A divisão de trabalho dos Agentes de IA será crítica para maximizar o impacto dos agentes. Há muito tempo que temos uma divisão de trabalho nas organizações, porque ter especialistas individuais a passar tarefas uns aos outros é mais eficaz do que um grupo de generalistas a tentar fazer as coisas de maneira diferente a cada vez. Os Agentes de IA apresentam a mesma dinâmica. Para que os Agentes de IA funcionem, você precisa da quantidade certa de contexto sobre a tarefa que estão tentando completar. Isso significa uma compreensão profunda do domínio, um conjunto de conhecimentos para trabalhar, instruções claras e um conjunto de ferramentas a utilizar. Muito pouco contexto e o agente falhará. No entanto, igualmente, à medida que mais dessas informações entram na janela de contexto, sabemos que os modelos podem tornar-se subótimos. Para um processo de negócios complexo, se você colocar toda a documentação, descrição do fluxo de trabalho e instruções na janela de contexto, sabemos que isso pode eventualmente levar à degradação do contexto, o que resulta em piores resultados. A arquitetura lógica, então, no futuro, é dividir os agentes em unidades atômicas que mapeiam para os tipos certos de tarefas e, em seguida, ter esses agentes a trabalhar juntos para completar seu trabalho. Já estamos a ver isso a acontecer de forma eficaz em agentes de codificação. Estão a surgir cada vez mais exemplos de pessoas a configurar subagentes que possuem partes específicas de uma base de código ou área de serviço. Cada agente é responsável por uma parte do código, e há documentação amigável para o agente sobre o código. Então, à medida que o trabalho é necessário naquela área relevante da base de código, um agente orquestrador coordena com esses subagentes. Podemos ver este padrão a aplicar-se provavelmente a quase qualquer área de trabalho do conhecimento no futuro. Isso permitirá que os Agentes de IA sejam utilizados para muito mais do que casos de uso específicos de tarefas e se estendam para impulsionar fluxos de trabalho inteiros na empresa. Mesmo à medida que os modelos de IA melhoram para lidar com janelas de contexto maiores, e os níveis de inteligência aumentam, não é óbvio que esta arquitetura desapareça algum dia. É provável que o papel de cada agente se expanda à medida que as capacidades melhorem, mas linhas claras de separação entre subagentes podem sempre levar a melhores resultados.