Dall'ultimo post di Karpathy: "Le app LLM organizzeranno, affineranno e animeranno effettivamente team di esse in professionisti impiegati in verticali specifici fornendo dati privati, sensori, attuatori e feedback loop." Questo è esattamente corretto. In un mondo di agenti AI, c'è uno strato molto più spesso sopra il LLM di quanto inizialmente percepito. La critica del sottile involucro ha funzionato in un mondo in cui le persone ripacchettavano token con un'interfaccia o un prompt di sistema leggermente personalizzati, che era sostanzialmente tutto ciò che era possibile 2 anni fa. Ma gli agenti AI combineranno strumenti, dati proprietari, prompt di sistema altamente specifici per il dominio, interfacce specializzate per le parti del flusso di lavoro in cui è coinvolto l'umano, ingegneria del contesto avanzata per affrontare i limiti della finestra di contesto e altro ancora. La stragrande maggioranza di questi funzionerà meglio quando adattata a un verticale specifico, a una funzione lavorativa o a un tipo di compito. Inoltre, per ottenere una reale adozione nell'impresa, è generalmente necessaria un'alta integrazione di sistema e gestione del cambiamento per guidare le modifiche ai flussi di lavoro e l'adozione. Questo è il motivo per cui le aziende (o almeno i prodotti) focalizzati su opportunità specifiche saranno spesso necessari per alimentare effettivamente questi flussi di lavoro. Ci sono tonnellate di opportunità qui nell'anno a venire.