AI代理的分工对于最大化代理的影响至关重要。 我们在组织中早已建立了分工，因为让个别专家相互交接任务比一群通才每次都尝试不同的方法更有效。AI代理呈现出相同的动态。 为了使AI代理正常工作，您需要对他们试图完成的任务有适量的上下文。这意味着需要深入的领域理解、可供参考的知识、明确的指示和可使用的工具。上下文太少，代理就会失败。然而，随着更多信息进入上下文窗口，我们知道模型可能会变得次优。 对于复杂的业务流程，如果您将所有文档、工作流程描述和指示放入上下文窗口，我们知道这最终可能导致上下文腐烂，从而导致更糟的结果。 因此，未来的逻辑架构是将代理分成原子单元，这些单元映射到正确类型的任务，然后让这些代理协同工作以完成他们的工作。 我们已经看到这一点在编码代理中有效地发挥作用。越来越多的例子出现，人们设置子代理，所有子代理都负责代码库或服务区域的特定部分。每个代理负责代码的一部分，并且有适合代理的代码文档。然后，当在相关的代码库区域需要工作时，一个协调代理会与这些子代理协调。 我们可以看到这种模式可能在未来适用于几乎所有知识工作领域。这将使AI代理不仅用于特定任务的用例，还扩展到推动整个企业工作流程。 即使AI模型改进到能够处理更大的上下文窗口，智能水平提高，这种架构是否会消失也并不明显。随着能力的提高，每个代理的角色可能会扩大，但子代理之间的明确分隔可能始终会导致更好的结果。