Ingineria contextului este din ce în ce mai critică componentă pentru construirea de agenți AI eficienți în companie în acest moment. Acesta va fi în cele din urmă polul lung în cort pentru adoptarea agenților AI în majoritatea organizațiilor. Avem nevoie de agenți AI care pot înțelege în profunzime contextul procesului de afaceri de care sunt legați. Aceasta înseamnă accesarea celor mai importante date pentru acel flux de lucru, utilizarea instrumentelor adecvate la momentul potrivit, stabilirea obiectivelor și instrucțiunilor adecvate și înțelegerea domeniului în care se află. Unele dintre marile elemente deschise pentru oricine construiește agenți de întreprindere sunt: * Agenți îngusti vs. generali. Cu cât sarcina este mai mică, cu atât este mai ușor să le oferi agenților AI contextul potrivit pentru a avea succes. Dar cu cât sarcina este mai mică, cu atât va fi mai puțină valoare. Găsirea dimensiunii optime a sarcinii pentru generarea de valoare va fi un factor important pentru următorii câțiva ani. * Introducerea datelor într-un sistem pregătit pentru agent. Datele întreprinderilor sunt adesea fragmentate între zeci sau sute de sisteme, dintre care multe nu sunt pregătite pentru o lume a inteligenței artificiale. Majoritatea companiilor vor trebui să-și modernizeze mediile de date pentru a beneficia pe deplin de AI Agents. * Accesarea datelor *corecte* pentru sarcină este esențială. Chiar și atunci când aveți date într-un mediu modern, este esențial să obțineți controale de acces perfect aliniate la ceea ce AI Agent va avea nevoie de acces. Mai mult, a decide pe ce să faci RAG vs. doar o căutare generală vs. ce să pui complet în fereastra de context va conta o tonă per sarcină. * Alegerea a ceea ce ar trebui să fie determinist vs. non-determinist. Dacă cereți prea mult de la modele, este posibil să vedeți o scădere a calității. Cu toate acestea, dacă modelul face prea puțin, atunci subutilizați dramatic ceea ce este posibil cu AI. Aceasta este, desigur, o țintă în mișcare, deoarece modelele în sine se îmbunătățesc într-un ritm accelerat. * Interfața de utilizator potrivită pentru a obține contextul AI Agents contează profund. Jumătate din problema de a obține context pentru agenți nu arată deloc ca o problemă de inteligență artificială. Este vorba despre locul în care agenții apar în fluxul de lucru și despre modul în care utilizatorul interacționează cu ei pentru a le oferi contextul necesar pentru a îndeplini sarcina. Cursa pentru următorii câțiva ani în AI în întreprindere este de a vedea cine să ofere cel mai bine contextul potrivit pentru orice flux de lucru dat. Acest lucru va determina câștigătorii și învinșii în cursa AI.