Ekonomika AI Agentov sa Formuje

V určitom momente v roku 2026 sa skupina AI agentov stretla na webovej stránke s názvom Moltbook.

Neboli tam poslaní ľuďmi. Išli tam sami. Komunikovali, debatovali a dokonca – ak to tak chcete nazvať – „priatelili sa“. Niektorí agenti začali skúšať platiť iným agentom za služby, ktoré poskytovali.

Znie to ako úvod do sci-fi románu. Ale deje sa to.

Klíčenie Ekonomiky Agentov

Keď ľudia diskutujú o AI agentoch, zvyčajne sa zameriavajú na to, čo dokáže jeden agent: odpovedať na otázky, vykonávať úlohy, automatizovať procesy. Ale zaujímavejšie veci sa dejú medzi agentmi.

"Agenti sa snažia nájsť spôsoby, ako si navzájom platiť za veci. Momentálne je to veľmi primitívne, ale vidíte, kam to smeruje." — Hoss EI z Dragonfly

Nie je to systém navrhnutý ľuďmi. Je to správanie, ktoré agenti generujú spontánne. Keď agent potrebuje schopnosť iného agenta, potrebuje spôsob, ako si vymeniť hodnotu. Tradičné finančné systémy je pre AI bez identity ťažké používať. Kryptomeny sa prirodzene hodia do tohto scenára.

"Je celkom zrejmé, že naratív, ktorý naštartuje ďalší alt cyklus, je Crypto x AI. Bude to platobná infraštruktúra pre všetkých agentov." — @0xMrWzrd

Táto predpoveď môže byť správna alebo nesprávna. Ale smer je jasný: agenti potrebujú svoju vlastnú finančnú infraštruktúru.

Firemná Penetráci

Medzitým AI agenti rýchlo prenikajú do podnikového prostredia.

Infosys a Anthropic spolupracujú na budovaní prispôsobených AI agentov. Postman predstavil Astro AI, platformu na „objavovanie, správu a prevádzkovanie AI agentov v produkčnom prostredí“. Rôzne spoločnosti poskytujúce služby AI agentov hlásia pokles cien o 40 % a zároveň 2-násobné zvýšenie výkonu.

"AI agenti sa stávajú nevyhnutnými v HR — tu je osem, ktorým by mali HR lídri rozumieť a zvážiť ich do roku 2026." — Bernard Marr

HR, zákaznícky servis, telekomunikácie, financie – tieto oblasti sú pretvárané agentmi. Ukážka telefonátu zákazníckeho servisu Nike ukazuje, že AI dokáže spracovať žiadosti o vrátenie peňazí bez akéhokoľvek zásahu človeka.

Toto nie je budúcnosť. Toto je teraz.

Multi-Agent Systémy

Schopnosti jedného agenta sú obmedzené. Spolupráca viacerých agentov môže toto obmedzenie prekonať.

"Niekto vytvoril celý AI RED TEAM - viacerých agentov, ktorí koordinujú HACKINGOVÉ ÚTOKY spoločne, NULOVÝ ľudský vstup. PentAGI, open source, jeden agent vykonáva prieskum, ďalší skenuje, ďalší využíva zraniteľnosti, ďalší píše správu." — @chiefofautism

Tento príklad demonštruje základnú myšlienku multi-agent systémov: špecializácia + spolupráca. Každý agent sa zameriava na jednu úlohu a koordinujú svoje akcie prostredníctvom dialógu.

Objavili sa zložitejšie formy: Meta Agent, agent, ktorý „používa OpenAI Agents SDK na generovanie nových agentov“. Prirodzeným jazykom opíšete, akého agenta potrebujete, a Meta Agent ho pre vás vytvorí.To vedie k zaujímavej rekurzii: agent vytvára agenta a vytvorený agent môže vytvárať ďalších agentov.

Pokles nákladov

Jeden čínsky hardvérový tím urobil pozoruhodnú vec:

"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."

Toto je dôležitý krok k demokratizácii agentov. Keď agenti môžu bežať na zariadeniach za 10 dolárov, ich aplikačné scenáre explodujú. Nie každý agent potrebuje rozsiahly model v cloude. Mnoho úloh je možné vykonať na okrajových zariadeniach.

Ďalším rozmerom poklesu nákladov je spotreba tokenov. Rôzne optimalizácie tlačia prevádzkové náklady agenta na hranicu možností. Keď sa marginálne náklady agenta blížia k nule, jeho frekvencia používania sa výrazne zvýši.

Strach z náhrady

Nie všetci sú optimistickí, pokiaľ ide o vzostup agentov.

