Khi lĩnh vực AI phát triển nhanh chóng, cách sử dụng AI trong các hoạt động kinh doanh thực tế, bạn sẽ phát hiện ra vai trò của nó đang thay đổi.

Trên thực tế, AI đã dần dần bước vào giai đoạn thực thi, chẳng hạn như kích hoạt lệnh giao dịch, tham gia vào lập lịch quy trình vận hành, ảnh hưởng đến thứ tự phân bổ tài nguyên, và thậm chí trong một số trường hợp tác động trực tiếp đến lợi nhuận thực tế. Những thay đổi này phần lớn là sự mở rộng tự nhiên do mô hình trưởng thành, mở rộng đến các tầng kinh doanh có trách nhiệm cao hơn.
Cùng với xu hướng trên, cấu trúc hệ thống cơ bản đang bị tụt hậu. Nhiều hệ thống AI vẫn được thiết kế xung quanh một yêu cầu, một phản hồi, thiếu quản lý trạng thái dài hạn, cũng như thiếu ghi chép hệ thống cho các hành vi thực thi liên tục.
Khi hành vi của AI bắt đầu vượt qua thời gian, tham gia vào quy trình đa khâu và tạo ra ảnh hưởng tích lũy đối với kết quả, cấu trúc tập trung vào "đầu ra đơn lần" này dần lộ ra những hạn chế.
Khi thực thi bước vào chuỗi kinh doanh thực tế, các thách thức bắt đầu tập trung vào tầng cơ sở hạ tầng. Liệu hành vi thực thi có thể truy xuất được, liệu có thể xác minh được, liệu có thể được đưa vào hệ thống trách nhiệm và quyết toán, đang trở thành điều kiện tiên quyết để hệ thống có thể được dựa vào lâu dài.
Hành vi chạy dài hạn cần được ghi chép liên tục, mối quan hệ hợp tác cần được phân tích rõ ràng, kết quả cần có thể được hiểu và rút kinh nghiệm.
Và những điều kiện này có lẽ không được xác định bởi khả năng của mô hình, mà phụ thuộc vào việc hệ thống cơ bản có thiết kế cấu trúc để tải hành vi thực thi hay không.
Từ mạng tài nguyên đến kinh nghiệm thực thi: Điểm khởi phát thực tế của Melos
Nhìn lại con đường phát triển của Melos trong những năm qua, nó không bắt đầu từ khái niệm tác nhân. Melos giai đoạn đầu gần giống hơn