Moje doświadczenia z ChatGPT Agent do tej pory: Nie udało mi się znaleźć żadnych przypadków użycia, które _nie_ mogłyby być obsługiwane przez Deep Research, a które mogłyby być pomyślnie zrealizowane przez Agenta bez napotkania jakichkolwiek przeszkód, takich jak nieczytelne formularze internetowe czy ograniczenia dostępu. Jestem pewien, że znajdę jakieś zastosowania, ale będzie to tylko mała część zadań, które pojawiają się w moich procesach roboczych. Jeśli tak jest, nie ma sensu próbować wykonywać nowych zadań za pomocą Agenta, chyba że jest to zadanie, które w przeciwnym razie zajmie mi godziny (lub które musiałbym powtarzać codziennie). Jeśli moje oczekiwanie jest takie, że Agent odniesie sukces z prawdopodobieństwem 5%, a próba zajmuje 10-20 minut intensywnego wysiłku przed poddaniem się, to nie warto nawet sprawdzać, czy Agent może to zrobić. Użyłbym go tylko wtedy, gdybym w jakiś sposób już wiedział, że to zadanie, które Agent może obsłużyć. Biorąc to wszystko pod uwagę, nadal uważam, że agenci specyficzni dla zadań będą bardziej skuteczni w przewidywalnej przyszłości.

Aby było jasne, to jest tak samo historia o użyteczności kategorii produktów Deep Research (której regularnie używam), jak i o ograniczeniach kategorii Agent / przeglądanie sieci. Mówiąc to, większość czasu chcę, aby DR po prostu zbierał dane i tworzył arkusz kalkulacyjny. Tekst, który upiera się na produkcję oprócz tej funkcji, tworzy dla mnie negatywną wartość, wpływając na moje myślenie. To jeden z powodów, dla których byłem podekscytowany, aby spróbować Agenta. Ale niestety.

Znalazłem ten przykład od @binarybits bardzo interesujący. To była jedna z bardziej udanych rzeczy, które próbował, a jednak jest tak daleka od niezawodności, że nie warto się tym zajmować dla drobnych oszczędności czasu.