人们可能过于担心 AI 模型在不断改进的过程中会吞噬应用层。为了使 AI 代理能够正常工作，大多数企业将需要在 AI 和其特定工作流程之间架起一座桥梁。 事实证明，在真实、高度可变和敌对的环境中使 AI 代理正常工作最后一公里是极其困难的。而且，这一过程的最有价值部分正是这一点。 AI 模型与企业工作流程之间的桥梁将需要大量软件来连接不同的系统，提取正确的企业数据，妥善处理安全性和权限，并与用例紧密关联的深层上下文。 然后，您还需要根据用例量身定制的客户支持、服务水平协议 (SLA)、责任条款、量身定制的销售策略、与该类别对齐的合作伙伴关系等等。所需的清单几乎是无穷无尽的。 每一个垂直领域，甚至是关键的横向类别，都需要深厚的专业知识才能使 AI 代理有效。目前最大的机会是识别这些差距最宽的地方（模型与工作流程之间），并用适当的软件和专业知识来填补这些差距。 而且，即使模型不断改进——这之前曾带来过自我吞噬的风险——专注的参与者可以为客户提供更多的价值和用例。如果您抓住了正确的市场机会，几乎没有任何场景会使模型改进在构建 AI 代理时变成坏事。