Aus Karpathys neuestem Beitrag: „LLM-Apps werden Teams von ihnen organisieren, verfeinern und tatsächlich in eingesetzte Fachkräfte in spezifischen Vertikalen umwandeln, indem sie private Daten, Sensoren und Aktuatoren sowie Feedbackschleifen bereitstellen.“ Das ist genau richtig. In einer Welt von KI-Agenten gibt es eine viel dickere Schicht über dem LLM, als ursprünglich wahrgenommen wurde. Die Kritik an der dünnen Hülle hat in einer Welt, in der Menschen Token mit einer leicht angepassten Benutzeroberfläche oder Systemaufforderung neu verpackten, etwas funktioniert, was vor 2 Jahren weitgehend alles war, was möglich war. Aber KI-Agenten werden Werkzeuge, proprietäre Daten, hochgradig domänenspezifische Systemaufforderungen, spezialisierte Schnittstellen für die menschlichen Teile der Workflows, fortschrittliches Kontextengineering zur Bewältigung von Kontextfenstergrenzen und mehr kombinieren. Die überwiegende Mehrheit dieser wird besser abschneiden, wenn sie auf eine spezifische Vertikale, Jobfunktion oder Art von Aufgabe zugeschnitten ist. Darüber hinaus ist es für eine echte Akzeptanz im Unternehmen in der Regel erforderlich, ein hohes Maß an Systemintegration und Änderungsmanagement zu betreiben, um die Workflow-Änderungen und die Akzeptanz voranzutreiben. Deshalb werden Unternehmen (oder zumindest Produkte), die sich auf spezifische Chancen konzentrieren, oft erforderlich sein, um diese Workflows tatsächlich zu unterstützen. Hier gibt es im kommenden Jahr jede Menge Möglichkeiten.