Het is vrij duidelijk dat het opkomende paradigma van agenten zal zijn als je een menselijke expert in elk domein had, en zij hadden alle mogelijkheden van een topingenieur die elk hulpmiddel kan gebruiken (of zelf ter plekke kan schrijven) om elke taak te voltooien, samen met onbeperkte rekencapaciteit en een bestandssysteem om mee te werken. Die combinatie van vaardigheden en technologische basisprincipes biedt je een min of meer onbeperkte capaciteit in AI. Je bent niet langer beperkt tot alleen wat het model is getraind, of de inherente beperkingen van het contextvenster. De agent zal eenvoudig subagenten opstarten om aan componenten van de workflow te werken en expertise verkrijgen waar nodig gedurende het proces. Voor alle bekende soorten taken die vaak worden herhaald, hebben ze snel toegang tot bestaande vaardigheden en hulpmiddelen om hun werk te voltooien. We zien dit al in een reeks velden waar vaardigheden worden geschreven voor agenten om ofwel domeinbreed of bedrijfsspecifieke processen te volgen. Juridische analyses op een specifieke manier uitvoeren, financiële modellen draaien, spreadsheets verwerken voor complexe datawerkzaamheden, PowerPoints genereren, enzovoort. En voor gebieden die ze nog nooit eerder hebben gezien, kunnen ze eenvoudig ter plekke code schrijven om het werk eenmalig te doen. Stel je voor dat je een industrie-expert koppelt aan een ingenieur die elke aangepaste script kan coderen wanneer hij maar wil. Rekencapaciteit is je enige beperking. Deze aanpak lijkt een vrij breed scala aan kenniswerk te dekken. Het is duidelijk dat de eerste ruimte die hier het meest van profiteert, coderen zelf is, maar het is duidelijk dat dit zich over alle andere werkgebieden en zelfs persoonlijke agenten verspreidt. Een beetje wild.