LangChain：圍繞人類回饋設計 Agent 的作用範圍

LangChain 主張，在構建目標導向的 Agent 時，應選擇這樣的作用範圍：讓人們能夠輕鬆給出高品質的回饋，因為未寫下來的專家背景知識是最難提供的。在其案例研究中，銷售 Agent 構建方 Actively AI 用「motions」取代了按帳戶劃分的 Agent——這些「motions」是基於 Deep Agents 構建的 Agent，各自負責一項工作，例如跨多個帳戶進行外呼——LangChain 稱這讓審查和跨任務學習變得更容易。 這一主張是 LangChain 提出的設計建議，而非實測結果；Actively AI 的例子是作為案例研究呈現的，而非作為結果改善的證據。

AI 依報導生成 · 59 分鐘前更新

還沒有足夠的連續觀測資料，暫不繪製趨勢。