Agenty AI są często oceniane pod kątem zaawansowania, jednak prawdziwe przyjęcie następuje zgodnie z użytecznością. Przykłady omawiane w środowisku $AITECH ecosystem jasno ilustrują ten fakt, a wzorzec ten regularnie analizowany jest przez autorów #SocialMining obserwujących przepływy pracy oparte na agencie.
Planowanie podróży to klasyczny problem koordynacji. Informacje istnieją, ale są rozproszone. Gdy agent skupia parametry wyszukiwania w jednym przepływie rozmowy, wartość nie polega na automatyzacji dla samej automatyzacji, ale na zmniejszeniu wysiłku.
Ponadto takie agenty nie usuwają wyboru użytkownika. Strukturyzują informacje, dzięki czemu decyzje stają się łatwiejsze, szybsze i bardziej przewidywalne. Ta różnica oddziela funkcjonalne agenty od nowościowych demonstracji.
W zdecentralizowanych społecznościach narzędzia, które cicho redukują tarcia, mają tendencję do przetrwania dłużej niż te zaprojektowane z myślą o imponowaniu. Użyteczność, a nie widowisko, napędza trwałe użytkowanie.
