Nền kinh tế AI Agent đang hình thành

Vào một thời điểm nào đó năm 2026, một nhóm AI agent đã gặp nhau trên một trang web có tên là Moltbook.

Chúng không bị con người phái đi. Chúng tự đến. Chúng ở đó để giao tiếp, tranh luận và thậm chí - nếu bạn muốn gọi như vậy - "kết bạn". Một số agent bắt đầu cố gắng trả tiền cho các agent khác để mua các dịch vụ mà chúng cung cấp.

Nghe có vẻ như là phần mở đầu của một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng. Nhưng nó đang xảy ra.

Sự nảy mầm của nền kinh tế Agent

Khi mọi người thảo luận về AI agent, họ thường tập trung vào những gì một agent duy nhất có thể làm: trả lời câu hỏi, thực hiện nhiệm vụ, tự động hóa quy trình. Nhưng điều thú vị hơn xảy ra giữa các 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 của Dragonfly

Đây không phải là một hệ thống do con người thiết kế. Đây là hành vi tự phát của agent. Khi một agent cần khả năng của một agent khác, nó cần một cách để trao đổi giá trị. Các hệ thống tài chính truyền thống rất khó sử dụng đối với AI không có danh tính. Tiền điện tử phù hợp một cách tự nhiên với kịch bản này.

"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

Dự đoán này có thể đúng hoặc có thể không. Nhưng hướng đi là rõ ràng: agent cần cơ sở hạ tầng tài chính của riêng mình.

Sự thâm nhập cấp doanh nghiệp

Đồng thời, AI agent đang nhanh chóng thâm nhập vào môi trường doanh nghiệp.

Infosys và Anthropic hợp tác để xây dựng AI agent tùy chỉnh. Postman đã ra mắt Astro AI, một nền tảng để "khám phá, quản lý và vận hành AI agent trong môi trường sản xuất". Các công ty dịch vụ AI agent khác nhau báo cáo giá giảm 40%, đồng thời hiệu suất tăng gấp 2 lần.

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

Nhân sự, dịch vụ khách hàng, viễn thông, tài chính - những lĩnh vực này đang được agent định hình lại. Một bản demo cuộc gọi dịch vụ khách hàng của Nike cho thấy AI có thể xử lý yêu cầu hoàn tiền mà không cần sự can thiệp của con người.

Đây không phải là tương lai. Đây là hiện tại.

Hệ thống đa Agent

Một agent duy nhất có những hạn chế về khả năng. Nhiều agent hợp tác có thể vượt qua giới hạn này.

"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

Ví dụ này cho thấy ý tưởng cốt lõi của hệ thống đa agent: chuyên môn hóa + hợp tác. Mỗi agent tập trung vào một nhiệm vụ, chúng phối hợp hành động thông qua đối thoại.

Các hình thức phức tạp hơn đã xuất hiện: Meta Agent, một agent "sử dụng OpenAI Agents SDK để tạo ra agent mới". Bạn mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên loại agent bạn cần, Meta Agent sẽ tạo một agent cho bạn.Điều này dẫn đến một sự đệ quy thú vị: agent tạo ra agent, agent được tạo ra có thể tạo ra nhiều agent hơn nữa.

Sự sụt giảm chi phí

Một nhóm phần cứng Trung Quốc đã làm một việc đáng chú ý:

"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."

Đây là một bước quan trọng trong việc dân chủ hóa agent. Khi agent có thể chạy trên các thiết bị trị giá 10 đô la, các trường hợp ứng dụng của nó sẽ bùng nổ. Không phải mọi agent đều cần các mô hình lớn trên đám mây. Nhiều tác vụ có thể được hoàn thành trên các thiết bị biên.

Một khía cạnh khác của việc giảm chi phí là tiêu thụ token. Các tối ưu hóa khác nhau đang đẩy chi phí vận hành của agent đến giới hạn. Khi chi phí cận biên của agent gần bằng không, tần suất sử dụng của nó sẽ tăng lên đáng kể.

Nỗi sợ thay thế

Không phải ai cũng lạc quan về sự trỗi dậy của 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

Đây là một câu hỏi sắc sảo. Khi agent có thể thực hiện các quy trình hoạt động tiêu chuẩn hoàn chỉnh, giá trị của con người thực hiện các nhiệm vụ này là gì?

Câu trả lời có thể là: khả năng phán đoán, sự sáng tạo, kết nối giữa các cá nhân - những khả năng khó mã hóa. Nhưng điều đó không có nghĩa là quá trình chuyển đổi sẽ không đau đớn.

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

Trớ trêu thay, những người tích cực phát triển agent nhất thường là những người hiểu rõ nhất về tiềm năng thay thế của chúng.

