对代理人来说，更有效的工具将越来越成功，因为随着时间的推移，我们将拥有比使用软件的人多出 1,000 倍的代理人。 软件一直是为人类构建的。但人类一次只做一步，他们脑中也有很多与任务相关的上下文，当软件难以使用或提供多个相互矛盾的解决方案时，他们总是可以观看网络研讨会或与同事交谈以找出正确的做法。 另一方面，代理人可以处理大量数据，进行并行工作，但也会在相互矛盾的工具或数据源中失控。因此，我们需要设计出真正适合代理人成功的软件，就像我们为人类设计的一样。 这将成为一种新类型的问题，可能会导致在基础设施和平台层的各个部分出现全新的软件类别。 超级困难，但非常有趣的问题。

将AI代理引入大多数知识工作者手中所需的工作往往被低估。这实际上是个好消息，因为这直接与现在构建AI代理的机会相关。 这就是所有新技术的一般发展轨迹，科技行业的人们直接看到某种技术的全部力量和潜力，并想象它如何轻松地被应用到他们自己的工作流程中。 但世界上大多数人只想要简单且预构建的解决方案来解决问题。他们不想了解如何使某些东西运作的所有复杂性，或如何改变他们的流程以弥补新技术中的差距。 这始终是应用解决方案的市场机会，而AI在这方面具有显著的特点。 在AI代理的情况下，正确的解决方案将是那些能够最好地整合完整工作流程、与客户现有数据对接、连接他们使用的各种工具、在其系统中跨平台工作、拥有专门的用户界面与代理互动等的解决方案。 对于企业和任何不是早期采用者的人来说，沿途还必须进行相当多的变更管理。这就是某种形式的前沿部署工程或咨询变得重要的地方，实际上与客户在其领域相关的深入合作将是至关重要的。 如果你担心快速模型进展，那你就搞错了。快速模型进展实际上是非常好的事情。模型在你的AI代理中所能实现的越多，你就能在特定领域为客户提供更多的价值。 这就是现在的大机会。

与AI模型做一切的动态相对的是，至少在企业中，将AI模型的能力与客户环境连接起来仍然需要大量的长尾工作。 AI代理为90%或95%的解决方案工作与100%之间的差距通常需要比大多数人意识到的多10倍的工作量。 获取企业数据、连接企业工作流程、提供员工需要采用技术的变更管理、处理该行业的监管和合规要求等等，都需要在某个领域中高度专注。 这里实际上与垂直SaaS有很强的类比。人们可能会认为水平技术可以解决SaaS中的所有问题。但实际上，有无数非常大的公司专注于单一领域，因为这种专业化水平在企业中是被重视的。 我们可能会看到AI代理在企业中也会出现同样的情况。事实上，这些领域将远大于传统软件类别，因为TAM不是软件，而是需要完成的工作。 非常有趣的辩论，但我站在另一边。