LangChain：围绕人类反馈设计智能体范围

LangChain 认为，在构建目标导向的智能体时，应选择能让人们轻松给出高质量反馈的范围，因为未写下来的专家背景是最难提供的东西。在其案例研究中，销售智能体构建方 Actively AI 用“motions”取代了按账户划分的智能体——“motions”是构建在 Deep Agents 上的智能体，每个都负责一项工作，例如跨多个账户进行外呼——LangChain 称这让审查和跨任务学习变得更容易。 这一主张是 LangChain 的设计建议，而非实测结果；Actively AI 的例子是作为案例研究呈现的，而不是结果改善的证据。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。