Мій досвід роботи з ChatGPT Agent на даний момент: я не зміг знайти жодних випадків використання, які _не можуть_ бути оброблені Deep Research, але можуть бути успішно завершені Agent без зіткнення з будь-якими каменями спотикання, такими як незручні веб-форми або обмеження доступу. Я впевнений, що знайду якесь застосування, але в кінцевому підсумку це буде невелика частина завдань, які з'являться в моїх робочих процесах. Якщо це так, не має сенсу намагатися виконувати нові завдання за допомогою Agent, якщо тільки це завдання, на яке я б в іншому випадку витрачав години (або повторював би їх щодня). Якщо я очікую, що Агент досягне успіху з ймовірністю 5%, і потрібно 10-20 хвилин болісних зусиль, перш ніж здатися, не варто витрачати час навіть на те, щоб з'ясувати, чи зможе Агент це зробити. Я б використовував його тільки в тому випадку, якщо я якимось чином вже знав, що це завдання, з яким Agent може впоратися. З огляду на все це, я продовжую думати, що агенти, які займаються конкретними завданнями, будуть більш успішними в осяжному майбутньому.

Щоб було зрозуміло, це така ж історія про корисність категорії продуктів Deep Research (яку я використовую на регулярній основі), як і про обмеження категорії Agent / веб-перегляду. Тим не менш, у більшості випадків я хочу, щоб DR просто збирав дані та створював електронну таблицю. Текст, на якому він наполягає на виконанні цієї функції, створює для мене негативну цінність, спотворюючи моє мислення. Це одна з причин, чому я був радий спробувати Agent. Але на жаль.

Цей приклад мені здався дуже цікавим для @binarybits. Це була одна з найуспішніших речей, які він спробував, і все ж вона настільки далека від надійності, що не варто докладати зусиль заради незначної економії часу.