Si vous construisez des agents AI, le cycle ressemble généralement à ceci : 1. Construire une structure pour compenser un certain manque de capacité dans le modèle 2. Le modèle peut enfin résoudre ce problème 3. Profiter des avantages de la mise à niveau du modèle en supprimant l'ancienne structure, et maintenant résoudre des problèmes clients plus difficiles 4. De nouveaux manques émergent entre les dernières avancées du modèle et les nouveaux problèmes clients 5. Répéter Cela va probablement continuer indéfiniment car nos demandes pour les agents AI ne feront que croître avec le temps. La clé est d'être incroyablement flexible et sans sentiment à propos de votre architecture. La véritable barrière se construit en obtenant des utilisateurs, en collectant de plus en plus de données, en alimentant le flux de travail plus large auquel les agents accèdent, et en faisant évoluer rapidement vos systèmes à mesure que de nouvelles percées émergent.