Несмотря на некоторые популярные страхи о том, что все случаи использования AI-агентов могут быть сосредоточены на одной платформе, я бы аргументировал обратное для предприятий. AI-агенты, возможно, больше, чем в любую предыдущую эпоху технологий, должны иметь относительно высокую степень специализации в каждой области или вертикали. Модель может быть одинаковой в разных областях, но проявление должно быть высоко настроено. Причина связана с тем, что AI-агент делает для клиента. То, что клиент делает, это "аренда работы" у поставщика AI-агентов. Это похоже на то, когда компания либо нанимает кого-то на работу, либо нанимает агентства или фирмы, чтобы помочь им.   Когда вы нанимаете людей, вы нанимаете экспертов. И когда вы нанимаете консалтинговые или профессиональные сервисные фирмы, вы нанимаете группу экспертов в определенной области. Есть причина, по которой вы, как правило, не нанимаете людей, которые "просто универсалы", и почему профессиональные сервисные фирмы, как правило, оптимизированы вокруг фокусных областей, таких как налоги, ИТ, право, маркетинг и так далее. Консалтинговая фирма делает все, что либо не существует, либо в конечном итоге специализируется по области практики. То же самое верно и для AI-агентов. Компании стремятся решить проблемы в своем рабочем процессе и бизнес-процессах, и они хотят, чтобы эксперты решали эти проблемы, а не универсалы. Вы больше не предоставляете инструмент для человека, чтобы он лучше выполнял свою работу, а фактически предоставляете работника. Для всего важного и добавляющего ценность для этого клиента они захотят лучших агентов, которых могут себе позволить, аналогично найму талантов на остальном рынке. Конечно, для множества общих задач это может не быть так, но для всего, где их бизнес под угрозой, это так. Это значительно увеличивает потребность в глубоком понимании области для тех случаев использования, к которым вы стремитесь; пользовательский интерфейс, который адаптирован к области; доступ к соответствующим данным только для этой области; и так далее. Чем более общим вы являетесь, тем хуже будут результаты.  Конечно, есть нюансы. Универсалы могут специализироваться, если они разделят вещи так, чтобы приблизиться к специализации достаточно хорошо. И, равно как и специалисты могут случайно остаться слишком маленькими и не охватить достаточно проблемы для клиента. Но в любом случае, очевидно, что специализация победит в AI по той же причине, по которой она победила у людей.