Các tác nhân AI thường được đánh giá dựa trên độ phức tạp, tuy nhiên sự chấp nhận thực tế thường đi theo tính hữu dụng. Các ví dụ được thảo luận trong hệ sinh thái $AITECH ecosystem minh họa điều này một cách rõ ràng, một xu hướng thường xuyên được các tác giả #SocialMining phân tích khi quan sát các quy trình làm việc dựa trên tác nhân.
Lên kế hoạch du lịch là một vấn đề phối hợp kinh điển. Thông tin tồn tại, nhưng bị phân tán. Khi một tác nhân tập hợp các tham số tìm kiếm vào một luồng trò chuyện duy nhất, giá trị không phải là tự động hóa vì tự động hóa, mà là giảm bớt nỗ lực.
Quan trọng là, những tác nhân như vậy không loại bỏ sự lựa chọn của người dùng. Chúng cấu trúc lại thông tin để các quyết định trở nên dễ dàng hơn, nhanh hơn và có thể dự đoán được. Sự phân biệt này tách biệt các tác nhân chức năng khỏi các bản trình diễn mới mẻ.
Trong các cộng đồng phi tập trung, những công cụ giảm ma sát một cách âm thầm thường tồn tại lâu hơn những công cụ được thiết kế để gây ấn tượng. Tính hữu dụng, chứ không phải sự kì diệu, thúc đẩy việc sử dụng bền vững.
