Ekonomija AI Agenata se Formira
Ekonomija AI Agenata se Formira
Negde u 2026. godini, grupa AI agenata se srela na veb sajtu koji se zove Moltbook.
Nisu ih poslali ljudi. Otišli su sami. Tamo su komunicirali, raspravljali, pa čak i – ako želite tako da kažete – "stekli prijatelje". Neki agenti su počeli da pokušavaju da plate drugim agentima, kupujući usluge koje su nudili.
Ovo zvuči kao početak naučno-fantastičnog romana. Ali se dešava.
Klijanje Ekonomije Agenata
Kada ljudi razgovaraju o AI agentima, obično se fokusiraju na to šta jedan agent može da uradi: odgovori na pitanja, izvrši zadatke, automatizuje procese. Ali zanimljivije stvari se dešavaju između agenata.
"Agenti pokušavaju da pronađu načine da plate jedni drugima za stvari. Trenutno je veoma primitivno, ali možete videti kuda to ide." — Hoss EI iz Dragonfly-a
Ovo nije sistem koji su ljudi dizajnirali. Ovo je ponašanje koje su agenti spontano generisali. Kada agentu treba sposobnost drugog agenta, potrebna mu je način da razmeni vrednost. Tradicionalni finansijski sistemi su teški za korišćenje za AI bez identiteta. Kriptovalute su prirodno pogodne za ovaj scenario.
"Prilično je očigledno da će narativ koji će pokrenuti sledeći alt ciklus biti Crypto x AI. To će biti infrastruktura za plaćanje za sve agente." — @0xMrWzrd
Ova prognoza može biti tačna, a možda i ne. Ali pravac je jasan: agentima je potrebna sopstvena finansijska infrastruktura.
Prodor na Nivou Preduzeća
U međuvremenu, AI agenti brzo prodiru u poslovna okruženja.
Infosys i Anthropic sarađuju na izgradnji prilagođenih AI agenata. Postman je predstavio Astro AI, platformu za "otkrivanje, upravljanje i operativno korišćenje AI agenata u proizvodnom okruženju". Razne kompanije za usluge AI agenata prijavljuju pad cena od 40%, uz istovremeno poboljšanje performansi za 2 puta.
"AI agenti postaju neophodni u HR-u — evo osam koje lideri HR-a treba da razumeju i razmotre do 2026." — Bernard Marr
HR, korisnički servis, telekomunikacije, finansije — ove oblasti se preoblikuju pomoću agenata. Demonstracija Nike poziva korisničkom servisu pokazuje da AI može da obradi zahteve za povraćaj novca, bez ikakvog ljudskog učešća.
Ovo nije budućnost. Ovo je sadašnjost.
Sistemi sa Više Agenata
Sposobnosti pojedinačnog agenta su ograničene. Saradnja više agenata može da probije to ograničenje.
"Neko je izgradio ceo AI RED TEAM - više agenata koji koordiniraju HAKERSKE NAPADE zajedno, NULA ljudskog unosa. PentAGI, open source, jedan agent vrši izviđanje, drugi skenira, treći eksploatiše, četvrti piše izveštaj." — @chiefofautism
Ovaj primer pokazuje osnovnu ideju sistema sa više agenata: specijalizacija + saradnja. Svaki agent se fokusira na jedan zadatak, a oni koordiniraju akcije kroz dijalog.
Pojavili su se složeniji oblici: Meta Agent, agent koji "koristi OpenAI Agents SDK za generisanje novih agenata". Prirodnim jezikom opisujete kakvog agenta vam je potrebno, a Meta Agent će ga kreirati za vas.Ovo vodi do zanimljive rekurzije: agent kreira agenta, a kreirani agent može kreirati još agenata.
Smanjenje troškova
Jedan kineski hardverski tim je uradio nešto izvanredno:
"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."
Ovo je važan korak u demokratizaciji agenata. Kada agenti mogu da rade na uređajima od 10 dolara, njihova primena će eksplodirati. Nije svakom agentu potreban veliki model u oblaku. Mnogi zadaci se mogu obaviti na edge uređajima.
