Min erfarenhet av ChatGPT Agent hittills: Jag har misslyckats med att hitta några användningsfall som _inte_ kan hanteras av Deep Research och som ändå kan slutföras framgångsrikt av Agent utan att stöta på några stötestenar som janky webbformulär eller åtkomstbegränsningar. Jag är säker på att jag kommer att hitta några användningsområden, men det kommer att sluta med att det är en liten bråkdel av uppgifterna som dyker upp i mina arbetsflöden. Om så är fallet kommer det inte att vara meningsfullt att försöka göra nya uppgifter med hjälp av Agent om det inte är en uppgift som jag annars skulle spendera timmar på (eller skulle behöva upprepa dagligen). Om min förväntan är att Agent kommer att lyckas med 5% sannolikhet, och det tar 10-20 minuter av att försöka smärtsamt hårt innan man ger upp, är det inte värt min tid att ens ta reda på om Agent kan göra det. Jag skulle bara använda det om jag på något sätt redan visste att det är en uppgift som Agent kan hantera. Med tanke på allt detta fortsätter jag att tro att uppgiftsspecifika agenter kommer att vara mer framgångsrika under överskådlig framtid.

För att vara tydlig, det här är lika mycket en berättelse om användbarheten av produktkategorin Deep Research (som jag använder regelbundet) som det handlar om begränsningarna i kategorin Agent / webbläsning. Som sagt, för det mesta vill jag att DR bara ska samla in data och producera ett kalkylblad. Texten som den insisterar på att producera ovanpå den funktionen skapar negativt värde för mig genom att vinkla mitt tänkande. Detta är en av anledningarna till att jag var sugen på att prova Agent. Men tyvärr.

Jag tyckte att det här exemplet av @binarybits var mycket intressant. Detta var en av de mer framgångsrika sakerna som han försökte, och ändå är det så långt ifrån tillförlitligt att det inte är värt besväret för den lilla tidsbesparingen.