Începem să primim un semn mai clar despre cât de vastă va fi suprafața ingineriei contextului. Pentru a construi agenți AI, în teorie, ar trebui să fie la fel de simplu ca să ai un model super puternic, să-i oferi un set de unelte, să ai un prompt de sistem foarte bun și să-i oferi acces la date. Poate la un moment dat va fi cu adevărat atât de simplu. Dar, în practică, pentru a crea agenți care funcționează astăzi, ai de-a face cu un echilibru delicat între ce să oferi agentului global versus un subagent. Ce lucruri ar trebui făcute agențice vs. doar un instrument determinist. Cum să gestionezi limitările inerente ale ferestrei de context. Trebuia să găsești cum să recuperezi datele potrivite pentru sarcina utilizatorului și câtă muncă de calcul să arunci problemei. Cum să decizi ce să faci rapid și să suferi potențiale scăderi de calitate, față de lent dar poate enervant. Și o mulțime de alte întrebări. Până acum nu există un singur răspuns corect pentru toate acestea și există compromisuri semnificative pentru orice abordare pe care o alegi. Și, cel mai important, pentru a face asta corect este nevoie de o înțelegere profundă a domeniului pentru care rezolvi problema. Gestionarea acestei probleme în codarea AI este diferită de lege, care este diferită de sănătate. De aceea există atât de multe oportunități pentru jocurile de agent AI în acest moment.

Există multe abilități sau sarcini în economie care vor întâmpina o cerere mult mai mare odată ce complexitatea sau costurile scad. Software-ul este un exemplu perfect, unde subutilizăm dramatic codul în lume pentru că a fost mereu prea scump sau dificil de generat. Acum vom trece direct la programare pentru mult mai mult decât am fi făcut vreodată pentru că este mult mai ușor: proiectarea software-ului, testarea, generarea aplicațiilor interne, folosirea pentru prototipuri, încercarea mai multor abordări pentru aceeași problemă și așa mai departe. Iată un exemplu simplu despre cum arată. Datorită agenților AI care se ocupă de cea mai mare parte a muncii, acum avem ingineri de vânzări la Box care construiesc prototipuri personalizate complete pentru clienți, folosind mediul simulat al clientului și Box integrat. Aceasta este o sarcină care anterior ar fi fost prea consumatoare de timp pentru clienți, așa că, în schimb, făceau doar o demonstrație sau o prezentare generică. Dar acum, cu agenții AI, acest tip particular de sarcină este în sfârșit pozitiv pentru ROI (și pare mult mai realizabil). Vom vedea acest lucru iar și iar în software, dar și aproape în orice domeniu al cunoașterii, pe măsură ce fiecare categorie de abilități rare devine mai accesibilă. Ironia face că acest lucru va crea mult mai multe locuri de muncă decât își dau seama oamenii, din cauza noii cereri pentru acest tip de muncă.

Este pur și simplu atât de nebunesc să ai asta într-un avion. Vă rugăm să faceți lege ca toate zborurile comerciale să aibă Starlink. Felicitări@elonmusk