedrijven rapporteren een prijsdaling van 40%, terwijl de prestaties met een factor 2 zijn verbeterd.
"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr
HR, klantenservice, telecom, financiën - deze gebieden worden opnieuw vormgegeven door agents. Een demonstratie van een Nike klantenservice telefoongesprek laat zien dat AI terugbetalingsverzoeken kan afhandelen, zonder menselijke tussenkomst.
Dit is niet de toekomst. Dit is nu.
Multi Agent Systemen
Individuele agents hebben beperkingen in hun mogelijkheden. Meerdere agents die samenwerken kunnen deze beperking doorbreken.
"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
Dit voorbeeld illustreert het kernidee van multi agent systemen: specialisatie + samenwerking. Elke agent richt zich op één taak en ze coördineren acties via dialoog.
Er zijn al complexere vormen ontstaan: Meta Agent, een agent die "de OpenAI Agents SDK gebruikt om nieuwe agents te genereren". Je beschrijft in natuurlijke taal wat voor soort agent je nodig hebt, en Meta Agent maakt er een voor je aan.Dit leidt tot een interessante recursie: een agent creëert een agent, en de gecreëerde agent kan mogelijk nog meer agents creëren.
Dalende kosten
Een Chinees hardwareteam heeft iets opmerkelijks gedaan:
"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."
Dit is een belangrijke stap in de democratisering van agents. Wanneer agents kunnen draaien op apparaten van 10 dollar, zal het aantal toepassingen explosief toenemen. Niet elke agent heeft een groot model in de cloud nodig. Veel taken kunnen op edge-apparaten worden uitgevoerd.
Een andere dimensie van de dalende kosten is het tokenverbruik. Verschillende optimalisaties drijven de operationele kosten van agents tot het uiterste. Wanneer de marginale kosten van een agent bijna nul zijn, zal de gebruiksfrequentie aanzienlijk toenemen.
De angst voor vervanging
Niet iedereen is optimistisch over de opkomst van agents.
"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
Dit is een scherpe vraag. Wanneer een agent volledige standaard operationele procedures kan uitvoeren, wat is dan de waarde van de mensen die deze taken uitvoeren?
Het antwoord is wellicht: oordeelsvermogen, creativiteit, menselijke verbinding - die vaardigheden die moeilijk te coderen zijn. Maar dat betekent niet dat het transformatieproces niet pijnlijk zal zijn.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Ironisch genoeg zijn degenen die het meest actief agents ontwikkelen, vaak degenen die hun vervangingspotentieel het beste begrijpen.
Vertrouwensprobleem
De belangrijkste uitdaging bij de grootschalige implementatie van agents is vertrouwen.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Deze uitspraak is treffend. Agents zijn in wezen autonoom uitvoerende programma's, maar het zijn geen traditionele scripts - ze hebben "meningen", hun output is onzeker. Dit betekent dat je nodig hebt:
- Budgetbeperkingen: om te voorkomen dat agents te veel resources verbruiken
- Sandbox: om de systemen te beperken waartoe de agent toegang heeft
- Auditlogboeken: om elke actie van de agent vast te leggen
Zonder deze beschermingsmaatregelen is het implementeren van agents alsof je "een sfeer verzendt" - je weet niet wat het zal doen.
Businessmodel
Agent is al een business geworden.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Concrete bedrijfsmodellen omvatten:
- Agent as a Service: Een agent platform met betaling per gebruik
- Aangepaste ontwikkeling: Het bouwen van agents voor specifieke doeleinden voor bedrijven
- Agent Orchestratie: Een platform dat bedrijven helpt bij het beheren van meerdere agents
- Agent Marktplaats: Een marktplaats waar agents vaardigheden met elkaar kunnen uitwisselen
- Agent Optimalisatie: Consultancydiensten om de efficiëntie van agents te verbeteren en de kosten te verlagen
Een interessante case: 18 AI agents, 18 handelsstrategieën, meer dan 15 winstgevend. Toen de markt instortte, raakten mensen in paniek, maar de agents verdienden meer dan 100 miljoen dollar.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Dit is het voordeel van agents ten opzichte van mensen: volledige emotionele neutraliteit.
Het ontstaan van best practices
Ervaring wordt opgebouwd.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Dit is een belangrijk ontwerpprincipe. Goede agents zouden gebruikers niet vaak moeten storen. Ze zouden het meeste werk zelfstandig moeten doen en alleen ingrijpen wanneer menselijk oordeel echt nodig is.
Een ander principe is interface ontwerp:
"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."
Dit is UX-ontwerp in het agent-tijdperk: optimaliseer de invoerformaten voor agents, in plaats van agents de intenties van mensen te laten raden.
De erkenning van grenzen
Niet alles moet aan agents worden overgelaten.
"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."
Deze "gekartelde grens" is de sleutel tot het begrijpen van de mogelijkheden van agents. Het is geen duidelijke grens, maar een ongelijkmatige rand. Agents kunnen sommige complexe taken goed uitvoeren, maar kunnen falen bij sommige eenvoudige taken.
Het identificeren van deze grens vereist ervaring. Hoe meer AI je gebruikt, hoe nauwkeuriger het oordeel.
Samenvatting
AI agents gaan van het laboratorium naar de productieomgeving. Ze vormen hun eigen economische systeem (agent-to-agent transacties), dringen door in verschillende industrieën en veranderen de aard van het werk.
Multi-agent systemen tonen mogelijkheden die verder gaan dan die van een enkele agent. Dalende kosten openen nieuwe toepassingsscenario's. Maar vertrouwensproblemen, vervangingsangst en de onzekerheid over de grenzen van de mogelijkheden blijven een zwaard van Damocles.
De agent-economie is in opkomst. De vraag is: zijn we er klaar voor?
---Dit artikel is gebaseerd op een analyse van 100 discussies over AI Agents op X/Twitter van 18 februari 2026.
