Langchainを搭載した新しいAIメールアシスタントに会いましょう - 分析vidhya

2024は、AIインテリジェントエージェントの急速な発展を目撃しました。これらのシステムは、私たちの生活にますます統合されており、効率を改善し、プロセスを簡素化しています。メールを書くことからワークフローの管理まで、AIエージェントはもはや遠い将来の概念ではなく、実用的な現実です。しかし、AIエージェントの人気により、質問が続きます。私たちはその可能性を最大限に活用していますか？

環境認識AIエージェントは、この状況を変えようとしています。従来のチャットボットとは異なり、環境認識エージェントはバックグラウンドで静かに走り、重要なイベントが発見されたり、ユーザーの入力が必要な場合にのみ介入したりするため、時間とエネルギーを最大限に節約できます。

Langchainは、Langgraphに基づいてAIメールアシスタントを立ち上げるために重要なステップを踏んでいます。詳細に飛び込む前に、まず環境に恵まれたエージェントの独自性とその将来の開発の見通しを理解しましょう。

？ai電子メールアシスタントエージェント

今日、オープンソースのAIメールアシスタントエージェントをリリースしました。 また、無料のホストバージョン

をリリースしました

これは、「環境認識エージェント」と呼ばれる新しいユーザーエクスペリエンスパラダイムの最初のプロキシです

？pic.twitter.com/b3ozxdnm6t

- Langchain（@langchainai）2025年1月14日

チャットボットの欠点

ほとんどのAIアプリケーションは現在、おなじみのパターンに従います。チャットウィンドウを開き、情報を入力して、返信を待ちます。この方法は簡単に実装できますが、いくつかの明らかな制限があります。

相互作用の負担は重すぎます

：トランザクションを処理する必要があるたびに、会話を開始する必要があります。
1. 一度に1つのタスクのみを処理します
：チャットボットは一度に1つの会話のみを処理でき、その有用性を拡大することは困難です。
2. 機会を逃しました
：アクティブなインタラクションを開始するためにユーザーに依存しているため、重要なイベントを積極的に特定または処理することはできません。
3. これは、環境を覚えるエージェントの利点です。

環境認識エージェントとは何ですか？

環境対応エージェントは、従来のチャットボットモデルを覆します。ユーザーがメッセージを送信するのを待つ代わりに、イベントストリーム（受信したメール、カレンダーの更新、システム通知など）を聴き、それに基づいてアクションを実行します。彼らの設計目標は次のとおりです

継続的な入力なしで実行

：ユーザーが積極的に会話を開始せずにバックグラウンドで独立して実行できます。

1. 複数のタスクを同時に処理する：チャットボットとは異なり、環境認識エージェントは複数のワークフローを同時に処理し、有用性を拡張できます。
2. しかし、重要なのは、環境認識エージェントが完全に自律的ではないということです。重要な瞬間にユーザーと対話するように設計されており、ユーザーが常にコントロールを維持できるようにします。

   ヒューマンマシンコラボレーション：成功への秘密

   環境認識エージェントを成功させるための鍵は、Human-Computer Collaboration相互作用です。これは、エージェントが単独で行動しないことを意味し、ユーザーにいつ通知、尋ねる、または確認するかを知っていることを意味します。その動作の原則は次のとおりです

   1. 通知：エージェントは重要なイベントをマークしますが、行動はしません。たとえば、署名を必要とする受信トレイ内の契約を強調する場合があります。
   2. 質問をしてください：エージェントが入力を継続するよう要求します。 「このイベントに返信したいですか？」と尋ねる仮想アシスタントのようなものです。
   audit
   3. ：エージェントはアクションプランを提案しますが、承認を待ちます。たとえば、メールをドラフトし、送信する前にレビューするように依頼する場合があります。 この方法には、3つの大きな利点があります

   リスク削減

   ：環境を意識したエージェントは、重要な操作の手動承認を必要とすることにより、エラーのリスクを軽減します。
   • ビルドトラスト：人間のコミュニケーションパターンを模倣することで、これらのエージェントはツールよりもパートナーのようになります。
   • サポート学習：エージェントは、ユーザーのフィードバックから時間の経過とともに学習でき、ユーザーの好みにより適応することができます。
   • エージェントの受信トレイとは何ですか？
   ラングチェーンが直面した初期の課題の1つは、環境認識エージェントとの相互作用を管理する方法でした。 Slackは最初のテストプラットフォームでしたが、すぐにSlack通知がプロキシ通信を処理する最良の方法ではないことを発見しました。メッセージは簡単に圧倒され、インターフェイスは前後のフィードバックに最適化されていません。
   この問題を解決するために、Langchainはエージェントの受信トレイを構築しました。これは、環境認識エージェントとの対話専用のインターフェイスです。電子メールの受信トレイおよびカスタマーサポートチケットシステムのハイブリッドと考えることができます。すべてのエージェントインタラクションを1か所で整理し、未完成のタスクを簡単に追跡し、フィードバックを提供することができます。
   Langchain AIメールアシスタントの使用方法は？
   これらのアイデアを実践するために、Langchainは6か月間社内で存在しているAIメールアシスタントを構築しました。最近Langchainからメールを受け取った場合、このアシスタントがドラフトした可能性が非常に高いです。このメールアシスタントの使用方法を知りたい場合は、このビデオをご覧ください： Langchainは、無料のホスティングサービスとオープンソースプロジェクトとして、このアシスタントをすべての人に提供しました。あなたがそれを試したいか独自のバージョンを構築したいかにかかわらず、Langchainはあなたが望むものを持っています。
   リソース：
   code

   ブログ投稿

   使用の手順
   環境認識エージェントの未来
   環境認識エージェントは、AI相互作用の新しいパラダイムを表しています。効率、スケーラビリティ、およびヒューマンマシンコラボレーションを優先します。チャットウィンドウを超えてバックエンドを入力することにより、これらのエージェントは、私たちの作業方法を変え、コミュニケーション、および管理する可能性があります。

   • Langchainはこの移行の最前線にあり、チームが改善し続けるにつれてこのアプローチを改善し続けています。人々がこのツールをどのように使用しているか見てみましょう！結局のところ、最高のAIエージェントは単なるツール以上のものであり、パートナーです。そして、環境に対応するエージェントでは、このパートナーシップはより賢くなります。

     分析Vidhya Newsの詳細については、お楽しみに！

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