Poté, co vyšly LLM, házení na aplikační vrstvu nikdy nepřestalo. Od rychlého ladění přes konfiguraci pracovních postupů až po vytváření agentů je konečný cíl stejný: zajistit, aby LLM fungovaly lépe pro lidi a stlačily výkon stroje do extrému. Mačkání LLM lze rozdělit do dvou rozměrů. Prvním je pomoci mu najít optimální algoritmus a učinit uvažování méně oklikami. Za tímto účelem jsme prošli téměř každou cestou, na kterou si vzpomeneme, a umožnili jsme LLM naučit se reflektovat (reflexe, sebekonzistence, sebekritika) a naučit se uvažovat a plánovat (uvažování, plánování, myšlenkový řetězec, myšlenkový strom). naučte se zapamatovat (krátkodobá paměť, dlouhodobá paměť), abyste po dlouhém rozhovoru neztratili paměť; naučit se vyhledávat znalosti (RAG, znalostní graf) a doplňovat fakta ve vnějším světě; Naučte se konstruovat budování kontextu, abyste nacpali více validních informací do konečných tokenů. Naučte se používat nástroje (použití nástrojů, volání funkcí, MCP) k tomu, abyste nechali věci běžet externím programům, místo abyste je generovali sami; Počkej minutu. Základním účelem těchto věcí je pomoci LLM rychleji pochopit, co lidé dělají, najít nejméně nákladnou cestu kolem cíleně orientované a běžet k optimálnímu řešení. Druhým rozměrem je stlačování času, což umožňuje LLM pracovat 24×7 hodin denně. Když hlouběji porozumíme LLM, je snadné o nich uvažovat jako o "digitálních zaměstnancích" pro nás nebo naši organizaci, kteří jsou neúnavní a nemohou si stěžovat a mohou pokračovat v práci a učit se. Většina lidí dnes používá umělou inteligenci a stále jsou zaseknutí v jednobodových scénářích, jako je kontrola informací, shrnutí obsahu a psaní týdenních zpráv. Nejprve si musíme naplánovat vlastní digitální továrnu s umělou inteligencí – jasně si rozmyslete, jaký "produkt" chceme vytvořit, ať už se jedná o systém, který shromažďuje znalosti, automatizovaný obchodní proces nebo službu, kterou lze iterovat po dlouhou dobu. V této továrně je AI katem na výrobní lince, který je zodpovědný za specifické zpracování a výstup; Role lidských bytostí se změnila, z "pracovníků, kteří pracují osobně" na "dozorce a manažery". Místo toho, aby každý krok dělali ručně, lidé navrhují kanály, nastavují pravidla, nastavují metriky, monitorují kvalitu a plánují zdroje v případě potřeby. Jinými slovy, hodnota umělé inteligence nespočívá v tom, že za nás "udělá trochu práce", ale v tom, že pomůže řídit celou montážní linku, a lidé jsou spíše jako "manažeři digitálních továren". Když se tyto dva rozměry spojí, vznikne skutečný inflexní bod. LLM již nejsou jen chladnými nástroji, ale postupně se stávají partnery, kteří mohou spolupracovat po dlouhou dobu. Může převzít opakující se práci a poskytnout vhled do složitých problémů. Není to jen o tom "dělat věci pro vás", je to o "dělat věci s vámi". Mezera v budoucnosti není o tom, kdo dokáže napsat krásnější podněty, ale o tom, kdo dokáže skutečně integrovat LLM do svého času a organizace a vytvořit tak stabilní výrobní metodu. Zdrojem dlouhodobé konkurenceschopnosti je tedy to, zda bude využívána, jakou hloubku bude využívat a zda ji lze průběžně optimalizovat. Ten, kdo dokáže řídit AI jako "továrnu" a transformovat se z exekutorů na supervizory a manažery, získá v budoucnu skutečně znovupoužitelné a kumulativní výhody ve své každodenní práci a podnikání.