Економіка AI Agent формується
Економіка AI Agent формується
У якийсь момент 2026 року група AI agent зустрілася на вебсайті під назвою Moltbook.
Їх не відправляли люди. Вони прийшли самі. Вони там спілкувалися, сперечалися і навіть – якщо хочете так це назвати – «дружили». Деякі agent почали намагатися платити іншим agent, купуючи послуги, які вони надавали.
Це звучить як початок науково-фантастичного роману. Але це відбувається.
Зародження економіки Agent
Коли люди обговорюють AI agent, зазвичай зосереджуються на тому, що може робити окремий agent: відповідати на запитання, виконувати завдання, автоматизувати процеси. Але більш цікаві речі відбуваються між 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." — Hoss EI з Dragonfly
Це не система, розроблена людьми. Це поведінка, яка виникла спонтанно у agent. Коли agent потребує можливостей іншого agent, йому потрібен спосіб обміну цінностями. Традиційні фінансові системи важко використовувати для AI без ідентифікації. Криптовалюта природно підходить для цього сценарію.
"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
Цей прогноз може бути правильним, а може й ні. Але напрямок зрозумілий: agent потрібна власна фінансова інфраструктура.
Проникнення на корпоративний рівень
У той же час AI agent швидко проникають в корпоративне середовище.
Infosys і Anthropic співпрацюють для створення кастомізованих AI agent. Postman запустив Astro AI, платформу для "виявлення, управління та експлуатації AI agent у виробничому середовищі". Різні компанії, що надають послуги AI agent, повідомляють про зниження цін на 40% при одночасному підвищенні продуктивності в 2 рази.
"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr
HR, обслуговування клієнтів, телекомунікації, фінанси – ці сфери перетворюються agent. Демонстрація телефонного дзвінка в службу підтримки Nike показала, що AI може обробляти запити на повернення коштів без участі людини.
Це не майбутнє. Це зараз.
Мульти-Agent системи
Можливості окремого agent обмежені. Співпраця кількох agent може подолати це обмеження.
"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
Цей приклад демонструє основну ідею мульти-agent системи: спеціалізація + співпраця. Кожен agent зосереджується на одному завданні, і вони координують дії за допомогою діалогу.
З'явилися більш складні форми: Meta Agent, agent, який "використовує OpenAI Agents SDK для створення нових agent". Ви описуєте природною мовою, який agent вам потрібен, і Meta Agent створить його для вас.Це призводить до цікавої рекурсії: agent створює agent, а створений agent може створити ще більше agentів.
Зниження вартості
Китайська команда розробників апаратного забезпечення зробила вражаючу річ:
"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."
Це важливий крок до демократизації agentів. Коли agent може працювати на пристрої за 10 доларів, сценарії його застосування вибухово зростають. Не кожному agentу потрібна велика модель у хмарі. Багато завдань можна виконати на периферійних пристроях.
Інший вимір зниження вартості – це споживання токенів. Різні оптимізації доводять вартість запуску agentа до межі. Коли гранична вартість agentа наближається до нуля, частота його використання значно зростає.
Страх заміни
Не всі оптимістично налаштовані щодо підйому agentів.
"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
Це гостре питання. Коли agent може виконувати повні стандартні операційні процедури, яка цінність людей, які виконують ці завдання?
Відповідь може бути такою: судження, креативність, людські зв'язки – ті здібності, які важко закодувати. Але це не означає, що процес трансформації не буде болючим.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Іронічно, що люди, які найактивніше розробляють agentів, часто найкраще розуміють їхній потенціал заміни.
Проблема довіри
Основна проблема масштабного розгортання agentів – це довіра.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Це дуже влучне висловлювання. Agentи, по суті, є автономно виконуваними програмами, але вони не є традиційними скриптами – вони мають "думки", їхні результати невизначені. Це означає, що вам потрібно:
- Бюджетні обмеження: запобігання надмірному витрачанню ресурсів agentом
- Пісочниця (sandbox): обмеження систем, до яких agent може отримати доступ
- Журнали аудиту: запис кожної дії agentа
Без цих запобіжних заходів розгортання agentа – це "доставка атмосфери" – ви не знаєте, що він зробить.
Бізнес-модель
Agentи вже стали бізнесом.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Конкретні бізнес-моделі включають:
- Agent as a Service: Платформа agent, що оплачується за використання
- Кастомна розробка: Створення agent для конкретних цілей підприємства
- Agent Orchestration: Платформа для допомоги підприємствам в управлінні кількома agent
- Agent Marketplace: Ринок, де agent можуть торгувати можливостями один з одним
- Agent Optimization: Консалтингові послуги для підвищення ефективності agent і зниження витрат
Цікавий кейс: 18 AI agent, 18 торгових стратегій, понад 15 прибуткових. Під час обвалу ринку, коли люди панікували, agent заробили понад 100 мільйонів доларів.
"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."
Це перевага agent над людьми: повна емоційна нейтральність.
Поява кращих практик
Досвід накопичується.
"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."
Це важливий принцип дизайну. Хороший agent не повинен часто турбувати користувача. Він повинен самостійно виконувати більшу частину роботи, втручаючись лише тоді, коли дійсно потрібне людське судження.
Інший принцип – дизайн інтерфейсу:
"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."
Це UX-дизайн епохи agent: оптимізуйте формат введення для agent, а не змушуйте agent вгадувати наміри людини.
Усвідомлення меж
Не все слід доручати 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."
Цей "зубчастий кордон" є ключем до розуміння можливостей agent. Це не чітка межа, а нерівний край. З деякими складними завданнями agent справляються добре, а в деяких простих можуть зазнати невдачі.
Визначення цього кордону вимагає досвіду. Чим більше ви використовуєте AI, тим точнішим буде судження.
Підсумок
AI agent переходять з лабораторії у виробниче середовище. Вони формують власну економічну систему (agent-to-agent транзакції), проникають у різні галузі, змінюють суть роботи.
Системи з багатьма agent демонструють можливості, що перевершують можливості одного agent. Зниження витрат відкриває нові сценарії застосування. Але проблеми довіри, страх заміни та невизначеність щодо меж можливостей залишаються дамокловим мечем.
Формується економіка agent. Питання: чи готові ми до цього?
---Стаття заснована на аналізі 100 обговорень про AI Agents у X/Twitter від 18 лютого 2026 року.