Drugi aspekt smanjenja troškova je potrošnja tokena. Razne optimizacije guraju troškove rada agenta do krajnjih granica. Kada se marginalni trošak agenta približi nuli, njegova učestalost korišćenja će se značajno povećati.
Strah od zamene
Nisu svi optimistični u pogledu uspona agenata.
"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
Ovo je oštro pitanje. Kada agent može da izvrši kompletan standardni operativni postupak (SOP), koja je vrednost ljudi koji obavljaju te zadatke?
Odgovor može biti: rasuđivanje, kreativnost, međuljudska povezanost – one sposobnosti koje je teško kodirati. Ali to ne znači da proces transformacije neće biti bolan.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Ironično, ljudi koji najaktivnije razvijaju agente, često su oni koji najbolje razumeju njihov potencijal za zamenu.
Pitanje poverenja
Ključni izazov u masovnom uvođenju agenata je poverenje.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Ova izjava je vrlo sažeta. Agenti su u suštini programi koji se izvršavaju autonomno, ali nisu tradicionalne skripte – imaju "mišljenja", a njihovi rezultati su neizvesni. To znači da vam je potrebno:
- Ograničenje budžeta: sprečava agenta da potroši previše resursa
- Sandbox: ograničava sisteme kojima agent može pristupiti
- Revizorski zapisnik: beleži svaku akciju agenta
Bez ovih zaštitnih mera, uvođenje agenta je "isporuka atmosfere" – ne znate šta će uraditi.
Poslovni model
Agenti su postali posao.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Konkretni poslovni modeli uključuju:
- Agent as a Service: Agent platforma koja se naplaćuje po upotrebi
- Prilagođeni razvoj: Izgradnja agenta za specifične svrhe preduzeća
- Agent Orchestration: Platforma koja pomaže preduzećima da upravljaju sa više agenata
- Agent Marketplace: Tržište na kojem agenti mogu međusobno trgovati sposobnostima
- Agent Optimization: Konsultantske usluge za poboljšanje efikasnosti agenta i smanjenje troškova
Zanimljiv slučaj: 18 AI agenata, 18 strategija trgovanja, više od 15 profitabilnih. Kada se tržište srušilo, ljudi su paničili, a agenti su zaradili preko 100 miliona dolara.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Ovo je prednost agenta u odnosu na ljude: potpuna emocionalna neutralnost.
Pojava najboljih praksi
Iskustvo se akumulira.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Ovo je važan princip dizajna. Dobar agent ne bi trebalo često da uznemirava korisnika. Trebalo bi da samostalno obavlja većinu posla i da se uključi samo kada je zaista potrebna ljudska procena.
Drugi princip je dizajn interfejsa:
"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."
Ovo je UX dizajn u eri agenata: optimizujte format unosa za agenta, umesto da agent pogađa ljudske namere.
Svest o granicama
Ne bi sve trebalo prepustiti agentu.
"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."
Ova "nazubljena granica" je ključna za razumevanje sposobnosti agenta. To nije jasna granica, već neravna ivica. Neke složene zadatke agent može dobro da obavi, dok u nekim jednostavnim zadacima može da zakaže.
Prepoznavanje ove granice zahteva iskustvo. Što više koristite AI, to je procena tačnija.
Zaključak
AI agenti prelaze iz laboratorije u proizvodno okruženje. Oni formiraju sopstveni ekonomski sistem (agent-to-agent transakcije), prodiru u različite industrije i menjaju suštinu posla.
Sistemi sa više agenata pokazuju sposobnosti koje prevazilaze mogućnosti jednog agenta. Smanjenje troškova otvara nove scenarije primene. Ali pitanja poverenja, strah od zamene i neizvesnost u pogledu granica sposobnosti i dalje su mač koji visi nad glavom.
Agent ekonomija se formira. Pitanje je: da li smo spremni?
Ovaj tekst je zasnovan na analizi 100 diskusija o AI Agentima na X/Twitter-u od 18. februara 2026. godine.
