Jika Anda membangun agen AI, siklusnya umumnya terlihat seperti: 1. Bangun perancah untuk mengkompensasi beberapa kesenjangan dalam kemampuan dalam model 2. Model akhirnya dapat menyelesaikan masalah itu 3. Dapatkan manfaat peningkatan model dengan membatalkan perancah sebelumnya, dan sekarang selesaikan masalah pelanggan yang lebih sulit 4. Kesenjangan baru muncul antara kemajuan model terbaru dan masalah pelanggan baru 5. Ulangi Ini mungkin akan berlangsung selamanya karena permintaan kita akan agen AI hanya akan tumbuh semakin banyak dari waktu ke waktu. Kuncinya adalah menjadi sangat fleksibel dan tidak sentimental tentang arsitektur Anda. Parit nyata dibangun dengan mendapatkan pengguna, mendapatkan lebih banyak data, mendukung alur kerja yang lebih luas yang dimanfaatkan agen, dan dengan cepat mengembangkan sistem Anda saat terobosan baru muncul.