Vấn đề niềm tin

Thách thức cốt lõi của việc triển khai agent trên quy mô lớn là niềm tin.

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

Cách diễn đạt này rất sâu sắc. Agent về bản chất là các chương trình tự thực thi, nhưng chúng không phải là các tập lệnh truyền thống - chúng có "ý kiến", đầu ra của chúng không chắc chắn. Điều này có nghĩa là bạn cần:

Giới hạn ngân sách: Ngăn agent tiêu tốn quá nhiều tài nguyên
Sandbox: Hạn chế hệ thống mà agent có thể truy cập
Nhật ký kiểm tra: Ghi lại mọi hành động của agent

Nếu không có các biện pháp bảo vệ này, việc triển khai agent giống như "vận chuyển một loại cảm xúc" - bạn không biết nó sẽ làm gì.

Mô hình kinh doanh

Agent đã trở thành một ngành kinh doanh.

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Các mô hình kinh doanh cụ thể bao gồm:

Agent as a Service: Nền tảng agent tính phí theo mức sử dụng
Phát triển tùy chỉnh: Xây dựng agent cho các mục đích cụ thể của doanh nghiệp
Điều phối Agent: Nền tảng giúp doanh nghiệp quản lý nhiều agent
Chợ Agent: Thị trường cho phép các agent giao dịch khả năng lẫn nhau
Tối ưu hóa Agent: Dịch vụ tư vấn để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí của agent

Một trường hợp thú vị: 18 AI agent, 18 chiến lược giao dịch, hơn 15 chiến lược có lợi nhuận. Khi thị trường sụp đổ, con người hoảng loạn, agent đã kiếm được hơn 100 triệu đô la.

"Không phải tốc độ. Không phải sức mạnh tính toán. Mà là sự hoàn toàn không có nỗi sợ hãi và lòng tham."

Đây là lợi thế của agent so với con người: hoàn toàn trung lập về cảm xúc.

Sự nổi lên của các phương pháp hay nhất

Kinh nghiệm đang được tích lũy.

"Các AI agent tốt nhất là vô hình. Chúng chạy ngầm, xử lý công việc và chỉ ping bạn khi chúng cần phán đoán của con người."

Đây là một nguyên tắc thiết kế quan trọng. Một agent tốt không nên làm phiền người dùng thường xuyên. Nó nên tự chủ hoàn thành phần lớn công việc, chỉ can thiệp khi thực sự cần phán đoán của con người.

Một nguyên tắc khác là thiết kế giao diện:

"AI agent đọc markdown tốt hơn là đọc được suy nghĩ của bạn. Đã xây dựng một trình soạn thảo wireframe ascii. Vẽ một trang trong 30 giây, sao chép/dán vào Claude Code và nhận lại một trang hoạt động đầy đủ."

Đây là thiết kế UX trong kỷ nguyên agent: tối ưu hóa định dạng đầu vào cho agent, thay vì để agent đoán ý định của con người.

Nhận thức về ranh giới

Không phải tất cả mọi thứ đều nên giao cho agent.

"Thực sự không khó để nhìn thấy ranh giới răng cưa của AI. Chỉ cần nghĩ về những phần công việc của bạn là quan trọng nhưng bạn sẽ phát điên nếu mong đợi AI làm, ngay cả khi agent tốt hơn gấp 10 lần. Đó là ranh giới."

"Ranh giới răng cưa" này là chìa khóa để hiểu khả năng của agent. Nó không phải là một ranh giới rõ ràng, mà là một rìa lởm chởm. Một số nhiệm vụ phức tạp agent có thể làm rất tốt, một số nhiệm vụ đơn giản lại có thể thất bại.

Việc xác định ranh giới này cần kinh nghiệm. Càng sử dụng AI nhiều, phán đoán càng chính xác.

Tóm tắt

AI agent đang từ phòng thí nghiệm bước vào môi trường sản xuất. Chúng đang hình thành hệ thống kinh tế của riêng mình (giao dịch agent-to-agent), đang thâm nhập vào các ngành công nghiệp khác nhau, đang thay đổi bản chất của công việc.

Hệ thống đa agent thể hiện khả năng vượt trội so với một agent duy nhất. Chi phí giảm đang mở ra các tình huống ứng dụng mới. Nhưng vấn đề về lòng tin, nỗi sợ thay thế và sự không chắc chắn về ranh giới năng lực vẫn là một thanh kiếm treo trên đầu.

Kinh tế agent đang hình thành. Câu hỏi là: chúng ta đã sẵn sàng chưa?

Bài viết này dựa trên phân tích 100 cuộc thảo luận về AI Agents trên X/Twitter vào ngày 18 tháng 2 năm 2026.