เศรษฐกิจของ AI Agent กำลังก่อตัว

ในบางช่วงเวลาของปี 2026 กลุ่ม AI agent ได้พบกันบนเว็บไซต์ที่ชื่อว่า Moltbook

พวกมันไม่ได้ถูกส่งไปโดยมนุษย์ พวกมันไปกันเอง พวกมันไปที่นั่นเพื่อสื่อสาร โต้เถียง และแม้กระทั่ง—ถ้าคุณอยากจะเรียกมันแบบนั้น—"ผูกมิตร" Agent บางตัวเริ่มพยายามจ่ายเงินให้ agent ตัวอื่น เพื่อซื้อบริการที่พวกมันนำเสนอ

นี่ฟังดูเหมือนเป็นการเริ่มต้นของนิยายวิทยาศาสตร์ แต่มันกำลังเกิดขึ้น

การแตกหน่อของเศรษฐกิจ Agent

เมื่อผู้คนพูดคุยเกี่ยวกับ AI agent พวกเขามักจะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ agent แต่ละตัวสามารถทำได้: ตอบคำถาม ทำงาน ทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ แต่สิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นเกิดขึ้นระหว่าง 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

นี่ไม่ใช่ระบบที่มนุษย์ออกแบบ นี่คือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติของ agent เมื่อ agent ตัวหนึ่งต้องการความสามารถของ agent อีกตัวหนึ่ง มันต้องการวิธีการแลกเปลี่ยนมูลค่า ระบบการเงินแบบดั้งเดิมเป็นเรื่องยากสำหรับ AI ที่ไม่มีตัวตนในการใช้งาน สกุลเงินดิจิทัลเหมาะสมกับสถานการณ์นี้โดยธรรมชาติ

"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

การคาดการณ์นี้อาจถูกต้องหรือไม่ถูกต้องก็ได้ แต่ทิศทางนั้นชัดเจน: agent ต้องการโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินของตัวเอง

การแทรกซึมระดับองค์กร

ในขณะเดียวกัน AI agent กำลังแทรกซึมเข้าไปในสภาพแวดล้อมขององค์กรอย่างรวดเร็ว

Infosys และ Anthropic ร่วมมือกันสร้าง AI agent ที่ปรับแต่งได้ Postman เปิดตัว Astro AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับ "การค้นหา จัดการ และดำเนินการ AI agent ในสภาพแวดล้อมการผลิต" บริษัทผู้ให้บริการ AI agent ต่างๆ รายงานว่าราคาลดลง 40% ในขณะที่ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 2 เท่า

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

HR, ฝ่ายบริการลูกค้า, โทรคมนาคม, การเงิน—สาขาเหล่านี้กำลังถูกปรับเปลี่ยนโดย agent การสาธิตการโทรศัพท์ไปยังฝ่ายบริการลูกค้าของ Nike แสดงให้เห็นว่า AI สามารถจัดการคำขอคืนเงินได้ โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องเลย

นี่ไม่ใช่เรื่องของอนาคต นี่คือปัจจุบัน

ระบบ Multi-Agent

agent แต่ละตัวมีความสามารถที่จำกัด agent หลายตัวที่ทำงานร่วมกันสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดนี้ได้

"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

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดหลักของระบบ multi-agent: ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง + การทำงานร่วมกัน agent แต่ละตัวมุ่งเน้นไปที่งานเดียว พวกมันประสานงานการกระทำผ่านการสนทนา

รูปแบบที่ซับซ้อนกว่านั้นได้ปรากฏขึ้นแล้ว: Meta Agent ซึ่งเป็น agent ที่ "ใช้ OpenAI Agents SDK เพื่อสร้าง agent ใหม่" คุณอธิบายด้วยภาษาธรรมชาติว่าคุณต้องการ agent แบบไหน Meta Agent จะสร้าง agent ให้คุณสิ่งนี้นำไปสู่การเรียกซ้ำที่น่าสนใจ: agent สร้าง agent และ agent ที่ถูกสร้างขึ้นอาจสร้าง agent เพิ่มเติมได้อีก

ต้นทุนที่ลดลง

ทีมฮาร์ดแวร์ชาวจีนได้ทำสิ่งที่น่าทึ่ง:

"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."

นี่เป็นก้าวสำคัญในการทำให้ agent เป็นประชาธิปไตย เมื่อ agent สามารถทำงานบนอุปกรณ์ราคา 10 ดอลลาร์ได้ สถานการณ์การใช้งานจะเติบโตอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่ทุก agent ที่ต้องการโมเดลขนาดใหญ่บนคลาวด์ หลายงานสามารถทำได้บนอุปกรณ์ปลายทาง

อีกมิติหนึ่งของการลดต้นทุนคือการใช้ token การเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆ กำลังผลักดันต้นทุนการดำเนินงานของ agent ให้ถึงขีดจำกัด เมื่อต้นทุนส่วนเพิ่มของ agent ใกล้เคียงศูนย์ ความถี่ในการใช้งานจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ความกลัวที่จะถูกแทนที่

ไม่ใช่ทุกคนที่มองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นของ agent

"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

นี่เป็นคำถามที่แหลมคม เมื่อ agent สามารถดำเนินการตามขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐาน (Standard Operating Procedure: SOP) ได้อย่างสมบูรณ์ แล้วมนุษย์ที่ทำงานเหล่านี้จะมีคุณค่าอะไร?

