Phân công lao động cho AI Agent sẽ rất quan trọng để tối đa hóa tác động của các agent trong tất cả các lĩnh vực công việc tri thức. Chúng ta từ lâu đã có sự phân công lao động trong các tổ chức bởi vì hóa ra việc có các chuyên gia riêng lẻ giao nhiệm vụ cho nhau sẽ hiệu quả hơn so với một nhóm các nhà tổng quát cố gắng làm mọi thứ theo cách khác nhau mỗi lần. AI Agents thể hiện động lực tương tự. Để AI Agent hoạt động, bạn cần một lượng ngữ cảnh phù hợp về nhiệm vụ mà họ đang cố gắng hoàn thành. Điều này có nghĩa là hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực, tập hợp kiến thức để làm việc, hướng dẫn rõ ràng và bộ công cụ để sử dụng. Quá ít bối cảnh và tác nhân sẽ thất bại. Tuy nhiên, tương tự, khi nhiều thông tin này đi vào cửa sổ ngữ cảnh, chúng ta biết rằng các mô hình có thể trở nên không tối ưu.  Đối với một quy trình kinh doanh phức tạp, nếu bạn đưa tất cả tài liệu, mô tả quy trình làm việc và hướng dẫn vào cửa sổ ngữ cảnh, chúng tôi biết rằng tổng đài viên cuối cùng sẽ bị nhầm lẫn và mang lại kết quả tồi tệ hơn. Kiến trúc logic sau đó trong tương lai là chia các tác nhân thành các đơn vị nguyên tử ánh xạ đến các loại nhiệm vụ phù hợp và sau đó để các tác nhân này làm việc cùng nhau để hoàn thành công việc của chúng. Chúng ta đã thấy điều này diễn ra hiệu quả trong các tác nhân mã hóa. Ngày càng có nhiều ví dụ xuất hiện với những người thiết lập các tác nhân phụ sở hữu các phần cụ thể của cơ sở mã hoặc khu vực dịch vụ. Mỗi tác nhân chịu trách nhiệm về một phần của mã và có tài liệu thân thiện với đại lý cho mã. Sau đó, khi cần làm việc trong khu vực liên quan đó của cơ sở mã, một tác nhân điều phối phối hợp với các tác nhân phụ này.  Chúng ta có thể thấy mô hình này có thể áp dụng cho hầu hết mọi lĩnh vực công việc tri thức trong tương lai. Điều này sẽ cho phép AI Agent được sử dụng cho nhiều hơn các trường hợp sử dụng cụ thể của nhiệm vụ và mở rộng để cung cấp năng lượng cho toàn bộ quy trình làm việc trong doanh nghiệp. Ngay cả khi các mô hình AI được cải thiện để có thể xử lý các cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và mức độ thông minh tăng lên, không rõ ràng là kiến trúc này có bao giờ biến mất. Có khả năng vai trò của mỗi tác nhân mở rộng khi khả năng được cải thiện, nhưng ranh giới phân biệt rõ ràng giữa các tác nhân phụ luôn có thể dẫn đến kết quả tốt hơn.