بدأنا نحصل على مؤشر أوضح على مدى اتساع مساحة هندسة السياق. لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، من الناحية النظرية، يجب أن يكون الأمر بسيطا مثل وجود نموذج قوي جدا، وتزويده بمجموعة من الأدوات، ووجود موجه نظام جيد جدا، ومنحه وصولا إلى البيانات. ربما في مرحلة ما سيصبح الأمر بهذه البساطة. لكن في الواقع، لصنع وكلاء يعملون اليوم، فإنك تتعامل مع توازن دقيق بين ما يجب تقديمه للوكيل العالمي مقابل الوكيل الفرعي. ما هي الأشياء التي يجب جعلها وكيلية أم مجرد أداة حتمية. كيفية التعامل مع القيود الكامنة في نافذة السياق. كان عليك معرفة كيفية استرجاع البيانات المناسبة لمهمة المستخدم، وكمية الحساب التي يجب أن تضع على المشكلة. كيف تقرر ما الذي يجب صنعه بسرعة، وتعاني من انخفاض محتمل في الجودة، مقابل البطيء لكن ربما مزعج. وأسئلة لا تنتهي أخرى. حتى الآن لا يوجد جواب واحد صحيح لأي من هذا، وهناك تنازلات ذات معنى لأي نهج تتبعه. والأهم من ذلك، أن الحصول على هذا بشكل صحيح يتطلب فهما عميقا للمجال الذي تحل المشكلة فيه. التعامل مع هذه المشكلة في ترميز الذكاء الاصطناعي يختلف عن القانون، الذي يختلف عن الرعاية الصحية. لهذا السبب هناك الكثير من الفرص للعب الوكلاء الذكاء الاصطناعي الآن.