Es scheint, als ob jedes Startup, mit dem ich spreche, einen AI-Agenten entwickelt, aber Agenten sind oft nicht die richtige Lösung. 1. Agenten sind komplex. Wenn Sie Ihre Aufgabe in klaren Schritten skizzieren können, könnte ein einfacher AI-Workflow viel besser geeignet sein. 2. Agenten sind teuer. "Modelle, die Werkzeuge in einer Schleife verwenden", fressen Tokens zum Frühstück. Es sei denn, die Nutzer sind bereit, viel zu zahlen, um ihre Aufgabe zu erledigen, sind Agenten oft nicht den Aufwand wert. 3. Agenten haben starke Konkurrenz. Die wertvollsten Anwendungsfälle - Programmierung, Forschung, Produktivität - sind genau das, wonach die besten AI-Labore und Startups streben. Können Sie sie übertreffen? Wenn Sie darauf bestehen, einen Agenten zu entwickeln, sollten Sie in Betracht ziehen, wertvolle Nischenvertikale zu finden, die die großen Labore ignorieren. Was haltet ihr davon? 📌 Schaut euch meinen Leitfaden an, der AI-Agenten und Workflows vergleicht: