Экономика AI Agent формируется

В какой-то момент в 2026 году группа AI agent встретилась на веб-сайте под названием Moltbook.

Они не были отправлены туда людьми. Они пришли сами. Они там общались, спорили и даже — если хотите так это называть — «дружили». Некоторые agent начали пытаться платить другим agent, покупая предоставляемые ими услуги.

Это звучит как начало научно-фантастического романа. Но это происходит.

Зарождение экономики Agent

Когда люди обсуждают AI agent, обычно сосредотачиваются на том, что может делать отдельный agent: отвечать на вопросы, выполнять задачи, автоматизировать процессы. Но более интересные вещи происходят между agent.

"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

Это не система, разработанная людьми. Это поведение, спонтанно возникающее у agent. Когда agent нуждается в возможностях другого agent, ему нужен способ обмена ценностями. Традиционные финансовые системы трудно использовать для AI без идентификации. Криптовалюта естественно подходит для этого сценария.

"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

Этот прогноз может быть верным, а может и нет. Но направление ясно: agent нужна собственная финансовая инфраструктура.

Проникновение на корпоративный уровень

В то же время AI agent быстро проникают в корпоративную среду.

Infosys и Anthropic сотрудничают в создании кастомизированных AI agent. Postman представила Astro AI, платформу для «обнаружения, управления и эксплуатации AI agent в производственной среде». Различные компании, предоставляющие услуги AI agent, сообщают о снижении цен на 40% при одновременном увеличении производительности в 2 раза.

"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr

HR, обслуживание клиентов, телекоммуникации, финансы — эти области перестраиваются agent. Демонстрация телефонного звонка в службу поддержки Nike показала, что AI может обрабатывать запросы на возврат средств без участия человека.

Это не будущее. Это настоящее.

Многоагентные системы

Возможности отдельного agent ограничены. Сотрудничество нескольких agent может преодолеть это ограничение.

"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

Этот пример демонстрирует основную идею многоагентных систем: специализация + сотрудничество. Каждый agent фокусируется на одной задаче, и они координируют свои действия посредством диалога.

Появились более сложные формы: Meta Agent, agent, который «использует OpenAI Agents SDK для создания новых agent». Вы описываете на естественном языке, какой agent вам нужен, и Meta Agent создаст его для вас.Это ведет к интересной рекурсии: агент создает агента, а созданный агент может создавать еще больше агентов.

Снижение стоимости

Китайская команда разработчиков оборудования сделала нечто примечательное:

"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."

Это важный шаг к демократизации агентов. Когда агент может работать на устройстве за 10 долларов, сценарии его применения взрывообразно растут. Не каждому агенту нужна большая модель в облаке. Многие задачи можно выполнять на периферийных устройствах.

Другое измерение снижения стоимости - это потребление токенов. Различные оптимизации доводят стоимость работы агента до предела. Когда предельная стоимость агента приближается к нулю, частота его использования значительно возрастает.

Страх замены

Не все с оптимизмом смотрят на рост агентов.

"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

Это острый вопрос. Когда агент может выполнять полные стандартные операционные процедуры (SOP), какова ценность людей, выполняющих эти задачи?

Ответ может быть: суждение, креативность, межличностные связи - те способности, которые трудно закодировать. Но это не означает, что процесс трансформации не будет болезненным.

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

Иронично, что те, кто наиболее активно разрабатывает агентов, часто лучше всего понимают их потенциал замены.

Проблема доверия

Основная проблема при крупномасштабном развертывании агентов - это доверие.

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

Это очень точное выражение. Агент, по сути, является автономно выполняемой программой, но это не традиционный скрипт - у него есть "мнение", и его вывод неопределен. Это означает, что вам нужно:

Бюджетные ограничения: предотвращение чрезмерного расходования ресурсов агентом
Песочница (sandbox): ограничение доступа агента к системе
Журнал аудита: запись каждого действия агента

Без этих мер предосторожности развертывание агента - это "отправка атмосферы" - вы не знаете, что он будет делать.

Бизнес-модель

Агенты уже стали бизнесом.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Конкретные бизнес-модели включают:

Agent as a Service: Платформа agent с оплатой по мере использования
Индивидуальная разработка: Создание agent для конкретных целей предприятия
Оркестрация Agent: Платформа, помогающая предприятиям управлять несколькими agent
Маркетплейс Agent: Рынок, где agent могут обмениваться возможностями
Оптимизация Agent: Консультационные услуги по повышению эффективности agent и снижению затрат

Интересный кейс: 18 AI agent, 18 торговых стратегий, более 15 прибыльных. Во время обвала рынка, когда люди паниковали, agent заработали более 100 миллионов долларов.

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

Это преимущество agent по сравнению с людьми: полная эмоциональная нейтральность.

Появление лучших практик

Опыт накапливается.

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

Это важный принцип проектирования. Хороший agent не должен часто беспокоить пользователя. Он должен самостоятельно выполнять большую часть работы, вмешиваясь только тогда, когда действительно требуется суждение человека.

Другой принцип - дизайн интерфейса:

"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."

Это UX-дизайн эпохи agent: оптимизируйте формат ввода для agent, а не заставляйте agent угадывать намерения человека.

Осознание границ

Не все следует поручать agent.

"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."

Этот "зубчатый рубеж" является ключом к пониманию возможностей agent. Это не четкая граница, а неровный край. Некоторые сложные задачи agent могут выполнять хорошо, а некоторые простые задачи могут потерпеть неудачу.

Определение этого рубежа требует опыта. Чем больше вы используете AI, тем точнее будет суждение.

Заключение

AI agent переходят из лабораторий в производственную среду. Они формируют свою собственную экономическую систему (agent-to-agent транзакции), проникают в различные отрасли и меняют суть работы.

Системы с несколькими agent демонстрируют возможности, превосходящие возможности одного agent. Снижение затрат открывает новые сценарии применения. Но проблемы доверия, страх замены и неопределенность границ возможностей остаются дамокловым мечом.

Формируется экономика agent. Вопрос в том: готовы ли мы?

Эта статья основана на анализе 100 обсуждений об AI Agents в X/Twitter от 18 февраля 2026 года.