Estamos começando a ter um sinal mais claro de quão vasta será a área de superfície da engenharia de contexto. Para construir agentes de IA, em teoria, deveria ser tão simples quanto ter um modelo super poderoso, dar-lhe um conjunto de ferramentas, ter um ótimo prompt de sistema e dar-lhe acesso a dados. Talvez em algum momento isso realmente seja tão simples. Mas na prática, para fazer agentes que funcionem hoje, você está lidando com um delicado equilíbrio do que dar ao agente global vs. um subagente. Quais coisas tornar agentes vs. apenas uma chamada de ferramenta determinística. Como lidar com as limitações inerentes da janela de contexto. Você teve que descobrir como recuperar os dados certos para a tarefa do usuário e quanto poder computacional alocar para o problema. Como decidir o que fazer rápido, e sofrer possíveis quedas de qualidade, vs. lento, mas talvez irritante. E outras perguntas sem fim. Até agora, não há uma resposta certa para nada disso, e há trocas significativas para qualquer abordagem que você adote. E, o mais importante, acertar isso requer uma compreensão profunda do domínio para o qual você está resolvendo o problema. Lidar com esse problema na codificação de IA é diferente de direito, que é diferente de saúde. É por isso que há tanta oportunidade para jogos de agentes de IA agora.

Existem muitas habilidades ou tarefas na economia que vão experimentar uma demanda muito maior assim que a complexidade ou o custo diminuírem. O software é um exemplo perfeito, onde estamos a subutilizar dramaticamente o código no mundo porque sempre foi muito caro ou difícil de gerar. Agora vamos saltar diretamente para a codificação de forma muito mais intensa do que jamais teríamos feito antes, porque é muito mais fácil: projetar software, testá-lo, gerar aplicativos internos, usá-lo para protótipos, tentar várias abordagens para o mesmo problema, e assim por diante. Aqui está um exemplo simples de como isso se parece. Devido aos agentes de IA lidando com a maior parte do trabalho, agora temos engenheiros de vendas na Box construindo protótipos personalizados completos para clientes com o ambiente simulado do cliente integrado. Esta é uma tarefa que anteriormente teria sido muito demorada para fazer para os clientes, então, em vez disso, eles apenas faziam uma demonstração ou apresentação genérica. Mas agora, com os agentes de IA, este tipo particular de tarefa é finalmente positivo em termos de ROI (e parece muito mais alcançável). Vamos ver isso repetidamente no software, mas também em quase todos os campos de trabalho do conhecimento, à medida que cada categoria de habilidade rara se torna mais acessível. Ironicamente, isso criará muito mais empregos do que as pessoas percebem devido à nova demanda por pessoas para realizar esse tipo de trabalho.

Isto é simplesmente insano ter num avião. Por favor, façam uma lei que todos os voos comerciais devem ter starlink. Parabéns @elonmusk