AI Agent کی معیشت تشکیل پا رہی ہے

2026 میں کسی وقت، AI agents کا ایک گروپ Moltbook نامی ویب سائٹ پر ملا۔

انہیں انسانوں نے نہیں بھیجا تھا۔ وہ خود گئے تھے۔ وہ وہاں بات چیت کرتے، بحث کرتے، اور یہاں تک کہ - اگر آپ اسے اس طرح کہنا چاہیں تو - "دوست" بناتے تھے۔ کچھ agents نے دوسرے agents کو ان کی فراہم کردہ خدمات کے لیے ادائیگی کرنے کی کوشش شروع کر دی۔

یہ سائنس فکشن ناول کے آغاز کی طرح لگتا ہے۔ لیکن یہ ہو رہا ہے۔

Agent معیشت کا آغاز

جب لوگ AI agents پر بات کرتے ہیں، تو عام طور پر اس بات پر توجہ مرکوز کرتے ہیں کہ ایک واحد agent کیا کر سکتا ہے: سوالات کے جوابات دینا، کام انجام دینا، عمل کو خودکار بنانا۔ لیکن زیادہ دلچسپ چیز agents کے درمیان ہوتی ہے۔

"Agents چیزوں کے لیے ایک دوسرے کو ادائیگی کرنے کے طریقے تلاش کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ یہ ابھی بہت ابتدائی ہے، لیکن آپ دیکھ سکتے ہیں کہ یہ کہاں جا رہا ہے۔" - Dragonfly's Hoss EI

یہ انسانوں کے ذریعہ ڈیزائن کردہ نظام نہیں ہے۔ یہ agent کا خود بخود پیدا ہونے والا رویہ ہے۔ جب کسی agent کو دوسرے agent کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے، تو اسے قدر کے تبادلے کا ایک طریقہ درکار ہوتا ہے۔ روایتی مالیاتی نظام شناخت کے بغیر AI کے لیے استعمال کرنا مشکل ہے۔ کریپٹو کرنسی قدرتی طور پر اس منظر نامے کے لیے موزوں ہے۔

"یہ بالکل واضح ہے کہ وہ بیانیہ جو اگلے alt سائیکل کو شروع کرے گا وہ Crypto x AI ہے۔ یہ تمام agents کے لیے ادائیگی کا بنیادی ڈھانچہ ہوگا۔" - @0xMrWzrd

یہ پیشین گوئی درست بھی ہو سکتی ہے اور نہیں بھی۔ لیکن سمت واضح ہے: agents کو اپنے مالیاتی بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہے۔

انٹرپرائز سطح پر رسائی

اسی دوران، AI agents کاروباری ماحول میں تیزی سے داخل ہو رہے ہیں۔

Infosys اور Anthropic نے مل کر حسب ضرورت AI agents بنائے۔ Postman نے Astro AI متعارف کرایا، جو "پیداواری ماحول میں AI agents کو دریافت کرنے، ان کا انتظام کرنے اور چلانے" کے لیے ایک پلیٹ فارم ہے۔ مختلف AI agent سروس کمپنیوں نے قیمتوں میں 40% کمی اور کارکردگی میں 2 گنا بہتری کی اطلاع دی ہے۔

"AI agents HR میں ضروری ہوتے جا رہے ہیں - یہاں آٹھ ہیں جنہیں HR رہنماؤں کو 2026 تک سمجھنا اور ان پر غور کرنا چاہیے۔" - Bernard Marr

HR، کسٹمر سروس، ٹیلی کام، فنانس - ان شعبوں کو agents نئی شکل دے رہے ہیں۔ Nike کسٹمر سروس کال کا ایک مظاہرہ ظاہر کرتا ہے کہ AI بغیر کسی انسانی مداخلت کے ریفنڈ کی درخواستوں کو سنبھال سکتا ہے۔

یہ مستقبل نہیں ہے۔ یہ اب ہے۔

ملٹی Agent سسٹم

ایک واحد agent کی صلاحیت محدود ہوتی ہے۔ متعدد agents کا تعاون اس حد کو توڑ سکتا ہے۔

