Do post mais recente de Karpathy: "Os aplicativos LLM vão organizar, ajustar e realmente animar equipes deles em profissionais implantados em setores específicos, fornecendo dados privados, sensores, atuadores e loops de feedback." Isso é exatamente isso. Em um mundo de agentes de IA, há uma camada muito mais espessa acima do LLM do que se percebia inicialmente. A crítica ao invólucro fino funcionou um pouco em um mundo onde as pessoas reembalavam tokens com uma interface levemente personalizada ou prompt do sistema, o que era praticamente tudo o que era possível há 2 anos. Mas os agentes de IA combinarão ferramentas, dados proprietários, prompts de sistema altamente específicos do domínio, interfaces especializadas para as partes humanas no loop dos fluxos de trabalho, engenharia de contexto avançada para lidar com limites de janelas de contexto e muito mais. A grande maioria desses desempenhos terá melhor desempenho quando adaptada a um setor específico, função ou tipo de tarefa. Além disso, para obter uma adoção real nas empresas, geralmente é necessário um grande grau de integração de sistemas e gestão de mudanças para impulsionar as mudanças e adoção do fluxo de trabalho. É por isso que empresas (ou pelo menos produtos) focadas em oportunidades específicas muitas vezes serão necessárias para realmente impulsionar esses fluxos de trabalho. Muitas oportunidades aqui no ano que vem.