Acum că am comprimat aproape toate cunoștințele umane în modele lingvistice mari, următoarea frontieră este apelarea instrumentelor. Înlănțuirea diferitelor instrumente AI permite automatizarea. Trecerea de la gândire la acțiune reprezintă adevărata descoperire în utilitatea AI. Am construit mai mult de 100 de unelte pentru mine și funcționează de cele mai multe ori, dar nu tot timpul. Nu sunt singur. Raportul Economic Index al Anthropic arată că 77% din utilizarea în afaceri a Claude se concentrează pe automatizarea sarcinilor complete, nu pe co-pilotare. Anthropic a publicat săptămâna trecută documentație despre eficiența tokenurilor și re-arhitectura instrumentelor pentru a optimiza utilizarea acestora. Îndrumarea a fost contraintuitivă: în loc de multe instrumente simple cu etichete clare, creați mai puține instrumente și mai complexe. Iată cele șapte instrumente de e-mail pe care le-am construit - scripturi Ruby, fiecare cu un scop clar. Scriptul "Safe Send Email" a fost conceput pentru a împiedica AI să trimită e-mailuri fără aprobare. Frumos naiv, simplu și clar, nu ar trebui un model de limbaj să fie capabil să le citească și să știe exact ce i-am cerut să facă? Dar nu este atât de simplu! Anthropic recomandă crearea de instrumente complexe. Cercetările lor arată că "cererile economisesc în medie 14% în tokenuri de ieșire, până la 70%" atunci când se utilizează instrumente sofisticate, bogate în parametri, în loc de cele simple. Motivul? Sistemele AI înțeleg contextul complet mai bine decât intenția fragmentată. Mi-am petrecut weekendul consolidându-mi toate instrumentele în instrumente unificate, cum ar fi acesta pentru e-mail: (a treia imagine) Impactul asupra preciziei a fost imediat. Rata de succes a lui Claude se apropie de 100%. Sistemul este mai rapid. Drept urmare, folosesc mult mai puține jetoane cu un sistem mai eficient. Iată modelul meu mental actual: (a patra imagine) Când am reproiectat pentru cogniția AI, mai degrabă decât pentru intuiția umană, totul s-a îmbunătățit. Operațiunile mele CRM, gestionarea calendarelor și fluxurile de lucru ale bazelor de date au devenit mai fiabile atunci când au fost consolidate în instrumente cuprinzătoare, cu parametri grei. Precizia s-a îmbunătățit, astfel încât costul total a fost redus semnificativ. Dar nu-mi cere să folosesc instrumentele. Acum sunt puțin pierdut în mijlocul complexității. Acesta este un corolar inevitabil al lucrului la niveluri mai înalte de abstractizare, nemaiînțelegerea profundă a mașinii. Am petrecut zeci de ani făcând software simplu pentru oameni. Acum învățăm să o facem complexă pentru AI.