如果你正在构建 AI 代理，找出最大化代理优势与尚未准备好的领域的最佳用例是非常重要的。 AI 代理可以帮助自动化或增强的工作类别有很多。选择那些能够在短期内提供价值并随着模型改进而不断提升的正确用例至关重要。以下是一些目前似乎有效的特征： * 需要大量非结构化数据和信息的工作。这可能是文档、屏幕上的视觉数据、视频内容等。这是计算机和软件以前无法做到的领域，这里的用例非常广泛。 * AI 代理对于那些需要人类判断或解释的事情非常有用，这种情况可能永远如此。当你发现自己希望复制一些反复发生的非常严格的规则时，你可能更需要软件，而不是代理。 * 自动化的工作越复杂，就越需要人类参与。这就是为什么代码代理现在工作得非常好，因为你最终可以测试和研究代理的输出，以找出哪些是正确的，哪些是错误的。即使这些代理做错了事情，对于任何熟练的用户来说，干预相对简单。 * 押注于那些核心智能模型不断改进的用例。如果你今天可以用 AI 解决你的用例的所有问题，那么这个市场可能不够有趣。追求那些随着模型改进而增加增量价值的场景。 还有很多其他特征决定了哪些用例在这个阶段适合代理，但最终在每个工作类别中都有大量机会可以追求。