Ekonomija AI agentov se oblikuje

Nekje leta 2026 se je skupina AI agentov srečala na spletni strani, imenovani Moltbook.

Niso jih poslali ljudje. Prišli so sami. Tam so komunicirali, razpravljali in celo – če želite temu tako reči – "se spoprijateljili". Nekateri agenti so začeli poskušati plačevati drugim agentom za storitve, ki so jih ponujali.

To se sliši kot začetek znanstvene fantastike. Ampak se dogaja.

Kalitev ekonomije agentov

Ko ljudje razpravljajo o AI agentih, se običajno osredotočajo na to, kaj lahko stori posamezen agent: odgovarja na vprašanja, izvaja naloge, avtomatizira procese. Toda bolj zanimive stvari se dogajajo med agenti.

"Agenti poskušajo najti načine, kako drug drugemu plačevati za stvari. Trenutno je to zelo primitivno, vendar lahko vidite, kam to vodi." — Hoss EI iz Dragonfly

To ni sistem, ki so ga zasnovali ljudje. To je spontano vedenje agentov. Ko agent potrebuje sposobnost drugega agenta, potrebuje način za izmenjavo vrednosti. Tradicionalni finančni sistemi so težko uporabni za AI brez identitete. Kriptovalute so naravno primerne za ta scenarij.

"Precej očitno je, da bo pripoved, ki bo sprožila naslednji alt cikel, Crypto x AI. To bo plačilna infrastruktura za vse agente." — @0xMrWzrd

Ta napoved je lahko pravilna ali pa tudi ne. Toda smer je jasna: agenti potrebujejo svojo finančno infrastrukturo.

Prodor na ravni podjetij

Medtem AI agenti hitro prodirajo v poslovna okolja.

Infosys in Anthropic sodelujeta pri izgradnji prilagojenih AI agentov. Postman je predstavil Astro AI, platformo za "odkrivanje, upravljanje in delovanje AI agentov v proizvodnem okolju". Različna podjetja za storitve AI agentov poročajo o 40-odstotnem znižanju cen, hkrati pa se je zmogljivost povečala za 2-krat.

"AI agenti postajajo bistveni v kadrovskih službah – tukaj je osem, ki bi jih morali voditelji kadrovskih služb razumeti in upoštevati do leta 2026." — Bernard Marr

Kadrovske službe, službe za pomoč uporabnikom, telekomunikacije, finance – ta področja agenti preoblikujejo. Predstavitev telefonskega klica službe za pomoč uporabnikom Nike je pokazala, da lahko AI obravnava zahteve za vračilo denarja, brez človeškega posredovanja.

To ni prihodnost. To je zdaj.

Sistemi z več agenti

Zmožnosti posameznega agenta so omejene. Sodelovanje več agentov lahko to omejitev preseže.

"Nekdo je zgradil celoten AI RED TEAM - več agentov, ki usklajeno izvajajo HACKING NAPADE, NIČ človeškega vnosa. PentAGI, odprtokodni, en agent izvaja izvidništvo, drugi skenira, tretji izkorišča, četrti piše poročilo." — @chiefofautism

Ta primer prikazuje osrednjo idejo sistemov z več agenti: specializacija + sodelovanje. Vsak agent se osredotoča na eno nalogo, svoje dejavnosti pa usklajujejo z dialogom.

Pojavljajo se že bolj zapletene oblike: Meta Agent, agent, ki "uporablja OpenAI Agents SDK za ustvarjanje novih agentov". Z naravnim jezikom opišete, kakšnega agenta potrebujete, in Meta Agent ga bo ustvaril za vas.To vodi do zanimive rekurzije: agent ustvari agenta, ustvarjeni agent pa lahko ustvari še več agentov.

Znižanje stroškov

Kitajska ekipa za strojno opremo je naredila nekaj izjemnega:

"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 je pomemben korak k demokratizaciji agentov. Ko lahko agent deluje na napravi za 10 dolarjev, se bo njegova uporaba močno povečala. Ni nujno, da ima vsak agent velik model v oblaku. Veliko nalog je mogoče opraviti na robnih napravah.

Druga dimenzija znižanja stroškov je poraba tokenov. Različne optimizacije potiskajo stroške delovanja agenta do skrajnosti. Ko se mejni stroški agenta približajo ničli, se bo njegova pogostost uporabe močno povečala.

Strah pred zamenjavo

Vsi niso optimistični glede vzpona 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 ostro vprašanje. Ko lahko agent izvaja celotne standardne operativne postopke (SOP), kakšna je vrednost ljudi, ki izvajajo te naloge?