"کسی نے ایک مکمل AI RED TEAM بنایا ہے - متعدد agents جو مل کر HACKING ATTACKS کو مربوط کرتے ہیں، ZERO انسانی ان پٹ۔ PentAGI، اوپن سورس، ایک agent دوبارہ جائزہ لیتا ہے، دوسرا اسکین کرتا ہے، دوسرا استحصال کرتا ہے، دوسرا رپورٹ لکھتا ہے۔" - @chiefofautism

یہ مثال ملٹی agent سسٹم کے بنیادی خیال کو ظاہر کرتی ہے: مہارت + تعاون۔ ہر agent ایک کام پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اور وہ بات چیت کے ذریعے کارروائیوں کو مربوط کرتے ہیں۔

زیادہ پیچیدہ شکلیں ابھر چکی ہیں: Meta Agent، ایک agent جو "OpenAI Agents SDK کا استعمال کرتے ہوئے نئے agents تیار کرتا ہے"۔ آپ قدرتی زبان میں بیان کرتے ہیں کہ آپ کو کس قسم کے agent کی ضرورت ہے، اور Meta Agent آپ کے لیے ایک بنا دے گا۔یہ ایک دلچسپ تکرار کی طرف لے جاتا ہے: ایک ایجنٹ دوسرے ایجنٹ کو تخلیق کرتا ہے، اور تخلیق کردہ ایجنٹ مزید ایجنٹ تخلیق کر سکتا ہے۔

لاگت میں کمی

ایک چینی ہارڈویئر ٹیم نے ایک قابل ذکر کام کیا:

"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."

یہ ایجنٹ کی جمہوریت کی طرف ایک اہم قدم ہے۔ جب ایجنٹ 10 ڈالر کے آلات پر چل سکتے ہیں، تو اس کے اطلاق کے منظرنامے میں تیزی سے اضافہ ہوگا۔ ہر ایجنٹ کو کلاؤڈ میں بڑے ماڈل کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ بہت سے کام ایج ڈیوائسز پر مکمل کیے جا سکتے ہیں۔

لاگت میں کمی کا ایک اور پہلو ٹوکن کی کھپت ہے۔ مختلف اصلاحات ایجنٹ کے چلانے کے اخراجات کو کم سے کم کر رہی ہیں۔ جب ایجنٹ کی معمولی لاگت صفر کے قریب پہنچ جاتی ہے، تو اس کے استعمال کی فریکوئنسی میں نمایاں اضافہ ہوگا۔

متبادل کا خوف

ہر کوئی ایجنٹ کے عروج کے بارے میں پرامید نہیں ہے۔

"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

یہ ایک تیز سوال ہے۔ جب ایجنٹ مکمل معیاری آپریٹنگ طریقہ کار (Standard Operating Procedure) انجام دے سکتے ہیں، تو ان کاموں کو انجام دینے والے انسانوں کی کیا قدر ہے؟

جواب یہ ہو سکتا ہے: فیصلہ کرنے کی صلاحیت، تخلیقی صلاحیت، باہمی روابط—وہ صلاحیتیں جن کو کوڈ کرنا مشکل ہے۔ لیکن اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تبدیلی کا عمل تکلیف دہ نہیں ہوگا۔

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

ستم ظریفی یہ ہے کہ جو لوگ سب سے زیادہ ایجنٹ تیار کر رہے ہیں، وہ اکثر ان کی متبادل صلاحیت کو سب سے زیادہ سمجھتے ہیں۔

اعتماد کا مسئلہ

بڑے پیمانے پر ایجنٹ کی تعیناتی کا بنیادی چیلنج اعتماد ہے۔

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

یہ اظہار بہت جامع ہے۔ ایجنٹ بنیادی طور پر خود مختار طور پر عمل کرنے والے پروگرام ہیں، لیکن وہ روایتی اسکرپٹ نہیں ہیں—ان کی "رائے" ہوتی ہے، اور ان کا آؤٹ پٹ غیر یقینی ہوتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کو ضرورت ہے:

بجٹ کی حد (Budget limits): ایجنٹ کو زیادہ وسائل خرچ کرنے سے روکیں۔
سینڈ باکس (Sandbox): ایجنٹ کو ان سسٹمز تک رسائی کو محدود کریں۔
آڈٹ لاگز (Audit logs): ایجنٹ کے ہر عمل کو ریکارڈ کریں۔

