Agenci kodowania AI oferują najlepszy wgląd w to, jak w przyszłości będą wyglądać agenci w wielu innych dziedzinach pracy opartej na wiedzy. Kodowanie AI przyspieszyło szybciej niż jakakolwiek inna dziedzina AI, ponieważ twórcy AI głęboko rozumieją swoje własne przepływy pracy i są zmotywowani do ich poprawy dla własnej produktywności. To także doskonała hodowla, ponieważ ekosystem przyjmuje nowe narzędzia (i porzuca stare) szybciej niż w innych dziedzinach, co daje lepszy sygnał szybciej, co działa, a co nie. Siły darwinowskie są tutaj bardzo silne. Chociaż jest wiele rzeczy, które nie przekładają się z kodowania na inne obszary pracy opartej na wiedzy, w przypadku agentów widać, że zaczynamy dostrzegać formułowanie podstawowych elementów dla agentów w pracy opartej na wiedzy. Te fundamenty obejmują: agentów w tle, których uruchamiasz w prostym GUI lub za pomocą innego logicznego wyzwalacza, możliwość śledzenia ich postępów, dodawania odpowiedniego kontekstu, możliwość pozyskiwania dodatkowych sygnałów i narzędzi, sposoby przeglądania pracy i wyników na końcu przepływu pracy, tworzenie niestandardowych agentów na bieżąco, gdy przepływy pracy są powtarzane, i tak dalej. Jesteśmy w najwcześniejszych fazach tego, jak to będzie wyglądać w oprogramowaniu, ale niejasności, które mieliśmy rok temu, zaczynają stawać się coraz bardziej klarowne z dnia na dzień. Niesamowite czasy przed nami.