A engenharia de contexto é cada vez mais o componente mais crítico para construir Agentes de IA eficazes nas empresas neste momento. Isso será, em última análise, o grande desafio para a adoção de Agentes de IA na maioria das organizações. Precisamos de Agentes de IA que possam entender profundamente o contexto do processo de negócios ao qual estão ligados. Isso significa acessar os dados mais importantes para esse fluxo de trabalho, usar as ferramentas apropriadas no momento certo, ter objetivos e instruções adequados e entender o domínio em que estão. Alguns dos grandes pontos abertos para quem está construindo agentes empresariais são: * Agentes específicos vs. gerais. Quanto menor a tarefa, mais fácil é dar ao Agente de IA o contexto certo para ter sucesso. Mas quanto menor a tarefa, menos valor haverá. Encontrar o tamanho de tarefa ideal para a geração de valor será um fator importante nos próximos anos. * Colocar dados em um sistema pronto para agentes. Os dados empresariais estão frequentemente fragmentados entre dezenas ou centenas de sistemas, muitos dos quais não estão preparados para um mundo de IA. A maioria das empresas ainda precisará modernizar seus ambientes de dados para obter o pleno benefício dos Agentes de IA. * Acessar os dados *certos* para a tarefa é fundamental. Mesmo quando você tem dados em um ambiente moderno, ter controles de acesso perfeitamente alinhados ao que o Agente de IA precisará acessar é crítico. Além disso, decidir o que fazer RAG em comparação com uma busca geral ou o que colocar totalmente na janela de contexto será muito importante por tarefa. * Escolher o que deve ser determinístico vs. não determinístico. Se você exigir demais dos modelos, é provável que veja uma queda na qualidade. No entanto, se você fizer o modelo fazer muito pouco, então estará subutilizando dramaticamente o que é possível com a IA. Isso, é claro, é um alvo em movimento porque os próprios modelos estão melhorando a uma taxa acelerada. * A interface de usuário certa para dar ao Agente de IA o contexto é profundamente importante. Metade do problema para dar contexto aos agentes não parece um problema de IA de forma alguma. Tudo se resume a onde os agentes aparecem no fluxo de trabalho e como o usuário interage com eles para fornecer o contexto necessário para realizar a tarefa. A corrida nos próximos anos em IA nas empresas é ver quem consegue entregar melhor o contexto certo para qualquer fluxo de trabalho dado. Isso determinará os vencedores e perdedores na corrida da IA.