这种转变已经开始：大型语言模型正被改造为各个行业的战略自动化工具。

它们在贝莱德、KKR 甚至美国空军等公司内部解析 SEC 文件、构建私人估值模型并起草投资备忘录。

这些不是聊天机器人。它们是嵌入到企业工作流程中的持久性 AI 代理。

它们可以处理各种文档，从反馈中学习，并在每次任务中不断改进，就像不知疲倦的高效实习生。

但这里有个问题：

这些代理的智能程度取决于它们所基于的数据。

这就是为什么高信号、结构化、许可数据正成为真正的竞争优势。

ORO 通过收集真实用户推理、决策和思维轨迹的任务来帮助提供这些数据。不是抓取的内容。不是合成噪音。

未来的工作取决于能够根据上下文进行思考而不仅仅是执行任务的系统，而是理解目标、适应反馈并随着时间的推移而改进。

而上下文始于人。