儘管有些人擔心所有 AI 代理的使用案例可能會被吸納到單一平台，但我想為企業提出相反的觀點。 AI 代理，可能比以往任何技術時代都需要在每個領域或垂直領域具有相對較高的專業化程度。模型可以在各個領域相同，但具體表現需要高度調整。 原因與 AI 代理為客戶所做的事情有關。客戶所做的事情是從 AI 代理提供者那裡「租用工作」。這類似於公司要麼雇用某人來工作，要麼雇用機構或公司來幫助他們。 當你雇用人時，你雇用的是專家。而當你雇用諮詢公司或專業服務公司時，你雇用的是某一特定領域的一群專家。你通常不會雇用「只是通才」的人，專業服務公司往往圍繞專注領域進行優化，例如稅務、IT、法律、行銷等等。諮詢公司要麼什麼都做，要麼最終按實踐領域專業化。 AI 代理也是如此。公司希望解決其工作流程和業務流程中的問題，他們會希望有專家來解決這些問題，而不是通才。你不再是為某人提供工具以更好地完成工作，而是實際上在為他們提供一名工作人員。 對於客戶來說，任何重要且增值的事情，他們都會希望能夠負擔得起的最佳代理，這與在市場上招聘人才類似。當然，對於許多通用工作來說，這可能不是情況，但對於任何業務岌岌可危的情況則是如此。 這大大增加了對於你所追求的使用案例的深度領域理解的需求；針對該領域量身定制的自定義 UI；僅針對該領域的相關數據訪問；等等。你越通用，結果就會越糟。 當然，這其中有一些細微差別。通才如果能夠將事情劃分得足夠接近專業化，也可以進行專業化。同樣，專家也可能意外地保持過小，無法為客戶解決足夠的問題。但無論如何，很明顯，專業化在 AI 中將會勝出，原因與人類的情況相同。