Agen AI sering dievaluasi berdasarkan kerumitan, namun adopsi nyata cenderung mengikuti manfaatnya. Contoh-contoh yang dibahas dalam ekosistem $AITECH ecosystem menggambarkan hal ini dengan jelas, suatu pola yang secara rutin dianalisis oleh kontributor #SocialMining yang mengamati alur kerja berbasis agen.
Perencanaan perjalanan adalah masalah koordinasi klasik. Informasi ada, tetapi tersebar. Ketika seorang agen mengumpulkan parameter pencarian menjadi alur percakapan tunggal, nilainya bukan otomasi semata, tetapi pengurangan usaha.
Yang penting, agen-agen seperti itu tidak menghilangkan pilihan pengguna. Mereka mengatur informasi sehingga keputusan menjadi lebih mudah, lebih cepat, dan lebih terprediksi. Perbedaan ini membedakan agen fungsional dari demo yang hanya menarik perhatian.
Dalam komunitas terdesentralisasi, alat-alat yang secara diam-diam mengurangi hambatan cenderung bertahan lebih lama dibandingkan yang dirancang untuk menarik perhatian. Utilitas, bukan spektakel, yang mendorong penggunaan yang berkelanjutan.