ان حفاظتی اقدامات کے بغیر، ایجنٹ کو تعینات کرنا "ایک ماحول بھیجنے" کے مترادف ہے—آپ کو نہیں معلوم کہ یہ کیا کرے گا۔

کاروباری ماڈل

ایجنٹ ایک کاروبار بن چکے ہیں۔

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."مخصوص کاروباری ماڈلز میں شامل ہیں:

Agent as a Service: استعمال کے مطابق چارج کیے جانے والا agent پلیٹ فارم
حسب ضرورت ڈیولپمنٹ: کمپنیوں کے لیے مخصوص مقاصد کے لیے agent بنانا
Agent آرکیسٹریشن: کمپنیوں کو متعدد agents کو منظم کرنے میں مدد کرنے والا پلیٹ فارم
Agent مارکیٹ: ایک ایسی مارکیٹ جہاں agents ایک دوسرے کے ساتھ صلاحیتوں کا تبادلہ کر سکتے ہیں
Agent آپٹیمائزیشن: agent کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور لاگت کو کم کرنے کے لیے مشاورتی خدمات

ایک دلچسپ کیس: 18 AI agents، 18 تجارتی حکمت عملی، 15 سے زیادہ منافع بخش۔ مارکیٹ کے کریش ہونے پر، جب انسان خوفزدہ تھے، تو agents نے 100 ملین ڈالر سے زیادہ کمائے۔

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

یہ انسانوں کے مقابلے میں agent کا فائدہ ہے: مکمل طور پر جذباتی طور پر غیر جانبدار۔

بہترین طریقوں کا ظہور

تجربہ جمع ہو رہا ہے۔

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

یہ ایک اہم ڈیزائن اصول ہے۔ اچھے agent کو صارف کو بار بار پریشان نہیں کرنا چاہیے۔ اسے زیادہ تر کام خود مختار طور پر مکمل کرنا چاہیے، اور صرف اس وقت مداخلت کرنی چاہیے جب واقعی انسانی فیصلے کی ضرورت ہو۔

ایک اور اصول انٹرفیس ڈیزائن ہے:

"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."

یہ agent دور کا UX ڈیزائن ہے: agent کے لیے ان پٹ فارمیٹ کو بہتر بنائیں، بجائے اس کے کہ agent انسانی ارادوں کا اندازہ لگائے۔

حدود کی پہچان

ہر چیز agent کے حوالے نہیں کی جانی چاہیے۔

"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."

یہ "آری دار سرحد" agent کی صلاحیت کو سمجھنے کی کلید ہے۔ یہ ایک واضح سرحد نہیں ہے، بلکہ ایک ناہموار کنارہ ہے۔ کچھ پیچیدہ کام agent بہت اچھی طرح سے کر سکتے ہیں، جبکہ کچھ آسان کاموں میں ناکام ہو سکتے ہیں۔

اس سرحد کو پہچاننے کے لیے تجربے کی ضرورت ہے۔ جتنا زیادہ آپ AI استعمال کریں گے، اتنا ہی درست آپ کا فیصلہ ہوگا۔

خلاصہ

AI agent لیبارٹری سے پیداواری ماحول کی طرف بڑھ رہے ہیں۔ وہ اپنا معاشی نظام (agent-to-agent لین دین) بنا رہے ہیں، مختلف صنعتوں میں گھس رہے ہیں، اور کام کی نوعیت کو تبدیل کر رہے ہیں۔

متعدد agent نظام ایک واحد agent سے آگے کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں۔ لاگت میں کمی نئے استعمال کے منظرناموں کو کھول رہی ہے۔ لیکن اعتماد کے مسائل، متبادل کا خوف، اور صلاحیت کی حدود کی غیر یقینی صورتحال اب بھی سر پر لٹکتی تلوار ہے۔

Agent معیشت تشکیل پا رہی ہے۔ سوال یہ ہے: کیا ہم تیار ہیں؟

یہ مضمون 18 فروری 2026 کو X/Twitter پر AI ایجنٹس کے بارے میں 100 تبصروں کے تجزیہ پر مبنی ہے۔