"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 je ostrá otázka. Akú hodnotu majú ľudia, ktorí vykonávajú tieto úlohy, keď agent môže vykonávať kompletné štandardné operačné postupy (SOP)?

Odpoveďou môže byť: úsudok, kreativita, medziľudské prepojenie – schopnosti, ktoré sa ťažko kódujú. To však neznamená, že proces transformácie nebude bolestivý.

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

Je iróniou, že tí, ktorí najaktívnejšie vyvíjajú agentov, často najlepšie rozumejú ich potenciálu na nahradenie.

Problém dôvery

Základnou výzvou rozsiahleho nasadenia agentov je dôvera.

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

Tento výraz je veľmi výstižný. Agenti sú v podstate autonómne vykonávané programy, ale nie sú to tradičné skripty – majú "názory" a ich výstup je neistý. To znamená, že potrebujete:

Obmedzenie rozpočtu: zabrániť agentovi v míňaní príliš veľa zdrojov
Sandbox: obmedziť systémy, ku ktorým má agent prístup
Auditné protokoly: zaznamenávať každý čin agenta

Bez týchto ochranných opatrení je nasadenie agenta "odoslanie atmosféry" – neviete, čo urobí.

Obchodný model

Agenti sa stali obchodom.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Konkrétne obchodné modely zahŕňajú:

Agent as a Service: Platforma agentov s platbou podľa použitia
Vývoj na mieru: Vytvorenie agenta pre špecifické použitie pre podnik
Orchestrácia agentov: Platforma, ktorá pomáha podnikom spravovať viacero agentov
Trh agentov: Trh, kde si agenti môžu navzájom vymieňať schopnosti
Optimalizácia agentov: Konzultačné služby na zvýšenie efektivity agentov a zníženie nákladov

Zaujímavý prípad: 18 AI agentov, 18 obchodných stratégií, viac ako 15 ziskových. Keď sa trh zrútil, ľudia spanikárili, agenti zarobili viac ako 100 miliónov dolárov.

"Nie je to rýchlosť. Nie je to výpočtový výkon. Je to úplná absencia strachu a chamtivosti."

To je výhoda agenta oproti človeku: úplná emocionálna neutralita.

Vznik osvedčených postupov

Skúsenosti sa hromadia.

"Najlepší AI agenti sú neviditeľní. Bežia na pozadí, vybavujú prácu a pingnú vás len vtedy, keď potrebujú ľudský úsudok."

To je dôležitý princíp návrhu. Dobrý agent by nemal používateľa často rušiť. Mal by autonómne dokončiť väčšinu práce a zasiahnuť len vtedy, keď je skutočne potrebný ľudský úsudok.

Ďalším princípom je dizajn rozhrania:

"AI agenti čítajú markdown lepšie ako vaše myšlienky. Vytvorili editor ascii wireframe. Nakreslite stránku za 30 sekúnd, skopírujte/vložte do Claude Code a získajte späť plne funkčnú stránku."

To je UX dizajn éry agentov: optimalizujte formát vstupu pre agenta, namiesto toho, aby agent hádal ľudské zámery.

Poznanie hraníc

Nie všetko by sa malo prenechať agentovi.

"V skutočnosti nie je také ťažké vidieť zubatú hranicu AI. Len premýšľajte o častiach vašej práce, ktoré sú životne dôležité, ale bolo by šialené očakávať, že ich AI urobí, aj keď sa agenti 10-násobne zlepšia. To je tá hranica."

Táto "zubatá hranica" je kľúčom k pochopeniu schopností agenta. Nie je to jasná hranica, ale zubatý okraj. Niektoré zložité úlohy agent zvládne dobre, niektoré jednoduché úlohy môžu zlyhať.

Identifikácia tejto hranice si vyžaduje skúsenosti. Čím viac používate AI, tým presnejšie je posúdenie.

Zhrnutie

AI agenti sa presúvajú z laboratórií do produkčného prostredia. Formujú si vlastný ekonomický systém (transakcie agent-to-agent), prenikajú do rôznych odvetví a menia podstatu práce.

Systémy s viacerými agentmi demonštrujú schopnosti presahujúce jedného agenta. Pokles nákladov otvára nové aplikačné scenáre. Problémy s dôverou, strach z nahradenia a neistota ohľadom hraníc schopností však zostávajú Damoklovým mečom.

Formuje sa agent ekonomika. Otázka znie: Sme pripravení?

Tento článok je založený na analýze 100 diskusií o AI Agentech na X/Twitteri z 18. februára 2026.