คำตอบอาจเป็น: การตัดสินใจ, ความคิดสร้างสรรค์, การเชื่อมต่อระหว่างบุคคล ซึ่งเป็นความสามารถที่ยากต่อการเข้ารหัส แต่ไม่ได้หมายความว่ากระบวนการเปลี่ยนแปลงจะไม่เจ็บปวด

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

สิ่งที่น่าขำคือ ผู้ที่พัฒนา agent อย่างแข็งขันที่สุด มักจะเป็นผู้ที่เข้าใจศักยภาพในการถูกแทนที่ของพวกมันมากที่สุด

ปัญหาความน่าเชื่อถือ

ความท้าทายหลักในการปรับใช้ agent ในวงกว้างคือความน่าเชื่อถือ

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

คำกล่าวนี้คมคายมาก โดยพื้นฐานแล้ว Agent เป็นโปรแกรมที่ทำงานโดยอัตโนมัติ แต่ไม่ใช่สคริปต์แบบดั้งเดิม พวกมันมี "ความคิดเห็น" และผลลัพธ์ของพวกมันไม่แน่นอน ซึ่งหมายความว่าคุณต้อง:

ข้อจำกัดด้านงบประมาณ: ป้องกันไม่ให้ agent ใช้ทรัพยากรมากเกินไป
Sandbox: จำกัดระบบที่ agent สามารถเข้าถึงได้
บันทึกการตรวจสอบ: บันทึกทุกการกระทำของ agent

หากไม่มีมาตรการป้องกันเหล่านี้ การปรับใช้ agent ก็เหมือนกับการ "ส่งมอบบรรยากาศ" คุณไม่รู้ว่ามันจะทำอะไร

รูปแบบธุรกิจ

Agent ได้กลายเป็นธุรกิจไปแล้ว

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."โมเดลธุรกิจเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับ Agent ประกอบด้วย:

Agent as a Service: แพลตฟอร์ม Agent ที่คิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งาน
การพัฒนาแบบกำหนดเอง: สร้าง Agent สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะขององค์กร
Agent Orchestration: แพลตฟอร์มที่ช่วยองค์กรจัดการ Agent หลายตัว
Agent Marketplace: ตลาดที่ Agent สามารถแลกเปลี่ยนความสามารถซึ่งกันและกันได้
Agent Optimization: บริการให้คำปรึกษาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ Agent และลดต้นทุน

กรณีศึกษาที่น่าสนใจ: 18 AI Agent, 18 กลยุทธ์การซื้อขาย, มากกว่า 15 รายการที่ทำกำไรได้ ในช่วงที่ตลาดล่มสลาย เมื่อมนุษย์ตื่นตระหนก Agent กลับทำเงินได้มากกว่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

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

นี่คือข้อได้เปรียบของ Agent เหนือมนุษย์: ความเป็นกลางทางอารมณ์อย่างสมบูรณ์

การเกิดขึ้นของแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ประสบการณ์กำลังสะสม

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

นี่คือหลักการออกแบบที่สำคัญ Agent ที่ดีไม่ควรรบกวนผู้ใช้บ่อยเกินไป ควรทำงานส่วนใหญ่อย่างอิสระ และเข้าแทรกแซงเมื่อจำเป็นต้องมีการตัดสินใจของมนุษย์เท่านั้น

อีกหลักการหนึ่งคือการออกแบบอินเทอร์เฟซ:

"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."

นี่คือการออกแบบ UX ในยุคของ Agent: ปรับรูปแบบอินพุตให้เหมาะสมสำหรับ Agent แทนที่จะให้ Agent คาดเดาความตั้งใจของมนุษย์

การรับรู้ขอบเขต

ไม่ใช่ทุกสิ่งทุกอย่างที่ควรจะมอบหมายให้ 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."

"ขอบเขตที่ขรุขระ" นี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจความสามารถของ Agent ไม่ใช่ขอบเขตที่ชัดเจน แต่เป็นขอบที่ขรุขระ บางงานที่ซับซ้อน Agent สามารถทำได้ดีมาก แต่บางงานที่ง่ายอาจล้มเหลวได้

การระบุขอบเขตนี้ต้องใช้ประสบการณ์ ยิ่งใช้ AI มากเท่าไหร่ การตัดสินใจก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

สรุป

AI Agent กำลังก้าวออกจากห้องปฏิบัติการไปสู่สภาพแวดล้อมการผลิต พวกเขากำลังสร้างระบบเศรษฐกิจของตนเอง (การซื้อขายแบบ Agent-to-Agent) กำลังแทรกซึมเข้าไปในอุตสาหกรรมต่างๆ และกำลังเปลี่ยนแปลงลักษณะของงาน

ระบบ Multi-Agent แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่า Agent เดียว การลดลงของต้นทุนกำลังเปิดโอกาสให้เกิด Use Case ใหม่ๆ แต่ปัญหาเรื่องความไว้วางใจ ความกลัวการถูกแทนที่ และความไม่แน่นอนของขอบเขตความสามารถ ยังคงเป็นดาบที่แขวนอยู่เหนือศีรษะ

เศรษฐกิจ Agent กำลังก่อตัวขึ้น คำถามคือ: เราพร้อมหรือยัง?

บทความนี้เขียนขึ้นโดยอิงจากการวิเคราะห์การสนทนา 100 รายการเกี่ยวกับ AI Agents บน X/Twitter เมื่อวันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2026