Контекстна інженерія зараз стає все більш важливим компонентом для створення ефективних агентів штучного інтелекту на підприємстві. Зрештою, це стане довгим стовпом у наметі для впровадження агентів штучного інтелекту в більшості організацій. Нам потрібні агенти зі штучним інтелектом, які можуть глибоко розуміти контекст бізнес-процесу, до якого вони прив'язані. Це означає доступ до найважливіших даних для цього робочого процесу, використання відповідних інструментів у потрібний момент, наявність належних цілей та інструкцій, а також розуміння домену, в якій вони перебувають. Деякі з великих відкритих предметів для будь-яких агентів будівельного підприємства: * Вузькі та загальні агенти. Чим менше завдання, тим простіше надати агентам штучного інтелекту правильний контекст для досягнення успіху. Але чим менше завдання, тим менша буде цінність. Знаходження оптимального обсягу завдання для генерації цінності стане важливим фактором на найближчі кілька років. * Отримання даних у систему, готову до роботи з агентами. Корпоративні дані часто фрагментовані між десятками або сотнями систем, багато з яких не підготовлені до світу штучного інтелекту. Більшості компаній, як і раніше, доведеться модернізувати свої середовища даних, щоб отримати всі переваги AI Agents. * Доступ до *правильних* даних для завдання має першорядне значення. Навіть якщо у вас є дані в сучасному середовищі, критично важливо забезпечити ідеальну відповідність контролю доступу до того, до чого агенту штучного інтелекту потрібен доступ. Крім того, рішення про те, що робити RAG, а не просто загальний пошук, чи що повністю внести в контекстне вікно, матиме велике значення для кожного завдання. * Вибір того, що має бути детермінованим і недетермінованим. Якщо ви вимагаєте від моделей занадто багато, ви, швидше за все, побачите деяке зниження якості. Проте, якщо у вас модель робить занадто мало, то ви різко недовикористовуєте те, що можливо зі штучним інтелектом. Це, звичайно, рухома мішень, тому що самі моделі вдосконалюються з прискореною швидкістю. * Правильний інтерфейс користувача для розуміння контексту AI Agents має глибоке значення. Половина проблеми з донесенням контексту до агентів зовсім не схожа на проблему штучного інтелекту. Вся справа в тому, де агенти відображаються в робочому процесі і як користувач взаємодіє з ними, щоб надати їм контекст, необхідний для виконання завдання. Гонка за найближчими кількома роками в галузі штучного інтелекту на підприємствах полягає в тому, щоб з'ясувати, хто найкраще забезпечить правильний контекст для будь-якого конкретного робочого процесу. Це дозволить визначити переможців і переможених у гонці ШІ.