De la última publicación de Karpathy: "Las aplicaciones LLM organizarán, ajustarán y animarán equipos de ellos en profesionales desplegados en verticales específicas proporcionando datos privados, sensores, actuadores y bucles de retroalimentación." Esto es exactamente correcto. En un mundo de agentes de IA, hay una capa mucho más gruesa sobre el LLM de lo que se percibía inicialmente. La crítica a los wraps finos funcionó en cierto modo en un mundo donde la gente reempaquetaba tokens con una interfaz o prompt de sistema ligeramente personalizado, que era en gran medida lo único posible hace 2 años. Pero los agentes de IA combinarán herramientas, datos propietarios, prompts de sistema altamente específicos de dominio, interfaces especializadas para las partes humanas en el bucle de los flujos de trabajo, ingeniería de contexto avanzada para gestionar límites de ventanas de contexto y más. La gran mayoría de estos funcionan mejor cuando se adaptan a un sector específico, función laboral o tipo de tarea. Además, para lograr una adopción real en la empresa, generalmente se necesita un gran grado de integración de sistemas y gestión del cambio para impulsar los cambios y adopción de los flujos de trabajo. Por eso, las empresas (o al menos productos) centrados en oportunidades específicas suelen tener que impulsar realmente estos flujos de trabajo. Hay un montón de oportunidades aquí en el año que viene.