Agen terlihat ajaib dalam demo. mereka runtuh dalam produksi. Alasannya sederhana: mereka tidak dapat mengingat, tidak dapat membumikan, dan tidak dapat beradaptasi ketika alur kerja melayang. Orang-orang melemparkan segalanya pada masalah: scratchpads, batang pohon, grafik pengetahuan yang dibaut. sebagian besar adalah lakban. Tapi sekarang jelas: memori dan konteks adalah parit. Grafik pengetahuan bukanlah hal baru. Mereka dimulai pada akhir tahun sembilan puluhan, menjadi arus utama ketika Google mereknya sendiri pada tahun 2012, dan diam-diam mendukung pencarian, iklan, e-niaga, dan deteksi penipuan sejak saat itu. Di luar Big Tech, mereka tidak pernah menerobos karena terlalu mahal untuk dibangun, terlalu sulit untuk tetap segar, terlalu bergantung pada spesialis. sekarang persamaannya telah berubah. Model bahasa dapat mengekstrak entitas, memetakan hubungan, dan memperbarui grafik secara real time. Tiba-tiba, grafik kurang overhead akademik dan lebih praktis landasan. Tetapi grafik tidak menggantikan pencarian di seluruh penyematan. mereka melengkapinya. Apa yang berhasil dalam produksi adalah pengambilan hibrida: -wide recall melalui vektor: "tunjukkan hal-hal seperti ini" -penalaran yang tepat melalui grafik: "tunjukkan kepada saya dengan tepat bagaimana hal-hal ini terhubung" -menyatu oleh agen untuk memberikan keluasan dan kedalaman Apa yang kita lihat secara langsung: -agen tanpa memori persisten menghasilkan setelah enam minggu. Pengguna tidak akan berlatih ulang setiap pagi. -pembeli tidak peduli dengan petunjuk yang cerdas. Mereka peduli dengan kepercayaan: kemampuan untuk mengevaluasi, memutar kembali, mengaudit, dan menegakkan izin sebelum agen mengambil tindakan. Apa yang berhasil: Hibrida vertikal. Agen keuangan yang didasarkan pada akun, kebijakan, dan izin. Agen kesehatan yang didasarkan pada kode medis, obat-obatan, dan aturan kepatuhan. memori, konteks, dan kepercayaan bukanlah fitur. mereka adalah infrastruktur.