agenții arată magic într-o demonstrație. se prăbușesc în producție. Motivul este simplu: nu își pot aminti, nu pot împământa și nu se pot adapta atunci când fluxul de lucru se deplasează. Oamenii aruncă totul pe problemă: blocuri de zgârieturi, bușteni de copaci, grafice de cunoștințe înșurubate. cea mai mare parte este bandă adezivă. Dar acum este clar: memoria și contextul sunt șanțul. Graficele de cunoștințe nu sunt noi. Au început la sfârșitul anilor nouăzeci, au devenit mainstream când Google și-a creat propriul brand în 2012 și au alimentat în liniște căutarea, reclamele, comerțul electronic și detectarea fraudei de atunci. În afara Big Tech, nu au reușit niciodată, deoarece erau prea scumpe de construit, prea greu de păstrat proaspete, prea dependente de specialiști. Acum ecuația s-a schimbat. Modelele lingvistice pot extrage entități, pot mapa relații și pot menține graficele actualizate în timp real. dintr-o dată, graficele sunt mai puțin academice și mai practice. Dar graficele nu înlocuiesc căutarea între încorporari. o completează. Ceea ce funcționează în producție este recuperarea hibridă: -Wide Recall prin vectori: "Arată-mi lucruri de genul acesta" -raționament precis prin grafice: "arată-mi exact cum se conectează aceste lucruri" -fuzionat de agent pentru a oferi atât lățime, cât și profunzime Ce vedem live: -agenți fără memorie persistentă se produc după șase săptămâni. utilizatorii nu se vor antrena din nou în fiecare dimineață. -Cumpărătorilor nu le pasă de solicitările inteligente. Le pasă de încredere: capacitatea de a evalua, de a reveni, de a audita și de a impune permisiunile înainte ca un agent să întreprindă o acțiune. Ce funcționează: hibrizi verticali. un agent financiar bazat pe conturi, politici și permisiuni. un agent de sănătate bazat pe coduri medicale, medicamente și reguli de conformitate. Memoria, contextul și încrederea nu sunt caracteristici. sunt infrastructură.