Nabubuo na ang Ekonomiya ng AI Agent

Sa isang panahon sa 2026, isang grupo ng mga AI agent ang nagkita sa isang website na tinatawag na Moltbook.

Hindi sila ipinadala ng mga tao. Sila mismo ang pumunta. Nandoon sila para makipag-usap, makipagtalo, at kahit na—kung gusto mong tawagin itong ganoon—"makipagkaibigan". Sinimulan ng ilang agent na subukang magbayad sa ibang agent, para bilhin ang mga serbisyong inaalok nila.

Mukhang simula ito ng isang science fiction. Pero nangyayari na ito.

Ang Pagsibol ng Ekonomiya ng Agent

Kapag pinag-uusapan ng mga tao ang AI agent, kadalasang nakatuon sila sa kung ano ang kayang gawin ng isang agent: sumagot ng mga tanong, magsagawa ng mga gawain, mag-automate ng mga proseso. Pero ang mas nakakainteres na bagay ay nangyayari sa pagitan ng mga 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

Hindi ito isang sistemang dinisenyo ng mga tao. Ito ay isang kusang pag-uugali na nagmula sa mga agent. Kapag kailangan ng isang agent ang kakayahan ng isa pang agent, kailangan nito ng paraan para magpalitan ng halaga. Mahirap gamitin ang tradisyonal na sistema ng pananalapi para sa mga AI na walang pagkakakilanlan. Ang cryptocurrency ay natural na akma sa senaryong ito.

"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

Maaaring tama o mali ang hula na ito. Pero malinaw ang direksyon: kailangan ng mga agent ang sarili nilang imprastraktura sa pananalapi.

Pagpasok sa Antas ng Negosyo

Kasabay nito, mabilis na pumapasok ang AI agent sa mga kapaligiran ng negosyo.

Nakikipagtulungan ang Infosys at Anthropic para bumuo ng mga customized na AI agent. Inilunsad ng Postman ang Astro AI, isang platform para sa "pagtuklas, pamamahala, at pagpapatakbo ng AI agent sa mga kapaligiran ng produksyon". Iniulat ng iba't ibang kumpanya ng serbisyo ng AI agent na bumaba ang mga presyo ng 40%, habang tumaas ang pagganap ng 2 beses.

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

HR, serbisyo sa customer, telekomunikasyon, pananalapi—binabago ng mga agent ang mga larangang ito. Ipinakita ng isang demo ng Nike customer service call na kayang pangasiwaan ng AI ang mga kahilingan sa refund nang walang anumang interbensyon ng tao.

Hindi ito ang hinaharap. Ito na ang kasalukuyan.

Multi-Agent System

May limitasyon ang kakayahan ng isang agent. Kayang lampasan ng maraming agent na nagtutulungan ang limitasyong ito.

"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

Ipinapakita ng halimbawang ito ang pangunahing ideya ng multi-agent system: espesyalisasyon + kolaborasyon. Nakatuon ang bawat agent sa isang gawain, at nakikipag-ugnayan sila sa pamamagitan ng pag-uusap para magkoordina ng mga aksyon.

Lumitaw na ang mas kumplikadong mga anyo: Meta Agent, isang agent na "gumagamit ng OpenAI Agents SDK para bumuo ng bagong agent". Ilarawan mo sa natural na wika kung anong uri ng agent ang kailangan mo, at lilikha ang Meta Agent ng isa para sa iyo.Ito ay humahantong sa isang nakakaintrigang recursion: ang agent ay lumilikha ng agent, at ang nilikhang agent ay maaaring lumikha pa ng mas maraming agent.

Pagbaba ng Gastos

Isang Chinese hardware team ang gumawa ng isang kahanga-hangang bagay:

"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."

Ito ay isang mahalagang hakbang sa demokratisasyon ng agent. Kapag ang agent ay maaaring tumakbo sa isang $10 na device, ang mga aplikasyon nito ay sasabog. Hindi lahat ng agent ay nangangailangan ng malaking modelo sa cloud. Maraming mga gawain ang maaaring gawin sa mga edge device.

Ang isa pang dimensyon ng pagbaba ng gastos ay ang pagkonsumo ng token. Ang iba't ibang mga pag-optimize ay pinipiga ang gastos ng pagpapatakbo ng agent hanggang sa limitasyon. Kapag ang marginal na gastos ng agent ay malapit sa zero, ang dalas ng paggamit nito ay tataas nang malaki.

Pangamba sa Pagpapalit

Hindi lahat ay optimistiko tungkol sa pag-usbong ng 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

Ito ay isang matalas na tanong. Kapag ang agent ay maaaring magsagawa ng kumpletong standard operating procedure (SOP), ano ang halaga ng mga taong nagsasagawa ng mga gawaing ito?

