Ekonomia agentów AI się kształtuje

W pewnym momencie w 2026 roku grupa agentów AI spotkała się na stronie internetowej o nazwie Moltbook.

Nie zostali tam wysłani przez ludzi. Poszli tam sami. Komunikowali się, dyskutowali, a nawet – jeśli chcesz to tak nazwać – „zaprzyjaźniali się”. Niektórzy agenci zaczęli próbować płacić innym agentom, kupując oferowane przez nich usługi.

Brzmi to jak początek powieści science fiction. Ale to się dzieje.

Początki ekonomii agentów

Kiedy ludzie dyskutują o agentach AI, zwykle koncentrują się na tym, co może zrobić pojedynczy agent: odpowiadać na pytania, wykonywać zadania, automatyzować procesy. Ale ciekawsze rzeczy dzieją się między agentami.

„Agenci próbują znaleźć sposoby na wzajemne płacenie sobie za różne rzeczy. To jest bardzo prymitywne w tej chwili, ale widać, dokąd to zmierza.” — Hoss EI z Dragonfly

To nie jest system zaprojektowany przez ludzi. To jest spontaniczne zachowanie agentów. Kiedy agent potrzebuje zdolności innego agenta, potrzebuje sposobu na wymianę wartości. Tradycyjne systemy finansowe są trudne w użyciu dla AI bez tożsamości. Kryptowaluty naturalnie pasują do tego scenariusza.

„Jest całkiem oczywiste, że narracja, która zapoczątkuje następny cykl altcoinów, to Crypto x AI. To będzie infrastruktura płatnicza dla wszystkich agentów.” — @0xMrWzrd

Ta prognoza może być trafna, a może nie. Ale kierunek jest jasny: agenci potrzebują własnej infrastruktury finansowej.

Penetracja na poziomie korporacyjnym

W międzyczasie agenci AI szybko przenikają do środowisk korporacyjnych.

Infosys i Anthropic współpracują przy budowie spersonalizowanych agentów AI. Postman wprowadził Astro AI, platformę do „odkrywania, zarządzania i obsługi agentów AI w środowiskach produkcyjnych”. Różne firmy świadczące usługi agentów AI zgłaszają spadek cen o 40% przy jednoczesnym dwukrotnym wzroście wydajności.

„Agenci AI stają się niezbędni w HR — oto ośmiu, których liderzy HR powinni zrozumieć i rozważyć do 2026 roku.” — Bernard Marr

HR, obsługa klienta, telekomunikacja, finanse — te obszary są przekształcane przez agentów. Demonstracja rozmowy telefonicznej z obsługą klienta Nike pokazała, że AI może obsługiwać żądania zwrotu pieniędzy bez udziału człowieka.

To nie jest przyszłość. To jest teraz.

Systemy wielu agentów

Pojedynczy agent ma ograniczone możliwości. Współpraca wielu agentów może przełamać to ograniczenie.

„Ktoś zbudował cały AI RED TEAM - wielu agentów, którzy koordynują ATAKI HAKERSKIE, ZERO ludzkiego wkładu. PentAGI, open source, jeden agent robi rozpoznanie, inny skanuje, inny wykorzystuje luki, inny pisze raport.” — @chiefofautism

Ten przykład pokazuje podstawową ideę systemów wielu agentów: specjalizacja + współpraca. Każdy agent koncentruje się na jednym zadaniu, a działania koordynują poprzez rozmowę.

Pojawiły się bardziej złożone formy: Meta Agent, agent, który „używa OpenAI Agents SDK do generowania nowych agentów”. Opisujesz w języku naturalnym, jakiego agenta potrzebujesz, a Meta Agent go dla ciebie tworzy.To prowadzi do interesującej rekurencji: agent tworzy agenta, a stworzony agent może tworzyć kolejnych agentów.

Spadek kosztów

Chiński zespół zajmujący się sprzętem dokonał godnej uwagi rzeczy:

"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."

To ważny krok w kierunku demokratyzacji agentów. Kiedy agent może działać na urządzeniu za 10 dolarów, jego zastosowania gwałtownie wzrosną. Nie każdy agent potrzebuje dużego modelu w chmurze. Wiele zadań można wykonać na urządzeniach brzegowych.