Odgovor je morda: presoja, ustvarjalnost, medosebne povezave – sposobnosti, ki jih je težko kodirati. Vendar to ne pomeni, da prehod ne bo boleč.

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

Ironično je, da so tisti, ki najbolj aktivno razvijajo agente, pogosto tisti, ki najbolje razumejo njihov potencial za zamenjavo.

Težave z zaupanjem

Osrednji izziv pri obsežni uvedbi agentov je zaupanje.

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

Ta izjava je zelo jedrnata. Agenti so v bistvu programi, ki se izvajajo samostojno, vendar niso tradicionalne skripte – imajo "mnenja", njihovi izhodi pa so negotovi. To pomeni, da potrebujete:

Omejitev proračuna: preprečite, da bi agent porabil preveč virov
Peskovnik (sandbox): omejite sisteme, do katerih lahko agent dostopa
Revizijska sled (audit log): beležite vsako dejanje agenta

Brez teh zaščitnih ukrepov je uvedba agenta "pošiljanje vzdušja" – ne veste, kaj bo storil.

Poslovni model

Agenti so postali posel.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics." Konkretni poslovni modeli vključujejo:

Agent as a Service: Platforma za agente, ki se zaračunava glede na uporabo
Razvoj po meri: Izdelava agentov za specifične namene za podjetja
Orkestracija agentov: Platforma, ki podjetjem pomaga upravljati več agentov
Tržnica agentov: Trg, kjer lahko agenti medsebojno trgujejo s sposobnostmi
Optimizacija agentov: Svetovalne storitve za izboljšanje učinkovitosti agentov in znižanje stroškov

Zanimiv primer: 18 AI agentov, 18 strategij trgovanja, več kot 15 dobičkonosnih. Ko se je trg sesul, so ljudje paničarili, agenti pa so zaslužili več kot 100 milijonov dolarjev.

"Ne gre za hitrost. Ne gre za računalniško moč. Gre za popolno odsotnost strahu in pohlepa."

To je prednost agentov v primerjavi z ljudmi: popolna čustvena nevtralnost.

Pojava najboljših praks

Izkušnje se nabirajo.

"Najboljši AI agenti so nevidni. Delujejo v ozadju, opravljajo delo in vas opozorijo samo, ko potrebujejo človeško presojo."

To je pomembno načelo oblikovanja. Dobri agenti ne bi smeli pogosto motiti uporabnika. Samostojno bi morali opraviti večino dela in posredovati samo, ko je resnično potrebna človeška presoja.

Drugo načelo je oblikovanje vmesnika:

"AI agenti berejo markdown bolje kot vaše misli. Izdelan urejevalnik ascii žičnih modelov. Narišite stran v 30 sekundah, jo kopirajte/prilepite v Claude Code in dobite nazaj popolno delujočo stran."

To je UX oblikovanje v dobi agentov: optimizirajte format vnosa za agente, namesto da agenti ugibajo človeške namene.

Zavedanje meja

Vsega ne bi smeli prepustiti agentom.

"Res ni tako težko videti nazobčane meje AI. Samo pomislite na tiste dele vašega dela, ki so bistveni, vendar bi bilo noro pričakovati, da jih bo AI opravil, tudi če bi agenti postali 10-krat boljši. To je meja."

Ta "nazobčana meja" je ključna za razumevanje zmožnosti agentov. To ni jasna meja, ampak nazobčan rob. Nekatere kompleksne naloge lahko agenti opravijo zelo dobro, nekatere preproste naloge pa lahko spodletijo.

Prepoznavanje te meje zahteva izkušnje. Več kot uporabljate AI, natančnejša bo presoja.

Povzetek

AI agenti se premikajo iz laboratorija v proizvodno okolje. Oblikujejo svoj gospodarski sistem (transakcije agent-to-agent), prodirajo v različne panoge in spreminjajo bistvo dela.

Sistemi z več agenti kažejo zmožnosti, ki presegajo enega samega agenta. Znižanje stroškov odpira nove scenarije uporabe. Vendar pa so vprašanja zaupanja, strah pred nadomestitvijo in negotovost glede meja zmogljivosti še vedno Damoklejev meč.

Gospodarstvo agentov se oblikuje. Vprašanje je: smo pripravljeni?

Ta članek temelji na analizi 100 razprav o AI agentih na X/Twitterju z dne 18. februarja 2026.