Ein gutes Gespür für die Modelltrajektorie zu haben, ist definitiv eine wichtige Fähigkeit für jeden, der im Bereich AI-Produktmanagement oder -Engineering tätig ist. Man muss ein gutes Verständnis dafür haben, (1) für welche Dinge es sich lohnt, eine Struktur zu schaffen, um Modelllücken zu verringern, (2) welche Dinge man vollständig dem Modell überlässt, und (3) welche Dinge in Kategorie 1 sind, aber schnell auf dem Weg zu Kategorie 2 sind. Verwirrung über diese Kategorien kann zu viel verschwendeter Mühe oder falsch zugewiesener Energie führen, und man wird nicht in der Lage sein, von Modellverbesserungen zu profitieren, sobald sie kommen. Aber das Wichtigste ist, einfach bereit zu sein, das, was man hat, wegzuwerfen, sobald das Modell es nativ lösen kann. Alles, was man baut, das nicht zu einer besseren Kundenerfahrung führt, ist Zeitverschwendung.

Der Bau von KI-Agenten ist derzeit ein Prozess von: 1. Erstellen Sie ein Gerüst, um eine Einschränkung des KI-Modells zu beheben, damit Ihr Agent funktioniert. 2. Das KI-Modell wird aktualisiert und löst genau das Problem, das Sie zu mildern versucht haben, wodurch Ihr Gerüst obsolet wird. 3. Identifizieren Sie einen neuen, schwierigeren Anwendungsfall, den Sie lösen möchten, und gehen Sie zurück zu Schritt 1. Es gibt im Grunde keine Möglichkeit, diesen Prozess zu vermeiden, denn wenn Sie die Einschränkungen des Modells nicht mildern, sind Sie von Anfang an verloren, *und* Sie wissen nicht, welche Ihrer Milderungen übertroffen werden und wann. Die Realität ist also, dass Sie einfach akzeptieren müssen, dass Sie in den nächsten Jahren eine Menge Wegwerfcode schreiben werden, und Sie müssen sehr unsentimental gegenüber dem Weg sein, den Sie eingeschlagen haben. Machen Sie einfach, was nötig ist, um die Agenten zum Laufen zu bringen.