Ein zentrales Prinzip des Produktmanagements für KI-Agenten besteht darin, herauszufinden, was eine sehr kluge Person - ohne jeglichen anfänglichen Kontext - benötigen würde, um die Aufgabe erfolgreich zu erfüllen. Das gesamte Spiel besteht darin, alles Mögliche zu tun, um genau die richtigen Informationen in das Kontextfenster zu bekommen, um sicherzustellen, dass der Agent Zugang zu den relevantesten Daten und Werkzeugen hat, um auszuführen. Jedes Mal, wenn wir versuchen herauszufinden, warum etwas bei einem Agenten funktioniert oder nicht funktioniert, reduziert sich das normalerweise darauf, dass ein Mensch völlig unterschiedliche oder bedeutend mehr Kontext benötigen würde, um die gleiche Aktion auszuführen. In der Regel liegt das Problem dann irgendwo in der Nutzung von Werkzeugen durch den Agenten (wie Suche) oder darin, dem Agenten nicht genügend Daten zur Verfügung zu stellen, oder manchmal zu viel, oder die Aufgabe oder das Ziel nicht richtig zu erklären, und so weiter. Das Tolle ist, dass jedes dieser Probleme lösbar ist. Die Modelle werden bei jedem dieser Probleme immer besser. Und man kann immer mehr Rechenleistung auf das Problem werfen, in welcher Form auch immer (mehr Denken, mehr Planung, mehr abgerufene Daten usw.) - es ist nur eine Frage der Kosten-/Geschwindigkeitstrade-offs. Ein sehr interessanter neuer Bereich, in dem man aufbauen kann.