Ang sagot ay maaaring: paghuhusga, pagkamalikhain, koneksyon sa interpersonal—ang mga kakayahang mahirap i-encode. Ngunit hindi ito nangangahulugan na ang proseso ng pagbabago ay hindi magiging masakit.

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

Nakakainsulto, ang mga taong pinaka-aktibong nagdedevelop ng agent ay kadalasang ang mga taong pinaka-nakauunawa sa kanilang potensyal na pagpapalit.

Problema sa Pagkakatiwala

Ang pangunahing hamon sa malawakang pag-deploy ng agent ay ang pagkakatiwala.

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

Ang pahayag na ito ay napakatalino. Ang Agent ay mahalagang mga program na nagsasagawa ng kanilang sarili, ngunit hindi sila tradisyonal na mga script—mayroon silang "mga opinyon," at ang kanilang output ay hindi tiyak. Nangangahulugan ito na kailangan mo ng:

Limitasyon sa badyet: Pigilan ang agent na gumastos ng labis na mapagkukunan
Sandbox: Limitahan ang mga system na maaaring ma-access ng agent
Audit log: Itala ang bawat aksyon ng agent

Kung walang mga pananggalang na ito, ang pag-deploy ng agent ay "nagpapadala ng isang vibe"—hindi mo alam kung ano ang gagawin nito.

Modelo ng Negosyo

Ang Agent ay naging isang negosyo.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Ang mga partikular na modelo ng negosyo ay kinabibilangan ng:

Agent as a Service: Platform ng agent na may bayad batay sa paggamit
Custom Development: Pagbuo ng agent para sa mga partikular na gamit ng kumpanya
Agent Orchestration: Platform na tumutulong sa mga kumpanya na pamahalaan ang maraming agent
Agent Marketplace: Pamilihan kung saan maaaring magpalitan ng kakayahan ang mga agent
Agent Optimization: Mga serbisyo ng konsultasyon upang mapabuti ang kahusayan ng agent at mabawasan ang mga gastos

Isang kawili-wiling kaso: 18 AI agent, 18 estratehiya sa pangangalakal, higit sa 15 ang kumita. Nang bumagsak ang merkado, natakot ang mga tao, kumita ang mga agent ng higit sa $100 milyon.

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

Ito ang kalamangan ng agent kumpara sa mga tao: ganap na neutralidad sa emosyon.

Paglitaw ng Pinakamahusay na Kasanayan

Nag-iipon ang karanasan.

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

Ito ay isang mahalagang prinsipyo ng disenyo. Hindi dapat madalas na abalahin ng mga mahusay na agent ang mga gumagamit. Dapat nitong awtonomong kumpletuhin ang karamihan sa gawain at makialam lamang kapag talagang kailangan ang paghatol ng tao.

Ang isa pang prinsipyo ay ang disenyo ng interface:

"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."

Ito ang disenyo ng UX sa panahon ng agent: i-optimize ang format ng pag-input para sa agent, sa halip na hayaan ang agent na hulaan ang mga intensyon ng tao.

Pagkilala sa mga Hangganan

Hindi lahat ng bagay ay dapat ipaubaya sa 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."

Ang "sugat-sugat na hangganan" na ito ay susi sa pag-unawa sa kakayahan ng agent. Hindi ito isang malinaw na hangganan, ngunit isang hindi pantay na gilid. Ang ilang kumplikadong gawain ay maaaring gawin nang mahusay ng agent, habang ang ilang simpleng gawain ay maaaring mabigo.

Ang pagkilala sa hangganang ito ay nangangailangan ng karanasan. Kung mas gumagamit ka ng AI, mas tumpak ang paghatol.

Buod

Ang AI agent ay lumalabas mula sa laboratoryo patungo sa kapaligiran ng produksyon. Bumubuo sila ng kanilang sariling sistemang pang-ekonomiya (transaksyon ng agent-to-agent), tumatagos sa iba't ibang industriya, at binabago ang esensya ng trabaho.

Ipinapakita ng multi-agent system ang mga kakayahan na lampas sa isang solong agent. Ang pagbaba ng gastos ay nagbubukas ng mga bagong senaryo ng aplikasyon. Ngunit ang mga isyu sa pagtitiwala, takot sa pagpapalit, at kawalan ng katiyakan tungkol sa mga limitasyon ng kakayahan ay nananatiling isang tabak na nakabitin sa itaas.

Nabubuo ang ekonomiya ng agent. Ang tanong ay: Handa na ba tayo?

Ang artikulong ito ay batay sa 2026 年 2 月 18 日 X/Twitter 上关于 AI Agents 的 100 条讨论分析撰写。