Puede que esté dispuesto o no a morir en esta colina y tal vez ni siquiera sea una opinión controvertida, pero... 1. En muchas ocasiones, los agentes deberían usarse simplemente como mecanismos de descubrimiento para flujos de trabajo. True ASI es un generador de flujos de trabajo perfecto para cualquier tarea. 2. Por ejemplo, una vez que mi agente o mi cerebro descubre un buen flujo de trabajo para mi tarea (es decir, una serie de pasos que funciona a grandes rasgos), casi siempre busco que ese flujo de trabajo esté directamente salpicado de ✨agenticidad✨ para gestionar la ambigüedad (es decir, que el nodo sea un agente). Porque así obtengo más fiabilidad, y eso me gusta, y probablemente a ti también. 3. La gran mayoría de los problemas se pueden definir como flujos de trabajo, pero la experiencia de usuario (UX) de los agentes es mucho mejor. Simplemente indico el flujo de trabajo en lenguaje natural, como "haz esto, luego haz aquello, luego revisa esto y vuelve a aquello...". 4. Muchas mejoras en el rendimiento y la confiabilidad de los agentes se basan básicamente en la "flujoificación" de los agentes, imponiéndoles los pasos a seguir y comprobando que lo hagan en orden. También se podría llamar a esto "aportar su 🤌gusto🤌/conocimiento" al problema. Básicamente, esto se reduce al hecho de que existe una enorme cantidad de trabajo económico útil que no es indefinido; se trata, a grandes rasgos, de algunos pasos que debemos seguir, por lo que deberíamos modelar el problema de esa manera. Los agentes son la manera de gestionar problemas verdaderamente indefinidos, pero incluso así, si tienes antecedentes sobre ese problema, organízalos en flujo de trabajo. "Pero espera, ¿lo único que haces es hablar de agentes?" 🤬 Tienes razón... Los agentes son fantásticos "nodos puente" para realizar tareas pequeñas y bien definidas. Creo que todos coincidimos en que los agentes son excelentes en tareas pequeñas y definidas, y están mejorando aún más en tareas medianas sin supervisión. Esto viene de alguien que se pasa el día con Opus4.5 porque la experiencia de usuario (UX) de los agentes es excelente y eso importa, no solo porque odian, sino porque dicen lo que funciona bien la mayoría de las veces. Los agentes también son fantásticos para ayudarte a descubrir el flujo de trabajo, como a veces ni siquiera sabes qué funciona bien exactamente, así que déjalos probar cosas y luego viene lo loco... almacenar esos datos, analizarlos y descubrir qué funciona y convertirlo en un flujo de trabajo más. Genial, terminé la diatriba, principalmente una observación al ver cómo la confiabilidad en los agentes a menudo se siente como una workflowificación y lo que eso significa para todos nosotros que los construimos.
Escribí sobre esto hace un tiempo aquí y todavía no estoy seguro de si es completamente la forma de pensarlo, pero siento que es más correctovtrivedy.com/posts/modern-p…://t.co/FGBWhXiJUz