После появления LLM, эксперименты на прикладном уровне никогда не прекращались. От настройки Prompt до конфигурации Workflow, затем до построения Agent, конечная цель всегда одна: сделать так, чтобы LLM лучше работал на благо человечества, максимально используя производительность машин. Эксплуатация LLM может быть разделена на два измерения. Первое — помочь ему найти оптимальный алгоритм, чтобы выводы были более прямыми. Для этого мы почти исчерпали все возможные пути, чтобы LLM научился рефлексии (reflection, self-consistency, self-critics), научился рассуждать и планировать (reasoning, planning, chain-of-thought, tree-of-thought); научился запоминать (short-term memory, long-term memory), чтобы не терять память при длительных диалогах; научился находить знания (RAG, knowledge graph), дополняя факты из внешнего мира; научился строить контекст (context building), чтобы вместить больше полезной информации в ограниченное количество токенов; научился использовать инструменты (tool-use, function calling, MCP), передавая задачи внешним программам, а не полагаясь только на собственную генерацию; и так далее. Все эти вещи, в конечном счете, являются техниками и механизмами, основной целью которых является помочь LLM быстрее понять, что нужно человечеству, и найти путь с минимальными затратами, чтобы достичь оптимального решения. Второе измерение — это эксплуатация времени, позволяющая LLM работать 7×24 часа без остановки. Когда мы глубже понимаем LLM, становится легко представить, как превратить его в «цифрового сотрудника» для себя или своей организации, который не знает усталости, не жалуется и может работать непрерывно, постоянно обучаясь. Большинство людей сегодня используют AI в таких сценариях, как поиск информации, подведение итогов, написание еженедельных и ежемесячных отчетов, и этого недостаточно, чтобы действительно создать «неутомимого цифрового сотрудника AI». Нам нужно сначала спланировать собственную цифровую фабрику AI — четко понять, какой «продукт» мы хотим создать: систему накопления знаний, автоматизированные бизнес-процессы или услугу, которая может долгое время развиваться. На этой фабрике AI является исполнителем на производственной линии, отвечающим за конкретную обработку и выпуск; а роль человека меняется с «работника, выполняющего работу» на «надсмотрщика и менеджера». Человек больше не выполняет каждую задачу сам, а должен проектировать производственную линию, устанавливать правила, разрабатывать показатели, контролировать качество и при необходимости распределять ресурсы. Другими словами, ценность AI не в том, чтобы «выполнять небольшую работу» за нас, а в том, чтобы помочь запустить всю производственную линию, в то время как человек становится «менеджером цифровой фабрики». Когда эти два измерения объединяются, появляется настоящий переломный момент. LLM больше не просто холодный инструмент, а постепенно становится партнером для долгосрочного сотрудничества. Он может выполнять рутинную работу и предоставлять идеи по сложным вопросам. Он не просто «помогает вам делать дела», он «работает с вами». Будущее не зависит от того, кто сможет написать более красивый Prompt, а от того, кто сможет действительно интегрировать LLM в свое время и организацию, создавая стабильные производственные методы. Таким образом, умение использовать, глубина использования и возможность постоянной оптимизации — вот что является источником долгосрочной конкурентоспособности. Тот, кто сможет превратить AI в «фабрику», переведя себя из исполнителя в надсмотрщика и менеджера, сможет получить действительно воспроизводимое и накапливаемое преимущество в будущем в повседневной работе и бизнесе.