Langchain -Analytics Vidhya에 의해 구동되는 새로운 AI 이메일 어시스턴트를 만나십시오.

2024 년은 AI 지능형 에이전트의 빠른 발전을 목격했습니다. 이러한 시스템은 우리의 삶에 점점 더 통합되어 효율성을 향상시키고 프로세스를 단순화합니다. AI 에이전트는 이메일 작성부터 워크 플로 관리에 이르기까지 더 이상 먼 미래 개념이 아니라 실용적인 현실입니다. 그러나 AI 에이전트의 인기로 인해 질문이 다음과 같습니다. 우리는 그들의 잠재력을 최대한 활용하고 있습니까?

환경 인식 AI 요원 이이 상황을 바꾸려고합니다. 전통적인 챗봇과 달리 환경 인식 에이전트는 배경으로 조용히 실행되며 중요한 이벤트가 발견되거나 사용자 입력이 필요할 때만 개입하므로 시간과 에너지를 최대한 절약 할 수 있습니다.

Langchain은 Langgraph를 기반으로 AI 이메일 어시스턴트를 시작하는 핵심 단계를 수행합니다. 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 환경 인식 에이전트의 독창성과 향후 개발 전망을 이해해 봅시다.

? 우리는 오늘 오픈 소스 AI Mail Assistant Agent를 발표했습니다. 우리는 또한 무료 호스팅 버전 를 출시했습니다 이것은 우리가 "환경 인식 에이전트"라고 부르는 새로운 사용자 경험 패러다임의 첫 번째 대리입니다. >?? pic.twitter.com/b3ozxdnm6t

- Langchain (@langchainai) 2025 년 1 월 14 일

챗봇의 단점

대부분의 AI 응용 프로그램은 현재 친숙한 패턴을 따릅니다. 채팅 창을 열고 정보를 입력 한 후 답장을 기다리십시오. 이 방법은 구현하기 쉽지만 몇 가지 명백한 한계가 있습니다.

상호 작용 부담이 너무 무거워

: 거래를 처리해야 할 때마다 대화를 시작해야 할 때마다 불필요한 마찰과 시간을 낭비해야합니다.

한 번에 하나의 작업 만 처리 할 수 ​​있습니다. : 챗봇은 한 번에 하나의 대화 만 처리 할 수 ​​있으므로 유용성을 확장하기가 어렵습니다.

기회를 놓쳤다

: 사용자가 활성 상호 작용을 시작하기 위해 사용자에게 의존하기 때문에 중요한 이벤트를 적극적으로 식별하거나 처리 할 수 ​​없습니다.

이것은 환경 인식 에이전트의 장점입니다.

환경 인식 에이전트는 무엇입니까?

환경 인식 에이전트는 전통적인 챗봇 모델을 파괴합니다. 사용자가 메시지를 보내기를 기다리는 대신 이벤트 스트림 (예 : 수신 메일, 캘린더 업데이트 또는 시스템 알림)을 듣고이를 기반으로 조치를 취합니다. 그들의 디자인 목표는 다음과 같습니다

연속 입력없이 실행 : 사용자가 대화를 적극적으로 시작하지 않고도 백그라운드에서 독립적으로 실행할 수 있습니다.

여러 작업을 동시에 처리하는

: 챗봇과 달리 환경 인식 에이전트는 여러 워크 플로우를 동시에 처리하여 유용성을 확장 할 수 있습니다.
1. 그러나 열쇠는 : 환경 인식 에이전트는 완전히 자율적이지 않습니다. 그들은 중요한 순간에 사용자와 상호 작용하여 사용자가 항상 제어를 유지하도록 설계되었습니다.

   인간-기계 협력 : 성공에 대한 비밀 성공적인 환경 인식 에이전트의 핵심은

   인간 컴퓨터 협업

   상호 작용입니다. 이는 에이전트가 스스로 행동하지 않으며 사용자에게 알리거나 요청하거나 확인 해야하는시기를 알고 있습니다. 그것의 원칙은 다음과 같습니다. 통지

   : 에이전트는 중요한 사건을 표시하지만 아무런 조치도 취하지 않습니다. 예를 들어,받은 편지함의 계약을 강조 표시 할 수 있습니다.
   1. 질문을 물어보십시오. "이 이벤트에 답장을 하시겠습니까?" 감사 : 대리인은 행동 계획을 제안하지만 승인을 기다립니다. 예를 들어, 이메일을 작성하고 보내기 전에 검토하도록 요청할 수 있습니다.
   이 방법에는 세 가지 주요 장점이 있습니다
   2. 위험 감소 : 환경 인식 에이전트는 중요한 운영의 수동 승인을 요구함으로써 오류의 위험을 줄입니다. 빌드 트러스트
   : 인간의 커뮤니케이션 패턴을 모방하면 이러한 에이전트가 도구보다 파트너와 비슷하게 만듭니다.
   3. 지원 학습 : 에이전트는 시간이 지남에 따라 사용자 피드백을 통해 사용자 선호도에 더 잘 적응할 수 있습니다.
   에이전트받은 편지함은 무엇입니까?

   Langchain이 직면 한 초기 과제 중 하나는 환경 인식 에이전트와의 상호 작용을 관리하는 방법이었습니다. 슬랙은 첫 번째 테스트 플랫폼 이었지만 곧 슬랙 알림이 대리 통신을 처리하는 가장 좋은 방법이 아니라는 것을 알게되었습니다. 메시지는 쉽게 압도되며 인터페이스는 앞뒤 피드백에 최적화되지 않습니다.

   이 문제를 해결하기 위해 Langchain 은이 문제를 해결하기 위해 환경 인식 에이전트와 상호 작용하는 인터페이스 인 에이전트받은 편지함을 만들었습니다. 이메일받은 편지함 및 고객 지원 발권 시스템의 하이브리드로 생각할 수 있습니다. 모든 에이전트 상호 작용을 한 곳에서 구성하여 미완성 작업을 쉽게 추적하고 피드백을 제공 할 수 있습니다.
   • Langchain ai 이메일 어시스턴트를 사용하는 방법은 무엇입니까? 이러한 아이디어를 실천하기 위해 Langchain은 6 개월 동안 사내 인 AI 메일 어시스턴트를 만들었습니다. 최근 Langchain으로부터 이메일을 받았다면이 조수가 초안을 작성했을 가능성이 매우 높습니다. 이 이메일 어시스턴트를 사용하는 방법을 알고 싶다면이 비디오를보십시오 :
   Langchain 은이 보조원에게 무료 호스팅 서비스 및 오픈 소스 프로젝트 로이 보조원을 제공했습니다. Langchain은 시도하거나 자신만의 버전을 만들려면 원하는 것을 가지고 있습니다.
   • 자원 :
   코드 블로그 게시물 사용에 대한 지침
   • 환경 인식 에이전트의 미래 환경 인식 에이전트는 AI 상호 작용에 대한 새로운 패러다임을 나타냅니다. 효율성, 확장 성 및 인간 기계 협력을 우선시합니다. 채팅 창을 넘어 백엔드에 들어가면이 에이전트는 우리의 일을 바꾸고 의사 소통하고 시간을 관리 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. Langchain 은이 전환의 최전선에 있으며 팀이 계속 개선함에 따라이 접근법을 계속 개선하고 있습니다. 사람들 이이 도구를 어떻게 사용하는지 봅시다! 결국, 최고의 AI 에이전트는 단순한 도구 이상이며 파트너입니다. 그리고 환경 인식 에이전트를 사용하면이 파트너십이 더 똑똑해집니다.

     분석 Vidhya News 분석에 대한 더 많은 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!

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