Innym wymiarem spadku kosztów jest zużycie tokenów. Różne optymalizacje sprowadzają koszty działania agenta do granic możliwości. Kiedy koszt krańcowy agenta zbliża się do zera, jego częstotliwość użycia znacznie wzrasta.

Strach przed zastąpieniem

Nie wszyscy są optymistycznie nastawieni do rozwoju agentów.

"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

To ostre pytanie. Kiedy agent może wykonywać kompletne standardowe procedury operacyjne (SOP), jaka jest wartość ludzi wykonujących te zadania?

Odpowiedź może brzmieć: osąd, kreatywność, połączenia interpersonalne – te trudne do zakodowania umiejętności. Ale to nie znaczy, że proces transformacji nie będzie bolesny.

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

Ironią losu jest to, że osoby najbardziej aktywnie rozwijające agentów, często najlepiej rozumieją ich potencjał zastępczy.

Kwestia zaufania

Kluczowym wyzwaniem w masowym wdrażaniu agentów jest zaufanie.

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

To bardzo trafne sformułowanie. Agenci są zasadniczo autonomicznie wykonywanymi programami, ale nie są tradycyjnymi skryptami – mają "opinie", a ich wyniki są niepewne. Oznacza to, że potrzebujesz:

Ograniczenia budżetowe: aby zapobiec wydawaniu przez agenta zbyt wielu zasobów
Sandbox: aby ograniczyć systemy, do których agent ma dostęp
Dzienniki audytu: aby rejestrować każde działanie agenta

Bez tych zabezpieczeń wdrożenie agenta to "wysyłanie klimatu" – nie wiesz, co zrobi.

Model biznesowy

Agent stał się biznesem.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Konkretne modele biznesowe obejmują:

Agent as a Service: Platforma agentów rozliczana za zużycie
Rozwój na zamówienie: Budowanie agentów o konkretnym przeznaczeniu dla przedsiębiorstw
Orkiestracja agentów: Platforma pomagająca przedsiębiorstwom zarządzać wieloma agentami
Rynek agentów: Rynek, na którym agenci mogą wymieniać się swoimi możliwościami
Optymalizacja agentów: Usługi doradcze mające na celu zwiększenie efektywności agentów i obniżenie kosztów

Interesujący przypadek: 18 agentów AI, 18 strategii handlowych, ponad 15 zyskownych. Podczas krachu na rynku, kiedy ludzie panikowali, agenci zarobili ponad 100 milionów dolarów.

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

To jest przewaga agentów nad ludźmi: całkowita neutralność emocjonalna.

Wyłanianie się najlepszych praktyk

Doświadczenie jest gromadzone.

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

To ważna zasada projektowania. Dobry agent nie powinien często przeszkadzać użytkownikowi. Powinien samodzielnie wykonywać większość pracy i interweniować tylko wtedy, gdy naprawdę potrzebna jest ludzka ocena.

Kolejną zasadą jest projektowanie interfejsu:

"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."

To jest projektowanie UX w erze agentów: optymalizacja formatu wejściowego dla agenta, zamiast pozwolenia agentowi na zgadywanie ludzkich intencji.

Rozpoznawanie granic

Nie wszystko powinno być powierzane agentowi.

"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."

Ta "ząbkowana granica" jest kluczem do zrozumienia możliwości agenta. Nie jest to wyraźna granica, ale poszarpana krawędź. Agenci mogą dobrze radzić sobie ze złożonymi zadaniami, ale mogą zawieść w prostych.

Rozpoznanie tej granicy wymaga doświadczenia. Im więcej korzystasz z AI, tym dokładniejsza jest ocena.

Podsumowanie

Agenci AI przechodzą z laboratorium do środowiska produkcyjnego. Tworzą własny system ekonomiczny (transakcje agent-agent), przenikają do różnych branż i zmieniają istotę pracy.

Systemy multi-agentowe wykazują możliwości wykraczające poza pojedynczego agenta. Spadek kosztów otwiera nowe scenariusze zastosowań. Jednak kwestie zaufania, strach przed zastąpieniem i niepewność co do granic możliwości pozostają mieczem wiszącym nad głową.

Ekonomia agentów się kształtuje. Pytanie brzmi: czy jesteśmy na to gotowi?

Artykuł ten powstał na podstawie analizy 100 dyskusji na X/Twitterze na temat agentów AI z dnia 18 lutego 2026 roku.