LangChain: ออกแบบขอบเขตของเอเจนต์โดยยึดตามฟีดแบ็กจากมนุษย์

LangChain ให้เหตุผลว่าเมื่อสร้างเอเจนต์ที่มุ่งเป้าหมาย ควรเลือกขอบเขตที่ทำให้ผู้คนสามารถให้ฟีดแบ็กคุณภาพสูงได้ง่าย เพราะบริบทเชิงผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ได้เขียนไว้เป็นสิ่งที่จัดหาได้ยากที่สุด ในกรณีศึกษาของบริษัท ผู้สร้างเอเจนต์ฝ่ายขาย Actively AI ได้แทนที่เอเจนต์รายบัญชีด้วย "motions" — เอเจนต์ที่สร้างบน Deep Agents ซึ่งแต่ละตัวรับผิดชอบงานหนึ่งอย่าง เช่น การติดต่อออกไปยังหลายบัญชี — ซึ่ง LangChain กล่าวว่าทำให้การตรวจทานและการเรียนรู้ข้ามงานง่ายขึ้น ข้อกล่าวอ้างนี้เป็นข้อเสนอแนะเชิงการออกแบบจาก LangChain ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่วัดได้ ตัวอย่าง Actively AI ถูกนำเสนอเป็นกรณีศึกษา ไม่ใช่หลักฐานของผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

สร้างจากรายงาน · อัปเดต 59 นาทีที่แล้ว

ยังมีการเฝ้าดูต่อเนื่องไม่พอจะวาดแนวโน้ม